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libgit2 v1.9.1 发布,跨平台、可链接的 Git 库实现

libgit2 是一个可以在应用程序中使用的跨平台、可链接的 Git 库实现。libgit2 v1.9.1现已发布,具体更新内容如下: Bug fixes hash: 在 sha256 中允许unsigned int!=size_t#6996 include:修复code comment termination#6997 alternates:允许所有存储库中的相对路径#7019 修复潜在的null dereference#6998 cli:修复 CYGWIN 上未定义的 alloca()#7022中 attr:遵循属性匹配中的忽略大小写#7018中 tag:拒绝使用 HEAD 作为标签名#7061 修复 openssl fips 模式中的内存泄漏#7064 修复 types.h 和 oid.h 之间的循环包含#7059 Revert 包括路径回归#7039 Build and CI improvements benchmarks:更新baseline cli 的路径#7006 更新 SelectSSH.cmake#7012 ci:更新 download-artifact版本#7038...

阿里重磅发布 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker 两个知识库领域的新模型系列

Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型训练的文本嵌入模型系列,能够将离散的、高维的符号(如文字、图片、声音等)转化为低维、连续的数字向量(Vector)的转化技术。通过捕捉不同数据点在嵌入空间中的距离远近,它能挖掘出它们之间隐藏的语义关系。 这样,模型就可以在不真正“理解”语言的前提下,通过数学运算模拟出对语言的理解能力 —— 让模型“算得更少,懂得更多”。 📌 举个例子 假设我们有三句话: “苹果手机真好用” “我有一部 iPhone” “今天天气不错” Qwen3 Embedding 会将这些句子转化为数字向量。其中,“苹果手机真好用”和“我有一部 iPhone”在语义上很接近,所以它们的向量也十分相似;而“今天天气不错”和它们表达的内容差别较大,因此在向量空间中距离更远。 通过这种方式,AI 就能自动判断内容的相关性,为搜索、推荐、聚类等任务提供有力支持。 如果说 Qwen3 Embedding 是“初筛”,那 Qwen3 Reranker 就是“精排” —— 它是专门用于提升搜索和推荐系统相关性排序能力的模型。 它的任务是判断两个文本之间的相关性有多高。...

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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。

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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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