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RSS订阅翻译 Pulumi 使直接消费 Terraform 模块成为可能.
中，Pulumi 工程师 Anton Tayanovskyy 表示，该功能“解决了用户从 Terraform 迁移到 Pulumi 时面临的最重大挑战之一”，特别是对于那些在 Terraform 模块上投入了大量资源的团队。上写道“Pulumi刚刚让您的Terraform生活变得更加轻松”，并称之为“开始现代化您的基础设施即代码的终极‘无借口’时刻，而无需经历完整的重写痛苦。该功能使Pulumi能够更轻松地与现有的Terraform代码互操作，让团队在探索Pulumi基于语言的方法时能够使用熟悉的模块。
2025-07-21 16:14:49
5
翻译 AI 编码工具在有经验的开发人员的实地研究中表现不佳。
研究挑战AI工具提升开发效率的普遍认知。一项针对16名专业开发者的随机对照试验显示，使用AI辅助工具（如CursorPro和Claude3.5）反而使任务完成时间增加19%，与参与者预期的40%效率提升形成反差。研究发现，在复杂代码库中，提示生成、建议审查等环节的隐性耗时抵消了AI优势。虽然结果受限于特定实验条件（2小时任务时限、大型开源项目），但揭示了AI工具在实际应用中的"感知差距"——主观感受与客观效率的背离。研究强调需结合严格测试评估AI工具价值，同时指出未来技术改进可能改变当前
2025-07-21 15:38:33
34
翻译 Svelte发布附件以增强DOM的交互性和反应性功能.
因此，Svelte Attachments 扩展了 Svelte Actions，但 Svelte Actions 并未为其参数提供类似的响应性。此外，Svelte Attachment 可以设置在 Svelte 组件上，而 Svelte Actions 只能声明在 DOM 元素上。就像使用 Svelte Actions 一样，开发者使用附件来提供在组件或 DOM 元素挂载或卸载时运行的代码。通常，提供的代码会为感兴趣的事件提供一个监听器，并在附件目标卸载时移除该监听器。Svelte 的最新版本。
2025-06-17 15:27:28
14
翻译 Java新闻综述：Spring里程碑，Payara平台，Jakarta EE 11更新，Apache Fory
类中，该方法向 Project Reactor 接口的现有实例添加新的行李值，意外地用现有值覆盖参数的任何冲突键，而不是新提供的值。， Eclipse 基金会的 Jakarta EE 开发者倡导者，提供了关于 Jakarta EE 11 和 Jakarta EE 12 的。攻击中易受攻击时，一个 头被设置为非 ASCII 字符集，其中文件名属性是从用户提供的输入中派生出来的。此版本还提供了Payara 7.2025.1.Alpha2，它推进了对Jakarta EE 11的支持，包括对。
2025-06-16 11:29:34
54
翻译 Google Cloud Run 现在提供无服务器 GPU 用于 AI 和批量处理.
这些功能在全球范围内支持，Cloud Run GPU 位于五个 Google Cloud 区域：us-central1（美国爱荷华州），europe-west1（比利时），europe-west4（荷兰），asia-southeast1（新加坡），asia-south1（印度孟买）。例如，一些用户指出，Runpod 的 L4、A100 和 H100 GPU 的每小时费率可以显著低于 Google 的，即使考虑到 Google 每秒计费的情况。中提出了关于缺乏硬性计费限制的担忧，这可能导致意外费用。
2025-06-11 11:32:00
31
翻译 GitLab 17.11通过自定义合规框架和扩展控制措施增强DevSecOps
此外，将合规控制嵌入开发的每个阶段，提高了整体安全态势，确保在软件交付生命周期的整个过程中持续遵守安全和监管标准。有50个，可以随时拉入你的项目中。Khor 强调了产品、工程、用户体验和安全团队之间合作的重要性，以确保组织能够在 GitLab 内有效地定义、管理和监控合规要求。中，他们可以定义新的框架，添加要求，并选择相关的控制措施。一旦建立，这些框架可以应用于项目，确保整个组织的一致合规性。中所述，用户识别适用的法规并将其映射到特定的控制措施。，特别是关于GitLab 17.11中的合规框架。
2025-06-11 11:21:24
25
翻译 GitHub Copilot现在可以在Windows终端中运行.
