在IT这一行做得久了，会接触到无数让人哭笑不得的外行话。

「我们就差一个写代码的了」是其中典型的一种，之所以黑它，不是因为程序员有多自大，认为自己被轻视所以愤怒。而是因为说这句话的人里有90%以上绝对不仅仅差一个写代码的，而是一整套技术体系。

那么，程序员在创业公司之中真的这么重要吗？？？

【数据存储】用 HAWQ 轻松取代传统数据仓库（七） —— 存储分布
作者：wzy0623

在 HAWQ 中创建一个表时，应该预先对数据如何分布、表的存储选项、数据导入导出方式和其它 HAWQ 特性做出选择，这些都将对数据库性能有极大影响。理解有效选项 的含义以及如何在数据库中使用它们，将有助于做出正确的选择。

【机器学习】协方差矩阵和散布矩阵（散度矩阵）的意义
作者：pan_jinquan

在机器学习模式识别中，经常需要应用到协方差矩阵C和散布矩阵S。如在PCA主成分分析中，需要计算样本的散度矩阵，有的论文是计算协方差矩阵。实质上二者意义差不多，散布矩阵（散度矩阵）前乘以系数1/(n-1)就可以得到协方差矩阵了。

【Android 开发】值得你关注的 Android8.0(Android O) 上的重要变化
作者：w7849516230

刚适配完 Android7.0 还没多久，就看到 Google 官方推出的 Android8.0（Android O） 的开发者预览版新闻，我的心情你可以好好想想。对于上层应用开发者的我来说，适配新版本的工作还好，而有 JNI 且有很多深层修改的人来说则是痛苦的。那么这一次的大版本更新，最终何时定型发布？她都带来了哪些新的限制与变化，对我们已有的应用有何影响？新增了什么特性，能否利用起来增加新奇有趣的功能呢？

【云计算】Kubernetes1.6 新特性：全面支持多颗 GPU
作者：容器技术爱好者

GPU 就是图形处理器，是 Graphics Processing Unit 的缩写。电脑显示器上显示的图像，在显示在显示器上之前，要经过一些列处理，这个过程有个专有的名词叫“渲染” ，以前计算机上是没有 GPU 的，都是通过 CPU 来进行“渲染”处理的，这些涉及到“渲染”的计算工作非常耗时，占用了 CPU 的大部分时间。之后出现了 GPU ，是专门为了实现“渲染”这种计算工作的，用来将 CPU 解放出来， GPU 是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是“渲染”所必需的。

【大数据】Spark Standalone 集群调度（三）多Master节点的可用性
作者：raintungli

Master 节点在 Spark 中所承载的作用是分配 Application 到 Worker 节点，维护 Worker 节点，Driver， Application 的状态。

在 Spark 中，Master 本身也提供了基于硬盘的单节点的可用性，也就是可以直接通过重启 Master ， Master 通过读取硬盘里保存的状态，进行单节点的恢复。

【图像处理】OpenCV For Java 环境搭建与功能演示
作者：gloomyfish

OpenCV 做为功能强大的计算机视觉开源框架，包含了 500 多个算法实现，而且还在不断增加，其最新版本已经更新到 3.2 。其 SDK 支持 Android 与 Java 平台开发，对于常见的图像处理需求几乎都可以满足，理应成为广大 Java 与 Android 程序员的首先的图像处理框架。Java 中使用 OpenCV 的配置及其简单，可以毫不客气的说几乎是零配置都可以。

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