20121005,微软十月份安全补丁提前通知

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原创 最新推荐文章于 2026-11-10 16:33:44 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
微软原生集成 AI Agent 的终端基础认识 在中，介绍了微软原生集成 AI Agent 的终端 Intelligent Terminal。项目地址：Intelligent Terminal 是微软推出的实验性终端产品，它是 Windows Terminal 的开源分支，通过 Agent Client Protocol (ACP) 把第三方 AI Coding Agent（Copilot、Claude、Codex、Gemini、OpenCode 等）以“一等公民”的方式直接嵌入终端界面。 阅读详情

大家好，我是 Richard Chen。

在此提前通知各位：微软计划于北京时间10月10日清晨发布7个安全补丁，共修复 Microsoft Word, Windows, Microsoft Office 和 SQL Server 中的20个安全漏洞。7个补丁的最高严重等级详见下图：

Bulletin IDMaximum Severity Rating and Vulnerability ImpactRestart RequirementAffected Software
Bulletin 1Critical
Remote Code Execution		May require restartMicrosoft Office,
Microsoft Server Software
Bulletin 2Important
Remote Code Execution		May require restartMicrosoft Office
Bulletin 3Important
Elevation of Privilege		May require restartMicrosoft Office,
Microsoft Server Software,
Microsoft Lync
Bulletin 4Important
Remote Code Execution		May require restartMicrosoft Office,
Microsoft Server Software
Bulletin 5Important
Elevation of Privilege		Requires restartMicrosoft Windows
Bulletin 6Important
Denial of Service		Requires restartMicrosoft Windows
Bulletin 7Important
Elevation of Privilege		May require restartMicrosoft SQL Server

按照受影响的操作系统分类如下：

Windows XP
Bulletin IdentifierBulletin 5Bulletin 6
Aggregate Severity RatingImportantNone
Windows XP Service Pack 3Windows XP Service Pack 3
(Important)		Not applicable
Windows XP Professional x64 Edition Service Pack 2Windows XP Professional x64 Edition Service Pack 2
(Important)		Not applicable
Windows Server 2003
Bulletin IdentifierBulletin 5Bulletin 6
Aggregate Severity RatingImportantNone
Windows Server 2003 Service Pack 2Windows Server 2003 Service Pack 2
(Important)		Not applicable
Windows Server 2003 x64 Edition Service Pack 2Windows Server 2003 x64 Edition Service Pack 2
(Important)		Not applicable
Windows Server 2003 with SP2 for Itanium-based SystemsWindows Server 2003 with SP2 for Itanium-based Systems
(Important)		Not applicable
Windows Vista
Bulletin IdentifierBulletin 5Bulletin 6
Aggregate Severity RatingImportantNone
Windows Vista Service Pack 2Windows Vista Service Pack 2
(Important)		Not applicable
Windows Vista x64 Edition Service Pack 2Windows Vista x64 Edition Service Pack 2
(Important)		Not applicable
Windows Server 2008
Bulletin IdentifierBulletin 5Bulletin 6
Aggregate Severity RatingImportantNone
Windows Server 2008 for 32-bit Systems Service Pack 2Windows Server 2008 for 32-bit Systems Service Pack 2
(Important)		Not applicable
Windows Server 2008 for x64-based Systems Service Pack 2Windows Server 2008 for x64-based Systems Service Pack 2
(Important)		Not applicable
Windows Server 2008 for Itanium-based Systems Service Pack 2Windows Server 2008 for Itanium-based Systems Service Pack 2
(Important)		Not applicable
Windows 7
Bulletin IdentifierBulletin 5Bulletin 6
Aggregate Severity RatingImportantImportant
Windows 7 for 32-bit SystemsWindows 7 for 32-bit Systems
(Important)		Windows 7 for 32-bit Systems
(Important)
Windows 7 for 32-bit Systems Service Pack 1Windows 7 for 32-bit Systems Service Pack 1
(Important)		Windows 7 for 32-bit Systems Service Pack 1
(Important)
Windows 7 for x64-based SystemsWindows 7 for x64-based Systems
(Important)		Windows 7 for x64-based Systems
(Important)
Windows 7 for x64-based Systems Service Pack 1Windows 7 for x64-based Systems Service Pack 1
(Important)		Windows 7 for x64-based Systems Service Pack 1
(Important)
Windows Server 2008 R2
Bulletin IdentifierBulletin 5Bulletin 6
Aggregate Severity RatingImportantImportant
Windows Server 2008 R2 for x64-based SystemsWindows Server 2008 R2 for x64-based Systems
(Important)		Windows Server 2008 R2 for x64-based Systems
(Important)
Windows Server 2008 R2 for x64-based Systems Service Pack 1Windows Server 2008 R2 for x64-based Systems Service Pack 1
(Important)		Windows Server 2008 R2 for x64-based Systems Service Pack 1
(Important)
Windows Server 2008 R2 for Itanium-based SystemsWindows Server 2008 R2 for Itanium-based Systems
(Important)		Windows Server 2008 R2 for Itanium-based Systems
(Important)
Windows Server 2008 R2 for Itanium-based Systems Service Pack 1Windows Server 2008 R2 for Itanium-based Systems Service Pack 1
(Important)		Windows Server 2008 R2 for Itanium-based Systems Service Pack 1
(Important)
Server Core installation option
Bulletin IdentifierBulletin 5Bulletin 6
Aggregate Severity RatingImportantImportant
Windows Server 2008 for 32-bit Systems Service Pack 2 (Server Core installation)Windows Server 2008 for 32-bit Systems Service Pack 2 (Server Core installation)
(Important)		Not applicable
Windows Server 2008 for x64-based Systems Service Pack 2 (Server Core installation)Windows Server 2008 for x64-based Systems Service Pack 2 (Server Core installation)
(Important)		Not applicable
Windows Server 2008 R2 for x64-based Systems (Server Core installation)Windows Server 2008 R2 for x64-based Systems (Server Core installation)
(Important)		Windows Server 2008 R2 for x64-based Systems (Server Core installation)
(Important)
Windows Server 2008 R2 for x64-based Systems Service Pack 1 (Server Core installation)Windows Server 2008 R2 for x64-based Systems Service Pack 1 (Server Core installation)
(Important)		Windows Server 2008 R2 for x64-based Systems Service Pack 1 (Server Core installation)
(Important)

