首页 文章 精选 留言 我的

精选列表

搜索[低空时代],共10000篇文章
优秀的个人博客,低调大师

跨时代 AI 编程语言 NGPTL++

3 月 31 日,当今世界最强科技狂人马斯克旗下的 NerveMind 公司基于 GPT-4 发布了一款名为 "NGPTL++" 的全新编程语言。根据文档介绍,这款编程语言具有革命性的特点,将彻底改变软件开发领域。 NGPTL 即 Next Generative Pre-trained Transformer Language,++ 则是致敬经典的 C++ 命名方式(inspired by gpt-4,并更上一层)。正如它的名字,NGPTL++ 编程语言与众不同之处正是在于其深度整合了 GPT-4 人工智能技术,为程序员提供了一种全新的智能化编程体验。以下是关于 NGPTLT++ 整合 GPT-4 特点的部分: 自动代码生成:借助 GPT-4 的强大生成能力,NGPTL++ 可以根据程序员的需求和描述自动生成相应的代码片段。这大大减轻了程序员的编程负担,提高了开发效率。 代码优化:NGPTL++ 能够利用 GPT-4 的推理能力,在编译过程中自动识别低效或冗余的代码,并进行优化,从而提高程序的运行速度和资源利用率。 智能错误检测与修复:在编程过程中,NGPTL++ 能够借助 GPT-4 的深度学习模型实时检测潜在的错误和漏洞,并提供相应的修复建议。这有助于降低程序出错的风险,确保软件质量。 自然语言编程:NGPTL++ 结合了 GPT-4 的自然语言处理技术,使得程序员可以使用自然语言描述需求,而编程语言会自动转换为相应的代码。这大大降低了编程的门槛,让更多人能够参与软件开发。 智能代码审查:通过 GPT-4 的知识理解能力,NGPTL++ 可以对程序员编写的代码进行智能审查,提出改进意见,帮助开发者更好地遵循编程规范和最佳实践。 交互式编程助手:NGPTL++ 提供了一个基于 GPT-4 的交互式编程助手,帮助程序员在编程过程中解决问题、查找文档和学习新技术。这种交互式的学习方式让程序员能够在实际工作中不断提高自己的技能水平。 马斯克也发了推特并表示:“它不仅可以提高程序员的工作效率,还能够为软件开发带来更多的创新和乐趣。” 没错,除了以上关于 GPT-4 相关的整合特性,NGPTL++ 还是第一个采用 "编程诗歌" 范式的编程语言,开发者可以采用(可选)编写诗歌的形式来编写代码。据说这种范式可以激发程序员的创造力,使得软件开发变得更加有趣和愉悦,并且可以提高效率。其本质还是解析自然语言,只不过 NGPTL++ 在此之上进行了更有趣的尝试。 示例代码: in NGPTL++ >> GenericExample[T:! Type](x: T) -> T { >> return x; >> } >> Main() { >> Print("Integer generic type {0}", GenericExample(0)); >> Print(GenericExample("This is a string generic")); >> return 0; >> } out NGPTL++ 诗歌(可选)模式: Oh mighty NGPTL++, With grace and flair, I summon thee to declare: string theMessage = "Hello, World!"; print(theMessage); Adieu, my lovely NGPTL++. NGPTL++ 编程语言的开发团队由来自全球各地的顶级软件工程师和计算机科学家组成,他们旨在创造一种极具创新性的编程语言,以应对日益增长的开发需求。这款语言的主要特点包括:灵活性、简洁性、性能优越以及易于学习。 此外,NGPTL++ 语言还采用了一种名为 "Whimsy" 的革命性内存管理模型,可以自动为程序员处理所有内存管理相关问题,让开发者免受内存泄漏和崩溃之苦。Whimsy 基本思路是将 explicitly freed memory 放入隔离区,并且仅在达到特定安全条件时才使其可用。其工作原理在于,用隔离和 heap scanning 保证 temporal safety 的主要思想是避免重用内存,直到证明没有更多的(悬空的)指针指向它。 在调用删除时,内存实际上被放入隔离区,无法再用于应用程序的后续新调用。在某些时候触发了 heap scan,它扫描整个堆,就像垃圾回收器一样,以查找对隔离内存块的引用。那些没有从常规应用内存中获得引用的块被转移回分配器,在那里它们可以被重新用于后续的分配。 项目创始人 John Deo 表示,NGPTL++ 语言的编译器经过精心设计,可以将代码编译为高度优化的二进制文件。经过测试,其运行速度比目前市面上的任何编程语言都快,下图显示了性能测试结果,可以看到,对比 C++,NGPTL++ 内存处理上是 C++ 的 12 倍,构建性能是 25 倍: 目前 NGPTL++ 已经上线了在线教程、视频课程以及实战项目,此外还有一套完整的社区生态,包括面向各个领域的开源库和框架,让开发者可以轻松地构建各种应用。 NGPTL++ 其它核心特性: 语法简洁易读:NGPTL++ 的语法设计旨在使其易于阅读和编写。与其他编程语言相比,它采用了更少的关键字和更简洁的语法结构,使得开发人员可以更快速地编写出高质量的代码。 多语言特性结合:NGPTL++ 融合了多种编程语言的优点,包括Rust的内存安全和并发性、Python的易用性和快速开发、以及JavaScript的动态性和灵活性等。这种综合特性使得开发人员能够更好地处理复杂的编程任务。 自动化内存管理:NGPTL++ 编程语言采用自动化内存管理机制,使得开发人员不必手动管理内存,从而大大降低了编程错误的风险。 编译优化:NGPTL++ 具有强大的编译优化功能,使得生成的代码能够更加高效地运行,从而提高了应用程序的性能和稳定性。 开源和社区支持:NGPTL++ 是一种完全开源的编程语言,任何人都可以访问、使用和修改它的代码。此外,NerveMind 公司还计划提供完整的在线文档、视频教程和社区支持,以便开发人员更好地了解和掌握这种新型编程语言的使用方法和技巧。 NGPTL++ 的发布似乎已经引起了科技巨头们的关注。据悉,谷歌、微软和苹果等公司已经开始研 NGPTL++ 的潜力,并考虑将其应用到未来的项目中。开源中国(OSCHINA)将持续关注 NGPTL++ 的动态。 项目地址:https://github.com/NGPTLlang-projec/NGPTLpp 特朗普:Fake News!! 愚人节快乐!

