Uber 开源其内部可视化工具包 ketoper.gl，这是一个基于 deck.gl 构建的 React 组件，高性能，用于大规模地理定位数据集的可视化探索。它对 GPU 功能的支持允许应用程序立即渲染数百万个数据点。Uber 提到，为了可视化数据，无论使用哪种开发框架，开发人员都需要投入大量的时间资源，这个过程总是很枯燥，并且无法实现数据可视化的所有想法。 而 Kepler.gl 能有效地解决这个问题。
Kepler.gl 支持 csv，json 和 geojson 格式。 用户可以通过简单的点击来拖放这些文件。 在 Web 界面中，你可以通过操作不同的图层，执行过滤或聚合等来浏览这些数据。最后，你还可以选择静态和动态地输出地图。 Uber 表示，过去处理数据需要花费数周，现在可能 10 分钟就能搞定。 由于支持 WebGL 开发机制 deck.gl，所有图层都由 GPU 加速。 即使对于 Web 应用程序，kepler.gl 也可以成功绘制数百万个数据点，这意味着它可以渲染多次成千上万的行程信息，也可以进行空间聚合（Spatial Aggregations）。 除了提供传统的二维 X 轴和 Y 轴平面图形之外，kepler.gl 还支持添加 Z 轴实心图像，允许用户绘制网格，六边形或多边形圆柱体，从而增加地图可以传递的信息。Kepler.gl 还可以对数据进行条件过滤，用户可以使用任何数据指示符，离开或筛选出符合条件的数据，典型的用法是建立一个带有时间轴的可视化时间数据。具体情况，请大家关注本次专辑…… 近日，著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。该统计还对过去三年来的排名进行了对比分析。
这份投票结果既有预料之内，也有预料之外的部分。数据显示，Python 作为机器学习常用的编程语言正在不断扩大领先优势，R 语言的使用率第一次降到了 50% 以下。在深度学习框架上，最近呼声很高的深度学习框架 PyTorch 仅仅占据了 6.4% 的使用率，远远落后于 TensorFlow 的 29.9% 和 Keras 的 22.2%。 Python 继续侵蚀着 R 的用户领域，RapidMiner 热门度增加，SQL 保持稳定，TensorFlow 和 Keras 引领前进，Hadoop 衰落，数据科学平台整合等等。第 19 次年度 KDnuggets 软件调查有超过 2300 人参与投票，略微少于 2017 年，可能是因为仅有一个供应商 RapidMiner 积极地参与 KDnuggests 调查的投票。 平均来说，每个参与者选择 7 个使用过的不同工具，因此仅投票一个工具会带来偏差。KDnuggets 排除了大约 260 个这样的「独好」投票（主要来自 RapidMiner），因为即使他们代表了该工具的合法用户，他们的行为也是非典型的，并且会歪曲结果。 以下是基于 2052 个参与者的初始结果分析，其中「独好」投票者已被排除。更多详细分析和匿名数据将在大约两周内公布。更多内容，请关注本次专辑…… Fedora 项目团队宣布将于 2018 年 6 月 1 日停止对 Fedora 26 Linux 系统的支持，并推荐这些用户尽快升级至 Fedora 27/28 版本。Fedora 26 于 2017 年 7 月 11 日发布，带来了 GNOME 3.24 桌面环境、DNF 2.5 安装包管理器，在 Anaconda 安装器的全新分区工具以及为教育工作者和学生打造的 Python Classroom Lab spin，而现在 11 个月的支持周期即将走到尽头。
Fedora 26 Linux 版本自上线以来更新了将近 10000 个安装包，并定于 2018 年 6 月 1 日停止支持。之后，Fedora 26 用户将不再接收安全更新和 BUG 修复，更没有增强更新和全新安装包了。 前 Fedora 负责人 Paul W. Frields 表示：“正如很多用户所知道的，伴随着 Fedora 28 的上线，Fedora 26 将于 2018 年 6 月 1 日到了生命尽头。Fedora 项目团队强烈推荐你在 6 月 1 日之前升级至 28 或者 27 版本。” |