GitHub Copilot在Windows终端中的集成很重要，因为它将AI驱动的援助直接带入传统手动环境中，使开发人员能够在不离开终端的情况下获得实时命令建议和解释。通过利用用户的当前上下文，该功能提供了量身定制的指导，该指南支持开发，系统管理和DEVOPS等领域的更有效的工作流程。终端聊天允许用户与AI服务进行交互，以获得与终端上下文相关的智能建议。GitHub Copilot在Windows终端金丝雀中的集成引入了一个名为终端聊天的AI驱动功能，使用户能够直接在终端环境中接收命令建议和说明。
2025-03-28 10:59:00
50
翻译 GPT-4O代码完成模型现已在公共预览中可用于VS Code Copilot
该AI模型建立在GPT-4O MINI基金会上，其中包括来自275,000多种高质量的公共存储库的广泛培训，这些储备库中使用了30多种广泛使用的编程语言。预计增强的培训将提供更准确和上下文相关的代码建议，并提高性能，提高开发人员的生产率并帮助编码过程。无论选择的模型如何，数据收集和使用策略都保持不变，并且无论选择的模型如何，启用或禁用匹配公共代码的建议都适用。要将GPT-4O Copilot集成到VS代码中，用户可以访问VS代码标题栏中的Copilot菜单，选择。，然后从下拉菜单中选择“首选模型”。
2025-03-24 09:23:38
94
翻译 惯性2.0发布，现在支持异步请求
在随后的请求下，服务器端惯性返回使用实现视图的JavaScript组件（由其名称和道具表示）的JSON响应。然后，客户端惯性将当前显示的页面替换为新组件返回的新页面，并更新历史记录状态。在以前的版本中，惯性请求是同步的。反过来，这可以使诸如滚动滚动，无限滚动，预取，轮询等方面的懒惰加载数据等功能。惯性目标是想要使用经典的服务器端路由和控制器创建单页React，vue和Svelte应用程序的后端开发人员，也就是说，没有现代单页应用程序带来的复杂性。新功能包括异步请求，递延道具，预摘要和投票。
2025-03-20 16:26:58
29
翻译 .NET团队宣布为.NET 9发布Hybridcache Library.
通过减少样板代码的需求，例如对象序列化，高速缓存模式实现和数据一致性管理来简化共同的开发任务。此外，该库提供了简单的API，Cache-Stampede Protection和使用标签的缓存无效。根据消息来源，Hybridcache通过确保在到达相同数据的多个请求时解决了这个问题，仅执行一个计算。重要的是要注意，当缓存条目被密钥或标签无效时，它们将从当前服务器及其次要的隔壁存储中删除。，包括.NET Framework 4.7.2和.NET Standard 2.0，这使得广泛的开发人员可以使用。
2025-03-17 16:47:23
46
翻译 Java新闻综述：Jakarta NOSQL 1.0，春季7.0-M3，Maven 4.0-RC3，Langchain4J 1.0-Beta2.
以及新的注释，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，提供了依赖性升级到，在2025.0.0-m1版本中，与持续变化的人工制品也有一个重组。具有错误修复，文档的改进，依赖性升级和新功能，例如：避免在注释的类别上注释的类别的不必要的cglib处理，以及必要的候选者的潜力，然后在1q 2025年Web profile的GA发行和2Q 2025中的平台。可提供错误修复，文档的改进，依赖项升级和新功能，例如：通过新界面注册类实例的一流支持；的发布25.3.0可提供错误修复，依赖关系的升级，文档的改进以及显着的更改。
2025-03-17 14:40:57
46
翻译 谷歌云的AI保护：AI资产保护的解决方案.
