亚马逊AWS官方博客

Heapothesys问世 — 具有可预测分配速率的开源 Java GC 延迟基准

Amazon Corretto 团队推出了开源 Heapothesys 基准。这是一项综合工作负载,它模拟了影响垃圾收集器 (GC) 延迟的基本应用程序特征。这一基准能创建并测试按照对象分配速率、堆占用和 JVM 旗标定义的 GC 负载情景,然后报告由此产生的 JVM 暂停。OpenJDK 开发人员由此可以创建引用点,研究其正在实现的各项技术的性能边界。

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使用 DJL (Deep Java Library) 和 Spring Boot 在您的微服务中采用机器学习

很多 AWS 客户(包括初创公司和大型企业)都正在其现有应用程序中采用机器学习和深度学习。行业的创新速度促使各企业采用机器学习,其涉及的业务使用案例从客户服务(包括从图像和视频流进行对象检测、情绪分析)到欺诈检测与协作不等。然而,直到最近,采用学习曲线仍然相当陡峭,需要用新的编程语言(例如 Python)和框架开发内部技术专业知识,从而对从编写代码到构建、测试和部署的整个软件开发声明周期产生级联效应。本博客文章中所述的方法可使企业利用现有的才能和资源(框架、管道和部署)来集成机器学习功能。

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参加 FORMULA 1 DeepRacer ProAm 特别活动

AWS DeepRacer League 提供了难得的机会,让您可以一边在比赛中赢得奖品和荣誉,一边学习有关强化学习的有趣知识。您可以使用 AWS DeepRacer 3D 赛车模拟器来构建、训练和评估模型。您可以查看结果并改进模型,以确保模型已准备好参加比赛。

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