Pippy 是一款利用 GitHub Actions 工作流程创建可配置管道的工具。它提供自动回滚、Datadog 监控、审批、锁定、暂停/恢复、自动触发器等功能,以及对管道运行、审计和历史记录的全面管理。Pippy 提供免费、团队和企业版以满足不同的需求。
Spice公司,一家为企业提供餐饮数据的公司,正在招聘软件工程师。工作职责包括创建和管理数据收集脚本、构建和维护自动化工具、设计数据分析仪表板等。 要求具备Python、SQL、Unix等技能,并能够在最少的监督下执行任务。 公司提供午餐、无限假期、健康保险和股权等福利。
尽管德国铁路公司做出了种种努力,但其准点率仍然很低,这使得该公司难以摆脱“旅行地狱”的坏名声。文章进一步指出,德国铁路公司在提高服务质量上面临着多重挑战,包括基础设施老化、投资不足以及来自其他交通方式的竞争。
YouTube六月悄然推出了一项政策变更,允许用户请求删除模拟其面部或声音的AI生成或其他合成内容。用户可根据YouTube的隐私请求流程申请删除这类AI内容。YouTube将根据多种因素对投诉进行判断,例如内容是否被披露为合成的或由AI制作的,是否唯一地识别了一个人,以及内容是否可以被视为模仿、讽刺或其他有价值和符合公众利益的内容。
这篇GitHub帖子讨论了开发者对 WebView2 支持 macOS 的强烈需求。开发者认为这将为跨平台 Electron 应用开发带来巨大改变。尽管微软最初计划优先支持 macOS,并在 2023 年 3 月表示 macOS 版本即将推出,但微软最终于 2024 年 7 月宣布放弃在 macOS 和 Linux 上公开发布 WebView2,理由是将资源集中在目前支持的平台上。
这篇文章表达了作者对 Rust 编程语言的复杂性和过度使用的担忧。作者欣赏 Rust 在系统编程和应用程序开发方面的优势,但批评了其语法、异步模型的复杂性、编译时间过长以及对宏的过度依赖。作者认为,尽管 Rust 有其优点,但它不应该是所有编程任务的唯一选择,并主张保持编程语言的多样性。
文章探讨了Java 21中引入的虚拟线程技术,并将其与Open Liberty应用运行时的线程池技术进行了比较。研究发现,对于典型的云原生Java工作负载,虚拟线程在CPU密集型任务中表现不如Open Liberty线程池,但在处理突发大量短时任务时启动速度更快。内存占用方面,虚拟线程的优势不明显,甚至可能因为其他因素导致内存占用更高。文章最后指出了一些虚拟线程存在的性能问题,建议开发者谨慎使用。
该网站是一个中文的强化学习笔记,内容涵盖了强化学习的基础概念、算法和应用。它由 Alessio D'Angelo 维护,并托管在 GitHub 上。
文章介绍了一种软件架构模式——同步核心,异步外壳。该模式借鉴了函数式核心,命令式外壳的思想,将同步代码作为核心逻辑,异步代码作为与外界交互的外壳。这种模式下,核心逻辑不直接调用异步代码,避免了同步异步代码混杂带来的问题,同时也更容易理解、测试和修改。
这篇文章是关于深度学习框架 PyTorch Lightning 的全面教程。文章首先介绍了 PyTorch Lightning 的特点和优势,包括简化代码、支持多 GPU 和分布式训练、与 PyTorch 集成等。然后,文章通过一个图像分类的示例,详细讲解了如何使用 PyTorch Lightning 定义模型架构、编写训练和验证循环、配置优化器和学习率调度器、定义回调和记录器,以及创建 Trainer 类。此外,文章还介绍了如何使用 PyTorch Lightning 的数据模块来组织和管理数据集。最后,文章总结了一些使用 PyTorch Lightning 的最佳实践和技巧,并提供了一些相关的学习资源。
HTMX是一个基于AJAX的JavaScript框架,它使用HTML属性为DOM元素添加动态行为。然而,这种设计使得HTMX难以抵御跨站脚本攻击(XSS)。文章探讨了HTMX与内容安全策略(CSP)的兼容性问题,指出HTMX的动态代码执行特性、hx-disable属性的绕过以及nonce机制的失效等问题都可能导致XSS漏洞。
Ant Design 是一款企业级 UI 设计语言和 React UI 库,提供了一整套高质量的 React 组件、国际化支持、主题定制以及设计资源和开发工具。它基于 TypeScript 编写,支持服务端渲染、Electron 等多种环境,并提供详细的文档和示例代码。
《窃听风暴》是一部2006年德国剧情片,讲述了东德秘密警察斯塔西对东柏林居民进行监控的故事。影片背景设定在1984年,斯塔西 Hauptmann Gerd Wiesler奉命监视剧作家Georg Dreyman,却在监听过程中被Dreyman的艺术才华和人性光辉所感化,最终选择保护Dreyman。
随着互联网时代的到来,私营公司和开源情报正在蓬勃发展,为政府和企业提供情报服务。这为传统情报机构提供了新的工具和数据,但也引发了一系列问题,例如公开与秘密之间的界限、法律、道德和隐私问题等。
