人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為計算智能方法的代表，起源于上世紀(jì)四十年代，經(jīng)歷了五六十年代的繁榮、七十年代的低潮和八十年代的復(fù)興，最近十年受到廣泛關(guān)注。現(xiàn)在，它們已經(jīng)成為理論逐步完善和應(yīng)用發(fā)展的前沿方向。Hinton等人2006年在《科學(xué)》上發(fā)表了一篇文章，引發(fā)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的熱潮。面對數(shù)據(jù)的諸多挑戰(zhàn)，以深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在許多應(yīng)用領(lǐng)域顯示出了明顯的優(yōu)勢和潛力，特別是隨著數(shù)據(jù)數(shù)量和數(shù)據(jù)維度的增加，深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢越來越突出。

Da 數(shù)據(jù)分析是一個廣義的術(shù)語，意思是數(shù)據(jù)集。它是如此龐大和復(fù)雜，以至于他們需要專門設(shè)計的硬件和軟件工具來處理它。數(shù)據(jù) set通常大小為萬億或EB。這些數(shù)據(jù)集合從各種來源收集:傳感器、氣候信息、公開信息，例如雜志、報紙和文章。分析生成的其他示例包括購買交易記錄、在線日志、醫(yī)療記錄、軍事監(jiān)控、視頻和圖像文件以及大規(guī)模電子商務(wù)。大數(shù)據(jù)分析，他們對企業(yè)的影響有很高的興趣。

1.Hadoop是一個開源框架，允許大數(shù)據(jù)在整個集群中簡單編程模型計算機的分布式環(huán)境中存儲和處理。它的目的是從單個服務(wù)器擴展到數(shù)千臺機器，每臺機器都可以提供本地計算和存儲。Hadoop是一個可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴展的方式處理的。Hadoop是可靠的。即使計算元素和存儲發(fā)生故障，它也會維護數(shù)據(jù)的多個副本，以確保可以為故障節(jié)點重新分配處理。

Paper:efficient net:rethingmodelscalingforconvertical神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前，優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的主要有三個維度:1)增加網(wǎng)絡(luò)的寬度；2)增加網(wǎng)絡(luò)的深度；3)增加輸入圖像的分辨率。目前通過修改一個維度很容易直接提高網(wǎng)絡(luò)的精度，但是同時修改網(wǎng)絡(luò)的兩個甚至三個維度需要繁瑣的人工參數(shù)調(diào)整，很難達(dá)到最好。本文的核心研究是是否存在一個準(zhǔn)則來指導(dǎo)卷積網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化，結(jié)論是網(wǎng)絡(luò)的寬度/深度/分辨率是均衡的，存在一個恒定的比值。

最近Flink被深入研究和大量使用，了解到它其實是GoogleDataflow模型的一個實現(xiàn)。我是一個喜歡刨根問底的人，所以看了數(shù)據(jù)流的原始論文和其他相關(guān)資料，順便寫了點東西總結(jié)一下。如果讀者對Flink有所了解，會發(fā)現(xiàn)Flink的設(shè)計與數(shù)據(jù)流模型高度兼容。數(shù)據(jù)流模型是由Google的一群大佬在2015年提出的。目前GoogleCloud上也有相應(yīng)的服務(wù)，名字叫CloudDataflow。通過ApacheBeam，主題是“簡單流和批處理數(shù)據(jù)”

GoogleEarth技術(shù)的建立始于上世紀(jì)90年代末，一批程序員為了開發(fā)3D游戲軟件庫，致力于圖形技術(shù)的研發(fā)。1999年，這群人創(chuàng)建了Keyhole衛(wèi)星影像公司，以可旋轉(zhuǎn)、可縮放的地球膠片為平臺，結(jié)合商業(yè)公司提供的影像，開始了收費運營的商業(yè)模式。但收費模式難以拓展市場，公司很快資金告罄，導(dǎo)致員工離職。

人們都希望從金礦中找到自己的財富GooglePlay?？紤]到今年前7個月近137%的營收增長率GooglePlay，Android開發(fā)者如此興奮也就不足為奇了，尤其是當(dāng)人們看到Rovio的《憤怒的小鳥》營收以及對Instagram不可思議的收購，Android開發(fā)者很容易變得異常樂觀。

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