该网站正在使用安全服务来保护自身免受在线攻击。您刚才的操作触发了安全解决方案。 提交特定词语或短语、SQL命令或格式错误的数据等行为可能会触发此阻止。
该网站正在使用安全服务来保护自身免受在线攻击。您刚才的操作触发了安全解决方案。 提交特定词语或短语、SQL命令或格式错误的数据等行为可能会触发此阻止。
访问被拒绝。您没有权限访问此服务器上的“http://www.gavi.org/vaccineswork/dna-reveals-real-killers-brought-down-napoleons-army”。 参考编号:18.497c3617.1761404428.b56bac34 https://errors.edgesuite.net/18.497c3617.1761404428.b56bac34
## 2019 年机器学习框架现状总结
截至 2019 年,机器学习框架领域主要由 PyTorch 和 TensorFlow 两者主导。 尽管 TensorFlow 历史上一直领先,尤其是在行业采用方面,但正在发生显著转变。 对顶级机器学习会议论文的分析表明,**PyTorch 在研究领域已超越 TensorFlow**,现在在计算机视觉、自然语言处理和通用机器学习等领域的投稿中占据多数。
这种偏好源于 PyTorch 的**简洁性、Python 友好的 API 和易于调试的特点**。 TensorFlow 正在通过 TensorFlow 2.0 和 eager execution 来解决这些问题,但由于过去 API 不稳定和历史遗留问题而面临挑战。
尽管 PyTorch 在研究领域占据主导地位,但 **TensorFlow 仍然是行业领导者**,这体现在更多的职位空缺、Medium 文章和 GitHub 星标中。 这归功于惯性和 TensorFlow 在生产部署方面的既定优势——处理性能、移动集成和 serving 要求。
然而,作者预测随着熟悉 PyTorch 的新一代研究人员进入劳动力市场,这种情况可能会发生变化。 像 **JAX** 这样的新兴框架,在更高阶微分方面具有优势,以及为各种硬件改进代码生成的持续努力,也预示着该领域未来可能发生的变化。 最终,作者倾向于 PyTorch 将继续成功,这得益于其在研究界的势头。
Synadia和TigerBeetle将联合向Zig软件基金会(ZSF)投资512,000美元,为期两年,这体现了他们对Zig在系统编程未来方面的潜力充满信心。两家公司都重视Zig对性能、可靠性和可维护性的关注——这些原则是他们自身工作的核心。 Synadia为企业构建去中心化通信平台,实现跨多样化环境的安全数据流。他们对用Zig构建的金融数据库TigerBeetle及其工程理念(“TigerStyle”)印象深刻,后者强调正确性和清晰性。 TigerBeetle与Synadia对可预测、简单和值得信赖的软件的愿景一致。这种共同的理念促使他们开展合作,以支持由Andrew Kelley领导的ZSF。两位首席执行官都表达了对支持Zig发展及其在推进可靠分布式系统方面作用的热情。ZSF是一个非营利组织,致力于开发Zig,这是一种在系统、嵌入式和高性能应用中越来越受欢迎的语言。
## SaaS 幻象:从承诺到困境 软件即服务 (SaaS) 最初的承诺——按需付费、释放资金并专注于核心业务——在很大程度上被客户锁定所掩盖。微软和谷歌等主要厂商优先考虑获取和留存,而非真正的客户成功,利用数据收集和“客户成功经理”来确保持续订阅,而不是为组织带来益处。 这种模式助长了客户的*屈从*和惯性,庞大的规模和网络效应营造了一种安全感,使组织对潜在风险视而不见——特别是灾难性的、不可预见的风险。集成的 SaaS 解决方案日益复杂,导致上下文和专业知识的丧失,使得大量数据在不了解其用途的情况下变得毫无意义。 对“最佳实践”和通用应用程序的依赖进一步加剧了平庸,阻碍了创新。SaaS 已经变得类似于一个可预测的、受控的购物中心,优先考虑规模和利润而非真正的价值。然而,未来可能在于根据个人需求量身定制的、策划的和自托管的解决方案,拒绝当前 SaaS 领域“一刀切”的方法。
## 构建一个精简的 Linux 发行版 本文详细介绍了从头开始构建一个微型的 Linux “发行版”,重点在于理解核心组件,而不是创建一个功能齐全的系统。该过程使用了 RISC-V 架构和 QEMU 进行虚拟化,但其原理适用于其他架构,如 x86。 任何操作系统的核心是 **内核**,它管理硬件、为应用程序抽象设备交互,并提供一种编程模型,允许多个程序看似同时运行。一个可用的系统需要的不仅仅是内核;它还需要一个 **发行版**——内核*加上*构建在其之上的基础设施。 