周刊 | 回顾一周云行业热点快讯 (2019/05/06）
行 业 要 闻
Industry News
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数据库流行度5月榜发布
日前数据库流行度榜单 DB-Engines发布了五月份榜单，相比于计算机语言，数据库榜单基本上很多年没有太大的变化，前六名始终是Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB 以及 IBM DB2。同时，前十名中Elasticsearch和Cassandra缓慢增长，Redis 下跌一名。
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TIOBE 发布5月份编程语言排行榜：Java第一，R跌出Top20
近日，TIOBE发布了5月份编程语言排行榜。排名前三的，还是几乎万年不变的Java、C、C++，第四和第五为Python 和VB.NET。
本月最值得的关注，之前持续在Top 20大约有3年的R语言掉出了Top 20。按理说，统计编程领域仍然在蓬勃发展，特别是有数据挖掘和人工智能的普及带动。统计编程市场似乎正在整合。而 Python 已经成为最大的赢家。可能原因是统计编程正在从大学走向业界，而 Python 更被业界所接受。
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Facebook建构加密货币支付系统
据外媒报道，Facebook正构建基于加密货币的支付系统，将有可能颠覆传统的电子商务，并成为迄今为止最大主流的数字货币应用。而此前就有消息称，Facebook最早可能将在今年上半年发行加密货币，旨在“在比特币失败的地方取得成功”，克服其价格高波动的特性，以用来为日常支付和交易所用。
5月2日，据《华尔街日报》报道，Facebook正在构建基于数字货币的支付系统。知情人士透露，这项代号为“Project Libra”的项目已经进行了一年有余。目前Facebook正寻求总计10亿美元投资，也与Visa、万事达、First Data等公司进行了谈判。如果这一努力获得成功，将有可能颠覆传统的电子商务，并成为迄今为止最大主流的数字货币应用。
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西方国家就5G安全达成“布拉格提案”
据路透社报道，5月3日，来自全球多国政府的安全官员就未来5G网络的一系列提议达成一致，强调了对供应商提供的设备可能受到政府影响的担忧。
来自欧盟、北约、美国、德国、日本和澳大利亚等30多个国家的代表出席了会议，讨论了一项可以形成共同安全与政策措施的协调办法的实践纲要。最终文件研究了5G对政策、技术、经济和安全的影响，并就如何最有效地降低潜在风险提出了一般性建议。该文件称，“包括行业在内的所有利益相关方应共同努力，以促进国家关键基础设施网络、系统和连接设备的安全性和弹性。”
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Mozilla 禁止扩展混淆代码
5月3日，Mozilla宣布，根据其最新政策，混淆代码的扩展将不会被其插件平台所接受。在阻止不遵守其政策的扩展方面，它也变得更加严格。这些政策将于2019年6月生效，扩展开发者需要在一个月内更新扩展以避免违反扩展政策。去年10月，谷歌也宣布了一项类似的政策，从今年年初开始生效，以防止恶意扩展进入其扩展商店。
Mozilla 表示此举有助于更好的处理恶意扩展。混淆代码通常被黑客用于隐藏程序的真正用途。Mozilla 在新扩展政策中声明，扩展不允许含有混淆代码，或隐藏相关功能目的的代码。如果扩展使用到外部资源，那么相关功能不能混淆。
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微软发布Visual Studio Code Remote
5月3日，微软在PyCon 2019大会上发布了全新插件VS Code Remote的三个新扩展的预览版，它们支持在Docker容器、Windows下的Linux子系统(WSL)以及通过SSH在物理和虚拟机中运行的远程工作区上进行无缝开发。开发者可以通过安装Remote Development Extension Pack即刻开始远程开发。
这次发布的VS Code Remote分为3个部分：Remote–WSL、Remote–SSH以及Remote–Containers。
通过VS Code Remote，不需要在你的本地开发环境有源代码，就能轻松连接上远程环境在本地进行开发。该功能目前仅支持在 Insider版本中使用，Stable版本尚未提供。
学 术 前 沿
Academic News
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科幻成真？人工神经网络控制真实大脑活动
5月2日，美国麻省理工学院（MIT）大脑与认知科学系的负责人、McGovern脑研究所及大脑、心智和机器中心(CBMM)调查员James DiCarlo，以及麻省理工学院博士后Pouya Bashivan和Kohitij Kar发表在《Science》杂志网络版的一篇论文中，利用大脑视觉神经网络模型，首次实现了控制动物大脑的神经元活动。这是使用人工神经网络来理解真实神经网络的一大突破。
来自MIT的三位神经科学家对模拟大脑视觉皮层的计算模型进行了迄今为止最严格的测试，他们建立了一个人工神经网络来模拟目标视觉系统的行为，并用它来构建图像，这些图像要么能够广泛地激活大量神经元，要么在保持其他神经元不变的情况下选择性地激活一个神经元群。
研究人员表示，这种控制可能对想要研究不同神经元之间如何相互作用以及它们之间如何连接的神经科学家具有意义。将来，这种方法可以用来治疗抑郁症等情绪障碍。
???? 论文链接：
https://science.sciencemag.org/content/364/6439/eaav9436
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随机连接神经网络性能超过人工设计
随机连接的神经网络性能居然比人工设计的网络（ResNet、ShuffleNet等）还要好？来自 FAIR 的研究人员谢赛宁、Alexander Kirillov 、Ross Girshick与何恺明通过随机神经网络连接的方式探索了比此前神经架构搜索更为广泛的连接形式，并实现了很好的效果。
计算机视觉领域的模型由链式连接转向更加精细的连接方式，如 ResNet、DenseNet，神经架构搜索（NAS）的出现推动了这一趋势的发展，已经成为联合搜索连接方式和操作的有前景的研究方向。然而，谢赛宁、何恺明等研究者从随机网络生成器中进行随机连接神经网络的采样，生成器中的生成结果由人类设计的随机过程定义。为了减少研究者的偏好对生成器造成的影响，他们使用了图论中三组经典的随机图模型：Erdos-Renyi（ER）、Barabasi-Albert（BA）和 Watts-Strogatz（WS）模型。
结果令人惊讶：这些随机生成的网络变体在 ImageNet 图像识别基准测试中有着非常具有竞争力的准确率。这些结果表明，相比于小搜索空间，专注于设计更好的网络生成器或许可以带来更大的技术突破。
???? 论文链接：
https://arxiv.org/abs/1904.01569
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