UJCMS v9.9.2 已经发布,Java 内容管理系统(cms)
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此版本更新内容包括:
- 优化:栏目管理的转向链接类型,也可以有SEO描述、SEO关键字、SEO标题字段
- 优化:后台访问统计增加3个月、6个月的筛选条件
- 修复:官网 ujcms-jar-xxx.zip 启动包没有 templates 目录
- 修复:演示站英文子站图片不存在及模板报错
- 修复:初始化数据时未生成全文检索
- 修复:栏目静态化时,
site.customs['abc']
无法获取数据 - 修复:开启页面静态化时,更新文章导致站点自定义数据被清空
- 修复:后台访问统计翻页无效
- 修复:组织管理功能勾选全局数据时前台组织筛选无效
- 修复:文章管理处上传图片,地址都是站点ID=1的地址,如
/uploads/1/...
- 修复:前台文库功能 pdfjs 错误
- 修复:zip 炸弹漏洞

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GPU 网络通信基础,Part 1(横向与纵向扩展;训练中的通信环节...)
编者按: 当我们谈论训练万亿参数的大语言模型时,除了惊叹于其算力需求,是否曾深入思考过:如何让成千上万甚至数十万块 GPU 高效协同工作,像超级大脑般实时共享信息? 本文以训练大语言模型对海量算力的迫切需求为切入点,深入剖析了大规模 GPU 集群网络设计的核心挑战与解决方案:首先揭示了理想化"全互联"架构的不可行性,进而引入网络交换机及分层"叶脊拓扑"结构。接着系统对比了两种关键扩展策略------通过增加节点实现横向扩展与通过提升单节点算力密度实现纵向扩展,并重点强调节点内通信(如 NVLink/Infinity Fabric)凭借极短物理距离和专用互连技术,其速度与带宽远超节点间通信。最后结合神经网络训练流程(前向/反向传播、梯度更新),点明全归约(AllReduce) 等集合通信操作在梯度同步中的核心地位及其延迟对训练效率的直接影响,并提及软件优化(如通信与计算重叠)的重要性。 作者 | Austin Lyons 编译 | 岳扬 本系列文章将用轻松的方式聊聊网络与 GPU。这个话题很重要,但可能显得有些枯燥或深奥。请耐心听我道来! 01 训练动机 训练大语言模型需要海量的浮点运算...
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Rufus 4.10 发布,深色模式支持
Rufus在 Windows 生态中被认为是最优秀的 U 盘启动工具之一,与官方的 Media Creation Tool 相比,Rufus 不仅能更快地完成 Windows 系统 U 盘的制作,还集成了 Windows 镜像下载以及自定义 Windows 安装设置,如:移除 Windows 11 TPM 2.0 检测,预设本地账号等。 Rufus 4.10 现已发布,更新内容如下: 添加深色模式支持 添加创建Windows CA 2023兼容媒体的支持(需要 Windows 11 25H2 ISO)。更多信息参阅Rufus 常见问题解答。 添加将现有驱动器保存到 ISO 的支持(仅限 UDF)。 改进保存到 VHD/VHDX 时的错误报告 改进对 Linux Mint 的持久性支持。 修复某些时区错误提示 UEFI DBX 更新的问题,即使没有更新。 修复在 ISO 模式下无法选择文件系统的情况。 修复尝试处理具有很长路径的 Windows ISO 时发生的崩溃。 更多详情可查看:https://rufus.ie/zh/
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