今题要点：讲座：数据处理平台的历史与未来、MADlib、Tensorflow-Lite
- 发展路径：
- 史前时代：文件系统
- 60/70年代：层状数据库(IMS)/网状数据库(CODSAL)
- 80年代：对象数据库
- 90年代：XML数据库
- 80/90年代至今：关系数据库(SQL)——理论基础：关系代数
- 2005-2017：NoSQL(hadoop/mongoDB)
- 发展动力：
- 数据整合$\to$数据模型
- 数据独立性$\to$数据子语言(SQL)
- 数据保护$\to$日志、事物、权限
- 可扩展的数据库内嵌机器学习工具集
- 可配合Greenplum等数据库平台部署
- 进行多种数据库内分析
- 监督学习、非监督学习
- Tensorflow为了满足在嵌入式设备上运行需求而诞生的轻量级解决方案
- 优势：模型小、速度快、延迟低、能耗低、无需网络
- 思路：端（硬件）+云（算力）+智能系统（算法）
- 原理：$预训练模型\to{选择模型}\to{推断}\to{优化}\to{量化}$
今日的课程请到了姚总为我们介绍数据库的发展历史与前景，另外吴经理还介绍了MADlib数据集的相关应用。此外对Tensorflow-lite也进行了较为直观的介绍。助教还在课上演示了大作业的基本流程，感觉任重而道远。