微软 Office 补丁相关信息：

Microsoft Office Suites and Components
Bulletin IdentifierBulletin 1Bulletin 2Bulletin 3
Aggregate Severity RatingCriticalNoneNone
Microsoft Office 2003 Service Pack 3Microsoft Word 2003 Service Pack 3
(Important)		Not applicableNot applicable
Microsoft Office 2007 Service Pack 2Microsoft Word 2007 Service Pack 2
(Critical)		Not applicableNot applicable
Microsoft Office 2007 Service Pack 3Microsoft Word 2007 Service Pack 3
(Critical)		Not applicableNot applicable
Microsoft Office 2010 Service Pack 1 (32-bit editions)Microsoft Word 2010 Service Pack 1 (32-bit editions)
(Critical)		Not applicableNot applicable
Microsoft Office 2010 Service Pack 1 (64-bit editions)Microsoft Word 2010 Service Pack 1 (64-bit editions)
(Critical)		Not applicableNot applicable
Other Microsoft Office Software
Bulletin IdentifierBulletin 1Bulletin 2Bulletin 3
Aggregate Severity RatingImportantImportantImportant
Microsoft Word ViewerMicrosoft Word Viewer
(Important)		Not applicableNot applicable
Microsoft Office Compatibility Pack Service Pack 2Microsoft Office Compatibility Pack Service Pack 2
(Important)		Not applicableNot applicable
Microsoft Office Compatibility Pack Service Pack 3Microsoft Office Compatibility Pack Service Pack 3
(Important)		Not applicableNot applicable
Microsoft InfoPath 2007 Service Pack 2Not applicableNot applicableMicrosoft InfoPath 2007 Service Pack 2
(Important)
Microsoft InfoPath 2007 Service Pack 3Not applicableNot applicableMicrosoft InfoPath 2007 Service Pack 3
(Important)
Microsoft InfoPath 2010 Service Pack 1 (32-bit editions)Not applicableNot applicableMicrosoft InfoPath 2010 Service Pack 1 (32-bit editions)
(Important)
Microsoft InfoPath 2010 Service Pack 1 (64-bit editions)Not applicableNot applicableMicrosoft InfoPath 2010 Service Pack 1 (64-bit editions)
(Important)
Microsoft Works 9Not applicableMicrosoft Works 9
(Important)		Not applicable

