Deep Java Library | 亚马逊AWS官方博客

和Netflix一起探索基于DJL的 Java 分布式在线深度学习推理架构

Netflix 是世界上最大流媒体平台提供商。它拥有多个知名影视剧IP例如《纸牌屋》和《白夜追凶》，同时也拥有超过1.9亿来自全球各地的订阅用户。对于Netflix来说，时刻让用户拥有最佳使用体验是最为重要的。其中一个维持它的秘诀就是使用深度学习模型来提升信息的价值。Netflix在不侵犯用户隐私的前提下，通过收集程序的日志(非用户数据)来分析检查系统的稳定性。具体实现则是利用深度学习模型 + 微服务架构来达到实时分析超大规模的日志的目标。

深度解析 TalkingData 使用 DJL 进行大规模深度学习打分应用

TalkingData发现了AWS基于Java开发的深度学习框架DJL(Deep Java Library)可以很好解决Spark在深度学习运算中的一些困境。在这个博客中，我们将带领大家了解TalkingData部署的模型，以及他们是如何利用DJL在Apache Spark上实现生产环境部署深度学习模型。这个解决方案最终将之前的生产架构简化，一切任务都可以在Apache Spark轻松运行，总时间也减少了66%。从长远角度上，这显著节省了维护成本。

NDArray — 基于 Java 的 N 维数组工具

在Python的世界，调用NDArray的标准包叫做NumPy。但是如今在Java领域中，并没有与之同样标准的库。在这个文章中，我们将带你了解NDArray，并且教你如何写与Numpy同样简单的Java代码以及如何将NDArray使用在现实中的应用之中。

使用 Spring Boot 和 DJL(Deep Java Library) 轻松搭建企业级机器学习微服务

用户无需对已有的资源和人员重新调配，轻松部署机器学习应用在现有的服务中。

请你喝一杯 Corretto？谈一谈 JDK 的新选择

伴随着Java的普及，用以开发并提供JVM支持的Java Development Kit (JDK) 就成为了最重要的一个开发工具包。历史上曾经出现过许多JDK的发行版，例如IceTea、Blackdown、Jrockit、Apache Harmony 等等至今都已成为历史。今天，当我们面对OpenJDK、Azul、Oracle Java SE 等许多JDK 的选项的时候，我们该如何取舍呢？

JAVA 程序员的 AI 工具箱 – Deep Java Library (DJL)

这几年深度学习的爆发带来了一个未曾预料到的结果，Python 这个曾经小众的语言突然之间变得炙手可热。究其原因，在Python 的生态中我们可以容易的找到许多的资源。例如，NumPy用于数据计算、Matplotlib用于数据可视化以及MXNet、PyTorch、TensorFlow等一众深度学习框架。相比之下，尽管Java语言仍是最流行的语言之一，拥有为数众多的开发者，尤其在企业市场拥有最广泛的应用基础，但事实上我们很难找到合适的用于深度学习的Java工具或者框架。

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