在現(xiàn)代 IT 架構(gòu)中，實時處理連續(xù)的業(yè)務數(shù)據(jù)和事件流變得越來越重要。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)解決一些相關挑戰(zhàn)。

這篇博文探討了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可擴展、可靠且高效的基礎設施，讓游戲玩家開心并讓游戲公司取得成功。

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本篇文章是我們學習 Python 及其在機器學習（ML）和 人工智能（AI） 中的應用系列的第七個模塊。在上一模塊中，我們討論了使用 NLTK 進行文本分析。接下來，我們將要討論的是Keras，一個用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡的高級 Python 庫。在本模塊中，將演示如何使用 Keras 解決圖像分類問題。

本篇文章是我們學習 Python 及其在機器學習和 AI 中的應用系列的第六個模塊。在上一個模塊中，我們討論了使用 OpenCV 進行圖像識別?，F(xiàn)在我們就來看看自然語言工具包（NLTK）能夠做些什么？

計算機視覺是人工智能的一個子集，專注于教機器如何正確解釋來自圖片、視頻幀和其他來源的數(shù)據(jù)。

OpenCV 是一個用于（實時）圖像處理的庫，該模塊簡要介紹了 OpenCV 并演示了其對象檢測功能。這是我們學習 Python 及其在機器學習和 AI 中的應用系列中的第五個模塊。在上一個模塊中，我們認識了許多ML和AI中相關的Python庫，下面就一起來深入研究一下這些庫的使用，我們先開始學習OpenCV的使用。

這是我們學習 Python 及其在機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 中的應用系列的第四個模塊。在前面三個模塊文章的學習，我們已經(jīng)對Python相關基礎知識有了了解。現(xiàn)在，我們可以開始學習Python中哪一些庫可以用來處理AI和ML任務。

這是我們學習 Python 及其在機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 中的應用系列中的第三個模塊。在上一個模塊中，我們了解了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和循環(huán)。現(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模塊，可幫助您了解 Python 及其在機器學習 (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。