MLS提供了模型的全生命周期管理能力，支持模型的生成、预测、部署、调度等完备的管理能力。将模型应用到生产环境中，到此，一个完整的电影推荐的机器学习分析方案就完成了。

......没错儿，这些盛誉都指向了一个编程语言——Python。从DevOps到机器学习再到数据分析，Python的身影可谓无处不在，为什么Python能够做到如此地位并获得这么多的荣誉呢?本文采访了Stack Overflow的数据科学家David Robinson，听听看他是如何解读Python的?

机器学习是当今技术领域的热门话题。从自驾车，到反恐斗争中捕捉邪恶的内容，应用程序在您拍摄照片之前自动美图等，这些应用程序无处不在。每一项创新都创造了一个新的商业机会，同时简化和自动化通常远远超出了我们人类能够立即处理或花费一生处理的数据。

IBM宣布进一步增强其PowerAI软件平台，旨在促进AI模型在目前最快的GPU上的实际扩展。IBM利用新的分布式深度学习(DLL)库扩展到256个GPU，IBM报告表示，打破了之前由Google和Facebook在两个著名的图像识别工作负载上所创造的记录。

IBM昨日(8月7日)发布了一项新技术，该技术可以通过应用大量强大的硬件来完成分布式深度学习(DDL)系统的训练。它的工作原理是优化运行深度神经网络的硬件组件之间的数据传输。

今日思科宣布推出基于意图的新一代网络解决方案， 这是企业网络领域具有颠覆性的创新成果，充分展示了思科的愿景。思科致力于打造一个能够预测行动、阻止安全威胁路径、 持续自我演进和自我学习的新一代系统， 从而帮助企业在联接性不断增强、分布式技术持续演进的时代中， 创造全新机遇并解决之前未能解决的挑战。

本文介绍了实现企业级云深度学习平台需要的概念和知识，基于小米cloud-ml服务探讨了云平台的设计、架构、实现以及实践这四方面的内容，希望大家看完有所收获。?

要具备良好的自学能力，除了老师讲的，你还要去考虑老师的知识点还可以怎样去扩充，这时候一本好的资料书就非常必要了，建议你看看《Linux就该这么学》，新手入门必读书籍，内容清新，废话很少，另外把这些基础的都学会了，建议你再去深入学习Linux进阶技术，不断的去提高自己。

借用几句古人名言激励一下自己同时送给认真读完这篇文章的好心人，多读多抄;知而好问，然后能才;学习是动力，是充满思想的劳动;读书越多，越感到附中空虚;学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。愿以此

技术，努力提高自己的技术能力，相应你的薪水也会可观起来，在此真心祝愿每一位愿意付出，还在学习linux技术的学生都可以实现最初的梦想，向开源致敬。