优秀的个人博客,低调大师

33 小时倒计时,IE 时代即将结束

上个月 16 日,微软 Edge 浏览器官方微博就曾预告过 IE 浏览器即将于 30 天后退役的消息。截止发稿,IE 浏览器距离正式退役仅剩不到 33 小时。 在退役之后的几个月时间里,IE 桌面应用程序将会先被重定向到微软 Edge 浏览器(用户启动 IE11 时会自动跳转到 Edge),最终微软将通过后续的 Windows 更新永久禁用 IE。需要注意的是,用户不应完全卸载 IE,因为 Edge 浏览器的 IE 模式需要依靠 IE 11 来运作。 IE 退役后将不再适用于 Windows 10 client SKU(20H2 及更高版本)和 Windows 10 IoT(20H2 及更高版本)。根据研究机构 6 月份的统计数据,约有 46% 的 Windows 10 设备都可能受到 IE 退役的影响。 不受此次 IE 退役影响的包括: 微软 Edge 浏览器中的 IE 模式 Internet Explorer 11 桌面应用程序: Windows 7 ESU(带有扩展安全更新) Windows 8.1 Windows Server LTSC(所有版本) Windows Server 2022 Windows 10 IoT LTSC(所有版本) Windows 10 client LTSC(所有版本) 未来还需要使用 IE 浏览器的用户,除了使用上述那些不受影响的系统,还可以转而使用 Edge 浏览器中的 IE 模式。微软对 Edge 浏览器中 IE 模式的支持将至少到 2029 年,这个支持也需要符合当前和未来的 Windows 系统的生命周期,如果对某个版本的 Windows 的支持在 2029 年之前结束,那么对该版本 IE 模式的支持也将结束。 截止今年 5 月份的数据,对 IE 使用最高的国家/地区中,中国高居榜首,远高于菲律宾、伊朗、塞舌尔和美国等。 目前已有非常多的网站与服务停止支持 IE,其中也包括微软自己的 Microsoft 365 和 Microsoft Teams、GitHub 和 LinkedIn。 微软在 1995 年与 Windows 95 系统一起推出了第一个版本的 IE;IE 11 则是 IE 的最后一个版本,于 2013 年 10 月随 Windows 8.1 系统一同推出;如今 Edge 已取代 IE 成为 Windows 系统默认浏览器。

优秀的个人博客,低调大师

云战略现状调查: 欢迎来到多云时代!

