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Latest articles

如何建设机器学习平台

伴随着数据化、智能化的浪潮,很多大企业为了沉淀通用技术和业务能力;加快企业智能化、规模化智能开发,开始了自建机器学习平台。 从零搭建一个机器学习平台的复杂度是不容小觑的,关于平台的定位、需要解决的问题;及其架构、技术选型等需要提前考量和设计。本文根据几个从零到一的机器学习平台构建经历,再结合目前新兴热门的云上机器学习平台,试图对机器学习平台做一个概念和技术拆解。 如何建设机器学习平台最先出现在ThoughtWorks洞见。

性能测试之并发模型对比(JMeter、Locust和Gatling)

现在常见的并发模型有多线程模型,事件循环模型,Actor模型和CSP模型。为了能测试服务器系统的并发能力,性能测试工具也需要支持与之相应的并发包能力。充分了解性能测试工具的并发模型,可以更好地帮助你选择适合自己的性能测试工具。 性能测试之并发模型对比(JMeter、Locust和Gatling)最先出现在ThoughtWorks洞见。

从零开始实现一个iOS APP

我是如何在维州宣布进入灾难状态的一个多月后,不得不全天几乎24小时呆在家里的情况下,从零开始进行一个iOS App开发并最终上线的故事。而这一切自然要从原始的需求分析开始说起。 从零开始实现一个iOS APP最先出现在ThoughtWorks洞见。

有态度的前沿技术解析,第24期技术雷达正式发布!

有态度的前沿技术解析,第24期技术雷达正式发布! 有态度的前沿技术解析,第24期技术雷达正式发布!最先出现在ThoughtWorks洞见。

迭代开发中的微服务拆分

微服务拆分是微服务架构绕不过的话题,随着架构演进,在迭代开发中拆分微服务有时非常必要,微服务拆分不仅仅是一项技术层面的重构,首先要选择的合适的时机,另外在拆分前一定要理清业务现状,制定好拆分的基本原则,以指导后续拆分的过程。 迭代开发中的微服务拆分最先出现在ThoughtWorks洞见。

在数字化时代再提业务平台化——ThoughtWorks 现代企业架构白皮书即将发布

2020年,受到“黑天鹅”事件的影响,数字化加速进入各行业、企业的战略主航道。通过数字化进行业务重塑和创新,成为企业新的发力点和主战场。ThoughtWorks作为一家数字原生型咨询公司,在广泛的实践中,洞察出“业务平台化”再次成为企业数字化建设中的关键领域之一。 在数字化时代再提业务平台化——ThoughtWorks 现代企业架构白皮书即将发布最先出现在ThoughtWorks洞见。

《她说》编辑后记

锁线胶装,封面封底是铜版200g,覆膜,内页用类120g道林,尺寸是 107x160mm,9号字,电子版105页,实体版则是108页。握在手里,既没有大到可能稍不留神掉落在地,也没有小到看不清字。恰到好处。这是从1月8号起意,3月4日面世的《她说》小书——ThoughtWorks洞见自出版的第一本书。 《她说》编辑后记最先出现在ThoughtWorks洞见。

职场女性遭遇的问题

这些问题,不知道你有没有对号入座,也不知道有没有一个问题戳中你,作为同事,朋友,我并不期待这些文字能给你带来多少智慧,只是相信分享也是一种交流,希望给你带来这样一种感受,同为职场女性,你并不孤独,你有朋友。 职场女性遭遇的问题最先出现在ThoughtWorks洞见。

数字信任之钥——数字身份

数字身份是打开数字世界里信任大门的钥匙,我们不能丢失对于它的掌管权利,就如同我们不能把钥匙交给陌生人保管一样。 数字信任之钥——数字身份最先出现在ThoughtWorks洞见。

技术对接场景,打破创新窘境

无论是单方面技术推动的创新,还是以市场即用户为中心拉动的创新,于企业而言,都面临一些窘境和难点。找到符合企业目标的技术,并匹配真实场景的需求,企业就有机会变革产品概念,引领用户期望,建立“先驱者”优势。 技术对接场景,打破创新窘境最先出现在ThoughtWorks洞见。

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