软件周刊 | GCC 7.1 正式发布；Elastic 全新推出 ESML

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GCC 7.1 正式发布：庆祝 GCC 30 周年

GCC 7.1 已正式发布，说起来自 1.0 发布已经过去 30 年了。本次发布的版本包含了诊断方面的各种改进，包括改进过的位置、位置范围、标识符拼写错误提示、选项名称、修复提示，并添加了各种新的警告。还包括对当前 C++ 17 草案中所有标准的实验性支持，改进了优化器等。

GCC 7.1 是一个主要版本，其中包含 GCC 6.x 或以前的 GCC 版本中不可用的大量新功能，建议升级至最新版本。值得关注的新功能：C++ 前端现在已经为当前 C++ 17 草案的所有标准提供了实验性支持，其中包括 -std=c++1z 和 -std=gnu++1z 选项，而且 libstdc++ 库也实现了 C++ 17 草案库中的大部分特性。

还改进了优化器，包括过程内部以及过程之间的优化、链接时间优化和各种目标后端，还包括但不限于添加了存储合并，代码提升优化，循环分割和收缩包装的改进。

在离开审查范围之后还支持使用 Address Sanitizer 来报告变量的使用情况。GCC 现在可通过配置为 NVidia PTX GPGPUs 卸载 OpenMP 4.5。

在旧版 GCC 下可以成功编译的代码可能需要做一些代码调整，详见 http://gcc.gnu.org/gcc-7/porting_to.html 。

详细变更内容，点此参阅。

Linus Torvalds 在内核邮件列表上宣布释出 Linux 4.11。主要新特性包括：多队列块层支持可插拔 IO 调度器框架和 deadline 调度器；固态硬盘支持可扩展 swapping；新的 perf ftrace 命令；MD/RAID5 日志；新的 statx() 系统调用；支持 Opal Storage Specification 驱动；支持 SMC-R 协议(RFC7609)；SipHash 哈希函数；新的 LZ4 压缩实现；以及大量的安全、架构和驱动更新等等。

全新推出 Elastic Stack Machine Learning

Elastic 宣布，首次发布通过 X-Pack 提供的 Elastic Stack Machine Learning 功能，现已将 Prelert Machine Learning 技术完全集成到 Elastic Stack。请注意，这项功能在 5.4.0 版本中尚被标记为 beta。

目前，X-Pack Machine Learning 功能的着眼点是，利用无监督式机器学习，提供 “时间序列异常检测” 功能。

随着时间的推移，将计划增加更多 Machine Learning 功能，但是目前只专注于为用户存储的时间序列数据（例如日志文件、应用程序和性能指标、网络流量或 Elasticsearch 中的财务/交易数据）提供附加值。

Machine Learning 是 X-Pack 中的一项功能。这就意味着，安装 X-Pack 之后，就可以使用 Machine Learning 功能实时分析 Elasticsearch 中的时间序列数据。 Machine Learning 作业与索引和分片基本类似，能够跨 Elasticsearch 集群自动分布和管理。这还意味着 Machine Learning 作业对节点故障有很好的适应性。从性能角度看，紧密集成意味着数据永远不需要离开集群，而且可以利用 Elasticsearch 聚合极大地提高某些作业类型的性能。而紧密集成带来的另外一个好处就是，可以直接从 Kibana 创建异常检测作业并查看结果。

由于这种方法对数据进行原位分析，数据从不离开集群，因此与将 Elasticsearch 数据集成到外部数据科学工具相比，这种方法能够带来显著的性能和运维优势。随着在这个领域开发出越来越多的技术，这种架构的优势将会更加显著。

Visual Studio Code 1.12 发布

官方表示，在这个版本中，关注的重点由添加新功能转移到了改进流程和代码库。他们审查并分类了所有的 open issue，修复了错误，减少了工程债务。有以下更新内容：

Workbench 主题 - 创建并分享自定义的 VS Code 主题
新的源代码管理提供方 - TFVC，Perforce 和 Mercurial 的 SCM 扩展
JavaScript 中的类型检查 - 在类型检查中尽早捕获 JavaScript 编程错误
改进中国地区的下载速度 - 用户应该可以看到更快的下载量（高达 300x）
键盘快捷键编辑器 - 改进键盘快捷搜索和冲突检测

IntelliJ IDEA 2017.2 EAP 发布，新特性前瞻

Java

更好的 Gradle UX：进度和环境变量
更智能的控制流分析：数值范围
重构：提取 map 的操作
JUnit 5 M4：参数化和重复测试
Reflection API：编码协助

用户界面

Find in Path：gutter 图标, local change markers, focus
更好的 HiDPI 支持：per-monitor, auto-adjusted font-sizes

Spring

Spring Boot：执行器端点

JavaScript

检测递归调用
TypeScript：参数提示
代码重排

其他热门软件更新：

本周开源项目推荐

Facebook 开源的 JavaScript 代码优化工具 — Prepack

官方宣称 Prepack 是一个优化 JavaScript 源代码的工具，实际上它是一个 JavaScript 的部分求值器（Partial Evaluator），可在编译时执行原本在运行时的计算过程，并通过重写 JavaScript 代码来提高其执行效率。Prepack 用简单的赋值序列来等效替换 JavaScript 代码包中的全局代码，从而消除了中间计算过程以及对象分配的操作。对于重初始化的代码，Prepack 可以有效缓存 JavaScript 解析的结果，优化效果最佳。

目前 Prepack 仍处于早期开发阶段，尚未准备好在生产环境中使用，官方建议仅尝试使用，并欢迎提供反馈以帮助修复错误。

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持码农网

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对于大数据未来趋势的判断车品觉光阴荏苒，2015年在跌跌荡荡中成了过去式，对于大数据的产业来说过去这一年冒出了很多新的名词。但在我看来，真正的大数据应用和市场才刚刚开始萌芽，所以我希望大家先认清一个关键，那就是所有的数据都是基于应用而产生，而数据经过釆集及整合后又再落实到自身或其他应用情境中，大数据的创新价值可以来自新连接的数据、算法或者产品本身。过去两年大数据的成长和智能......一起来看看《颠覆营销》这本书的介绍吧!

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