《程序员》3月精彩内容：大数据技术辨析与深度实践

随着技术迭代的不断加速，大数据极大改变了行业领域对信息流动的限制。本期封面报道聚焦领域内热门技术与应用实践，带领大家深度解析大数据技术难点和发展趋势。厉兵秣马今点将，群雄逐鹿正当时——本期精彩不容错过。

• 探讨数据时代构建高可用数据库的新技术（崔秋，PingCAP联合创始人）

• 使用Marathon管理Spark 2.0.2实现运行运行期扩容的executor调度（李雪岩，徐磊，吕晓旭）

• 解析阿里云分布式调度系统伏羲（陶阳宇，花名举水，阿里云高级技术专家）

• 大数据引擎Greenplum那些事（周雷皓，百度外卖大数据资深架构师）

资讯
CSDN要闻
大脑理论与智能机器探索者——Jeff Hawkins专访（记者/卢鸫翔）

“虽然没人确切知道恐龙是怎么灭绝的，与之相关的理论却很多——关于大脑则完全相反。”作为工程师，Jeff Hawkins创立了两家便携计算机公司，Palm和Handspring，开发了风靡一时的PalmPilot和Treo智能电话。然而作为科学家，理解大脑运作方式、原理，并按同样原理制造智能机器才是他一生的追求。

人工智能

• WSDM 2017精选论文（洪亮劼，Etsy数据科学主管）

  数据挖掘和机器学习应用的顶级会议The Tenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining （WSDM 2017）2月已在英国剑桥圆满举行。纵观过去十年的发展，WSDM已经成长为学术圈和工业界都十分倚重的经典跨界会议。不像KDD、WWW或者SIGIR，WSDM因为从最开始就由不少工业界的学术领导人发起并且长期引领，所以十分重视工业界的学术成果的展现。有不少经典的工业界文章在过去十年里，都是通过WSDM发表的。今年也不例外，因为WSDM的论文涵盖非常广泛的主题，而且一般的读者很难从浩如烟海的文献中即刻抓取到有用信息，这里笔者从80篇会议文章中精选出5篇有代表性的文章，为读者提供思路。

• Bandit算法与推荐系统（陈开江，天农科技CTO）

  推荐系统里面有两个经典问题：EE和冷启动。前者涉及到平衡准确和多样，后者涉及到产品算法运营等一系列。Bandit算法是一种简单的在线学习算法，常常用于尝试解决这两个问题，本文为你介绍基础的Bandit算法及一系列升级版，以及对推荐系统这两个经典问题的思考。

• 无人驾驶中的决策规划控制技术（李力耘，刘少山）

  无人车作为一个复杂软硬件结合系统，其安全可靠运行需要车载硬件、传感器集成、感知预测，以及控制规划等多个模块的协同配合工作。作者认为最关键的部分是感知预测和决策控制规划的紧密配合。狭义上的决策规划控制部分，包含了无人车行为决策（Behavior Decision）、动作规划（Motion Planning）, 以及反馈控制（Feedback Control）这三个模块。而从更宽泛的概念来说，无人车的决策规划控制模块，紧密依赖于上游的路由寻径（Routing）以及交通预测（Prediction）的计算结果，所以本文也对路由寻径和交通预测模块进行介绍。

移动

• 谈Fuzz技术挖掘Android漏洞（刘朋，NICP国家安全重点实验室成员，CSDN博客专家）

  Android系统服务在为用户提供便利的同时，也存在着一些风险。在使用系统服务的过程中，异常的外部数据，有可能会导致系统服务崩溃，甚至是远程代码执行，内存破坏等严重后果。Android系统服务的安全问题需要重视。

• 58同城移动端Passport SDK的设计与技术细节（张达理，58同城iOS客户端架构师）

  58赶集集团旗下拥有多个App，且全部使用同一套账号体系，通过Passport部门提供的接口进行通信。经过多年迭代，各个App中关于Passport的功能均出现了一些流程和接口上的差异。为了提高账号安全，统一服务接口和流程，提高用户体验，由此决定开发了一个Passport SDK，以集成Passport的相关功能，并提供给集团内各业务App使用。