Ray 的目标之一在于：让开发者可以用一个运行在笔记本电脑上的原型算法，仅需添加数行代码就能轻松转为适合于计算机集群运行的（或单个多核心计算机的）高性能分布式应用。这样的框架需要包含手动优化系统的性能优势，同时又不需要用户关心那些调度、数据传输和硬件错误等问题。
近日，pomegranate 的作者宣布发布新版本 pomegranate v0.9.0。新版本为概率分布、k 均值、混合模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、朴素贝叶斯／贝叶斯分类器等模型提供模型拟合、结构化学习和推断过程的修正，并重点关注于处理数据缺失值。
下面我们从这个项目一步步来介绍 Mapbox 的前端 GIS 引擎 Mapbox GL JS.首先，Mapbox 在地图领域是一家很 Newbee 的公司。已为 Foursquare、Pinterest、Evernote、金融时报、天气频道、优步科技 等公司的网站提供了订制在线地图服务。
假设一个场景：公司内部有财务、OA、订单服务等各类相互独立的应用系统，员工张三对这些系统有操作权限，如果张三想要登录某个系统进行业务操作，那么他需要输入相应的账号与密码。想象一下，当公司内部有 100 个应用系统，张三是不是要输入 100 次用户名和密码进行登录，然后分别才能进行业务操作呢？显然这是很不好的体验，因此我们需要引入一个这样的机制：张三只要输入一次用户名和密码登录，成功登录后，他就可以访问财务系统、OA 系统、订单服务等系统。这就是单点登录。
很多新功能令人振奋，尤其是对DfM的更新以及内部新元素使得它看起来更像一个LinuxKit了。其实不仅是简单的DfM整合了“栈”，应该说在现有工具外层实现了简单化，提高了速度，更加易用。相信Docker Swarm用户都会使用这种整合，而且迁移到Kubernetes。
Ray 的目标之一在于：让开发者可以用一个运行在笔记本电脑上的原型算法，仅需添加数行代码就能轻松转为适合于计算机集群运行的（或单个多核心计算机的）高性能分布式应用。这样的框架需要包含手动优化系统的性能优势，同时又不需要用户关心那些调度、数据传输和硬件错误等问题。
近日，pomegranate 的作者宣布发布新版本 pomegranate v0.9.0。新版本为概率分布、k 均值、混合模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、朴素贝叶斯／贝叶斯分类器等模型提供模型拟合、结构化学习和推断过程的修正，并重点关注于处理数据缺失值。
作者整理的内容非常全面了，学习Vue的同学值得收藏下这篇文章。
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假设一个场景：公司内部有财务、OA、订单服务等各类相互独立的应用系统，员工张三对这些系统有操作权限，如果张三想要登录某个系统进行业务操作，那么他需要输入相应的账号与密码。想象一下，当公司内部有 100 个应用系统，张三是不是要输入 100 次用户名和密码进行登录，然后分别才能进行业务操作呢？显然这是很不好的体验，因此我们需要引入一个这样的机制：张三只要输入一次用户名和密码登录，成功登录后，他就可以访问财务系统、OA 系统、订单服务等系统。这就是单点登录。
很多新功能令人振奋，尤其是对DfM的更新以及内部新元素使得它看起来更像一个LinuxKit了。其实不仅是简单的DfM整合了“栈”，应该说在现有工具外层实现了简单化，提高了速度，更加易用。相信Docker Swarm用户都会使用这种整合，而且迁移到Kubernetes。
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