Bun v0.6.7 发布,Zig 编写的 JavaScript 运行时
Bun 是采用 Zig 语言编写的高性能 “全家桶” JavaScript 运行时,官方称其为 "all-in-one JavaScript runtime"。
所谓"all in one",是因为 Bun 提供了打包、转译、安装和运行 JavaScript & TypeScript 项目的功能,内置原生打包器 (native bundler)、转译器、task runner、npm 客户端,以及 fetch
、WebSocket
等 Web API。
Bun 最近发布了 0.6.7 版本,主要变化:
- 支持在 Bun 中正常使用 Prisma
- 支持在 Bun 中使用 Discord.js
- 支持在 Bun 中使用 Puppeteer
- 提升 node:crypto 的哈希速度
- CommonJS 文件支持更好的错误消息
- 修复 Bundler 相关错误

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HypoPG 1.4.0 发布,虚拟索引扩展
HypoPG 是一个 PostgreSQL 扩展,增加了对虚拟索引(Hypothetical Indexes)的支持。 虚拟索引是一个并不真正存在的索引,因此不会花费 CPU、磁盘或任何资源来创建。它们对于了解特定的索引是否可以提高有问题的查询的性能很有用,因为你可以知道 PostgreSQL 是否会使用这些索引,而不必花费资源来创建它们。 HypoPG 1.4.0 版本的发布,兼容 PostgreSQL 9.2 及以上版本。 新特性: 支持隐藏现有的索引,不管是不是虚拟的 其他: 如果对不是虚拟索引的 oid 进行调用,则输出 hypopg_relation_size() 错误而不是返回 0 略微减少没有 INCLUDE 键的虚拟 btree 索引的内存使用 更多详情可查看:https://github.com/HypoPG/hypopg/releases/tag/1.4.0
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每日一博 | 基于 Transformers 的编码器 - 解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 表征学习 和 模型架构 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史,更多背景知识,建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 博文。此外,建议读者对 自注意力 (self-attention) 架构 有一个基本了解,可以阅读 Jay Alammar 的 这篇博文 复习一下原始 transformer 模型。 本文分 4 个部分: 背景 - 简要回顾了神经编码器-解码器模型的历史,重点关注基于 RNN 的模型。 编码器-解码器 - 阐述基于 transformer 的编码器-解码器模型,并阐述如何使用该模型进行推理。 编码器 - 阐述模型的编码器部分。 解码器 - 阐述模型的解码器部分。 每个部分都建立在前一部分的基础上,但也可以单独阅读。这篇分享是第二部分 编码器-解码器。如果你还没有看过 第一部分 背景,可以先读一读。 编码器-解码器 2017 年,Vaswani 等人引入了 transformer 架构,从而催生了 基于 transformer 的编码器-解码器模型。 与基于 R...
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