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今天给大家推荐的内容包括：关于这款机器智能平台—TensorFlow的全面详解、关于区块链技术的五大核心难题、Apache Spark是什么和我们到底该如何理解“云原生”等。
一、TensorFlow全面详解：关于这款机器智能平台的一切
原文标题：What is the TensorFlow machine intelligence platform?
作为一套利用数据流图进行数值计算的开源软件库，TensorFlow最初由谷歌旗下机器智能研究机构Brain Team开发而成。但凭借着强大的能力，它很快在各类领域中有所建树，并吸引到大量外部贡献者的参与。在今天的文章中，我们将对TensorFlow进行一番全面解析。
1. TensorFlow执行模式
2. TensorFlow与开源软件社区
3. 性能与基准
4. TensorFlow的开源模式
5. 迁移学习
6. 在移动设备上使用TensorFlow
7. TensorFlow生态系统
二、关于区块链技术的五大核心难题
原文标题：The top 5 problems with blockchain
尽管区块链技术抱有颠覆无数行业内业务流程与信任模型的勃勃野心，但必须承认其尚处于早期发展阶段，且当前所使用的分布式分类账迭代机制尚未经过有效审查。与任何一项新兴技术一样，区块链的普及之路同样困难重重，而以下五大核心难题正是其中***的障碍。
1. 区块链还年轻，软件尚不完善
2. 区块链并不总适合存储数据
3. 区块链不一定安全
4. 规模扩展与信心保障是两大关键挑战
5. 智能合同或有炒作之嫌
三、Apache Spark是什么?一套大数据分析平台
原文标题：What is Apache Spark? The big data analytics platform explained
自2009年诞生以来，Apache Spark已经成为全球最为重要的大数据处理框架之一。Spark能够凭借广泛的编程语言兼容性与应用领域而为众多企业巨头所使用。在今天的文章中，我们将就此展开话题，聊聊关于Apache Spark的一切。
1. Spark对Hadoop
2. Spark API
3. Spark RDD
4. Spark SQL
5. Spark MLlib
6. Spark GraphX
7. Spark Streaming
8. Structured Streaming
9. Spark未来展望
四、对于“云原生”，我们到底该如何理解?
原文标题：What Is Cloud Native, Anyway?
云原生应用能够为用户提供速度远超以往的软件部署速度与正确抽象效果。此类应用能够在云环境中快速发展、实现自动扩展与弹性，且不存在单点故障问题。然而，此类环境下的运行与管理工作往往相当复杂，同样值得我们加以关注。下面，我们将围绕“云原生”这一概念，探讨其最为明确的定义与实现思路。
1. 选择目标构建平台
2. 对于企业存在哪些影响
3. 云原生是否言过其实?
4. 日志记录至关重要
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