有效保护客户的AI系统。公司表示，AI保护通过发现和评估其AI资产的潜在漏洞，帮助团队有效管理AI风险。最后，通过强大的检测和响应能力，它使主动威胁管理成为可能，确保对AI系统相关风险的全面管理。，这是一个完全托管的服务，通过筛查 prompts 和 responses 的安全性和安全性风险，增强AI应用的安全性和可靠性。公司认为有效的AI风险管理需要了解AI资产及其关系，并识别和保护AI应用程序中的敏感数据。，这是一个全面的解决方案，用于保护与生成式人工智能相关的风险和威胁。在Medium上的一篇。
2025-03-15 17:14:02
68
翻译 Google 报告揭示威胁行为者目前如何使用生成式人工智能。
威胁行为者没有精心设计定制的提示，而是使用了更基本的措施或公开可用的越狱提示，试图无成功地绕过Gemini的安全控制。讨论最常见的针对人工智能的威胁时，谷歌指出。当APT指的是由政府支持的黑客活动，包括网络间谍活动和破坏性的计算机网络攻击时，IO指的是以欺骗性、协调方式进行的试图影响在线观众的活动，包括使用假账号和评论刷队。谷歌团队认为，目前对人工智能的许多滥用局限于理论研究，并不反映威胁行为者当前如何使用人工智能的现实情况，他们分享了与Gemini互动的数据。谷歌威胁情报小组（GTIG）最近发布了一份。
2025-03-15 15:41:45
40
原创 应对新管理层，中层IT管理人员边缘化策略
当遭遇结构性边缘化时，可执行"可控危机"策略：选择非核心系统进行可逆的故障模拟（需提前准备应急预案），展示技术管理不可替代性。记住：中层技术管理者的核心竞争力在于将技术复杂性转化为战略可行性，重点展现技术决策与商业成果的因果链。- 准备5分钟电梯演讲：用ROI模型量化IT贡献（如"上季度IT自动化节省3000人时"）汇报关系是否被架空？- 推出"技术+"方案：将IT能力包装为业务解决方案（如CRM优化支撑大客户战略）- 梳理现有技术资产：突出可支撑新战略的核心系统（如数据中心/安全架构）
2025-03-14 10:23:09
258
翻译 格拉法纳·洛基介绍了V3.4,具有标准化存储和统一遥测。
一个被广泛认可的CNCF项目,确保了Loki从长期存储和查询的维护良好的开源标准中获益。在Loki3.4中,使用Thanos是可选的,它允许工程师按自己的速度迁移,但是在未来的版本中,它将成为默认的存储客户机,现有的配置将被弃用。取而代之的是,第3.4版中采用了格拉法纳合金,它提供了一种统一的遥测收集方法。它的功能正在合并到格拉法纳合金,这似乎巩固了合金的地位,不仅是一个OTEL收集器发行版,而且更完整的管道。此外,新的版本简化了从日志中提取结构化元数据的过程,提高了日志数据的效用。
2025-03-13 16:07:38
32
翻译 Google通过联合分析的机密性增强数据隐私。
CFA在联合分析的基础上，利用机密计算来确保仅在用户数据上执行预定义和可检查的计算，而无需将原始数据暴露于服务器或工程师。但是，此方法的可扩展性有限，并且需要数周来处理更新，尤其是对于用户量较低的语言而言。借助CFA，该系统在两天内处理了3,600个丢失的印尼单词，在维持更强大的差异隐私保证的同时，访问了更多的设备和语言。Google计划将保密的联合计算应用于更广泛的联合学习任务，从而使AI模型培训具有严格的隐私保证。CFA通过结构化的多步骤过程运行，该过程可确保数据保持私密，同时实现有意义的分析。
2025-03-12 10:44:57
39
翻译 GitLab推出了对自托管AI平台的支持.
