六個藉藉無名但迅速崛起的Apache大數據項目
如今全球各地的無數企業組織在處理數據集，這些數據集是如此地龐大而復雜，以至于傳統的數據處理應用軟件再也無法支持經過優化的數據分析和洞察力獲取。這是新一批大數據應用軟件旨在解決的問題，而Apache軟件基金會(ASF)最近將一批值得關注的開源大數據項目升級為Apache頂級項目。這意味著，這些項目將獲得積極的開發和強有力的社區支持。
大多數人已聽說過Apache Spark，這種大數據處理框架擁有內置模塊，可用于數據流、SQL、機器學習和圖形處理。IBM及其他公司正在往Spark項目投入數十億美元的開發資金，美國宇航局和SETI研究所在開展合作，利用Spark的機器學習能力，分析數TB的復雜的外太空無線信號，搜尋可能表明存在智能外星生命的模式。
淺談深度學習中潛藏的稀疏表達
深度學習(DL)，或說深度神經網絡(DNN)， 作為傳統機器學習中神經網絡(NN)、感知機(perceptron)模型的擴展延伸，正掀起鋪天蓋地的熱潮。DNN火箭般的研究速度，在短短數年內帶來了能“讀懂”照片內容的圖像識別系統，能和人對話到毫無PS痕跡的語音助手，能擊敗圍棋世界冠軍、引發滔滔議論的AlphaGo…… DNN在眾多應用領域的成功無可置疑。然而，在眾多(負責任的和不負責任的)媒體宣傳推波助瀾下，一部分人過于樂觀，覺得攻克智能奇點堡壘近在眼前;另一部分則惶惶不可終日，覺得天網統治人類行將實現。作者君對此的態度如下圖所示：
小品里，黑土老大爺對頭腦發熱的白云大媽說過：“什么名人，不就是個人名?”
對于DNN，作者君也想說：“什么怪力亂神，不就是個計算模型?”
言歸正傳，如果不把DNN看成上帝/天網/人工智能終點etc., 也暫不考慮當前DL和人腦思維之間若有若無的聯系，那么DNN和K-Means、主成分分析(PCA)、稀疏編碼(sparse coding或Lasso)等眾多耳熟能詳的模型并無二致，都屬于機器學習中特征學習(feature learning)范疇。
三年野蠻生長后，對于互聯網金融我們更該關注些什么?
互聯網金融行業經歷了一輪 3 年左右的野蠻生長后，價值正在回歸。
進入到 2016 年之后，整個行業開始向著精細化的方向發展。余額寶、兼顧資產端和資金端的 P2P 等平臺類模式正在減少，靠著拼渠道、流量和高收益的紅利時代已經過去。精細化、差異化、技術化的運營和創新是互聯網金融這個階段的主題。
一度被強調的「互聯網化的金融」理念也逐漸式微，取而代之的是，對「金融本質」的重新關注，以及「金融與技術結合」的更多可能性?！窮intech」大行其道，金融行業正在重新回歸到「技術信仰」的時代。
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