微软为 Linux 发布重新设计的 Skype;Kubernetes 1.8.0 版本发布

微软发布Linux版全新Skype,引入暗色主题与界面改进;GitLab v9.5.6、Kubernetes 1.8.0、Kotlin 1.2 Beta及IPython 6.2.1相继发布,带来多项新特性和改进;KDE Plasma 5接近完成FreeBSD移植;Ubuntu 17.10 Beta 2发布,带来全新的桌面体验。

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参考:开源中国、solidot、cnBeta、腾讯科技等

0、微软为 Linux 发布重新设计的 Skype

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从今年早些时候开始,微软致力于为 Windows、macOS 和 Linux 提供相同的 Skype 体验,和 Windows 和 macOS 一样,在普通用户中间相对小众的 Linux 也可加入 Skype 预览计划,日前,微软为预览用户提供了一次 Skype 更新,在这次更新中,Skype 迎来了全新的用户界面、一个暗色的主题以及常规的改进和修复。

1、代码托管平台 Gitlab v9.5.6 发布

Gitlab v9.5.6 发布了。GitLab 是一个利用 Ruby on Rails 开发的开源应用程序,实现一个自托管的 Git 项目仓库,可通过 Web 界面进行访问公开的或者私人项目。该版本暂未提供更新内容,你可以查看发行首页了解改进情况。(详情:https://github.com/gitlabhq/gitlabhq/releases/tag/v9.5.6)

2、Kubernetes 1.8.0 版本发布

发布稳定版并不意味着 Kubernetes 停止新功能的的开发,实际上在 Kubernetes 1.8 中有非常多新功能发布,部分功能甚至是“里程碑”式的功能;我们可以从这些功能看到 Kubernetes 的长期发展情况。

在 1.8 的发布中开始增加更多的扩展性和附加功能,例如支持挂载选择,支持 StorageClass 参数化等。快照、扩容、本地存储无疑是存储模块本次发布的亮点,尽管目前都是 alpha,甚至是 pre-alpha。由于文件系统扩容方案暂未统一,扩容在本次发布中只支持 GlusterFS,但才云科技已经在 ceph、cinder 上进行了 prototype,相信在 1.9 中可以在社区中推出。

3、Kotlin 1.2 Beta 版发布

Kotlin 1.2 Beta 版发布了。该版本主要新特性包括实验支持多平台项目以及功能齐全的语言和标准库,详细更新内容如下:

New Features

● KT-20051 Quickfixes to support @parcelize

本次更新兼容 IntelliJ IDEA from 2016.3到2017.3的所有版本, 以及Android Studio 2.3 和 3.0.(详情:https://github.com/JetBrains/kotlin/releases)

4、Python 命令行交互 IPython 6.2.1 发布

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IPython 6.2.1 发布了。IPython 是 Python 的原生交互式 shell 的增强版,可以完成许多不同寻常的任务,比如帮助实现并行化计算;主要使用它提供的交互性帮助,比如代码着色、改进了的命令行回调、制表符完成、宏功能以及改进了的交互式帮助。(详情:https://ipython.readthedocs.io/en/stable/whatsnew/version6.html)

5、KDE Plasma 5 已经基本准备好移植到 FreeBSD 了

在距离 Linux 上的 KDE Plasma 5 初次发布已经三年之后,而其对 FreeBSD 的支持正在逐渐成型。一直领导该项工作的 KDE 贡献者 Adriaan de Groot 说,他现在已经将其 FreeBSD 桌面上切换到了 Plasma 。这标志着距离将 Plasma 5 软件包移植到 FreeBSD Ports 已经不远了,一旦移植完成,在 FreeBSD 桌面上运行 Plasma 5 就很容易了。

6、Ubuntu 17.10  Beta 2 发布,全新的桌面体验

Ubuntu 17.10  Beta 2 发布了,按照官方的发布日程,这是正式版前的最终测试版,所以在正式版本发布之前(10月19日),如无意外,不会有大的变化。该版本更新内容如下:

● 全新的桌面体验

● GNOME 3.26 

● 新的登录和锁定屏幕

● ......(详情:http://www.omgubuntu.co.uk/2017/09/ubuntu-17-10-beta-2-download)

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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