一周熱點：選擇Go語言的12個理由，九頭蛇與大象之爭

Go語言專門針對多處理器系統應用程序的編程進行了優化，使用Go編譯的程序可以媲美C或C++代碼的速度，而且更加安全、支持并行進程；SLAC國家加速器實驗室的物理學家研發新型新型計算機命，速度是現在計算機10000倍；Hydra（九頭蛇），分布式任務處理系統，由社交標簽服務提供商AddThis六年前開發，現已開源，在某些方面甚至具有比Hadoop更加優越的性能，宣布開源以后，Hydra得到了越來越多的支持，未來Hydra極有可能成為Hadoop強勁的競爭對手……

1. 選擇Go語言的12個理由

Go語言是谷歌推出的一種編程語言，可以在不損失應用程序性能的情況下降低代碼的復雜性。Go語言專門針對多處理器系統應用程序的編程進行了優化，使用Go編譯的程序可以媲美C或C++代碼的速度，而且更加安全、支持并行進程。Go語言在編程語言的家族中算是一個比較新的成員，彌補C語言的不足并且保持了C的極簡主義，因此在過去的幾年中它的發展卻十分迅速。

企業選擇Go語言的12個理由： 一個完整的語言體系、 C級性能、 快速編譯、跨平臺、測試調優框架、語言級并行、代碼風格gofmt、內置文檔godoc、自動垃圾回收、豐富的庫、有趣的語言，低門檻學習條件、經過線上大規模考驗的成功案例，詳情請點擊原文。

2. 速度是現在的10000倍，出自物理學家之手的新型電腦

SXSW是英文South By Southwest的簡寫，這是一個每年都在美國德克薩斯州舉辦的可能是世界上規模最大的音樂盛典，本次盛會上物理學家Joshua Turner還提出了一種新的計算機模式，他認為現在的計算機在性能增加方面逐漸走到極限，包括一塊芯片上的晶體管數量、能量功耗。

Joshua Turner在SLAC國家加速器實驗室工作，他利用電子圍繞原子核運行軌道來生成計算機中的二進制狀態，他把這種新型計算機命名為軌道計算機，不可思議的是這種電子軌道的狀態轉換速度是現在計算機晶體管狀態轉換速度的10000倍。

SLAC直線加速器相干光源X射線激光 

3. 九頭蛇與大象之爭，Hydra或將取代Hadoop

Hadoop被認為是最好的大數據分析平臺，本身就具有較好的性能，還有活躍的開源社區支持，Hadoop創始人Doug Cutting也曾預言未來Hadoop不僅僅用于大數據處理，還將成為數據平臺的系統內核，將用于在線事務處理……Hadoop的發展前景似乎一片光明，卻沒有注意到競爭者的出現，Hydra在某些方面甚至具有比Hadoop更加優越的性能，宣布開源以后，Hydra得到了越來越多的支持，未來Hydra極有可能成為Hadoop強勁的競爭對手。

Hydra（九頭蛇），分布式任務處理系統，由社交標簽服務提供商AddThis六年前開發，現已開源，就像Hadoop一樣，只是還沒有Hadoop那樣的知名度和聲勢。Hydra的創造者稱，該“多頭”平臺非常擅長處理一些大的數據任務――對非常大的數據集進行實時處理，這樣的任務恐怕會讓那只大象（Hadoop）很頭疼。

4. 數據挖掘+人工智能，教育定制化下的學霸量產

自適應學習學習的既不是簡單的符號或文字，也不是言語或文字陳述的概念或原理，而是一些具體的實例或問題，學習者的任務是通過考察實例和解決問題，從中發現有關的知識和解決問題的技能。在自適應學習的條件下，學習不是一個被動地接受知識的過程，而是在考察實例和解決問題中主動地發現知識的過程。

大數據有可能會將教育從同一模式的“批量化生產”變為Laster所說的“科學管理下的定制化學習過程，幫助學生培養更好的學習技能，“讓學生了解如何利用時間、應對挑戰、成為終身學習的人”，有了大數據，這些目標將逐漸被實現。  

5. 30美元一小時，數據科學家的收入是否太低？

Vincent Granville是一個數據科學家，一次偶然的機會，他發現一些專業數據分析人士在自由職業者網站Elance上尋求一份30美元一小時的工作，對于那些聽說數據科學家很受歡迎、甚至受到追捧、可以輕松賺得六位數工資的那些人來說，這一消息一定會讓他們大跌眼鏡。Pete Skomoroch之前是LinkedIn重要的數據科學家，他表示很難相信數據科學家會為這么少的工資工作。

Skomoroch通過郵件告訴我：“雖然我能夠理解也可以肯定有些人在與 離岸顧問的競爭中遇到了困難，但我認為‘30美元雇傭數據科學家’不太靠譜，跟我從很多數據科學家那里了解到完全不一樣，我認識數百名數據科學家，有的是在硅谷工作還有的在其他地方，我從他們那兒了解到咨詢公司的快速發展對數據科學家產生了大量需求，他們的收件箱里有一堆招聘者的郵件，數據科學家相當的搶手。”Skomoroch告訴我：“頂級數據咨詢師的收費標準在300美元一小時到400美元一小時之間。” 

