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Kiwi TCMS 15.2 发布,开源测试管理系统

Kiwi TCMS 是领先的开源测试管理系统,用于手动和自动测试。它的特点是集成 Bug 跟踪器、搜索页面、强大的访问控制、测试自动化框架插件、可视化报告和丰富的 API 层。 Kiwi TCMS 15.2 现已发布,这是一个次要版本发布,其中包括安全相关的更新、一些改进、新的 API 方法和新的翻译。 自 Kiwi TCMS 15.1 以来的变化 Security 将 Django 从 5.2.7 更新到 5.2.9,该版本包含针对CVE-2025-64459、CVE-2025-64458、CVE-2025-13372和CVE-2025-64460 的补丁。 将 node_modules/js-yaml 从 4.1.0 更新到 4.1.1 Improvements 将bleach版本从 6.2.0 更新至 6.3.0 将 django-grappelli 从 4.0.2 更新到 4.0.3。修复了问题 #4119。 将 django-tree-queries 从 0.21.2 更新到 0.23.0 将 Markdown 从 3.9 更新到 3.10 将 psycopg[binary]...

深度赋能AI算力!DeepFlow携手龙蜥SysOM荣获“最佳联合解决方案奖”——eBPF破解CPU到GPU全链路观测难题

北京,2025年11月17日 —— 在行业瞩目的龙蜥操作系统大会上,DeepFlow全栈可观测性平台与阿里云操作系统控制台 SysOM 组件基于龙蜥社区开源 SysOM 项目共同构建的“AI 基础设施可观测解决方案”,荣获大会颁发的“最佳联合解决方案奖”。该奖项不仅是对双方技术融合与协同创新能力的认可,也标志着在 AI 算力爆发式增长背景下,可观测性正成为支撑大模型稳定运行与高效调优的关键核心。 在 LLM 大模型训练与推理的全流程中,企业常面临GPU 利用率低下、训练任务夯住、请求响应延迟高等典型性能瓶颈。尤其在异构环境下数据难以关联分析,导致问题定位困难、调优效率低下,严重影响模型迭代与业务上线进度。 为此,龙蜥社区运维联盟成员阿里云与云杉网络展开深度合作,基于双方在云基础设施与可观测性领域的技术积累,共同构建了面向AI 场景的全栈可观测方案。该方案针对异构环境下缺乏全局关联 ID、性能数据孤岛等行业难题,依托 eBPF 零侵扰采集技术,实现了从 CPU 到 GPU、从应用到基础设施的全栈指标统一采集与智能关联,并具备全局维度的调用链串联能力,可精准定位系统抖动、通信延迟、算力瓶颈...

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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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