具有严格合规性和法规要求的行业，例如财务，医疗保健和政府部门，从这种能力中受益，因为它们可以在保持对数据的完全控制的同时利用AI。在本地运行LLMS或在私有云中，组织可以消除与AI服务外部API调用相关的延迟。此外，当AI处理保留在组织的受控环境中时，围绕数据居留和合规性（例如GDPR，HIPAA或SOC 2）的监管问题更易于管理。，从而支持VLLM或AWS Bedrock上的开源Mistral模型，AWS Bedrock上的Claude 3.5十四行诗，以及Azure OpenAi上的OpenAI模型。
2025-03-11 15:24:17
70
翻译 Mistral AI介绍了SABA：阿拉伯语和南印度语言的区域语言模型。
这是一种240亿个参数模型，旨在改善阿拉伯语和几种印度 - 原始语言，尤其是泰米尔语之类的南印度语言。与可能缺乏必要的区域环境的通用模型不同，Mistral Saba在中东和南亚的策划数据集上进行了培训，以提供更语言和文化上准确的响应。在捕捉区域语言和文化差异的细微差别和复杂性时，许多大型语言模型缺乏。值得注意的是，正如皇冠标志物所示，它在阿拉伯alghafa和英语MMLU中达到了最高的精度。这些担忧反映了关于AI开放性和可访问性的更广泛讨论，尤其是在寻求更多本地语言AI解决方案的地区。
2025-03-07 16:56:15
78
原创 2025年人工智能的发展前景将呈现多维度、深层次的变革，涵盖技术突破、行业应用、算力基础设施、政策法规等多个领域.结合工作情况，个人看法参考。
年，人工智能将加速从技术探索向产业落地转型，其核心驱动力包括算法效率提升、多模态融合、智能体普及及算力基础设施升级。然而，技术红利需与伦理规范、绿色转型和全球化竞争协同推进，方能在变革中实现可持续发展。等开源模型缩小技术差距，推动国产芯片（如昇腾、海光）和算力网络建设，目标从。大模型将从单一文本处理向多模态（图文、视频）深度融合发展，例如。的小模型技术提升机器人环境感知和决策能力，推动工业自动化升级。，通过算法优化（如模型剪枝、知识蒸馏）提升模型效率。，推动小模型在端侧设备和人形机器人中的应用。
2025-03-07 15:40:13
663
翻译 Jetbrains为骑手提供免费的非商业许可。
用户将获得一年的许可，该许可自动续订，使他们可以在不中断的情况下将骑手用于非商业项目。现在，我可以在内容中包括骑手屏幕截图，现在我可以轻松地将其作为免费的非商业工具将其指出。现在，用户可以免费用于非商业活动，包括学习，开源项目开发，内容创建或个人项目。为了利用新的非商业订阅，必须安装骑手。作为回应，Jetbrains解释说，任何计划发布具有商业利益的产品的用户，无论是立即还是将来都使用商业许可证。Jetbrains通过指出，如果用户的项目目标从非商业商业转变为商业，则需要重新评估其许可状态。
2025-03-03 17:05:08
91
翻译 IBM花岗岩3.2带来了新的视觉语言模型，思想推理链，改进的时间表。
在公告中，与Google的TTM型号相比，与Google的TIMEFM-2.0（500m参数）和Amazon的Chronos-Bolt-base（20500万参数）相比，IBM并未引起人们的注意，其TTM型号是“微小”的，该模型在Mase中排名第二和第三。Granite 3.2具有实验性链的推理能力，可显着提高其前身的性能，一种新的视觉语言模型（VLM）优于几个基准上的较大模型，而较小的模型则较小。，这是由让LLM生成多个答案的想法的启发，然后根据某些奖励模型选择最佳，仅适用于推理过程。
2025-03-03 16:43:25
164
翻译 GitHub动作在公共预览中添加了Linux ARM64托管跑步者。
与上一代Microsoft Azure基于ARM的虚拟机相比，使用钴100处理器的这4位VCPU跑步者可以提供多达40％的CPU性能。该更新免费提供公共存储库，为开发人员提供了更有效的工具，用于构建基于ARM的架构的软件。时，GitHub为这些跑步者提供了Ubuntu和Windows VM图像，为用户在ARM上建立的用户提供了直接的开始。（包括基于您的计划的最大并发）适用于公共存储库中的所有运行。ARM64跑步者的增加与对基于ARM的计算的需求不断增长，这是由于体系结构的能源效率和性能优势的驱动。
2025-02-25 17:09:03
42
