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今天给大家推荐的内容包括：TensorFlow 1.4机器学习库新特性综述、Azure Functions新特性综述、十大云失误可能导致你的企业折戟沉沙和企业遭遇安全违规后应当采取的四项检测举措等。
一、TensorFlow 1.4机器学习库新特性综述
原文标题：What’s new in TensorFlow machine learning
作为谷歌公司对机器学习与数据科学领域作出的一项卓越贡献，TensorFlow是一套可用于快速开发神经网络的通用型框架。TensorFlow虽然还很年轻，但已经凭借着强大的抽象能力与易用性被广泛作为此类任务的通用平台。其1.4版本的推出，更是将这一优势加以深入巩固。
1. TensorFlow Keras API
2. TensorFlow Datset API
3. TensorFlow Dataset API兼容性问题
4. TensorFlow Estimator迎来简化
5. TensorFow CUDA与CuDNN支持能力
二、Azure Functions新特性综述：更多状态，更多选择
原文标题：What’s new in Azure Functions: durable states
微软已经将无状态概念引入Azure Functions——微软的无服务器计算平台。如此一来，开发者将能够以更多全新方式运用Azure Functions。乍看来，Azure Functions与AWS Lambda似乎并无不同——二者拥有类似的事件驱动编程模式。但实际情况是否真的如此?下面，我们将就此开展讨论。
1. Azure Functions无服务器模式迎来“状态”概念
2. 实现Azure Functions状态外部化
3. Azure Functions中的新型无服务器模式
4. 将Azure Functions中的无服务器机制与世界相连
5. Azure Functions不再仅立足云端
三、十大云失误可能导致你的企业折戟沉沙
原文标题：10 cloud mistakes that can sink your business
乐观主义者总爱说“阳光总在风雨后”，但他们没有提到的是，风雨当中同样还伴随着闪电甚至是冰雹。云计算也同样如此，从好的方面来看，其具备出色的可靠性、灵活性、可管理性以及可扩展性。但在另一个角度，一次错误即可能导致灾难性的后果。要充分发挥云计算的优势，以下十种失误必须尽力避免。
1. 缺少治理与规划策略
2. 认为一切都能够引入云端
3. 将云看作内部数据中心
4. 认为云服务供应商能够解决一切
5. 假定“迁移与升级”是最简洁的云迁移道路
6. 未能监管服务性能
7. 假定现有IT人员能够立即上手云体系
8. 盲目相信自动化脚本
9. 认为安全不再是自己的工作
10. 忽视业务连续性与灾难恢复规划
四、企业遭遇安全违规后应当采取的四项检测举措
原文标题：4 Security Measures Companies Implement After a Breach
从统计学的角度看，就在阅读本篇文章的同时，大家很可能正在遭受黑客攻击。而一旦发生安全违规问题，我们必须加倍投入安全保障资源，方可重新恢复客户信心。尽管不存在100%无忧的保障体系，但以下四项举措绝对能够帮助你有效提升安全保护水平。
1. 着手保护数据，而非仅保护系统
2. 管理关键数据访问活动
3. 自我入侵以评估未来攻击
4. 巩固最弱一环：人
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