26 февраля мы проводили митап Apache Ignite GreenSource, где выступали контрибьютеры open source проекта Apache Ignite. Важным событием в жизни этого сообщества стала перестройка компонента Ignite Service Grid, который позволяет развернуть пользовательские микросервисы прямо в кластере Ignite. Об этом непростом процессе на митапе рассказал Вячеслав Дарадур, программный инженер и уже более двух лет контрибьютер Apache Ignite. Читать дальше →
Привет, Хабр! Меня зовут Николай Ижиков, я работаю в компании «Сбербанк Технологии» в команде развития Open Source решений. За плечами 15 лет коммерческой разработки на Java. Я коммитер Apache Ignite и контрибьютор Apache Kafka. Под катом вас ожидает видео и текстовая версия моего доклада на Apache Ignite Meetup о том, как использовать Apache Ignite вместе с Apache Spark и какие возможности мы для этого реализовали. Читать дальше →
Возможности новой библиотеки машинного обучения Apache ML Grid В релиз Apache Ignite 2.0 вошла бета-версия библиотеки машинного обучения Apache Ignite Machine Learning Grid (ML Grid), основанная на высокооптимизированном и масштабируемом API Apache Ignite Memory-Centric Platform. Источник: xkcd О том, на что способна новая библиотека и как с ней работать, наш рассказ под катом. Читать дальше →
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. The implementation of `MatrixDiag*` operations(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/4c4f420e68f1cfaf8f4b6e8e3eb857e9e4c3ff33/tensorflow/core/kernels/linalg/matrix_diag_op.cc#L195-L197) does not validate that the tensor arguments are non-empty. The fix will be included in TensorFlow 2.5.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.4.2, TensorFlow 2.3.3, TensorFlow 2.2.3 and TensorFlow 2.1.4, as these are also affected…