2017新兴技术企业大会:首日回顾

本周二(4月18日),第十二届年度新兴技术企业大会(Emerging Technologies for the Enterprise Conference,ETE)在宾州费城山喜来登酒店迎来了首个活动日。ETE大会由来自坐落于宾州福特华盛顿的IT咨询公司Chariot Solutions组织举办。大会首日包括了一个主题演讲,由增强现实先驱Blair MacIntyre主持。首日活动还包括了如下演讲嘉宾:甲骨文公司JVM性能优化顾问Monica Beckwith、Corgibytes公司CEO Andrea Goulet、Ember.js框架联合作者Yehuda Katz 、Atomist首席工程师Jessica Kerr 和来自于Square公司的安卓工程师Jake Wharton

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专题演讲

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增强现实先驱、Mozilla公司首席研究员、乔治亚理工学院教授Blair MacIntyre呈现了名为The Web as Platform for Augmented Reality Experiences (在网络平台上体验增强现实)主题演讲,拉开了首日大会的序幕。在演讲中,MacIntyre将增强现实定义为“实时地混合多媒体设备来影响用户在三维环境中的感知”。

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MacIntyre探索了从古至今的增强现实设备,并展望了未来增强现实的愿景。如下面的照片所示,增强现实的设备最早可追溯到1968年由Ivan Sutherland设计的The Ultimate Display (终极显示设备),而未来某一天可能会出现普通眼镜那样的头戴显示器。

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图一:Ivan Sutherland和他的终极显示设备

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图二:头戴增强现实显示器

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图三:(也许便携头戴显示设备在长成这个样子的时候就能主宰消费者市场,但科技离此目标还很远)

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MacIntyre提出了一个问题:“我们是否可以利用网络体验增强现实?”。他还建议开发者们应当“把所有硬件或是非硬件设备互联网化”。在如今,尽管开发者们已经可以使用诸如WebVR或是WebRTC这样的技术实现简单的增强现实,但他质疑这些技术是否已足够满足人们的需要。

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如今已是英特尔实验室首席工程师和研究经理的Ron Azuma曾在1997年发表了一份名为 A Survey of Augmented Reality(增强现实调查报告)的白皮书。基于这份白皮书,MacIntyre分析了在当时由Azuma设计的视频混合增强现实流程图:

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MacIntyre意识到增强现实存在以下挑战:

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  • 必须保证显示的实时性\\t
  • 只能基于用户已知或感知的世界,将内容展示在显示设备为基准的空间里\

为了保证更好地理解我们的世界,MacIntyre主张了如下在未来需要完善的增强现实领域:

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  • 展示设备\\t
  • 传感技术\\t
  • 服务\

最后,MacIntyre介绍了JavaScript框架argonjs.io 。argonjs.io由乔治亚理工大学Argon项目组开发,旨在为网页提供增强现实体验。你可以在他的网站找到演讲的幻灯片

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重要演讲

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Automating at a Higher Level with Atomist(使用Atomist平台实现高水平自动化)演讲中,Atomist首席工程师Jessica Kerr展示了Atomist工程师们如何使用诸如Slack、GitHub、Travis、Docker和Kubernetes等技术实现构建自动化。她现场演示了构建一个随机小猫收养应用,提出依靠Atomist提供的自动化开发方案,可以使更改产品需求更为便捷,并且让流程更正确。

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来自Hazelcast公司的资深解决方案架构师Viktor Gamov带来了Java Puzzlers Next Generation: down the Rabbit Hole(深入下一代Java版本谜题)演讲。基于Java Puzzlers: Traps, Pitfalls, and Corner Cases(《Java解惑:陷阱、误区和极端案例》)这本书,Gamov向现场观众提出了几个为Java 8专门设计的谜题,解答谜题的听众可以获得的奖品是一件Hazelcast公司的T恤衫。他的演讲幻灯片可以在SideShare上面找到。

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Sqaure公司的安卓工程师Jake Wharton带来了Managing the Reactive World with RxJava(使用RxJava库管理响应式应用)演讲。他在演讲中提出:“除非使用同步模型描述整个系统,否则一个单独的非同步数据源就可能破坏命令式编程范式”。Wharton用一个简单的例子展示了RxJava的使用方法。示例中,他比较了Observable\u0026lt;T\u0026gt;Flowable\u0026lt;T\u0026gt;数据源,介绍了观察这两种数据源的方法,并介绍了多种操作数据源事件的运算符。最后,他简要讨论了Java 9和JEP 266引入的新类Flow。这个新Java类封装了可以用作基于响应式发布和订阅模型框架的接口。Wharton的幻灯片可以在他的网站上找到。

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来自于Lightbend公司的企业级应用架构师Kiki Carter带来了“Somm” Lagom: Building Systems That Age Like Wine(用Lagom框架构建如红酒般容易老化的系统)主题演讲。Carter讨论了在当今快速开发企业级应用时开发者们经常会遇到的挑战:

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  • 太多抉择,导致分析方案停滞\\t
  • 难以保持结构完整性\\t
  • 需要领域专家\\t
  • 计划外的复杂设计或是混乱局面\

之后,她介绍了Lightbend公司开发的微服务框架Lagom,并讨论了如何使用Lagom解决当今企业级应用中遇到的挑战。Carter提出:“快速变化通常意味着快速老化”。总结中她还提出:“为了在跟上业务需求变化的同时保持架构的完整性,请尝试使用一个提供了基于应用层之上-也就是系统级别抽象的框架解决开发问题。”

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总结

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首日由25个演讲组成,话题包括:Java、Scala、响应式编程、微服务、安卓、Scio、JavaScript、Cassandra、DevOps和Clojure。

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编者的话

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Michael Redlich(原文作者)自2008年开始积极参与ETE大会,并在最近(2013年)以成员的身份加入ETE指导委员会。

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查看英文原文Emerging Technologies for the Enterprise Conference 2017: Day One Recap

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感谢薛命灯对本文的审校。

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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