翻译 进行1.24带来通用类型的别名，虚弱的指针，改进的最终化器等等。
GO 1.24比这里涵盖的内容包括更多的改进和更改，包括字节和字符串软件包中的新功能，amitzero json标签，目录限制文件系统访问等。，根据地图中项目的数量和大小，更快地访问和分配了大型地图的速度和分配速度35％，更快的迭代速度和10-60％的迭代。当您要实现时，弱指针可能会很有用，例如，一个对象缓存，以避免将对象保留，以使其仅包含在缓存中的事实。引入了几个重要功能，包括通用类型的别名，弱指针，改进的清洁结尾器等。值得回想的是，GO提供了类似的语法，用于定义基于现有类型的新类型，例如。
2025-02-25 16:57:10
19
翻译 春季新闻综述：启动，安全性，auth服务器，集成，AI和AMQP的里程碑发行。
6.5.0提供了错误修复，依赖关系升级和新功能，其中包括：类的实例必须删除一旦关闭资源后，从类中定义的标题，在类中定义的标题；，其依赖性升级为6.2.3和6.2.3和6.1.17，千分尺1.14.4和1.13.11，千分尺1.4.3和1.3.9和1.3.9和1.3.9和1.3.9和1.3.9和项目反应堆2024.0.3和2023.0.15。有关这些版本的更多详细信息，请参见。新功能包括：具有声明性，编程和功能上用新的注释以及新类别以及新类别以及新类和新类别的工具以及新类别以及新类别的能力，以及;
2025-02-24 16:57:02
33
翻译 介绍用于软件测试的llm驱动工具
它首先处理一个问题的自由形式的文本描述,这些描述可能来自各种来源,如以前的开发缺陷、用户需求、技术约束、监管合规需求或工程问题。META的目的是扩大ACT的部署,改进变异相关性的测量方法,并改进故障检测机制。通过将LOM驱动的测试和故障生成集成到大型工业系统中,ACT是自动化软件测试的一大进步,有可能影响全行业的合规性和质量保证做法。然而,创建现实的错误和相应的测试一直是具有挑战性的。为了提高软件的可靠性和安全性,ACT在源代码中产生错误,随后创建检测和解决这些问题的测试。印度SAP实验室的高级开发人员,
2025-02-20 16:48:44
88
翻译 如何促进软件开发中的持续改进和学习心态.
她说，对于您来说，了解自己要实现的目标，并具有清晰的进度感，也许是一个明确的路线图很重要。Sriram说，收集的见解不仅应得到重视，而且还应在以下迭代中解决，以确保正在进行的发展和切实的成果。：我在Konecranes工作了两年，我可以自豪地说，这是一个员工敬业度，反馈和强大的核心价值观真正发光的地方，使其成为一个非凡的工作场所。她对持续的改进和学习进行了讨论，她在这里探索了她的公司如何通过支持实验的计划来培养创新文化，从而为员工提供了时间和空间来探索新方法和适应。持续学习是持续改进的基础。
2025-02-14 16:41:25
39
原创 人个预测2025年IT新技术发展的趋势。
同时，代理AI（Agent AI）加速自主决策能力，Gartner预测到2028年至少15%的日常工作决策将由AI代理完成，例如自动化财务报告生成或供应链优化716。2025年IT技术呈现“智能化、绿色化、去中心化”特征，生成式AI与量子计算引领创新，云原生和5G-A重构基础设施，绿色计算与数据主权成为可持续发展核心。新一年又开始，过去的一年里各大IT企业裁员不少啊，2025年IT新技术发展的关键趋势，综合多个权威报告与行业分析，估计有以下几方面，1. 生成式AI与企业级AI的全面落地。
2025-02-11 16:26:17
1155
翻译 Azure AI 代理服务公开预览版：日常任务自动化.
这代表了自动化日常任务和释放知识工作新机会的无限可能性 - 无论是发送电子邮件和安排会议的个人生产力代理、持续监控市场趋势和自动创建报告的研究代理、可以研究潜在客户并自动获得资格的销售代理潜在客户、主动跟进个性化消息的客户服务代理或可以交互式升级代码库或开发代码存储库的开发人员代理。Azure AI 代理服务就像步入了业务自动化的未来。例如，当使用 Azure AI Foundry SDK 创建 AI 代理时，开发人员需要指定 AI 的模型、提供执行任务的说明，并定义它可以访问以与其他服务交互的工具。
2024-12-20 11:14:24
116
翻译 Hugging Face 和 Entalpic 揭开了 LeMaterial 的面纱：通过人工智能改变材料科学
