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为了减少 Java 开发者学习深度学习的成本，AWS构建了Deep Java Library (DJL) (https://djl.ai/)，一个为 Java 开发者定制的开源深度学习框架。它为 Java 开发者对接主流深度学习框架提供了一个桥梁。DJL 同时对 Apache MXNet，PyTorch 和 TensorFlow 最新版本的支持，使得开发者可以轻松使用Java构建训练和推理任务。在这个文章中，我们会尝试用 DJL 构建一个深度学习模型并用它训练MNIST手写数字识别任务。

该博客着重介绍了一种方法，该方法可用于使用协作工具Slack直接地触发AppStream2.0按需扩展规模，而无需使用API或登录AWS控制台。这使管理员和用户的工作更加轻松的管理AppStream2.0。

通过使用AWS Secrets Manager，您可以使用AWS KMS客户主密钥安全地存储RDS数据库密碼。借助AWS Lambda的集成，您现在可以更轻松地定期轮换这些密碼并为灾难恢复情况复制它们。在本文中，我将向您展示如何使用AWS CloudFormation设置密碼复制和创建AWS Lambda函数。通过跨AWS区域复制密碼，它可以通过使用备份副本来帮助减少灾难恢复时间。

本文主要介绍深度学习的框架与工具的优化编译。