CSS 网格生成器是一款帮助开发者更轻松地创建自定义 CSS 网格布局的工具。它允许用户自定义列数、行数、间距大小以及通过拖放操作添加和调整网格元素,最后生成可直接复制到项目的 HTML 和 CSS 代码。
长期以来,人们认为公元79年维苏威火山的喷发摧毁了庞贝古城,所有居民无一幸免。然而,最近的研究表明,许多人可能在火山喷发早期逃离了灾难,并在周边地区重建了生活。考古学家通过比对铭文数据库,发现了200多名幸存者的踪迹,他们大多定居在庞贝附近的城市,并得到了当地政府和社区的支持,逐渐恢复了正常生活。
随着疫情后越来越多的业务转向数字化,使用自拍进行在线身份验证在一些地区成为一种新趋势。然而,这种做法也引发了安全专家的担忧。例如,越南强制要求手机银行应用程序使用面部扫描进行身份验证,但当地媒体和专家对此表示怀疑,认为自拍并不能提高安全性。此外,新加坡也出现了大量包含自拍的身份证明文件在暗网上泄露的事件。专家指出,仅仅依靠静态的自拍进行身份验证并不可靠,应该采用更安全的活体检测技术。
本文为新任 CTO 或工程副总裁提供了一份详细的 90 天入门指南,涵盖了从了解公司运作、建立信任、到制定团队目标、招聘和技术决策等各个方面。文章强调了学习、倾听和逐步改进的重要性,并建议新领导者避免急于求成,要注重建立长期有效的系统和流程。
谷歌 Pixel 手机即将推出卫星连接功能,Pixel 9 系列将率先搭载,旧款 Pixel 手机也可能通过更新获得支持。该功能名为“卫星 SOS”,允许用户在没有蜂窝网络覆盖的情况下通过卫星发送位置信息和消息给紧急服务机构。据悉,谷歌将为 Pixel 用户提供两年的免费服务,之后是否收费尚不清楚。
美国全国广播公司 (NBC) 计划在2024年巴黎夏季奥运会期间,使用人工智能生成的著名体育评论员艾尔·迈克尔斯的声音克隆,来为每日流媒体视频回顾配音。这项技术引发了争议,批评者认为这可能会让老一代体育评论员的声音永远存在,从而挤压新人的发展空间。
英特尔发布了针对其第13代和14代酷睿桌面处理器不稳定问题的最新消息。经过分析,英特尔确认导致部分处理器不稳定的原因是微码算法错误,导致处理器接收到错误的电压请求。英特尔计划在8月中旬发布针对该问题的微码补丁,并建议遇到问题的用户联系英特尔客户支持。
加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了一种简单的固件更新,可以完全隐藏设备的蓝牙指纹,从而消除追踪设备用户的漏洞。该方法通过多层随机化,类似于使用多层隐形眼镜来掩盖人眼的真实颜色,使得攻击者难以通过蓝牙信号追踪设备。
本文反驳了GitHub Copilot侵犯版权的观点。作者认为,使用公开代码库训练Copilot并不违反版权法,因为代码分析和处理不属于需要授权的行为。同时,机器生成的代码并非衍生作品,因为它缺乏人类的原创性,不受版权法保护。文章还指出,将机器生成的代码纳入版权保护将带来一系列问题,例如允许公司垄断AI创作内容。
这篇技术文档介绍了 Asha Pipewire Sink 项目,该项目实现了 Asha 音频协议,使用户能够将 Linux 系统上的音频流传输到 Asha 兼容的助听设备。文档详细说明了 Asha 音频协议的局限性、项目的设置步骤、构建和运行方式,并鼓励用户提供反馈以改进项目。
本文提供了一个Linux系统调用快速参考表,按架构(arm、arm64、x64、x86)列出了每个系统调用的调用约定,包括返回值寄存器和参数寄存器。
据报道,苹果将为其 M5 芯片采用更先进的 SoIC 封装技术,作为其双管齐下战略的一部分,以满足其对芯片不断增长的需求,这些芯片既可以为消费级 Mac 提供动力,也可以增强其数据中心和未来依赖云的 AI 工具的性能。据报道,M5 芯片将于 2025 年和 2026 年量产,用于新的 Mac 和 AI 云服务器。
React 19 版本中一项几乎未被注意到的改动引发了关于其性能的广泛讨论。该版本禁用了 Suspense 边界内同级组件的并行渲染,导致数据获取呈瀑布式进行,可能降低网站性能。尽管官方称此举是为了优化渲染流程,但开发者普遍认为这会影响代码结构和可维护性。迫于压力,React 团队最终决定暂缓这一改动。
文章针对“将所有本地日期/时间数据转换为UTC并存储”这一建议提出了质疑,指出对于未来和不久的过去的事件,这种做法忽略了时区规则的变化,可能导致初始转换不准确。作者建议在存储日期/时间数据时,应保留所有必要信息,包括本地时间、时区ID以及用于计算的时区规则版本,以便在时区规则发生变化时能够重新计算UTC时间。
本文旨在为学习现代人工智能系统背后的关键概念提供一份手册。鉴于人工智能最近发展的速度,目前还没有一本好的教科书式的资源可以让人快速了解大型语言模型或其他生成模型的最新创新,但互联网上散布着大量关于这些主题的优秀解释性资源(博客文章、视频等)。本文的目标是将这些资源中的“精华”整理成教科书式的形式,作为填补个人人工智能相关学习目标的先决条件的路线图。