这些问题使机器学习模型的训练、相图的构建和新材料的发现变得复杂。LeMaterial 寻求通过将这些主要来源的数据统一到 LeMat-Bulk 中来应对这些挑战，LeMat-Bulk 是一个包含 670 万个条目和 7 种材料属性的统一数据集。是的，对于一家初创公司来说，开源这样的核心技术是不寻常的，但我们坚信，Entalpic 只有与我们的学术、初创公司和工业生态系统一起才能取得成功。该项目有助于比较不同 DFT 泛函的材料属性，提供对其行为和变化的深入了解。通过将主要资源的数据统一到。
2024-12-20 11:12:09
78
翻译 Java 中的后量子密码学。
未来的大规模量子计算机可以使用诸如 Shor 算法等新技术，该算法能够解决离散对数问题，从而损害广泛部署的基于公钥的算法的安全性，例如 Rivest-Shamir-Adleman (RSA) 和Diffie-Hellman - 包括椭圆曲线算法。前进的道路还远未明朗——一方面，制造更大的量子计算机面临着严峻的挑战，这可能会威胁到当今的密钥，这可能会导致可行的量子密码破译器的创建进一步延迟；最后要考虑的一点是，互联网安全标准的历史表明，可能存在互操作性问题，并且缺乏明确的迁移路径，有时称为“协议僵化”。
2024-12-19 09:36:30
118
翻译 在 Lyft 创建 iOS 应用扩展的挑战
正如 Stepaniuk 和 Husar 所解释的，高效创建 iOS 应用扩展的关键是正确管理依赖关系，以最大限度地提高应用和扩展中的代码重用，同时优化二进制大小和内存使用。为了减少应用程序的二进制大小和内存占用，Lyft 工程师分析了应用程序的依赖关系图，以确定对此贡献最大的模块。为此，Lyft 工程师使用 Bazel 的另一个功能来显示两个模块之间的传递依赖关系。Stepaniuk 和 Husar 的文章包含与发布应用扩展的过程相关的其他详细信息，例如如何确保扩展适用于所有支持的区域、使用。
2024-12-18 15:20:23
39
翻译 Amazon Aurora DSQL：具有主动-主动高可用性的分布式 SQL 数据库
在单区域配置中，Aurora DSQL 将所有写入事务提交到分布式事务日志，并将提交的日志数据同步复制到三个可用区的用户存储副本。AWS 高级数据库工程师。这一新的兼容 PostgreSQL 的数据库选项在 AWS 社区中引起了极大的关注，并被与会者广泛认为是本次会议的重要公告。是一款分布式 SQL 数据库，声称具有无限的可扩展性、99.99% 的单区域可用性和 99.999% 的多区域双活可用性。第三个区域充当见证区域，接收写入链接集群的数据并存储加密事务日志的有限窗口，以确保多区域的持久性和可用性。
2024-12-17 15:53:07
98
翻译 OpenAI 发布 Sora 和带微调的完整版 O1 推理模型.
技术使模型能够在提供响应之前生成复杂的、逐步的思维过程，使其非常适合需要细致推理的任务。通过训练，模型学会完善自己的思维过程，尝试不同的策略，并认识到自己的错误。有兴趣了解有关 Canvas、Apple Intelligence 中的 ChatGPT 以及 OpenAI 12 天其他功能的更多信息的开发人员应该在未来几天内关注 InfoQ，以获取更多报道。新的 Sora 模型允许用户使用从文本描述到现有图像和视频的输入格式，以 1080p 分辨率创建长达 20 秒的视频。o1 公告还包括一个单独的。
2024-12-17 15:51:28
62
翻译 探索人工智能在自动化软件测试中的作用.
然而，当出现现实场景时，例如意外的网络延迟或不同的文件格式，自动化就会失败。在处理复杂的系统时，特别是在银行或物流等领域，我们处理安全的多步骤数据交易，几乎不可能手动覆盖所有边缘情况。Ionascu 表示，自动化测试虽然很有价值，但常常面临开发稳健测试所需的时间以及适应现实世界动态场景的能力有限的问题。最初，我们使用手动过程，涉及为用户请求编写带有硬编码数据的静态测试脚本，随着系统扩展，该过程变得效率低下。他补充说，许多自动化测试都很脆弱，它们在稳定的环境中运行良好，但在遇到意外变化或边缘情况时就会崩溃。
2024-12-13 15:50:15
71
翻译 谷歌 DeepMind 发布 Gemini 2.0：AI 性能和多模态集成的飞跃.
