Wine 5.15 发布，Windows 应用的兼容层-低调大师

Wine 5.15 发布，Windows 应用的兼容层

2020-08-15 636

Wine 5.15 开发版已发布，Wine（Wine Is Not an Emulator）是一个能够在多种兼容 POSIX 接口的操作系统（诸如 Linux、macOS 与 BSD 等）上运行 Windows 应用的兼容层。它不是像虚拟机或者模拟器一样模仿内部的 Windows 逻辑，而是将 Windows API 调用翻译成为动态的 POSIX 调用，免除了性能和其它一些行为的内存占用，让你能够干净地整合 Windows 应用到桌面。

主要更新如下：

XACT Engine 库的初始实现
开始创建基于 Musl 的 MSVCRT 中的数学库
对控制台支持进行更多的重组操作
改进直接输入性能
x86-64 上的异常处理修复
多项 bugfix

更新说明：https://www.winehq.org//announce/5.15

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原文链接：https://www.oschina.net/news/117931/wine-5-15-released

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云原生 API 网关 Kong 2.1.2 已经发布。此版本修复了平衡器错误，该错误会导致在平衡器重试期间将错误的请求有效负载发送到不相关的上游，从而可能返回其他请求的响应。因此，强烈建议运行 2.1.0 和 2.1.1 版本的 Kong 用户尽快升级到该版本。修复 Core 修复了平衡器重试导致错误请求发送到不相关请求的后续上游连接的错误。修复了在设置默认工作空间 ID 之前先构建插件迭代器，从而在错误的工作空间下为插件编制索引的问题。 Migrations 改进 Cassandra 迁移的可重入性 PDK 确保 kong.response.error PDK 函数遵循与 gRPC 相关的内容类型。更新说明：https://github.com/Kong/kong/blob/master/CHANGELOG.md#212

2020-08-15

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卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？ 1. 一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，最终得到一个结果矩阵，说白了就是一个卷积核在图像上滑动，并求取对应元素相乘求和的过程，如下图：卷积核为3*3，步长为2和填充的2D卷积首先，一般情况下卷积层的作用都是用来自动提取图像的一些视觉特征，代替传统的手动方法提取特征不精确，不全面等缺点。常见的一般卷积操作都包括以下四个参数：卷积核大小(Kernel Size)：卷积核定义了卷积的大小范围，在网络中代表感受野的大小，二维卷积核最常见的就是 3*3 的卷积核，也可以根据网络设计5*5或者7*7，甚至1*1等不同size的卷积核，来提取不同尺度的特征。在卷积神经网络中，一般情况下，卷积核越大，感受野（receptive field）越大，看到的图片信息越多，所获得的全局特征越好。虽说如此，但是大的卷积核会...

2020-08-15

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