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大数据与机器学习周报第2期：Square收购Framed Data数据分析团队、谷歌抛弃波士顿动力

新闻

《Square收购Framed Data 团队，服务贷款数据分析》：日前，美国移动支付公司Square宣布正式收购数据服务工具Framed Data 团队。收购后，成员将纳入Square Capital团队，强化数据分析工作
《谷歌抛弃波士顿动力，内部矛盾过于激化？》：据BloomBerg消息称，就在今日，机器人Atalas所属波士顿动力公司很可能被其东家Alphabet(Google的母公司）放到了出售的货架上

大数据

《分布式数据库挑战与分析》：随着业务对大数据技术需求的不断演变，分布式数据库在整个生态圈中的地位愈加重要，已可预见必将成为未来大数据技术发展的又一个核心，而其中OLAP（联机分析处理）显得尤其重要
《在生产环境使用1年Elasticsearch之后学到的经验教训》：Scrunch的技术人员在生产环境使用了1年Elasticsearch之后学到了一些经验教训。比如，注意观察线程池，使用固态硬盘（SSD）等等技巧
《借助Redis让Spark的速度快45倍》：一些常驻内存的数据结构比其他的更快，把它们存入Redis，Spark可以运行得更快
《关于数据科学，你在书本中发现不了的三件事》：作者认为现在过多地强调了学习算法，而有些事情同样重要，甚至更加重要。包括估算、特征提取、模型选择等

机器学习

《Quora上基于机器学习的答案排序方法》：对于Quora来说，如何按照答案的相关性和帮助性大小来对问题的答案进行排序是一个很重要的问题。本文描述了Quora是怎样借助机器学习来解决这个问题的
《机器学习的十年开源之路》：10年来，开发者见证了多个开源框架/库的发布。从最早的Shogun Machine Learning Toolbox到去年Google开源的TensorFlow。在GitHub上你可以找到用10中不同语言开发的至少23个相关的repository
《Google大神Jeff Dean谈Google的大规模深度学习》：一个多小时的视频，很精彩，信息量很大，深入浅出地介绍了deep learning，以及过去5、6年Google在这方面的工作
《Facebook机器学习应用团队负责人Joaquin Quiñonero Candela：如何将人工智能技术应用于产品》：作为横跨学术界和产业界的大拿，Candela在Quora上回答了许多问题。诸如：如何看待机器学习发展的现状、机器学习如何在Facebook变得如此流行以及如何学习机器学习
《在我们改变道路和态度之前自动驾驶汽车不会工作起来》：自动驾驶汽车比多数人设想的来得更快。我们应该逐步改变我们的基础设施，通过编程让这些汽车的行为尽可能可预测，同时教给公众如何以新的方式与它们互动

感谢杜小芳对本文的审校。

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