未发布 Microsoft更新发布了开发者可用的人工智能服务与工具 在近期的Ignite大会上，Microsoft发布了多个与人工智能服务及工具相关的更新，其中包括发布Azure ML Experimentation服务、Azure ML Model Management服务、Azure ML Workbench以及Microsoft Cognitive Services的一般可用版（GA）。
Microsoft的机器学习平台业已得到了相当可观的采用，但是在服务中也发现了一些问题。Microsoft的高级项目经理（Group Program Manager）Matt Winkler给出了这样的解释：
我们已经部署了成百上千的模型，服务了数十亿次的请求。虽然我们只做了数年，但是已经开始看到一些经常性模式。客户告诉我们他们喜欢这种便捷性，但也提出他们需要对计算和数据具有更大的控制，为模型部署提供更多的选项。客户对框架也有着非常多样化的需求，并希望对模型具有同等程度的管理和部署能力。
此次新发布的功能，有望通过在模型的开发和部署方式为客户提供更多控制，解决客户感受到的这些不足之处。
Azure ML Experimentation服务
Azure ML Experimentation服务使用了基于Git的检查点和版本控制机制，管理项目依赖和对任务的训练操作，无论这些任务是本地执行的，还是以横向或纵向扩展方式执行的。此外，数据科学家也可以选择使用他们自己的框架，例如TensorFlow、Microsfot CNTK和SparkML等。他们也可以选择自己喜欢的开发工具，例如Microsfot Code、Visual Studio、Jupyter和PyCharm等。该服务还捕获服务端运行的度量、输出日志和模型。
Azure ML Model Management服务
Azure ML Model Management服务为客户提供了灵活控制模型部署位置的能力。客户可以使用Docker在本地（On-Premise）或云中部署模型，并具有充分的可移植性。
模型的部署和管理是通过HTTP终端实现的。客户可使用Application Insights监控并洞悉模型的性能。该服务对SparkML、Python、Cognitive Toolkit、TF和R提供了最好的支持，还可通过扩展支持Caffe和MXnet等其它一些工具。
Azure ML Workbench
Azure ML Workbench是一种用在Windows和Mac OS X上的人工智能开发工具，其中包括完全的Python和Jupyter环境设置，并嵌入了IPython Notebook。它还提供全面的运行历史，并提供对实验对比的体验。Microsoft还在其中添加了数据整理（Data Wrangling）工具，简化了将数据导入到数据科学实验中的体验。数据整理能力包括数据采样和数据理解，进而在数据上执行转换。上述功能是通过使用PROSE（Program Synthesis Using Examples，一种通过示例准备数据的技术）提供的。
Microsoft Cognitive服务
Microsoft还宣布了升级了Cognitive Services平台，其中提供Text Analytics服务的一般可用版（GA）。Text Analytics服务支持开发人员做情感分析，以及从文本中检测关键短语、话题和语言。
更多资讯>>> 未发布 Oracle正式发布Java 9，引入新的Java编程组件 Java SE 9.0于2017年9月21日发布。
JDK 9的核心变化就是引入了一种新的Java编程组件，也就是模块，按照Oracle的说法，它是一个可命名的、自描述的代码和数据集合。模块技术的核心目标是减少Java应用和Java核心运行时环境的大小与复杂性。为此，JDK本身进行了模块化，Oracle希望通过这种方式提升性能、安全性和可维护性。为了支持Java 9的模块，引入一种新的模块化JAR文件形式，按照这种形式会在其根目录中包含一个module-info.class文件。Oracle同时提供了工具，允许我们组合和优化一组模块，形成自定义的运行时镜像（image），这样的镜像不必将整个Java运行时包含进来。模块化所带来的其他变化包括从Java运行时镜像中移除了rt.jar和tools.jar。 Java社区进程（JCP）执行委员会的成员Ben Evans认为最急需重构的应用恰好就是最适合进行模块化的应用。如果你已经备受Lava Flow/God Class/Stovepipe System地狱的折磨，而且你的利益相关方明确知道这一点，那么你可能更容易说服他们进行一次完整的底层重构，通过渐进式的努力形成一个完成的模块解决方案（而不是简单重构并迁移至Java 8）是值得去做的。
Oracle宣布Java 8会是一个长期支持的发布版本，会一直支持到2022年，因此Evans认为很多的应用将会停留在Java 8上，根本不会升级到Java 9。Evans补充说，有些应用可能会让开发和构建工具链使用Java 8版本，而在生产环境使用Java 9的运行时。
对特定类型的应用来说，这是很有帮助的。例如，我曾经见到有的电子商务网站具有非常大的堆空间，其中包含了大约40G的字符串数据。Java 9的ompact Strings技术能够将这种类型的内存使用减半。这反过来又会对GC的性能带来积极的影响。对于有些应用来说（这可能就包括大型的Solr安装环境及类似场景），单单这一项收益就值得将运行时升级到Java 9。
