Strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z Polityką Plików Cookies.



24.05.2018

Do obsługi konferencji

HP Elite Slice G2
21.05.2018

Dla małych grup

Drukarki Canon
17.05.2018

Inteligentna ochrona

Ever UPS DUO AVR
14.05.2018

Bezpieczna piaskownica

Kaspersky Cloud Sandbox
10.05.2018

Monitoring IT

NetCrunch 10.2 Suite
07.05.2018

Mobilna firma

Sophos Mobile 8.1
27.04.2018

Wydajne procesory

AMD EPYC Embedded 3000 i AMD Ryzen Embedded V1000
24.04.2018

Z odłączanym ekranem

Panasonic Toughbook CF-20
18.04.2018

Dla biznesu

Monitory AOC 6x

Temat numeru

Docker - automatyzacja i klastry

Od pewnego czasu w niemal każdej rozmowie o infrastrukturze IT padają słowa kontener, konteneryzacja itp. Temat jest gorący, więc postanowiliśmy zebrać informacje związane z tą tematyką w jednym miejscu. Oczywiście zagadnienie jest bardzo szerokie i nie uda mi się opisać wszystkiego, co jest związane z kontenerami, jednak ci, którzy zaczynają przygodę z Dockerem, bo o nim głównie będzie ten tekst, na pewno znajdą tu wiele praktycznych informacji.

dostępny w wydaniu papierowym

Zapewnianie bezpieczeństwa w chmurze prywatnej

OwnCloud to jedno z popularniejszych rozwiązań do budowania chmury prywatnej. Oferuje użytkownikom wygodne współdzielenie plików przy użyciu różnych urządzeń oraz z dowolnego miejsca, w którym uzyskają dostęp do internetu. Niewątpliwe zalety widoczne z perspektywy użytkowników oznaczają dla administratorów istotne wyzwania z zakresu bezpieczeństwa.

dostępny w wydaniu papierowym

Red Hat Ansible – sprawna automatyzacja

Obecnie możemy zaobserwować rozkwit narzędzi do automatyzacji zadań w IT. Bez wątpienia wiodącą platformą systemową w tej dziedzinie jest GNU/Linux, a najbardziej znanymi rozwiązaniami tego typu Puppet, Chef oraz nowy pretendent, jakim jest Ansible.

dostępny w wydaniu papierowym

Uczenie maszynowe. Analiza i przetwarzanie obrazów – implementacja i porównanie modeli

W dwóch pierwszych częściach cyklu artykułów przedstawiona została teoria budowy i działania modeli głębokiego uczenia maszynowego, zaczynając od klasyfikatorów liniowych, poprzez hiperparametry, regułę łańcuchową, metodę wstecznej propagacji błędów, w pełni połączeniowe sieci neuronowe, aż po konwolucyjne sieci neuronowe. W części trzeciej opisujemy sposoby tworzenia modeli rozpoznających obrazy na platformie Microsoft Cognitive Toolkit oraz techniki optymalizujące proces uczenia tych modeli.

dostępny w wydaniu papierowym

.

Transmisje online zapewnia: StreamOnline

All rights reserved © 2013 Presscom / Miesięcznik "IT Professional"