机器人耗时 0.38 秒还原魔方；微软推出 Windows ML ，将机器学习带入桌面

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转自：开源中国、solidot、cnBeta、腾讯科技等

0、机器人耗时 0.38 秒还原魔方

硬件黑客 Ben Katz 和 Jared Di Carlo 打破了利用机器人还原魔方的世界纪录。他们的机器人耗时 0.38 秒破解谜题，比先前的 0.637 秒记录快了 40%。Di Carlo 称，以前创建记录的魔方机器人使用的都是步进马达，因此他们想如果使用更好的马达有可能获得更好的成绩。典型的 3x3 魔方可以在 19 到 23 步内完成，大约需要 0.25 秒，加上机器翻转的每一步还需要 15 毫秒，因此需要耗费的最短时间在 0.6 秒左右。两位黑客设法提高了翻转速度，使得整个翻转时间减少到 100 毫秒左右，将还原时间减少到 0.38 秒。

1、Oracle 宣布 JDK 11 将把 JavaFX 分离成独立模块

Oracle 近日在其官方博客宣布，从 JDK 11 开始，JavaFX 将作为独立模块从 JDK 中分离出来，以使 JavaFX 更易于被采用。该调整将降低新贡献者参与 OpenJFX 开源社区的门槛。

JavaFX 于 JavaOne 2007 大会上首次对外公布，并被迅速拿来与 Adobe Flex 和 Microsoft Silverlight 做比较。该技术于 2011 年完全开源，并在一年后成为 Oracle JDK 的一部分。

2、Web 前端框架 Angular 6.0.0-beta.7 和 5.2.8 发布

Angular 6 的第 8 个 beta 版已发布，6.0.0-beta.7 和 5.2.8 的更新主要是修复了 bug。其中 6.0.0-beta.7 修复了 ng_package 在 Windows 上的错误，而在 5.2.8.中，也不会出现改变路由配置的问题。（详情：https://github.com/angular/angular/blob/master/CHANGELOG.md）

3、LLVM/Clang 6.0.0 发布：改进的优化和新的编译器警告

LLVM/Clang 6.0.0 已正式发布，上个大版本是在半年前发布的 5.0.0 版。LLVM 现在的版本方案为，每发布一个大版本将增加一个版本号，小版本号变化主要是同一分支的更新。这个版本是社区在过去六个月里工作的结果，有以下值得关注更新：

● 使用 Retpoline 编码技术，缓解 Spectre 变种 2 的漏洞

● 改进了几个 x86 微架构的调度

● Clang 默认为 -std=gnu++14 而不是 -std=gnu++98

● ......（详情：https://llvm.org/releases/download.html#6.0.0）

4、微软推出 Windows ML ，将机器学习带入桌面

微软在 3 月 7日 的 Windows 开发者日活动中宣布，将推出面向 Windows 开发人员的 AI 平台 —— Windows ML ，帮助开发人员将他们在云中训练的机器学习模型带入其桌面应用。

Windows ML 将在下一个 Windows 主要版本发布时加入，它将支持利用本地机器上的 GPU ，允许开发人员实时运行他们的模型，而无需往返云端。

5、图形 API 规范 Vulkan 1.1 发布：扩展了 Vulkan 核心功能

Khronos 宣布正式发布了 Vulkan GPU API 1.1 版本和 SPIR-V 1.3 规范。Vulkan 1.1 集成了新的 SPIR-V 1.3 规范，该规范扩展了 Vulkan 着色器的功能，以支持子组操作并启用增强的编译器优化。 

Vulkan 1.1 版本扩展了 Vulkan 的核心功能，实现了开发者请求的特性，例如子组操作(subgroup)，同时集成了来自 Vulkan 1.0 的各种经过验证的扩展。（详情：https://www.khronos.org/news/press/khronos-group-releases-vulkan-1-1）

6、不止于攻击 Memcached 漏洞可窃取服务器数据

目前曝出的漏洞是攻击者通过设置 Memcached 的最大值，欺骗 UDP 数据包发起请求，利用 Memcached 发送的大量庞大的 UDP 响应数据包进行攻击行为。

据 Corero 的说法，任何可用于 DDoS 攻击的 Memcached 服务器也可用于收集从本地网络或主机缓存的用户数据。该公司表示，除了窃取用户数据外，攻击者还可以在让所有者不知情的情况下，修改数据并将其重新插入缓存中。Memcached 近日发布了 1.5.6 版本，以默认禁用 UDP 协议。

7、谷歌大脑发布神经网络的「核磁共振」，并公开相关代码

神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。　2015 年上半年的时候，谷歌大脑的人员就尝试将神经网络理解图像并生成图像的过程进行可视化。随后他们开源了他们的代码 DeepDream。去年在在线期刊 Distill 上，谷歌大脑的研究人员再次使用这项技术将单个神经元在网络中是如何工作的进行了可视化。

继去年发布神经网络特征可视化方法之后，今天 Google Brain 在神经网络的可视化上又进了一步。Google Brain 将这项工作称为「神经网络的核磁共振成像」，目前作者已经公开其全部代码 Lucid，并放出 colab notebooks 以方便任何人使用 Lucid 来重现他们的文章。

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