近日，新型分布式关系型数据库公司 PingCAP 宣布完成 5000 万美元 C 轮融资，这是目前为止新型分布式关系型数据库领域的最大笔融资。本轮融资将主要用于技术研发和全球化生态系统建设。PingCAP 成立于 2015 年，是面向全球的开源的新型分布式关系型数据库公司。
TiDB实现了水平弹性伸缩、分布式事务、强一致性的多副本数据安全、实时 OLAP 等重要特性，是大数据时代理想的数据库集群和云数据库解决方案。同时兼容 MySQL 协议和生态，迁移便捷，运维成本极低。 日前，谷歌为庆祝 Chrome 浏览器10周年，发布了全新的 Chrome 69 正式版，带来了全新的 Material Design 等特性。不过，新版 Chrome 隐藏域名中的 www 遭到了用户批评，并认为会带来安全问题。Chrome 69 隐藏了网址中的 HTTP/HTTPS，用户随后又发现 Chrome 69 还会隐藏网址中的 WWW，也就是 www.google.com 在地址栏显示的是 google.com。此举引发了争议。
WWW 被 Chrome 视为是无关紧要的子域名。但 www.example.com 和 example.com 是有区别的，它们很可能是不同的网站，有着不同的 DNS 记录。Google 的做法被认为会带来安全问题。对于用户的批评和担心，谷歌坦然接受，并对 Chrome 浏览器作出了更改，在9月12日发布的最新版 Chrome v69.0.3497.92 默认设置中，已经弃用了不再显示协议名称的功能，恢复显示域名中的 www。更多内容，请关注本次专辑…… TensorFlow 数据验证(TensorFlow Data Validation, TFDV)是一个用于探索与验证机器学习数据的函数库，特别设计为高度可扩展，用于验证以及监控机器学习的数据。
TensorFlow 产品经理 Clemens Mewald 表示，学术界和业界都非常关注机器学习的算法和性能，而数据是其中最重要的因素，一旦数据错误，所有相关的优化工作都将前功尽弃，因此数据整理是一项重要的工作 —— 通过对数据的理解以及验证来确保数据的正确性和可用性。 在数据量较少的时候，可用人工的方式进行整理。但在实际应用中，研究人员使用的数据量往往非常庞大，这就给手动检查造成了巨大压力，用人工的方式进行数据验证有点不切实际。因此有必要使用自动化和可扩展的数据分析、验证和监控。 TFDV 是 TFX 平台的一部分，它也是 Google 每天用来分析和验证 PB 级数据的技术。鉴于此前它在数据纠错上一直有不错的表现，Google 相信，TFDV 也可以被用户作为维持 ML 模型性能的一个好工具。事实上，在设计 TFDV 的早期，Google 就已经考虑到了在笔记本电脑环境中使用它的需求，所以对于硬件要求，各位大可不必担心。 在正式的生产环境中使用 TFDV，也是使用和在笔记本电脑环境相同的函数库，以进行大规模的数据分析和验证，不过有一些特殊的使用案例，包括检测连续版本训练数据之间的分布变化，以及检查训练数据和服务系统观察到的数据之间的特征值/分布差异。 |
