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Ruby 4.0.0 正式发布,新增 “Ruby Box” 和 “ZJIT”

Ruby 4.0.0 在 2025 年 12 月 25 日正式发布。 🚀 核心新特性与改进 🔹 Ruby::Box — 定义隔离机制 引入了新的实验性功能 Ruby::Box,用于隔离类、方法和其他定义。 通过设置环境变量 RUBY_BOX=1 启用。 适合用于测试隔离、并行运行应用实例以及在安全环境中检测依赖变更等场景。 🔹 ZJIT — 新一代 JIT 编译器 引入 ZJIT(全新 JIT 编译器),架构采用更现代的 IR 形式,提高性能上限,并便于外部开发者贡献。 目前比原始解释器快,但尚未全面超越现有的 YJIT。 需要 Rust 1.85+ 编译支持,未来版本(如 Ruby 4.1)将进一步发展。 🧵 并发与 Ractor 改进 Ractor 进一步增强,减少了全局锁争用,提高真正并行性能。 新增了 Ractor::Port 类改善消息通道,添加 shareable_proc 等新 API。 Ractor 正式计划在未来移除 “实验性” 标签。 ✍️ 语言与核心库变更 语法与基础行为调整 *nil 不再调用 nil.to_a,使展开行为更一致。 二元逻辑运算符(&a...

隐语 SML 0.1.0 版本发布!SPU 开源机器学习 Python 算法库

打开链接点亮社区Star,照亮技术的前进之路。每一个点赞,都是社区技术大佬前进的动力 Github 地址: https://github.com/secretflow/sml 我们很高兴地宣布,隐语 SML 0.1.0 版本正式发布! SML 库目前支持约数十种核心算法,涵盖了机器学习的主要领域,如监督学习(线性模型、支持向量机等)、无监督学习(KMeans聚类算法,PCA等降维算法)、数据预处理(标准化、特征选择等)、模型评估(各种分类、回归指标)。 版本链接:https://pypi.org/project/sf-sml/#history 什么是 SML? SML 是一个基于 Python 的机器学习模块,它利用 JAX 实现算法,并借助 SPU (SecretFlow Processing Unit) 的能力进行安全的训练和推理。 专注于隐私保护机器学习场景,致力于构建一个安全版本的 scikit-learn。 为什么需要一个“隐私版 scikit-learn”? scikit-learn 是事实上的传统机器学习标准库,但它有一个前提假设: 数据集中在一处 运行在 NumPy /...

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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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