10月26日，字節跳動技術沙龍 | 大數據架構專場 在上海字節跳動總部圓滿結束。我們邀請到字節跳動數據倉庫架構負責人郭俊，Kyligence 大數據研發工程師陶加濤，字節跳動存儲工程師徐明敏，阿里雲高級技術專家白宸和大家進行分享交流。
以下是 Kyligence 大數據研發工程師陶加濤的分享主題沉澱，《Apache Kylin …
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微軟正在探索使用 Rust 開發安全的軟件
近來，微軟嘗試使用Rust來提升軟件的安全性。在巴塞羅那舉行的RustFest大會上，微軟工程師Ryan Levick和Sebastian Fernandez分享了他們在微軟使用Rust時所面臨的挑戰。微軟的Rust之旅包括使用Rust重寫Windows的一個底層組件。
Fernandez和Levick表示，軟件行業建立在一個不安全的技術基礎之上，涉及巨額成本。保守估計，微軟的軟件裡被爆出的每一個問題平均需要耗費15萬美元，而受安全漏洞侵害的組織需要付出更高的成本。英國國家醫療保健系統就是這樣的一個案例，因為受到贖金攻擊，預計損失達到40億美元。
他們說，這些問題大部分與使用C語言和C++有關。
C語言和C++非常適合用來開發底層系統，它們只使用非常少的資源。實際上，它們是我們創建的系統的基礎，但問題是它們不夠安全。在使用它們開發系統時，開發人員並沒有考慮到安全問題。
這也解釋了為什麼微軟在嘗試使用Rust，希望能夠消除軟件bug，特別是那些會導致安全漏洞的bug。
…我們可以使用Rust開發出安全的組件。
因未對廣告內容進行核對，百度被罰3萬元；蘋果確認參加2020年CES大會；4400 萬個微軟帳戶使用洩露的密碼；英特爾CEO稱：願意放棄在CPU 市場的長期統治地位；有史以來複製最多的StackOverflow 代碼段存在缺陷；WASM 成為HTML、CSS 與JS 之後的第4 門Web 語言。
科技公司
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2019年InfoQ最受歡迎的文章排行榜 | 編程語言篇
2019年InfoQ最受歡迎的文章排行榜來了！
本次榜單涵蓋十大熱門領域：架構、前端、編程語言、雲計算、AI、開源、技術管理、運維、區塊鏈、產業互聯網…
第一篇架構篇、第二篇前端篇已發布。今天，我們來看看“編程語言”。
2019年，InfoQ一共發布了500+篇編程語言類的文章，總閱讀量超過340萬。
以下是前十篇最受歡迎的編程語言文章，你絕對不能錯過！
Top1：《Java失寵，谷歌宣布Kotlin現在是Android開發的首選語言》
作者：小智
在今年的 Google I/O …
導語：
央行數字貨幣預計今年年底至明年在蘇州、深圳試點；比特大陸推出分期付款的礦機售賣模式；法國央行將於明年第一季度測試數字貨幣；耐克公司“加密鞋”技術獲美國專利；Twitter擬制定社交媒體去中心化標準；北京率先在區塊鏈金融領域實行“監管沙盒”機制；杭州亞運會擬應用螞蟻區塊鏈技術。
區塊鏈要聞
孫宇晨微博新賬號再被封，多平台大批清理幣圈賬號
12月13日，繼微博賬號被關閉之後，波場創始人孫宇晨的新賬號“孫宇晨老師”再次被封禁，現已無法查看。除孫宇晨外，另一位“幣圈大佬”——幣安聯合創始人何一的個人微博賬號也被封禁。
針對此，波場TRON區塊鏈官方微博回應稱，與微博有直接的溝通管道，會盡快解決。同時，公佈了孫宇晨新的微博賬號。何一也表示，接到了微博的客服電話通知投訴被封號，但還不了解原因。
以太坊公鏈再獲里程碑應用！銀行巨頭桑坦德成功贖回2000萬美元債券
西班牙跨國銀行業巨頭桑坦德銀行剛剛使用以太坊區塊鏈贖回2000萬美元的債券。
據了解，桑坦德銀行已對2019年9月10日發行的基於區塊鏈的債券進行提前還款，表明以太坊公有區塊鏈可在證券整個生命週期中應用於證券發行。
由於區塊鏈技術在很多行業中備受關注，桑坦德銀行並不是唯一在證券發行中嘗試這種技術的金融機構，但與眾不同的是，它使用了以太坊公有鏈發行債券，而其他金融機構一般採用私有版本的以太坊區塊鏈。…
資訊
Tumblr 用戶控訴TensorFlow“太糟糕”，認為PyTorch更好用
近日，一位Tumblr用戶控訴谷歌的TensorFlow有點讓人摸不著頭腦，用起來也有不夠順手。他在發文中提到，TensorFlow的代碼有點冗雜，但是谷歌依然不斷地為軟件發布新特性，最終導致軟件更加難於理解和使用。…