HashiCorp 成立于 2012 年,可以说是 DevOps 革命中最重要的公司之一。作为全球屈指可数的顶尖云公司(未上市),HashiCorp 提供 Cloud 和 DevOps 基础设施自动化工具,集开发、运营和安全性的功能于一体,包括 Vagrant、Packer、Terraform、Vault、Nomad 和 Consul 六款产品。其开源软件每年下载量接近 8000 万,全球 500 强企业中有 100 家以上是他们的客户,HashiCorp 最近一轮的估值高达 51 亿美元。 2021 年 2 月, HashiCorp 首次对 300,000 名 HashiCorp 邮件订阅用户进行了关于“云战略现状”的调查,最终收到了来自世界各地技术从业人员和技术决策者的 3,205 份回复。 受访者的行业画像 根据调查,多云运营模式已成为各种类型和规模的 IT 企业实现数字化转型的事实标准。IT 企业正在多云建设中投入大量资源,并且这些投资已经得到了回报。与此同时,企业也仍需应对多云的各种挑战和依赖。 调查数据中,可以重点关注的是: 76% 的企业已经是多云模式。 大约有 34% 受访者认为数字化转型是企业选择多云的最大驱动力。 有 57% 的受访者认为人员/技能是多云模式运行的最大挑战。 47% 认为安全问题会是多云的最大阻碍。 46% 的人认为 COVID-19 并没有加速企业采用云计算。 多云抓住了强有力的立足点 多云模式现在已成为很多企业的普遍现状。约 3/4 的调查受访者已经采用了多云架构(多个云,公有云或私有云)。预计两年后,几乎 90% 的企业都会采用多云架构。 云服务预算越多的企业,云创新中心(Cloud Centers of Excellence ,CCoE) 的发展程度越高。在年度云预算达到 500 万美元甚至更多的企业中,几乎有三分之二运营着 CCoE,而在所有受访者中,这一比例仅为 40%。 ***“多云的采用对我们很重要......它能够使我们既体验某些厂商提供的特有新兴技术,又能在其他厂商平台上运行主要负载。” *** 目前,多云的采用更多偏向于大型企业,但这种差距会随着时间的推移而缩小。多云采用情况在大型企业(> 5000 名员工)中高达 94%,在中型企业(101-5000 民员工)和小型企业(< 100 民员工)则分别为 84% 和 79%。 多云模式的价值 对于多云是否有助于实现企业业务目标?大约 53% 的受访者认为多云为实现业务目标产生了一定的价值,18% 的受访者则认为没有。 “我们是一家拥有超过 10 万名员工的全球性公司。没有一种云能够满足我们全部的需求(服务、地区、政府要求等)。” 与多云的采用比例一样,多云架构的成功与企业规模也相关。大型企业多云运营成功的比例约在 64% ,中、小型企业则分别为 50% 和 42%。 什么因素推动了多云战略 ***“采用多个公有云使我们能够克服单一厂商锁定的限制,并使我们能够从不同云厂商的竞争中获益。” *** 随着企业数字化转型,很大程度地推动了企业采用多云架构,约有一半的大型企业是因为数字化转型的需求;在拉美地区和亚太地区这个比例分别是 51% 和 43%;在金融服务行业,则有 41% 的公司是由于数字化转型而选择多云。 虽然数字化转型是最常被提及的多云驱动因素,但根据受访者的回答会发现仍然还有很多其他因素推动了企业采用多云战略。比如为了避免单一云厂商依赖、降低成本、提高运营效率、安全治理等。 多云选择往往跟其他技术挂钩 “服务网格的采用率预计将增长 2.5 倍——从现在的 11% 增长到一年后的 28%(另外 21% 正打算采用中)。” 在大型企业组织中,多云使用通常与其他技术的采用紧密相关,例如基础设施即代码、容器编排、应用程序交付自动化、安全管理、服务网格等。许多相关技术的采用率预计在明年将翻倍。 什么因素阻碍了多云采用 随着云和多云成为标准,多云架构仍然存在障碍,并在实施多云过程中面临着重重困难。根据调查结果,成本、安全和企业内部缺乏专业技术人员成为了多云实施的最大挑战,混合云的复杂性、监管要求、网络复杂性和自动化工具不足等因素,也都造成了多云实施的不易。 不同行业的考虑因素 根据地区、行业和公司规模以及技术栈的选型的不同,多云运营面临的困难往往也有差异。 无论小型企业还是大型企业,成本问题都是阻碍企业采用多云战略的最大因素。 软件服务、电信、娱乐媒体等行业,成本问题影响较大;而在金融、医疗、生物等行业,会更多地考虑安全问题;在一些政府公共部门、消费和零售行业,则是因为员工缺乏专业技术能力,导致不会太快采用多云架构。 实施多云的主要挑战 实施多云挑战方面,技术门槛仍然是企业员工面临的最大困难,其次是跨云环境工作流不统一、协同合作等问题。 跨基础架构层的云挑战 多云实施面临的挑战在不同行业和地区都是一样的,在配置、网络、安全和应用部署方面都面临问题,而人员/技能缺失成为最大的挑战。 37% 的大型企业担心团队孤立工作,这个比例是小型企业 (17%) 的两倍多。 