看起来，最新的GNOME地图3.20会有不错的表现，其中加入了不少新特性。先前GNOME地图从3.16升级到3.18的时候，改进并不是那么明显。而现如今GNOME 3.20已经在准备中了，这次就有更多有趣的东西加入其中了。
先前的GNOME 3.18.2欠缺实用性，这次有了新特性的加入，显得可用性强了很多。就目前看来GNOME Maps还是个新鲜事物，这类新鲜事物随着迭代过程必然发生积极的变化。在新版地图应用中，可以直接编辑OpenStreetMap，这对很多人而言可能会是个不错的特性。 一名GNOME开发者表示：“我们现在的地图应用中有个编辑符号，点击这个符号，提示需要OpenStreetMap证书。或者是可以新建帐号的链接。此后就可以地图编辑的方式，对OpenStreetMap进行更新了。也可以使用地图菜单为OpenStreetMap添加新的节点，选择添加至OpenStreetMap。” 当然新地图的信息量也变多了，完整信息路径现在已经可行，支持KML和GPX层，比例尺也有了，还有添加的帮助内容。稳定版GNOME 3.20预计将在3月23日到来。详情请关注本次专辑…… 谷歌在今年2月22日宣布，他们的Cloud Dataproc服务——一个全面的管理工具，基于Hadoop和Spark的开源大数据软件，现在可以被广泛使用。 这些服务支持MapReduce 引擎服务，用Pig平台编写的程序以及Hive数据仓库软件。该服务首先在去年9月份进行了测试，而且谷歌已经加强了该工具。
谷歌产品经理James Malone在博客中写道:在测试中，Cloud Dataproc 添加了几个重要的特性包括性能调优，VM元数据和标签，以及集群版本管理等。 这个工具补充了一个专为批处理和流处理而设计的Google Cloud Dataflow的单独服务。该服务的基础技术已进入Apache孵化项目。 现在，谷歌Cloud Dataproc可供任何人使用，每个虚拟处理器一小时仅需要一美分。谷歌云已经具备了和AWS、Microsoft Azure和 IBM 公有云一较高下的能力，这三大厂商都已经拥有大数据服务。更多内容，大家请关注本次专题…… 在基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习一文中，雅虎介绍了其集Caffe和Spark之长开发CaffeOnSpark用于大规模分布式深度学习，并向github.com/BVLC/caffe贡献了部分代码。现在，雅虎机器学习团队又在这篇tumblr文章上宣布将整个CaffeOnSpark开源作为Spark的深度学习包。 许多现有的DL框架需要一个分离的集群进行深度学习，而一个典型的机器学习管道需要创建一个复杂的程序（如图1）。分离的集群需要大型的数据集在它们之间进行传输，从而系统的复杂性和端到端学习的延迟不请自来。
雅虎认为，深度学习应该与现有的支持特征工程和传统（非深度）机器学习的数据处理管道在同一个集群中，创建CaffeOnSpark意在使得深度学习训练和测试能被嵌入到Spark应用程序（如图2）中。 CaffeOnSpark被设计成为一个Spark深度学习包。Spark MLlib支持各种非深度学习算法用于分类、回归、聚类、推荐等，但目前缺乏深度学习这一关键能力，而CaffeOnSpark旨在填补这一空白。CaffeOnSpark API支持dataframes，以便易于连接准备使用Spark应用程序的训练数据集，以及提取模型的预测或中间层的特征，用于MLLib或SQL数据分析。更多内容请关注本次专辑的相关内容…… |