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在阿里雲容器服務中體驗RAPIDS加速數據科學
摘要
算法、數據和算力稱為人工智能的三大要素，如果沒有算力的支撐，人工智能難以落地。而Nvidia GPU的強勁算力是AI模型訓練加速的首選，但是它的價格也確實不菲。如何能夠簡單，有效同時低成本的使用Nvidia GPU的算力，使用阿里雲容器服務+ECI+Arena的方案是一個可以參考的選項。
而一談起Nvidia GPU，大家首先會想到的就是深度學習，傳統的機器學習和數據分析的方法對GPU的利用卻很少，實際上Nvidia有一個非常優秀的項目RAPIDS，全稱Real-time Acceleration Platform for Integrated …
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在線廣告，新的互聯網泡沫？
我們生活在一個數字化的時代裡，互聯網前所未有地將世界上每個角落裡的人緊緊聯繫在一起。在這個時代，你真正地可以做到”用我的晚安陪你吃早餐“，也可以坐在北京的大雪紛飛裡，跟馬爾代夫海邊的旅行的朋友視頻 Say Hello。
那些傳統行業、傳統概念也搭上了“互聯網+”的概念，從此煥然一新。這其中，就包括在線廣告，這個互聯網時代的新廣告形式，也是互聯網時代的新泡沫。
2018年全年，全球數字廣告的支出高達2730億美元，折合人民幣約1.9萬億。你的每一次點擊，都為平台方帶去了數額不等的商業收入，然而對於付費的企業主來說，在線廣告的效果真有那麼好嗎？
在線廣告——巨頭們的天下
2018年全球數字廣告市場規模2730億美元，Google和Facebook佔了一半。移動廣告又成了在線廣告的主要來源，以Facebook為例：今年8月份，Facebook發布的季度財報顯示，該公司2019 年第二季度的移動廣告收入佔其廣告總收入的94%，比2018 年第二季度增長3%。根據 Facebook …
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難倒全球最強計算機視覺模型，ObjectNet讓識別準確率從90%下降至50％
在過去的十年裡，對象識別模型取得了長足的進步，但在精度方面，還有很長的路要走。如今的計算機視覺模型已經學會如何準確識別出照片中的對象，甚至能夠在某些數據集中獲得優於人類的識別表現。但是，這類對象檢測系統在真實場景中的表現卻仍然不夠理想。為了解決上述問題，近日，麻省理工學院和IBM組成的聯合團隊發布了一個最新的對象識別數據集—ObjectNet，旨在說明機器學習算法與人類之間的性能差距。
MIT和IBM提出最新數據集ObjectNet
與許多現有的數據集（現有的數據集往往直接提取Flickr及其他社交媒體網站上拍攝的照片）不同，ObjectNet的數據樣本是由自由職業者提供的付費照片。照片中的橘子、香蕉和衣服等物體被傾斜在一邊，以奇怪的角度拍攝，並展示在雜亂的房間裡。即使是能夠在ImageNet上獲得97％準確率的目前最先進對象檢測模型，在“迎戰”ObjectNet時，準確率也會迅猛下降至50％— 55％。
ObjectNet有一種新型的視覺數據集，它藉鑑了其他科學領域的控制思想。它甚至沒有培訓集，只提供測試集以加快流程。與其他常規圖像數據集相比，ObjectNet不包含訓練圖像。大多數數據集將自身素材分為兩個部分，分別為模型訓練數據，外加性能測試數據。但是，訓練集與測試集之間往往具有某種微妙的關聯或者說相似之處，在某些情況下無法進行精準的準確性驗證。
麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）以及人腦、意識與機器中心（CBMM）研究科學家Boris Katz介紹，整個數據集從設計構思、標準紀數據收入流程外加應用程序開發，總共耗費了三年時間。…
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國信證券開源自研的微服務開發框架 Zebra
Zebra 為國信證券自主研發的一個高性能微服務開發框架，應用於國信證券金太陽 App 各個業務的後端，已穩定運行 2 年多。
發展歷程如下：
- 2017.10 – 2018.04：完成首版本的設計與開發。