多云安全问题:缺乏技能和工具位居榜首 “云服务允许更精细的安全控制。” —安全工程师调查受访者 云安全仍然是人们关注的焦点,它既是多云采用的驱动因素,也是阻碍。如上所述,几乎一半的受访者将安全问题列为云阻碍的 Top 3,同时 16% 的受访者也在前三个多云驱动因素中提到了安全和治理。以下是多个数据点,揭示了受访者担心的具体安全问题。 那么为什么企业不尽快解决这些安全威胁呢?同样,人员/技能问题在解决安全问题列表中名列前茅,与配置、网络、应用部署相比,工具不足对安全治理来说是一个更大的问题。 疫情不是推动云采用的唯一因素 COVID-19 爆发在世界范围内都造成了严重的破坏,同时也推动了互联网使用大繁荣。但它对多云和其他技术采用的影响非常复杂。有超过一半的受访者表示新冠疫情加速了他们的云或多云采用,但只有 7% 的受访者将新冠疫情视为多云驱动因素。同时还有 46% 的受访者表示疫情并未影响他们采用云计算的决策。值得注意的是,39% 的受访者则表示新冠疫情导致他们使用了更多开源软件。 在大型企业 (14%) 中,COVID-19 的影响是小型组织 (5%) 的两倍多。只有 32% 的大型企业表示 COVID-19 不会影响他们的数字化转型进程,相比之下超过一半的小型企业 (58%) 认为COVID-19 加速了数字化转型。 企业正在多云战略上投资大笔资金 超过一半 (51%) 的受访者将成本问题列为主要的云阻碍因素,但也有 28% 的受访者将成本降低列为多云驱动因素。 三分之一的受访者表示,企业每年在多云战略上支出超过 200 万美元,有 6% 的企业每年在这方面投资超过 5000 万美元。 在北美地区,每年支出超过 200 万美元的企业占比 40%,18% 超过 1000 万美元。但拉美地区 (37%)、欧洲 (32%) 和亚太地区 (30%)的受访者花费不到 100,000 美元。从行业来看,软件服务公司对预算的控制越来越严格,33% 的公司在多云支出不到 100,000 美元。不过,这可能并不像听起来那么令人惊讶,因为 10 万美元仍然可能代表初创公司和小型企业的大笔支出。 管理好云成本并不容易 控制云支出几乎与技术本身一样复杂。39% 的受访者表示他们的企业在云上超支,但大部分超支也在意料之中。只有 9% 的企业云支出低于预期。 医疗保健 (19%) 和电信公司 (18%) 的超支最出乎意料,而金融服务 (32%) 和媒体 (31%) 公司的超支是符合期待的。更具启发性的是,云超支的最大因素是加速了优先事项的进行和 COVID-19。但对于超过四分之一的企业组织而言,云预算超支是由于缺乏资源有效管理利用和缺乏标准化工具。 企业的云预算越大,超支的可能性也就越大:预算在 2 百万 到 1 亿美元的公司中,几乎有一半 (46%) 超支了,而预算低于 100,000 美元的企业中,超支企业的比例降到四分之一 (27%) 。 开源工具成为了最受欢迎的选择 在所有基础设施类别中,基于开源软件构建基础设施自动化工具,是最受欢迎的选择。但是自己运行 OSS 安全工具仍然是第一选择,这明显跟其他云组件选择开源软件构建不同。显然安全领域的受访者购买商业工具的比例也最高。 ***安全工具市场偏向于商业产品,有 25% 的受访者购买商业工具但运行在自己的平台上,另有 18% 的受访者使用商业工具即服务。 * 基础设施自动化工具至关重要 为了克服运营多云环境的挑战,几乎所有受访者都认为基础设施自动化工具很重要。正如预期,在云上支出越多的公司认为基础设施自动化工具越重要。金融和娱乐/媒体公司,相较于政府公共部门组织,更认可自动化工具的重要性。 几乎所有企业都已经或计划在配置、网络、安全、应用部署中使用自动化工具,但配置和应用部署方面,自动化工具是使用最广泛的。 对于大型企业以及在多云战略上支出较多的企业,对基础设施自动化工具的需求更加强烈。 自动化工具的使用也与云支出紧密相关。例如,云支出低于 100,000 美元的公司中,目前只有 65% 使用配置工具,但在支出超过 200 万美元的公司中,这个比例高达 79%。从地区来看,欧洲受访者始终声称工具使用率较高,而亚太地区受访者报告的工具使用率最低。软件服务公司是网络工具的狂热用户 (62%),而政府公共部门组织只有 47% 使用。安全工具最常用于金融行业 (56%)。 统一自动化管理有助于有效利用云资源 统一自动化管理可帮助公司以多种方式运营其多云。这个最佳实践在不同地区或不同规模公司之间没有太大差异。 几乎一半 (48%) 的受访者以及超过一半的消费/零售企业、医疗保健公司、电信公司和娱乐/媒体公司认为,更好地利用云资源有助于云运营。 参考链接:https://www.hashicorp.com/state-of-the-cloud#methodology 本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!

