騰科小編今天給大家推薦的內容是2017年方興未艾的11種Web編程發展趨勢、可能給企業造成巨大麻煩的九個開發者小秘密、Spark提供哪些值得我們一試的機器學習API和十家身處硅谷之外但同樣值得關注的AI初創企業等。

一、2017年方興未艾的11種Web編程發展趨勢

你能夠想象沒有互聯網的生活嗎?答案一定是不行。互聯網在持續改善我們日常生活的同時也給開發人員帶來新的挑戰。而在此之中，Web開發思路也一直在發生著趨勢性轉變，并在2017年之內通過以下11種方式影響著我們的思維。

1. 360度視頻

2. 物聯網

3. Ruby on Rails

4. 色彩使用與漸變

5. Motion UI

6. Material設計

7. 靜態網站生成器

8. 單頁面網站

9. Angular 2及后續版本

10. Yarn軟件包管理器

11. 虛擬現實

二、可能給企業造成巨大麻煩的九個開發者小秘密

對于企業而言，應用程序開發很可能成為最核心的業務差異化因素，而其直接表現則往往源自一款市場領先的移動應用或者能夠切實滿足客戶需求的定制化代碼。然而，開發者雖然如此重要，但卻同樣擁有著一些不為外人道的陰暗小秘密。事實上，開發者的某些作法很可能將企業的未來命運與其聯系在一起，而這無疑值得管理者認真考量。

1. 開發者往往知而不言、言而不盡

2. 技術債務可能遠超您的想象

3. 開發者可能已經厭倦并隨時可能離職

4. 開發癡迷于其編寫的代碼

5. 在改進與調整方面，開發者往往活在自己的世界里

6. 開發者往往懶于推動業務本身

7. 開發者喜愛構建，但討厭維護

8. 并不是每款應用都需要重寫

9. 開發者并不理解商業案例

三、Spark提供哪些值得我們一試的機器學習API?

對于非數據科學家群體而言，機器學習似乎離我們還很遠，其具體用途也不夠明確。然而，面對這一股新的歷史潮流，我們該如何理解并加以把握?作為最理想的切入點，Spark已然成為批量與流處理的新寵，而由其帶來的MLLib更是一套出色的機器學習與統計算法API庫。下面，我們將分門別類對其中的API進行分析，探討如何將其引入日常工作。

1. 基礎統計

2. 分類

3. 聚類

4. 協同過濾

四、十家身處硅谷之外但同樣值得關注的AI初創企業

時至今日，相信每位朋友都已經切實意識到人工智能在2017年當中的重要意義。事實上，幾乎每一家初創企業都在將AI元素納入自身解決方案，更遑論各大擁有深厚技術儲備的巨頭級廠商。在今天的文章當中，我們將著眼于AI領域，聊聊那些身處硅谷之外但同樣值得關注的AI初創企業，希望能夠為有志于這一發展方向的創業者帶來一點啟示。

1. Motion AI

2. Dave

3. Everly Well

4. Fuzzy Logix

5. IntuiTap

6. NS8

7. Prospectify

8. TempoQuest

9. Trust Stamp

10. SparkCognition