Gemini 2.0 基于 JAX/XLA 框架构建，进行了大规模优化，并包含用于探索复杂主题的 Deep Research 等新功能。从今天开始，我们的 Gemini 2.0 Flash 实验模型将向所有 Gemini 用户开放。例如，Gemini 2.0 Flash 在关键基准测试中优于早期的 1.5 Pro 型号，同时保持两倍的处理速度。除了实用工具之外，Gemini 2.0 还在游戏中找到了用途，它可以实时分析游戏玩法，提供战略建议和建议。Gemini 2.0 的功能使其非常适合一系列实际应用。
2024-12-13 15:40:57
182
翻译 Aurora Serverless v2 为真正的无服务器添加零容量扩展。
AWS 警告称，当 Aurora Serverless v2 实例恢复时，其初始容量可能会低于暂停之前的容量。对于可以容忍大约 15 秒恢复时间的工作负载，您可以在以下情况下使用此功能：用于开发和测试的集群以及数据库恢复时可接受冷启动的应用程序。由于恢复的典型时间约为 15 秒，并且仅在数据库实例完成恢复后才会建立请求的连接，因此云提供商建议配置客户端超时设置（例如JDBC 驱动程序的。经过多年的斗争，并试图重新审视自己的历史失败后，亚马逊终于醒悟到，无服务器实际上意味着“规模为零”。
2024-12-12 10:06:56
59
翻译 Ruby on Rails 8.0 发布，引入 Kamal 2 以改进部署。
此外，Kamal 2 还提供与 1Password 和 Bitwarden 等密码管理器的内置集成，以实现安全的秘密管理，并包含用于远程命令执行的别名。Rails 8 的想法是摆脱趋势跟踪，并尝试拒绝一些在行业中流行的想法（例如害怕接触 Linux 服务器或实现自己的身份验证）。从身份验证方面来看，Rails 8 将身份验证工具整合到一个生成器中，该生成器创建一个具有密码重置功能的完整的基于会话的系统。最近，Ruby on Rails 推出了版本 8，引入了旨在简化部署、增强性能和减少依赖性的更新。
2024-12-12 09:48:16
145
翻译 JetBrains 为 Rider 推出免费非商业许可
这改变了我作为支持跨平台 .NET 的人的范式，特别是作为主要从 Linux 操作系统编写 .NET 书籍的人。现在，我可以放心地将 Rider 屏幕截图包含在我的内容中，因为我可以轻松地向人们指出这是一个免费的非商业工具。我可能有一个副业项目，只有当它获得足够的关注时，我才会将其商业化。对此，JetBrains 解释称，任何计划发布具有商业利益的产品的用户，无论是立即还是将来，都应该使用商业许可证。JetBrains 解决了这个问题，指出如果项目目标从非商业转向商业，用户将需要重新评估其许可状态。
2024-12-11 10:55:52
1026
翻译 Netflix 分布式计数器内部：全球范围内的可扩展、准确和实时计数
每个事件都是不可变的、带有时间戳且唯一标识的，从而实现精确的记录保存并支持高效的时间范围查询。虽然这会增加读取复杂性和资源使用量，但并行查询和动态批处理可保持较低的延迟，从而实现关键指标的近实时准确性。[...] 在 Netflix，我们的统计用例包括跟踪数百万用户交互、监控向用户显示特定功能或体验的频率，以及在 A/B 测试实验期间统计多个方面的数据等。截至撰写本文时，该服务在全球不同的 API 端点和数据集上每秒处理近 75K 计数请求，同时为其所有端点提供个位数毫秒的延迟。
2024-12-11 10:52:22
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翻译 Cloudflare 11 月发生重大事件，导致日志丢失。
当 Logfwdr 开始为所有客户发送事件日志时，Buftee 开始在这些日志到达时为每个客户创建缓冲区 (...) 这种巨大的增加导致缓冲区增加了大约 40 倍，这并不是我们为 Buftee 集群配置的内容处理。他们的最新作品也不例外。尽管这仅占处理的超过 50 万亿个客户事件日志总量的不到 10%，但在构建可靠且容错的系统时，它提出了独特的规模挑战。在文章中，团队重点介绍了 11 月 14 日出现的问题，详细说明了所涉及的系统、经历的故障以及 Cloudflare 计划采取的后续行动。
2024-12-10 15:47:20
75
c#实现USB扫码枪监听读取数据
2024-03-15
AmendTime连接到数据库，定时更新打卡表某字段
2024-03-10
c#如何通过终端的rdp协议封装打印到本地打印机。
2017-12-09
使用UIAutomation程序自动化方式，访问第三方exe程序界面元素，成功取值。
2016-12-07
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