chainer停止开发了……哎，他们（preferred networks）将转向pytorch，令人唏嘘。某种意义上说，因为chainer，才有了现在pytorch的辉煌。好消息是，cupy会继续开发。 http://t.cn/z8Ab1pz
啥？吹爆我豆，1:4 的时候关电视了，不忍心看，没想到……明天要重看第三盘[笑cry]
http://t.cn/AirVgdQa ，这个并行计算的专栏我感觉挺好的，感兴趣的可以看看
Mars 在最新的 PR 中增加了 XGBoost 的支持，在单机和分布式都支持使用 XGBoost 来训练和推理。我们将在下一个 pre release 的版本 0.3.0b2 版本中增加支持，想尝鲜的同学可以从 master 分支安装。样例代码如图。接下来，我们会重点集成 TensorFlow，让 Mars 和 TensorFlow 一起使用时更顺滑。
Mars 发布了 0.3.0b1（Release notes: http://t.cn/Ai39jTXu）和 0.2.2（http://t.cn/Ai39jTXr），0.3.0b1 主要增强了 GPU 方面的体验，单机支持多卡；分布式 GPU 执行初步支持。下个版本主要目标是增强和其他系统的集成，包括 XGBoost、tensorflow等。
Mars 发布了 0.3.0a2（Release notes：http://t.cn/Ain9PP5L）和 0.2.1（http://t.cn/Ain9PP52），主要增加了从 CPU 到 GPU 之间的转换函数，更多 DataFrame 接口。相比于 Dask，单机（图1）和分布式（图2）等都取得了压倒性的优势。接下来我们还是会更关注 GPU，以及丰富 Mars DataFrame 和 learn 的
Mars 发布了 0.3.0a1 （release notes：http://t.cn/Ai8vdHn9）和 0.2.0（release notes：http://t.cn/Ai8vdHnd）。0.3.0a1 增加了 k8s 的支持；DataFrame 的接口也开始极大丰富，支持了 join/merge 等操作；我们也开始支持 sklearn-like 的算法支持，目前支持了 PCA 和 TruncatedSVD 分解。 得益于 M
霸爷这么拉轰的吗//@zx-dennis:霸爷是我的偶像 //@InfoQ: 值得一转！褚霸大神：敲最野的代码，骑最牛的机车[doge][doge][doge]
[笑cry]//@老C_codedump:可以//@_阿楠_: 可以//@老赵: 这 //@ibuick:屮，，，//@_DrYoung_: 哈哈哈哈//@政委祖尔阿巴:哈哈哈哈哈
陈海波教授还是牛的，可惜华为太会吹了，搞得压力应该很大吧//@老师木:可能吹了点牛 //@h8liu: 5000人每人写4行代码，放一起还能跑，这是打破人月神话的工程奇迹，太威武了！ [doge] //@zengbinzzb: [允悲]
http://t.cn/AiYoE62O
Mars 发布了 0.2.0rc1（http://t.cn/AijBXRHT） 和 0.1.5 （http://t.cn/AijBXRH8）版本，0.2.0rc1 对 tensor 和 DataFrame 的代码进行了巨大重构，且加强了 Web UI 的体验，mutable tensor 支持了分布式环境。0.1 序列将会停止更新；0.2.0rc1 是 0.2 序列的最后一个 pre release 版本，下一个版本会是
http://t.cn/AijukwRm 提了一个 Mars actors ——轻量 Actor 模型框架——的改进 proposal。
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喜欢娜姐//@李保银:[赞]//@UFC终极格斗冠军赛:恭喜进入名人堂！[给力]👏
