在过去的一年中，Java 历经了许多变化。在今年年初，Java EE 处于一个不确定的状态，Java 9 版本也推迟了它的发布日期。在 2016 年的 JavaOne 上，甲骨文宣布了解决平台的计划和 Java SE 9 和 OpenJDK 9 的相关信息。
2017年6月，Java Community Process 执行委员会投票通过了被称为 JSR 376 的 Java 平台模块系统，该平台为 Java 9 奠定了基础。2017 年 8 月，甲骨文宣布要将 Java EE 转移到开源阵营。一个月后，Oracle 将 Java EE 转移到 Eclipse 基金会，Oracle 也继续支持现有的 Java EE 许可证。据甲骨文公司说，迁移到 Eclipse 基金会使组织能够采用更灵活的方式管理。 Eclipse 基金会还有许多其他开源项目和基于社区的治理方法来加强项目合作和快速创新。2017 年 9 月，Java 9 发布了。它具有模块化架构，而不是 Java 以前版本中的单片架构。这样可以在较小的设备上实现可扩展性，这本应该是 JDK 8 中应包含的功能，但在 JDK 8 发布时尚未准备就绪。 JShell 在 Java 中增加了 Read-Eval-Print-Loop 功能，允许开发人员在编写代码时获得即时反馈，这对初学者甚至有经验的 Java 开发人员尝试新的 API，库或功能都很有帮助。还有几个其他新功能可以改进 JVM 的编译和性能，以及增强核心库。详细内容本次专辑会为您慢慢道来…… 12月28日消息，据国外媒体WCCF Tech报道，谷歌表示，其最新版本的人工智能（AI）语音合成系统Tacotron 2几乎与真人声音无法区分。该系统是谷歌的第二代语音转文本技术，它有两个深层的神经网络，用于完美的输出。
第一个深度神经网络负责将文本转换成频谱图（以视觉方式呈现音频频率，通常是PDF格式），然后将这个频谱图载入到第二个深度神经网络WaveNet（来自Alphabet的AI研究实验室DeepMind）中，Wavenet读取频谱图并生成相似的音频元素。 语音转文本并不是一种新技术，对于Mac用户来说，它已经存在了相当长的一段时间。然而，谷歌声称其文本转语音技术优于大多数，几乎无法与人类声音区分开来。对于完全相同的单词，Tacotron 2可以根据语境来发音。它还可以根据标点符号的不同而有所区分，也可以在读到大写单词的时候加重语气。更多内容，请大家关注本次专辑…… 如果说 2016 年是人工智能刚萌发新芽的一年，那么2017年就是它蓬勃发展的一年，因为很多组织将人工智能技术变成了现实。今天，很多设备都可以自动作出回应，开发人员也可以通过自动化测试和自动化构建来监视，检测和修复错误，以此来加速软件软件开发的生命周期。随着互联网的发展，人们拥有多种设备的设备，是否能有人工智能管理这些数据，对业务作出明智的决策？
在几年前这可能是一个想法，或者只有少些科技巨头才能做到，但是现在已经变成解决方案的新标准。当我们谈及人工智能，就必然会涉及到机器学习，深度学习和其他认知科技。而这仅仅是组织在技术上投入巨资支持开发者的一个开端。 Google 继续在机器学习领域展开工作，开源机器学习框架 TensorFlow。2月份，机器学习库终于发布了1.0 版本。谷歌在库基础上发布了用在TensorFlow图表中可视化的 TensorFlow 调试器，用于训练深度学习模型的Tensor2Tensor，TensorFlow Object Detection 的 API 和用于移动和嵌入式设备上的机器学习模型 TensorFlow Lite。 到今年年底，发布了TensorFlow 的机器学习框架Keras 1.4 ，数据集API和用于简化训练和评估的Python生成器7月份，在People + AI Research倡议活动中宣布启动AI计划，该计划旨在研究用户如何与AI进行互动以及AI带给用户的好处。更多内容请关注本次专辑…… |
