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开发人员短缺,低代码等新技术或成解决途径

Reveal 发布的一份2023 年度软件开发人员调查报告指出,开发人员短缺已经连续第二年成为行业最大挑战。 该报告基于对2000 多名软件开发人员和 IT 专业人员的调查数据。超三分之一的受访者 (37.5%) 表示,掌握熟练技能的开发人员在 2023 年将非常紧缺,其中 DevOps 工程师、数据分析开发人员和 IT 安全工程师被认为是最难填补的职位。 调查指出,一些组织正试图通过采用可降低对开发人员需求的新技术(如低代码工具)来克服技能挑战。有四分之三 (76.8%) 的组织正通过使用低代码/无代码工具,来解决缺乏熟练开发人员的问题。“这种方法通过减少在屏幕设计、用户体验流程、主题设计和品牌建设等方面的繁重手工编码需求,帮助缓解对开发人员的需求,并且可以完全消除对手动调整 HTML 和 CSS 的需求。” 调查发现,软件开发人员计划在 2023 年通过改进项目管理 (30%)、改进设计人员/开发人员协作 (30%)、使用适合公民开发人员的软件 (27%)、利用远程工作人员 (25%) 、以及整合数据或分析目录 (25%),来更好地利用资源。 2023 年的一些其他主要挑战还包括...

【ASPLOS 2023】图神经网络统一图算子抽象uGrapher,大幅提高计算性能

作者:周杨杰、沈雯婷 开篇 近日,阿里云机器学习平台PAI和上海交通大学冷静文老师团队合作的论文《图神经网络统一图算子抽象uGrapher》被ASPLOS 2023录取。 为了解决当前图神经网络中框架中不同的图算子在不同图数据上静态kernel的性能问题,uGrapher通过将所有图算子抽象为统一的中间表达形式,解耦图算子的计算和调度,并定义了在GPU上优化图算子的设计空间,以针动态变化的图算子和图数据自适应的生成并行执行策略,为图神经网络中的图算子提供高性能的计算支持。对比DGL [1], PyG[2], GNNAdvisor[3],uGrapher平均可以取得3.5倍的性能提升。 背景 近年来,图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)因其在非欧几里德空间中对图结构进行学习和推断的强大能力而受到学术界和产业界的广泛关注。GNNs将基于DNN的特征变换和基于图的操作结合起来,沿着图结构传播和聚合信息。现有的GNN框架如DGL和PyTorch-Geometric(PyG)扩展了DNN 框架(如TensorFlow 和PyTorch),并引入了“消息”这一概念,...

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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。

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