彭渊，在Java技术领域从业十多年，曾撰写多款开源软件，历任淘宝高级专家和华为中间件首席架构师。开源代表作有Fourinone（四不像）分布式核心技术框架、CoolHash并行数据库引擎等，曾出版书籍《大规模分布式系统架构与设计实战》。 以下为作者分享的整理： 前言：“如何用70行java代码实现深度神经网络算法”一文发表后，反响非常好，为此非常感谢CSDN架构编辑钱曙光先生和机器学习编辑周建丁先生对中国原创技术实践的支持，并接受邀请，就各位朋友感兴趣的分布式核心技术Fourinone（四不像）和高性能
Fourinone-4.17.10 新版本内容： 虽然现在最火的是 AI，但是大数据和计算能力仍然是机器学习 /AI 算法的重要支撑，我们的业务场景大部分是通过手机终端、服务器日志不断产生日志数据，通过消息通道发送到大数据平台进行存储、加工和统计，然后在统计数据之上提供算法挖掘用户偏好行为和画像，为此，我们的关键任务是需要从海量数据里统计分析每项产品的去重用户、新增用户、pv、uv、dau（日活）、mau（月活）等指标，这个过程存储占用越少，计算时间越快越好。Fourinone(CoolHash) 拥有原创
分类 分布式网络爬虫包含多个爬虫，每个爬虫需要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的磁盘，从中抽取URL并沿着这些URL的指向继续爬行。由于并行爬行器需要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。 根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类： 1、基于局域网分布式网络爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高速的网络连接相互通信。这些爬虫通过同一个网络去访问外部互
作者的话：这篇文章重点是讲清楚多层神经网络的计算过程和程序实现。 复杂海量数据的分布式计算，多层的训练的梯度衰减等问题，可以从本文基础上去进一步改进优化。层数多时，也有很多用ReLU代替Sigmoid函数，来改善前面隐含层的学习变化越来越弱的问题。 对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。 程序
IT互联网行业有个有趣现象，玩资本的人、玩产品的人、玩技术的人都能很好的在这个行业找到自己的位置并取得成功，而且可以只懂其中一样，不需要懂其余两样。玩技术的人是里面最难做的，也是三者收益最低的，永远都要不停学习，不停把画饼变成煎饼。 在今年5月底，Alphago又战胜了围棋世界冠军柯洁，AI再次呈现燎原之势席卷科技行业，吸引了众多架构师对这个领域技术发展的持续关注和学习，思考AI如何做工程化，如何把我们系统的应用架构、中间件分布式架构、大数据架构跟AI相结合，面向什么样的应用场景落地，对未来做好技术上的规划
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