资讯--2018年2月

2019年2月

过年+休假，也没过多关注资讯方面的内容。

1）Facebook正在加入AI芯片竞赛
Facebook希望与多家芯片公司合作开发新设计 ，他们最近也宣布与英特尔合作开展项目。但他也表示，Facebook也在开发自己的定制“ASIC”芯片，以支持它的AI程序。
微软计划在其所有数据中心服务器中加入一种不同类型的芯片，称为现场可编程门阵列（FPGA）。

2）julia又被提了一下，可以关注。同样可以关注的是fusion os
Julia，作为2018年横空出世的新语言在项目榜上排第四。

3）以网络服务切入，高通也加入智能家居混战
由于目前智能家居、智能硬件的标准还在不断发展之中，很难说未来会趋向于大多数产品都应用上WiFi/蓝牙这样同一种标准，还是会和现在一样保持复杂多样的连接标准。

4）互联网行业裁员潮
日前，滴滴曝出了亏损109亿，裁员2000人的消息——2019年将对非主业进行“关停并转”，对业务重组带来的岗位重叠和绩效不达标的员工进行减员，整体裁员比例占到全员的15%，这意味着许多滴滴员工在开心过完年关之后，迎来的是失业的坏消息。2018年年底，阿里巴巴、京东、斗鱼、知乎、美团点评、斗鱼、网易严选都相继被曝出裁员，但都遭到公司否认，近期也传出了人人车破产的传闻，不过也已经遭到人人车官方否认。
从2018年到2019年来看，不少互联网公司都借着组织架构与人员结构的优化进行裁员，不少人都在这个时间节点丢了工作。

5）OpenAI开发出写作AI：编写假新闻足以乱真
OpenAI 发布了一个“逆天”的语言 AI，整个模型包含 15 亿个参数。
这个 AI 写起文章来文思泉涌毫无违和感，无需针对性训练就能横扫各种特定领域的语言建模任务，还具备阅读理解、问答、生成文章摘要、翻译等等能力。
因为假新闻实在编的太真实，OpenAI 说：我们不敢放出完整模型（看看就行了，人工智能里面有多少人工成分？）

6）TensorFlow2.0
在 TensorFlow 2.0 中，有许多 1.X 的 API 被删除或移动 了。也有部分 1.X 的 API 被 2.0 版本的等价 API 所替代：tf.summary，tf.keras.metrics 和 tf.keras.optimizers。自动应用这些重命名，最简单的方法是使用 TensorFlow 2.0 升级脚本。
Eager execution：TensorFlow 1.X 要求用户通过调用 tf.* API 手动的将抽象语法树（图）拼接在一起。然后，它要求用户将一组输出张量和输入张量传递给 session.run() 调用，来手动编译抽象语法树。相比之下，TensorFlow 2.0 executes eagerly（如正常使用 Python 一样）在 2.0 的版本中，其 graphs（抽象语法树）和 sessions 在实现的细节上应该是一样的。"

7）最近折叠屏手机是真的火，但大手机厂商发布会基本上就是5G+折叠屏。正式的应用应该不远了，消费者买不买单另说。

8）最近突然听到了有关ARCore的消息，于是顺带地了解一下
ARCore是谷歌推出的搭建增强现实应用程序的软件平台，类似苹果的ARKit，它可以利用云软件和设备硬件的进步，将数字对象放到现实世界中。
Google 推出的增强现实 SDK（ARCore）。软件开发者现在就可以下载它去开发 Android 平台上的增强现实应用，或者为他们的 App 增加增强现实功能。
18年推出的主流手机都支持arcore，它也是2018年开始兴起的（这个项目什么时候开始的我不知道）。猜测今年谷歌家会快速迭代，下半年我再来看看。
最后一说，ar和vr技术经过16、17年的资本热捧后，进入稳定的发展时期，据我略微的了解(问过一些人)，大概到2到5年内，这个行业的技术（软件和硬件）差不多会稳定下来，会进入黄金时期。

8）IPv4与IPv6：公司在决定时犹豫不决
互联网正面临着技术上的分裂，我们正在进入一个未来，它包含两套互联网协议：IPv4和IPv6。“互联网服务提供商领域的许多参与者都意识到了问题和行动的紧迫性。
由于几个原因，企业迁移到IPv6的速度缓慢，比如实际上并不需要大量的新IP; 升级到IPv6的部署成本也是一个考虑因素。关于成本问题，问题不在于获得IPv6，因为它们便宜且明显丰富，而且需要投资才能启动和维护。
IPv4基于32位的基础创建了唯一的IP地址，因此它只能创建4,294,967,296(42亿)个IP地址。随着互联网的成熟，扩展和融合，如物联网设备，它需要比42亿个IPv4可提供的地址。
这是我们已经用IPv6解决的问题，它是128位的，并且能够比IPv4创建更多的IP地址。号称能够为地球上的每粒沙子分配一个IP地址。

9）c++程序员也能用上NumPy了"NumCpp利用c++实现了NumPy的功能。
利好消息，直接上地址 https://github.com/dpilger26/NumCpp

资讯都在 https://github.com/whitenightwu/20-Information （包括这篇），那个Excel就是了。

在CSDN上发布的博客，在github中都有。
对于阅读而言，CSDN更方便；对于收藏而言，github更友好。

所有关于算法的内容都整理到了：https://github.com/whitenightwu/11-Algorithm_and_Data
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作者：whitenightwu
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/87697905
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