该基础设施包括一个 **用户空间**,其中包含应用程序和工具,与内核隔离以确保稳定性。在用户空间中启动的第一个进程是 **init**,它启动其他进程,并最终为用户提供一个功能完善的系统。 本文通过构建一个精简的发行版来演示这一点:编译一个 Linux 内核,创建一个基本的 “initramfs”(一个加载到 RAM 中的初始文件系统),其中包含一个简单的 “init” 进程和一个用 Go 编写的基本 shell。这允许启动到一个能够运行基本命令(如 `ls`)甚至通过 u-root 项目提供的工具访问互联网的 shell。 最终目标是说明内核如何为更高级别的软件提供基础,以及发行版如何将该基础与基本工具打包在一起,以提供可用的体验。该过程突出了现代操作系统中至关重要的抽象层和隔离。
## 效率算法的隐藏成本:B树与实际性能
一个看似简单的文件系统项目揭示了一个关键教训:理论算法效率(如O(log n)二叉搜索树)并不总是转化为实际性能。虽然二叉搜索树在内存中表现出色,但由于每次磁盘访问的巨大成本,其性能在磁盘I/O时会崩溃。一百万次比较会变成一百万次缓慢的磁盘读取。
这促使我们探索B树,它专为磁盘访问而设计。B树不是每节点存储一个键,而是存储数十或数百个键,从而适应整个磁盘块。这大大减少了搜索所需的磁盘读取次数——从二叉树可能需要的数千次到B树只需要几次。
基准测试证实了这一点:B树始终优于二叉搜索树,尤其是在顺序数据插入时,后者会降低二叉树的性能。现实世界中的系统,如ext4、NTFS和数据库,普遍采用B树(或变体),因为它们优先考虑可预测的性能,而不是理论上的最佳情况。
关键要点?理解底层硬件及其限制至关重要。B树表明,有时,拥抱复杂性是必要的,以便与物理现实保持一致,并构建真正高效的系统。
## Python 3.14 与自由线程:性能总结 Python 3.14 的关键改进在于其“自由线程”变体,现已进入第二阶段并完成实现——消除了 3.13 中所需的解决方法。这意味着代码可以在没有全局解释器锁 (GIL) 的情况下运行,从而可能释放真正的并行性。性能得到了提升,从 35% 的惩罚降低到 5-10%。 基准测试专注于 ASGI (FastAPI) 和 WSGI (Flask) Web 应用程序,结果好坏参半。对于 CPU 密集型任务,自由线程显示出显著的吞吐量提升(高达 20%),但代价是内存使用量增加。I/O 密集型任务在 GIL 和自由线程版本之间显示出相似的性能,自由线程的延迟*略微*更好。 作者的测试强调,自由线程简化了并发,消除了在 WSGI 应用程序中复杂的工作进程/线程平衡的需要。虽然内存消耗令人担忧,但能够在单台机器上利用更多的 CPU,并可能降低整体基础设施成本,是一项主要优势。 最终,Python 3.14 中的自由线程为 Python Web 开发提供了充满希望的未来,简化了部署并可能提高了性能,尤其是在 I/O 密集型应用程序中。进一步优化,特别是围绕垃圾回收,可以释放更大的优势。
## 快速 TypeScript 分析器 (FTA) 总结 快速 TypeScript 分析器 (FTA) 是一款基于 Rust 的静态分析工具,旨在快速评估 TypeScript(和 JavaScript)代码质量。它使用 swc 快速解析代码,生成专注于复杂性和可维护性的分析数据。FTA 为每个文件分配一个“FTA 分数”——分数越低,质量越好——以及循环复杂度、Halstead 软件容量等详细指标。 该工具每秒可以分析多达 1600 个文件,提供快速反馈。它可以通过命令行轻松访问 (`npx fta-cli`)。输出包括按文件分解的结果,包含分数和评估(“良好”、“可以更好”、“需要改进”)。 FTA 是开源的,旨在帮助开发者主动识别和解决代码库中的潜在问题,从而改善整体项目健康状况和开发者生产力。详细文档和游乐场可供进一步探索。
牛津大学以其持久的传统而闻名,其中一些传统古老到其起源已不可考。其中一个谜团围绕着亨利·西蒙尼斯,他的名字莫名其妙地被包含在新获得艺术硕士学位的人们必须宣誓的誓言中长达几个世纪——发誓永远不与他和解。
这项奇怪的法令在1827年的审查中浮出水面,但其历史可以追溯到1242年。研究表明,亨利·西蒙尼斯被判谋杀一名学生并被流放,尽管获得了皇家赦免,但他还是返回了。大学似乎不愿接受这项赦免,继续怀有怨恨。
1264年,牛津大学曾短暂离开牛津,可能由于政治动荡和城邦冲突,但誓言仍然存在。直到1912年,才完全揭示了这段历史,揭示了长达几个世纪的积怨。该誓言最终于1827年被废除,没有留下任何记录的解释——也许是因为没有人记得它存在的理由。亨利·西蒙尼斯案是牛津大学对传统的奉献精神的一个奇特的例子,即使这种传统体现了令人难以置信的长期敌意。