Bulletin 1 的注释 : 本补丁影响多类软件。

Bulletin 3 的注释 : 本补丁影响多类软件。

微软服务器软件补丁相关信息：

Microsoft SharePoint Server
Bulletin IdentifierBulletin 1Bulletin 3Bulletin 4
Aggregate Severity RatingImportantImportantNone
Microsoft SharePoint Server 2007 Service Pack 2 (32-bit editions)Not applicableMicrosoft SharePoint Server 2007 Service Pack 2 (32-bit editions)
(Important)		Not applicable
Microsoft SharePoint Server 2007 Service Pack 3 (32-bit editions)Not applicableMicrosoft SharePoint Server 2007 Service Pack 3 (32-bit editions)
(Important)		Not applicable
Microsoft SharePoint Server 2007 Service Pack 2 (64-bit editions)Not applicableMicrosoft SharePoint Server 2007 Service Pack 2 (64-bit editions)
(Important)		Not applicable
Microsoft SharePoint Server 2007 Service Pack 3 (64-bit editions)Not applicableMicrosoft SharePoint Server 2007 Service Pack 3 (64-bit editions)
(Important)		Not applicable
Microsoft SharePoint Server 2010 Service Pack 1Microsoft SharePoint Server 2010 Service Pack 1
(Important)		Microsoft SharePoint Server 2010 Service Pack 1
(Important)		Not applicable
Microsoft FAST Search Server
Bulletin IdentifierBulletin 1Bulletin 3Bulletin 4
Aggregate Severity RatingNoneNoneImportant
Microsoft FAST Search Server 2010 for SharePointNot applicableNot applicableAdvanced Filter Pack
(Important)
Microsoft Groove Server
Bulletin IdentifierBulletin 1Bulletin 3Bulletin 4
Aggregate Severity RatingNoneImportantNone
Microsoft Groove Server 2010 Service Pack 1Not applicableMicrosoft Groove Server 2010 Service Pack 1
(Important)		Not applicable
Windows SharePoint Services and Microsoft SharePoint Foundation
Bulletin IdentifierBulletin 1Bulletin 3Bulletin 4
Aggregate Severity RatingNoneImportantNone
Microsoft Windows SharePoint Services 3.0 Service Pack 2 (32-bit version)Not applicableMicrosoft Windows SharePoint Services 3.0 Service Pack 2 (32-bit version)
(Important)		Not applicable
Microsoft Windows SharePoint Services 3.0 Service Pack 2 (64-bit version)Not applicableMicrosoft Windows SharePoint Services 3.0 Service Pack 2 (64-bit version)
(Important)		Not applicable
Microsoft SharePoint Foundation 2010 Service Pack 1Not applicableMicrosoft SharePoint Foundation 2010 Service Pack 1
(Important)		Not applicable
Microsoft Office Web Apps
Bulletin IdentifierBulletin 1Bulletin 3Bulletin 4
Aggregate Severity RatingImportantImportantNone
Microsoft Office Web Apps 2010 Service Pack 1Microsoft Office Web Apps 2010 Service Pack 1
(Important)		Microsoft Office Web Apps 2010 Service Pack 1
(Important)		Not applicable

Bulletin 1 的注释 : 本补丁影响多类软件。

Bulletin 3 的注释 : 本补丁影响多类软件。

微软通信平台和软件相关信息：

Microsoft Communicator
Bulletin IdentifierBulletin 3
Aggregate Severity RatingImportant
Microsoft Communicator 2007 R2Microsoft Communicator 2007 R2
(Important)
Microsoft Lync
Bulletin IdentifierBulletin 3
Aggregate Severity RatingImportant
Microsoft Lync 2010 (32-bit)Microsoft Lync 2010 (32-bit)
(Important)
Microsoft Lync 2010 (64-bit)Microsoft Lync 2010 (64-bit)
(Important)
Microsoft Lync 2010 AttendeeMicrosoft Lync 2010 Attendee
(Important)