Java 9使用G1作为默认的垃圾收集器，替代了之前默认使用的Parallel GC。Evans对这项变化的评论：
这项变更是很重要的，因为相对于Parallel来说，G1会在应用线程上做更多的事情，而Parallel几乎没有在应用线程上做任何事情，它基本上完全依赖GC线程完成所有的内存管理。这意味着切换到G1将会为应用线程带来额外的工作，从而直接影响到应用的性能。
在很多（甚至可以说大多数）场景中，这种额外的性能损耗都不是什么问题。但是，在这方面，我确实也曾经见过从Parallel切换到G1时，有一定比例的工作负载会引起性能的下降。对于这些应用来说，这种性能下降是无法接受的，所以他们无法切换至G1收集器。随着G1成为默认的收集器，这将会影响到升级至Java 9的每个应用。
JClarity的CEO Martijn Verburg认为大型的代码库需要重构为模块的形式。Verburg给出了一些通用的模块化建议，并且指出了开发人员在采用Java 9模块系统时，需要注意的一些事情：
- 阅读Paul和Sander的图书“Java 9 modularity”：它是本权威指南，提到了所有需要注意的地方，阐述了模块、包以及JAR之间如何运行的关联关系；
- 在模块边界的地方，使用定义良好的接口并且针对这些接口编程；
- 不要拆分包（split package），也就是说一个包不要分散到两个模块中。Adopt OpenJDK有个探测工具，我们可以用它来探测已有的代码；
- 确保不要存在循环依赖（Jigsaw不允许这样）；
- 模块在源码的布局上与我们已习惯的方式有所不同，需要确保构建工具能够进行对应的处理；
- Jigsaw不支持多版本。
按照Verburg的说法，核心要点在于处理循环依赖、拆分包的问题，并确保针对接口进行编码。在尝试使用Jigsaw模块化重构之前，针对已有的代码库，这些工作需要预先完成。他还澄清了一个误解，那就是只有模块化的应用才能在Java 9上运行。
由于误解，在这方面有一种FUD（恐惧、不确定和怀疑）情绪，有人误认为在Java 9上运行的必须是模块化的应用。事实并非如此，我们可以将已有的基于类路径的应用直接在Java 9上运行。这里会有一些新的安全限制，因此我们需要设置一些特定的运行时标记（除非你重构代码，使用更安全的方式来访问Java的内部资源），即便如此，默认的行为也只是警告，而不是完全阻止我们（Java 10的限制会更严格）。
Verburg认为Jigsaw会是一个基石，会让Java的演进更快，这要归功于Mark Reinhold、Alan Bateman、Mandy Chung以及Jigsaw团队的其他成员多年来不知疲倦的工作，正是他们的努力使这一切得以实现。
Java 9还引入了jshell工具。这个命令行环境为Java平台带来了读入-求值-打印-循环（Read-Eval-Print-Loop，REPL）功能。它的目的在于以即时结果和反馈的形式，简化原型的实现并帮助我们探索语言在编码时的可选项。
Verburg和Evans看到Java 9中包含了jShell都非常兴奋，但令他们失望的是，HTTP/2只是作为Java 9的一个孵化模块（incubator module）提供的。鉴于社区对这项特性的兴趣和提供的帮助，Evans认为Oracle应该投入足够的工程资源，将HTTP/2交付为GA版本。
JDK 9完整的变更列表可以在Oracle的站点上查阅。Oracle宣布会按照每六个月一次的节奏进行发布，意味着Java 9是最后一次“keystone”特性驱动的版本发布，这反映出了Oracle目前管理Java的特点。Java下一阶段的演化将会按照更短的发布周期并且会按照更加面向特性的方式来发布。Java是否依然能够在服务端技术中占据领导者地位尚有待观察。
更多资讯点击查看>>>
未发布 【更新】Windows网络守门人UserLock更新至v9.6，可通过Webhooks获取实时登录通知 UserLock是您的Windows网络守门人，它可以轻松实现有效的Windows和Active Directory网络用户访问控制策略，并严格执行。
UserLock v9.6更新内容：
通过Webhooks获取实时登录通知
UserLock客户现在可以配置自己的webhook URL（支持HTTPS和HTTP）并订阅所有会话访问事件。
Webhooks可以将更新直接推送到其他应用程序，创造了新的自动化可能性。它允许将实时登录通知集成到其他应用程序或平台中，并且可以基于特定访问事件创建自定义工作流程。
每个用户连接事件和登录尝试都将被发送到webhook URL，以及与该事件相关的所有用户和机器详细信息（IP地址、会话类型、时间等）。
webhooks和UserLock API有很多方法将UserLock的数据带入到其他应用程序中。
将粒度化登录数据输入到您的SIEM解决方案中，进行更精确的分析。
将粒度化的登录数据输入到考勤系统中，准确记录员工的工作时间和加班时间。
触发实时进程，例如在可疑登录事件之后阻止Active Directory中的用户。
将粒度登录数据与物理访问控制系统集成，以更好地控制员工进入。
支持Windows Server 2016
改进的代理分发数据
“代理分发”数据现在通过多线程机制进行更新。在许多受保护计算机的环境中，数据更新得更快。
具体更新内容：
新增
改进
试用、下载、了解更多产品信息请点击"咨询在线客服"
沪公网安备31011202009668号 | 沪ICP备13020027号-2 