在現(xiàn)代 IT 架構(gòu)中，實(shí)時(shí)處理連續(xù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和事件流變得越來(lái)越重要。這種類型的架構(gòu)，其中事件正在構(gòu)建數(shù)據(jù)處理的中心，也稱為響應(yīng)式流架構(gòu)。在下文中，我將展示如何借助工作流技術(shù)解決一些相關(guān)挑戰(zhàn)。

這篇博文探討了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可擴(kuò)展、可靠且高效的基礎(chǔ)設(shè)施，讓游戲玩家開心并讓游戲公司取得成功。

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本篇文章是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和 人工智能（AI） 中的應(yīng)用系列的第七個(gè)模塊。在上一模塊中，我們討論了使用 NLTK 進(jìn)行文本分析。接下來(lái)，我們將要討論的是Keras，一個(gè)用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí) Python 庫(kù)。在本模塊中，將演示如何使用 Keras 解決圖像分類問(wèn)題。

本篇文章是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 中的應(yīng)用系列的第六個(gè)模塊。在上一個(gè)模塊中，我們討論了使用 OpenCV 進(jìn)行圖像識(shí)別?，F(xiàn)在我們就來(lái)看看自然語(yǔ)言工具包（NLTK）能夠做些什么？

計(jì)算機(jī)視覺是人工智能的一個(gè)子集，專注于教機(jī)器如何正確解釋來(lái)自圖片、視頻幀和其他來(lái)源的數(shù)據(jù)。

OpenCV 是一個(gè)用于（實(shí)時(shí)）圖像處理的庫(kù)，該模塊簡(jiǎn)要介紹了 OpenCV 并演示了其對(duì)象檢測(cè)功能。這是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 中的應(yīng)用系列中的第五個(gè)模塊。在上一個(gè)模塊中，我們認(rèn)識(shí)了許多ML和AI中相關(guān)的Python庫(kù)，下面就一起來(lái)深入研究一下這些庫(kù)的使用，我們先開始學(xué)習(xí)OpenCV的使用。

這是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 中的應(yīng)用系列的第四個(gè)模塊。在前面三個(gè)模塊文章的學(xué)習(xí)，我們已經(jīng)對(duì)Python相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)有了了解?，F(xiàn)在，我們可以開始學(xué)習(xí)Python中哪一些庫(kù)可以用來(lái)處理AI和ML任務(wù)。

這是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 中的應(yīng)用系列中的第三個(gè)模塊。在上一個(gè)模塊中，我們了解了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和循環(huán)?，F(xiàn)在讓我們更深入地了解生成器和類。

這是我們系列中的第二個(gè)模塊，可幫助您了解 Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 中的使用。我們可以更深入地了解列表和元組數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并了解如何使用它們。