优秀的个人博客,低调大师

数字时代云计算与边缘计算的区别

云计算和边缘计算经常被讨论,但它们在功能上可能有所不同。 云计算,即按需提供数据存储和计算能力的计算机系统,已经存在了几十年。20世纪60年代,计算机科学家约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)提出分时共享的概念,并使组织能够同时使用昂贵的主机时,这被描述为互联网发展和云计算基础的重大贡献。从那时起,它经历了许多阶段,为企业提供大型、集中的大数据存储服务器。相反,边缘计算是一种较新的计算模型,它使计算和数据存储更接近需要的设备或数据源。 边缘计算的兴起在很大程度上归功于每秒连接到互联网的物联网(IoT)设备的增加。传统上,物联网设备产生的数据被传输回中央网络服务器,通常位于数据中心。一旦数据被处理,进一步的指令就会被发送回网络边缘的设备。然而,这个系统也存在一些问题,因为数据从边缘设备返回中心处理需要更多的时间,这会给带宽带来很大的压力,从而将网络速度减慢到爬行状态。 边缘计算是一种资源丰富的网络基础设施方法,它利用了现代物联网设备和边缘数据中心的融合所驱动的大量处理能力。 随着边缘系统能力的不断增强,一些人认为边缘计算有能力最终取代传统的云计算基础设施。但是,这两种技术在IT生态系统中都具有重要而独特的作用。与物联网相比,边缘计算可以被看作是云计算的一种替代方法,它在数据源附近处理实时数据,而数据源被认为是网络的边缘。此外,与在云环境中一样,所有数据都是在一个集中的位置收集和处理的,通常是在一个数据中心,这样在保证可靠的远程访问的同时,通常很容易进行安全和控制。 然而,在某些情况下,云基础设施中存在一些问题和挑战,边缘计算可以在其中发挥重要作用,提高云计算的性能。 为什么边缘计算对云计算至关重要 由于各种各样的应用程序和不同的社交媒体平台每天都会生成大量的数据,所以所有的数据都在云中存储、计算、处理。但这通常会增加对用户的响应时间,而这应该通过网络边缘的数据处理能力来缓解。这一点非常重要,因为如果在靠近源的边缘处理源生成的数据,则响应时间会更短。边缘计算使计算资源和应用服务能够使用分散的计算基础设施分布在整个通信路径中。 除了收集要传输到云的数据外,边缘计算还对本地收集的数据进行处理、评估和操作。它有可能使分析能力更接近机器,从而消除了中间人的需要。

资源下载

更多资源
Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

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。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

用户登录
用户注册