我们可以用任何POJO作为data binding的Model，但是直接修改POJO对象，不能直接更新UI。 Android的Data Binding模块给提供了通知机制，有3种类型，分别对应于类(Observable)，字段(ObservableField)，集合类型（Observable Collections）。

SQL Maestro Group 发布一个新的产品系列 PostgreSQL Data Sync ，这是一个强大但易用的工具用来对 PostgreSQL 数据库内容进行比较和同步。

Spring Data 项目的目的是为了简化构建基于 Spring 框架应用的数据访问计数，包括非关系数据库、Map-Reduce 框架、云数据服务等等；另外也包含对关系数据库的访问支持。Commons - 提供共享的基础框架，适合各个子项目使用，支持跨数据库持久化

Apache Kylin（麒麟）是由eBay 研发并贡献给开源社区的Hadoop上的分布式大规模联机分析（OLAP）平台。该平台为Hadoop之上的数据分析提供了标准SQL接口及多维分析能力，在百亿数量级别上提供秒级甚至亚秒级的查询性能。该项目于2014年10月开源，并于当年11月加入Apache 孵化器项目。

下面讲解如何使用spring-data-mongdb来对mongdb进行增删改查的操作

到了今天，Core Data 中的线程实现机制已经与其最初版本大相径庭了（也就是 iOS 6 之前的版本）。在 Core Data 的悠久历史中，多年来关于如何使用线程这个话题已经有了数种不同的解释，那么我们到底应该怎么做呢？在本次 #Pragma Conference 2015 讲演中，Marcus Zarra 为我们展示了实现线程的三种方法，旧有的、复杂的以及最佳的。

Pivotal在上周（译者注：这篇新闻发表于2015年9月25日）的SpringOne2GX会议上宣布了对其大数据产品Spring XD进行了完全的重构，并且给予它一个新的品牌名称Spring Cloud Data Flow. 这个新产品将可执行的应用作为其模块基础，并且聚焦在这些应用的编排上。虽然新产品从Spring XD那里保留了高层的REST API、shell和UI，从而保证了后向兼容，但新旧产品的底层却大不相同。

Spring Data for MongoDB提供了一个类似于基于Sping编程模型的NoSQL数据存储。Spring Data for MongoDB提供了很多特性，它使很多MongoDB的Java开发者解放了很多。MongoTemplate helper类支持通用的Mongo操作。它整合了文档和POJO之间的对象映射。通常，他会转换数据库访问异常到Spring中的异常结构。使用起来非常的方便。

Spring Data is the data access Spring project for integrating with data stores. This post will cover the Spring Data sub project for accessing the document store MongoDB. It follows on from the Morphi

Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。

Bootstrap Data Table 是 jQuery 表格插件，可以对表格进行排序，分页和过滤。Bootstrap Data Table 使用 Bootstrap 作为样式，使用 FontAwesome 图标作为表格图标。

fixed-data-table 是一个用于以灵活且强有力的方式建立并显示数据的 React 组件。它支持标准的桌面特征，像头条、行、列、头条组、滚动列。此组件在处理数千行数据的时不会牺牲性能。平滑地滚定是 FixedDataTable 的首要目的，它的结构保证了它的灵活性和可扩展性。

Android Data Binding的示范项目。用retrofit请求一列数据然后显示在RecyclerView上。在actionbar的SearchView控件上输入github账户名，应用就会使用Retrofit查询GitHub的api，借助data bindig将结果反馈到RecyclerView上。

spring data redis 封装工具类

Data Pipeline 是一个Java的数据转换工具包

New in this edition are installation instructions and help with package updating for Red Hat Enterprise Linux and Fedora. Information on the GRUB bootloader, and the CUPS printer system, as well as the Publisher's Edition of Fedora are also included.

机器学习 以现有数据为基础创建模型，通过数据驱动，对未来做出决策或者预测。机器学习在最近几年获得大量的关注，因为它对企业与商业做出决策非常有帮助。

Oreilly.Learning.Java.3rd.Edition.May.2005

Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。 图灵（图灵，大家都知道吧。计算机和人工智能的鼻祖，分别对应于其著名的“图灵机”和“图灵测试”）在1950年的论文里，提出图灵试验的设想，即，隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。这无疑给计算机，尤其是人工智能，预设了一个很高的期望值。但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，相关领域是“伪科学”。 

DIY Deep Learning for Vision:a Hands-On Tutorial with Caffe