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今天给大家推荐的内容包括：Bossie 2017大奖中的***开源机器学习工具、如何管理Linux系统上的用户、成就成功商务智能策略的七大关键和***AI工具、库与平台纵览等。
一、Bossie 2017大奖：***开源机器学习工具
原文标题：Bossie Awards 2017: The best machine learning tools
时至今日，机器学习的大名可谓如雷贯耳。尽管在几年之前，机器学习还只是少数学术人士的专属，但如今它已经全面伴随云时代走来，并涌现出一大批与之密切相关的软件工具。在今天的文章中，我们将了解BOssie 2017大奖中评出的那些***开源机器学习工具选项。
1. Synaptic
2. Sckikit-learn
3. Caffe2
4. H2O
5. PyTorch
6. CatBoost
7. XGBoost
8. GNU Octave
9. TensorFlow
10. 微软Cognitive Toolkit
11. Apache MXNet
12. 苹果Core ML
二、分步教程：如何管理Linux系统上的用户
原文标题：Managing users on Linux systems
虽然您的Linux用户不一定会有意制造麻烦，但确保其拥有理想的使用体验仍是个颇具难度的挑战。除了管理其帐户、监控访问权限以及追踪其所遇到的问题之外，我们还需要帮助其意识到系统上发生的重要变化。在今天的文章中，我们将着眼于这些具体要求，聊聊与此相关的任务及工具。
1. 配置帐户
2. 处理用户密码
3. 将用户添加至次级组
4. 移除帐户、添加组等
5. 管理授权帐户
6. 检查登录
7. 用户通信
8. 关注日志文件
9. 追踪问题与请求
三、成就成功商务智能策略的七大关键
原文标题：7 keys to a successful business intelligence strategy
商务智能对于企业的业务增长及竞争优势提升至关重要，而且需要强调的是，从商务智能中获取收益绝不仅依赖于技术本身。Forrester公司副总裁Boris Evelson表示，技术部署实际上是商务智能相关工作中最简单的部分——对人员及流程进行正确划分反而更具挑战。而以下七大关键因素，正是成就成功商务智能策略的核心。
1. 将商务智能交付至商务人士手中
2. 监控商务智能使用情况，必要时作出调整
3. 验证、验证、验证
4. 首先关注业务问题，而后才是数据
5. 优先级排序——而后建立流程以实现改进
6. 培养“平民”数据科学家
7. 助力人员利用数据讲故事
四、AI兵器谱：***工具、库与平台纵览
原文标题：Top 12 AI Tools, Libraries, and Platforms
随着人工智能采用率的快速增长，我们对于AI工具、库以及平台等的选择变得越来越重要——包括需要弄清它能够提供哪些助益、有何缺点以及哪一款最适合自己的独特用例。在今天的文章中，我们将从12大解决方案入手，简化整个决策流程!
1. Azure Machine Learning
2. Caffe
3. CNTK
4. Deeplearning4j
5. IBM沃森
6. Keras
7. Pybrain
8. Scikit-Learn
9. Swift AI
10. TensorFlow
11. Theano
12. Torch
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