一向保持神秘的苹果今日发布了机器学习部落格（Apple Machine Learning Journal），将由苹果内部工程师及研究人员在上面分享公司研究与相关技术发展，刚成立的站上目前已有一篇关于 改进合成图像方法的机器学习（Improving the Realism of Synthetic Images）。
这次的公开发表ㄧ改苹果习惯保密的作风，受到各界的关注。首篇论文就告诉大家在训练数据样本缺乏的情况下如何进行机器学习，由于目前的机器学习需要多样化与大规模资料进行训练，因此必须模拟合成图片，然而图片的合成不够逼真让测试结果不佳，在文章中苹果公开能让合成图片更逼真并减少差差异问题，提升机器学习效果与准确性。 事实上这一篇研究论文在早些时候已在 arXiv 上发表，不过在今天的部落格上的版本，他们使用更简单的方式说明，甚至还添加了 GIF 动图来说明结果，更平易近人！ 苹果在 AI 的发展上一直被外界认为落后于 Google 、Amazon ，从这次公开研究论文的行为看来他们想与更多专业 AI 领域的人才进行交流，甚至在部落格页面的正下方还有苹果相关职缺的连结，显然他们也想透过此平台来挖掘更多适合他们的工程师来开发AI，请关注本次专辑…… 电子书网站 Packt 刚刚发布了第三届 “Skill UP” 报告，即 2017 年度技能调查报告。他们与 4731 名开发者和技术专家进行了交流，旨在了解开发行业现状。该调查不仅展示了技术开发领域热门的趋势，还表明了即将到来的趋势以及开发者了解和学习新技能的方式，以及什么样的技能能够让开发者在职业生涯中获得竞争优势。
在工具部分，能够看到目前技术领域最热点的技术排名。排在前五位的分别是：Python、git、Visual Studio、Eclipse 和 Java 。Python 的受欢迎程度很让人惊喜，除了人工智能，它还在安全工程师、信息架构师、云工程师等职业中扮演重要角色。Packt 表示 Python 的可访问性和灵活性是其成功的关键。 随着工具越来越多，参与调查的开发者也表示，目前更想要的是一个“万金油”式的工具。此外，在后续（未来3个月）最想学习的工具的调查中，Python 依然坚挺的排在第二位。第一名是 Docker，随后依次是 Angular、Visual Studio 和 Jenkins 。 而在哪些工具被证明是最有价值的 - 或者说，什么工具可以让开发者赚到最多的钱的调查上，Splunk、Hadoop、Kafka、Chef、SAS 的相关人员被证明平均薪资较高。更多内容，请关注本次专辑…… Particle (也称 YouTube+)，对国内用户可能不太熟悉，但在国外可以说是比较流行的一个开源 Chrome 扩展插件。它的功能是允许用户改变 YouTube 部分标准功能的 UI 和行为，以提高 YouTube 体验。
据外媒报道，该扩展的开发者在今年 5 月宣布放弃该扩展，并表示决定重新开发一个新的名为 “ Iridium” 的扩展，因为 YouTube 即将释出的新 UI 会破坏 Particle 的大部分功能。 随后在5月到7月11日之间的某个时间，一家企业接触了该开发者并表示要收购 Particle，随后双方完成交易。开发者称在决定出售前有调查过对方，但没有发现什么可疑信号，双方还签署了保密协议。 7月11日，新拥有者释出了一个Particle更新，要求新权限，将一个名为“algoad”的文件夹添加到原始扩展的代码中，向 Google、Yahoo、Bing、Amazon、eBay 等流行网站注入广告。用户去 Particle 的 Github 投诉才知道该扩展已经换了拥有者。更多内容，大家可以关注本次专辑…… |
