在刚刚结束的加利福尼亚州的开源领袖峰会(2月14日-16日)上,Linus Torvalds 接受了外媒的采访,分享了他如何管理 Linux kernel 的开发以及他对工作的态度。“真正的工作不是说的天花乱坠”,Torvalds 说, “而是在于细节”。 Torvalds 认为成功的项目都是99%的汗水和1%的创新。他很直白的表示:“行业所说的这么多的创新是扯淡。任何人都可以创新,所谓的大而不同毫无意义”。作为Linux kernel 的创造者和 Git 的发明者,这两个项目的影响力无需过多强调,Torvalds 已经用结果证明了他的观点。 Torvalds 说:“我们已经做了有25年了,纵观过去,我们所做的就是组织代码,组织维护。所以痛点基本就是有人不同意一段代码,然后他就消失不来了。”该项目的结构使得人们可以独立工作,Torvalds 解释, “我们能够真正地模块化代码和开发模型,所以我们可以做很多并行”。更多消息,大家可以关注本次专辑…… Google 于中国北京时间2月16日凌晨2点在加利福尼亚州山景城举行了首届 TensorFlow Dev 峰会,在会上,Google 宣布正式发布 TensorFlow 1.0 版本。 TensorFlow 是谷歌在2015年发布的第二代开源机器学习系统,目前已被广泛应用。随着完善和成熟,也增加了许多功能,包括分布式训练,支持 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和良好的 Parsey McParseFace 语言解析器等等。 在会上,Google 详细介绍了 TensorFlow 在开源社区的蓬勃发展。从下图也能看到,对比与其他机器学习和深度学习工具,TensorFlow 已遥遥领先。 在性能方面,XLA 为 TensorFlow 未来更多的可能性方面奠定了坚固的基础。XLA(加速线性代数)是用于线性代数的领域专用编译器,用于优化 TensorFlow 计算。改进其在服务器和移动平台上的速度,内存使用情况和可移植性。 此外,Google 强调,TensorBoard 是非常伟大的学习工具,可以用它来学习如何可视化 TensorFlow 图形、监控训练性能,以及探索模型如何表示数据等等。 TensorFlow 集成了 Keras,Keras 的目标是让每个人都能访问深度学习,它是增长最快的机器学习框架之一。TensorFlow 还提供了扩展到数百个 GPU 的灵活性,训练具有大量参数的模型,并自定义训练过程的每一个细节。更多内容,大家不妨在本次专辑里了解一下…… 一年多前,Go工作组更新了Go社区行为准则,引入了惩罚语言暴力的条款。对违反行为准则的人的惩罚包括通报批评、永久性或临时性的封杀。该条款引发了争议。 现在一年之后Go工作组也认识到他们的角色更多应该是辅助者而不是厉行纪律者,工作组可以向管理员(moderator)提供建议但没有权利去执行纪律。工作组主要是帮助解决分歧。 因此他们更新了 Go 社区行为准则,移除惩罚语言条款。另一个被移除的是匿名举报机制,他们发现匿名举报质量较低,而且因为匿名无法联系举报者获取更多信息,因此他们通常不采取任何行动,所以现在干脆删除。更多情况,大家可以关注本次专辑。 |