6月9日，谷歌在《自然》杂志（Nature）上发表论文《A graph placement methodology for fast chip design》表示，它的新人工智能可在不到6小时内完成人类需几个月才能完成的芯片设计工作。该技术已被用于开发最新一代的谷歌张量处理单元（TPU），用于运行人工智能相关任务，也就是用AI设计AI芯片。

张量处理单元（Tensor Processing Unit，TPU），也称张量处理器，是 Google 开发的专用集成电路，专门用于加速机器学习。

量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。量化投资的优势在于提高了我们分析的广度和深度，通过历史回测获取概率优势，同时自动交易过程可以规避人性中的诸多弱点。随着大数据和人工智能的发展，量化投资将成为市场的主流投资工具，并且将与传统的基本面分析和技术分析深度结合。

许多量化投资入门教程通常教授用 Python 通过爬虫从网络接口爬取股票数据，用 matplotlib 绘制 K 线和均线，基于 Numpy+Pandas+Matplotlib 进行数据分析，并用 sklearn 库的机器学习方法预测股票后市价格（如《基于股票大数据分析的Python入门实战》），但我们从 Python 使用现成数据源入手。以下主要介绍新浪财经的金融数据源，以及在 Python 中使用数据 API 和独立数据库的简要步骤。