Bulletin 3 的注释 : 本补丁影响多类软件。

微软SQL Server 相关信息：

以下为提前通知的文章全文（英文），请各位先行评估了解受影响的系统。

Microsoft Security Bulletin Advance Notification for Oct 2012:

http://technet.microsoft.com/en-us/security/bulletin/ms12-oct

Richard Chen

大中华区软件安全项目经理

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DevCAI SimpleButton / CheckButton 按钮实现分析 分析对象：DevCAI 自研的与（对应第 2.3 节“选项、按钮与状态”中同名组件）（2286 行，单文件承载整个按钮家族）分析日期：2026-11-05技术栈：VS2022 / .NET Framework 4.8.1 / C# 8.0（库代码语法不高于 C# 7.3） 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

微软技术日报 2026-11-04：8GB 专属优化、38 万漏洞利用统计、NuGet 包带技能

11 月的第一周，微软把注意力放回了最不显眼的那批机器。11 月 3 日，Windows 官方博客发出一篇由 Pavan Davuluri 署名的文章。他是微软执行副总裁，负责 Windows 与设备。文章的题目直白得少见，讲的是怎么把 8GB 内存的 Windows 11 电脑拉到及格线以上。同一天，.NET 博客在讲另一件事，怎么把 agent skills 塞进 NuGet 包。11 月 2 日，微软安全研究发了一份跨 27 年的漏洞利用统计。

海盗Sharp的博客 466

文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。

微软技术日报 2026-11-06：本地服务器补丁将自动安装、画图 8.1 分漏洞修复卡在商店、DACS 开源

今天这四条，能拼出一条共同的线：默认值在往自动那一侧挪。补丁从等人装改成到期自动装，紧急缓解从需要开启改成默认开启。智能体的权限从长期持有改成按任务发、按风险收，普通用户的提权从整块管理员切成改一个网络设置这样的单点。这条线有同一个前提，策略得先写对。自动装补丁的前提是你能接受某天早上服务器自己重启；按任务发权限的前提是任务边界描述得足够清楚。默认值变聪明，不等于判断变简单。还有一条更细的教训来自画图那个漏洞。修复版本发布在商店里，公告写着需要客户操作，但商店里那几天没有可装的东西。

海盗Sharp的博客 618

微软技术日报 2026-11-07：Copilot 本机跑 27B 模型、Front Door 默认后量子 TLS、Beta 转 26H2

四条消息挤在同一天，方向各不相同：Foundry Local 把 27B 的编码模型压进了 24GB 显存并接进 GitHub Copilot；Azure Front Door 把入站 TLS 1.3 的混合后量子密钥交换设成了默认；Windows Insider 一次放出五个构建，Beta 通道正式转到 26H2；Power Platform 通知管理员，12 月 2 日提示模型换血，Claude 与 Grok 一起退出。四条放在一起看，有两条在改默认值，两条在改节奏。

海盗Sharp的博客 458

Gemini 语音混音入门：在 AI Studio 用文字调整音色和口音

说明在 Google AI Studio 基于已有音色用自然语言做 Voice remixing：选择基础音色、输入相对调整、试听预览并保存为独立 voice ID，再用混音后的声音合成旁白。

死磕音视频 173

微软技术日报 11-10：.NET 11 今晚发布，.NET 8 与 9 同日停更，Copilot 连接器开写入

今天微软技术侧的重心全压在一个日期上。11 月 10 日既是 .NET Conf 2026 开幕、.NET 11 正式发布的日子，也是 .NET 8 与 .NET 9 终止支持的日子。同一个日期上，一条线开始，两条线结束。除了这条主线，还有三件事在这一两天落地。微软安全博客公布了一轮用智能体扫 Rust 标准库的研究，Copilot 连接器的写入能力转为正式可用，Windows 11 的统一应用更新页又在预览版里冒了头。

海盗Sharp的博客 813
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