6. 與Linus Torvalds“并列”，虛擬化天才程序員法布里斯貝拉

在過去的大半個世紀中，計算機科學界涌現出了一批不世出的天才，比如阿蘭?圖靈、高德納、艾茲赫爾?戴克斯特拉，他們影響了整個世界，同時也獲得了整個世界的尊重。然而有些人的榮譽卻遠低于他的貢獻，比如這個被譽為“過去20年最閃亮和最有影響力的程序員之一”的 Fabrice Bellard：

• 1997年他發現了最快速的計算圓周率的算法，是Bailey-Borwein-Plouffe 公式的變體。
• 2000年他化名Gérard Lantau，創建了FFmpeg項目。2004年他編寫了一個只有138KB的啟動加載程序TCCBOOT，可以在15秒內從源代碼編譯并啟動Linux系統。
• 2003年開發了Emacs克隆QEmacs。2005年用普通PC和VGA卡設計了一個數字電視系統。
• 2009年12月31日，他聲稱打破了圓周率計算的世界紀錄，算出小數點后2.7萬億位，僅用一臺普通PC機。
• 2011年，他單用JavaScript寫了一個PC虛擬機Jslinux 。這個虛擬機仿真了一個32位的x86兼容處理器，一個8259可編程中斷控制器，一個8254可編程中斷計時器，和一個16450 UART。
• Fabrice Bellard，法國著名程序員，QEMU、TinyCC、FFMPEG等作者。 

7. 年交易額1800億美元，揭秘PayPal成功背后的三大熱門技術

2013年，PayPal幫助買家和賣家完成的交易額達1800億美元，涉及商品和服務等各種交易達30億次，擁有1.43億個活躍用戶，而實際上，這些成就背后的數據才是真正價值源泉。PayPal數據技術團隊中的一個數據科學家Vamshi Ambati告訴我們PayPal正在嘗試利用這些龐大數據為用戶和商家創造更多價值。

最近，Ambati在Hadoop創新峰會上向我們介紹了他的團隊關注的三個主要領域――圖挖掘、文本分析和機器學習。PayPal通過圖挖掘幫助數據科學家和營銷人員直觀地標識數據中出現的一切明顯趨勢，分析出其中有價值的信息。PayPal基于Hadoop的文本挖掘系統是公司內各種數據科學活動的關鍵組成部分，這些數據科學活動包括預測建模、情緒分析、影響力評級、簡歷排名還有主題建模和聚類分析。 

很多的數據PayPal采用圖處理和NLP挖掘，這兩種常用的方式也將成為公司第三個核心數據分析的基礎，所謂的第三個核心指的是數據挖掘與機器學習算法。PayPal的數據挖掘系統很大程度上建立在用Python和Java編寫的機器學習算法上，它們都運行于Hadoop平臺上，用于挖掘復雜的數據模型并得到有用的信息。 

8. 搶工作、爭資源，如此聰明的AI你拿什么阻止？

Stuart Armstrong一直專注于人工智能領域的研究，同時他也是一名哲學家，他對人工智能發展以及可能出現的危險發出警告，人工智能發展的不確定性在增加，所以人類只有未雨綢繆才能有備無患。

Armstrong說：“AI讓人恐怖的地方在于它是為數不多的真正能夠滅絕全人類的技術，而其他的威脅，比如核戰爭，它的毀滅范圍有限，即使加上核輻射、核冬天影響，也很難使整個人類滅絕，流行病也一樣，即使它們的毒性很強。” 

Armstrong說：“真正可怕的是它們的智力，實際上它們比我們更聰明、更擅長社交，當AI以機器人形式走進一個酒吧，然后用它們的武器趕走所有的男人和女人，那時它們才真的可怕。” 

 （文/魏偉） 

更多云計算熱點還包括：新時代應用程序設計及MongoDB的十個深入理解、電信級數據流量與監控系統部署案例分享、從“簡單”的封面設計剖析Netflix背后的數據哲學、讓超級計算機和數據中心“飛”，Intel推800Gbps神器MXC、中國云計算大會PPT集萃（一）：眾多名家分享技術挑戰與行業趨勢、視頻云將成為2014年樂視新的發力點，更多精彩請繼續關注CSDN云計算頻道。

以“云計算大數據 推動智慧中國 ”為主題的 第六屆中國云計算大會 將于5月20-23日在北京國家會議中心隆重舉辦。產業觀察、技術培訓、主題論壇、行業研討，內容豐富，干貨十足。票價優惠，馬上 報名 ！

生活不易，碼農辛苦
如果您覺得本網站對您的學習有所幫助,可以手機掃描二維碼進行捐贈