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GitHub Octoverse 报告:HCL 增长最快,PHP 使用量下降,开源社区运营增加

GitHub 发布了 2022 年度Octoverse 报告,涵盖了对开源软件的探索,包括其对世界和公司的影响;以及影响软件开发的关键趋势内容。报告引用了梅赛德斯-奔驰技术创新的 FOSS 大使 Wolfgang Gehring 的一句话称,“如今,如果不进行开源,你将无法再开发软件。” 当我们10 年前发布第一份 Octoverse 报告以庆祝 GitHub 上用户达 280 万人时,我们无法预测开源会对世界产生的影响。 2012 年,大多数企业只使用开源软件 (OSS) 来运行他们的 Web 服务器——即使Red Hat 实现了 10 亿美元的估值;其他关键的知名项目,如 Kubernetes 和 Docker,还没有发布。 今天,我们生活在一个非常不同的世界。 报告探讨了“开源对世界真正产生了什么样的影响,它是如何改变企业的?” 这一问题,并发现了三个值得关注的大趋势: 开发人员在 2022 年大量使用 Hashicorp 配置语言 (HCL)、Shell 和 Go 编程语言,这表明基础设施即代码 (IaC) 实践越来越多地被 GitHub 上的项目(包括开源项目)采用。HCL ...

机器学习编译器的前世今生

作者|Chip Huyen 翻译|胡燕君、贾川、程浩源 我承认,在大学的编译器课上哭了,后来我选择成为一名机器学习工程师,以为再也不用被编译器烦扰。 然而,当我逐渐了解ML模型如何投入生产应用,关于编译器的问题不断涌现。在许多用例中,尤其是用边缘设备运行ML模型时,模型的成功与否仍然取决于运行它的硬件(https://hardwarelottery.github.io/)。因此,了解模型的编译和优化,以及模型在不同硬件加速器上的运行非常重要。 理想情况下,我们不需要特别关注编译器,一切都会“正常工作”。然而,要实现这个目标还有很长的路要走。 如今,越来越多公司希望用边缘设备运行ML模型,运行ML模型的硬件越来越多,为了让ML模型能在硬件加速器上更好地运行,也诞生了越来越多编译器——例如MLIR dialects、TVM、XLA、 PyTorch Glow、cuDNN等。根据PyTorch创始人Soumith Chintala的说法,随着ML的应用逐渐成熟,公司之间的竞争将转向谁能更好地编译和优化模型。 ML的下一个战场是编译器(Soumith Chintala,Venture Beat...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。