2016 年底，Google DeepMind开源了它们的机器学习平台—DeepMind Lab。尽管像霍金教授这样的专家曾就人工智能技术发出过警告，谷歌仍决定向其他开发人员开源其软件，这也是它们进一步发展机器学习能力的一部分。他们不是唯一一家这样做的科技公司…… Facebook去年开源了其深度学习的软件，Elon Musk 的非营利组织OpenAI也发布了 Universe，这是一个可用于训练AI系统的开放软件平台。所以，为什么谷歌、OpenAI，以及其他的公司或机构都选择开源了它们的平台，这将会对机器学习的采用产生怎样的影响？
为什么开源机器学习？上面所提到的例子给了我们美好的愿景，其实如果仔细观察，会留意到机器学习一直是开源的，而且开放的研发是机器学习有如今这样关注度的根本原因。通过向公众提供自己学习平台，Google已经验证了其AI研究的意识越来越高。 这样做其实有很多优点，例如可为Alphabet 发掘到新的人才和有能力的创业公司。同时，开发者能访问 DeepMind Lab 将有助于解决他们研究机器学习的一个关键问题——缺乏训练环境。OpenAI为AI推出了一个新的虚拟学校，它使用游戏和网站来训练AI系统。目前非常需要向公众提供机器学习平台这样的举动。更多内容，请关注本次专辑…… Django依然是Python开发者值得信赖的库。然而，在 2016 年几个还不太知名的库引起了 Python 开发者的关注。在这篇博文中，我向大家揭示 7 个 Python 类库，其中不包括像 Django，Flask 等已广为熟知的库，这些类库在 2017 年可能值得 Python 开发者参考。
Arrow：移动应用程序无处不在，而且全球人类都参与其中 - 无论是游戏，社交媒体，健康监控或其他。然而， Python 的标准数据/时间库的问题让它很难满足现代应用的需求，这些应用的目标受众生活在不同的地区和国家。Arrow 就是克服这个问题的类库之一。它拥有简化创建，格式化，操作和转换数据，以及时间和时间戳的功能。 TensorFlow：2015年11月由Google推出的TensorFlow是一个用于数值计算的开源软件库。自TensorFlow的推出才过去一年多的时间，但是这个库已经在Python开发人员中获得了相当大的人气。 事实上，TensorFlow是最时髦GitHub Python资源库之一。 该库可以在桌面，服务器或移动设备中通过单个 API 使用运行在 GPU 和 CPUs 上的数据流图能力。 TensorFlow 最初由 Google 机器智能研究机构的研究人员和工程师开发，用于机器学习和深度神经网络研究。 虽然 TensorFlow 在机器学习社区中掀起了一些小的波澜，但它已经被证明非常适合生产应用程序。 如果「孔子」当了程序员，那么他一定会发明一种新的程序设计语言，这门语言庄重典雅，格式规范。他会告诉你越早的程序设计语言才是越好的。他会培养众多的弟子，但因为大公司没有一个愿意使用这门语言，他只能带着诸多弟子颠沛流离，以干咨询为生。
如果「老子」当了程序员，那么他一定会设计一种非常宽松的程序设计语言，你甚至不需要声明一个变量，因为你根本不可能准确地定义什么是变量。这门语言非常奥妙，对于懂的人来说，它是那么地神奇，可以解决天下任何问题，而对于不懂的人来说，它简直就是一堆乱码。 如果「韩非子」当了程序员，那么他一定会设计一种非常严格的程序设计语言，不光要声明变量的名称和类型，还要声明它的内存地址、生存周期、与哪些其他变量互相作用。 如果「庄子」当了程序员，那么他一定不屑于在任何一家公司里工作，而是自己躲在一个地方写自己最喜欢写的代码。“ 他的这种思想深深地影响了后来一个叫陶渊明的程序员，后者曾经在某篇博客中描绘了一个所有程序都没有Bug、程序员和PM和平相处的美好世界。” 更多本周开源资讯，本次专辑将为您一一呈现…… |
