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谷歌发布开源 AI 项目 Androidify，可生成个性化“安卓人”

谷歌日前正式上线全新 AI 应用 Androidify，用户可通过上传自拍或输入提示词，借助 AI 技术生成专属的 Android 机器人形象。该应用现已在网页端及 Google Play 商店同步开放下载。据介绍，Androidify 集成了 Gemini 与 Firebase AI Logic SDK，支持图像验证、自动生成描述以及个性化机器人生成等功能。应用会先利用 Gemini 2.5 Flash 对用户上传的照片进行检测，确保画面清晰且符合安全标准，随后生成详细描述，并调用 Imagen 3 模型生成最终的机器人形象。值得一提的是，最新版本还新增了“背景氛围生成”与“贴纸模式”。前者可通过 Gemini 模型为机器人添加场景背景，后者则利用 ML Kit 分割技术去除背景，生成可在聊天应用中使用的 PNG 贴纸。谷歌表示，Androidify 的目标是让用户在轻松娱乐的同时，体验到 AI 与 Android 技术结合所带来的创造力与个性化。该项目已开源：https://github.com/android/androidify

2025-09-25

亚马逊发布生成式 AI 语音基座模型 Nova Sonic，可生成自然语音

据亚马逊官方消息，亚马逊近日推出生成式 AI 语音基座模型Nova Sonic，该模型是Amazon Nova 基础模型 (FM) 系列的最新成员。 Amazon Nova Sonic 将语音理解和生成统一为一个单一模型，开发人员可利用该模型创建自然、类似人类的人工智能对话体验，并实现低延迟和行业领先的性价比。这种集成方法简化了开发流程，降低了构建会话应用的复杂性。其统一的模型架构可提供极富表现力的语音生成和实时文本转录，而无需单独的模型。其结果是自适应语音响应，可根据输入语音的节奏和音色等前奏动态调整其传送。在双向对话中，Nova Sonic会等待“合适的时机”发言，会考虑到说话者的停顿和打断等情况。此外，Nova Sonic还能够为用户的语音生成文本记录，开发者可以将这些文本用于各种应用场景。亚马逊AGI部门首席科学家罗希特·普拉萨德透露，Nova Sonic的部分技术已经应用于升级版数字助手Alexa+。该模型的推出是亚马逊构建人工通用智能(AGI)战略的重要一步，未来还将推出支持多模态理解的AI模型，涵盖图像、视频及其他物理世界感知数据。阅读更多：亚马逊发布可控制 Web 浏览器的 AI 智能体 Nova Act

2025-04-09

字节跳动开源 AIBrix：专为 vLLM 打造的可扩展、高性价比控制面

vLLM 日前宣布了由字节跳动开发的 AIBrix 大模型推理系统正式开源，为 vLLM 推理引擎提供可扩展且高性价比的控制面。

2025-02-28

腾讯公布大语言模型训练专利：可提高模型的准确性

天眼查App显示，腾讯科技（深圳）有限公司申请的“大语言模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质”专利正式公布。摘要显示，在该方法中，通过在大语言模型的训练过程中引入第一摘要文本和第二摘要文本，为模型训练提供了更多可学习信息，同时由于第一摘要文本和第二摘要文本包含的信息量不同，且第一摘要文本中包含正确语句和错误语句，通过对同一样本文本的两个不同摘要文本进行对比学习，并区分学习第一摘要文本中的正确语句和错误语句，避免了由于摘要文本单一而导致的模型过拟合和生成不准确等问题，不仅提高了模型的泛化性能，还提高了模型的准确性。有媒体分析称，腾讯的专利通过多样化摘要文本及对比机制，为模型提供了更贴近真实应用的学习环境，尤其对智能客服、内容生成等需高精度输出的领域具有直接意义。此外，该技术或能加速大模型落地进程。例如，在短文本对话场景中，腾讯曾推出基于混合注意力机制的对话模型专利，若结合新训练方法，有望进一步提升回复的相关性与丰富性。

2025-02-08

🔥 Solon Ioc 的魔法 - 注解注入器（也可叫虚空注入器）

> targetClz, BeanInjector<T> injector); 二、为什么也可叫“虚空”注入器？这个是因为，Solon 的注入是执行一个接口，而不是即定的内容。

2024-10-25

XL-LightHouse 2.2.8 发布，开源、免费、可商用的数据指标管理系统

项目特点通用型流式数据统计或许是唯一一种有可能支撑百万量级数据指标，而成本仍可控制在企业可承受范围之内的技术。XL-LightHouse 是开源社区第一个也是目前唯一一个通用型流式数据统计系统。

2024-10-22

StarCoder2-Instruct: 完全透明和可自我对齐的代码生成

指令微调是一种技术，它能让大语言模型 (LLMs) 更好地理解和遵循人类的指令。但是，在编程任务中，大多数模型的微调都是基于人类编写的指令 (这需要很高的成本) 或者是由大型专有 LLMs 生成的指令 (可能不允许使用)。我们推出了一个叫做 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1 的模型，这是第一个完全自我对齐的大型代码模型，它是通过一个完全开放和透明的流程进行训练的。我们的开源流程使用 StarCoder2-15B 生成了成千上万的指令-响应对，然后用这些对来微调 StarCoder-15B 本身，而不需要任何人类的注释或者从大型专有 LLMs 中提取的数据。 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1 https://hf.co/bigcode/starcoder2-15b-instruct-v0.1 StarCoder2-15B-Instruct 在 HumanEval 上的得分是 72.6，甚至超过了 CodeLlama-70B-Instruct 的 72.0 分！在 LiveCodeBench 上的进一步评估表明，自我对齐的模型甚至比在从 GPT-4 提炼的数据上训练的同一模型表现得更好，这意味着 LLM 可能能从自己分布内的数据中更有效地学习，而不是从教师 LLM 的偏移分布中学习。理论我们的数据生成流程主要包括三个步骤: 从 The Stack v1 中提取高质量和多样化的种子函数。The Stack v1 是一个拥有大量允许使用许可的源代码的大型语料库。创建包含种子函数中不同代码概念的多样化且现实的代码指令 (例如，数据反序列化、列表连接和递归)。对每个指令，通过执行引导的自我验证生成高质量的响应。 The Stack v1 https://hf.co/datasets/bigcode/the-stack 在接下来的部分中，我们将详细探讨这些方面的内容。收集种子代码片段为了充分解锁代码模型的遵循指令能力，它应该接触到涵盖广泛编程原则和实践的多样化指令集。受到 OSS-Instruct 的启发，我们通过从开源代码片段中挖掘代码概念来进一步推动这种多样性，特别是来自 The Stack V1 的格式良好的 Python 种子函数。 OSS-Instruct https://github.com/ise-uiuc/magicoder 对于我们的种子数据集，我们仔细提取了 The Stack V1 中所有带有文档字符串的 Python 函数，使用 autoimport 推断所需的依赖关系，并在所有函数上应用以下过滤规则: autoimport https://lyz-code.github.io/autoimport/ 类型检查: 我们应用 Pyright 启发式类型检查器来移除所有产生静态错误的函数，这可能是错误的信号。去污处理: 我们检测并移除我们评估的所有基准项。我们同时在解决方案和提示上使用精确字符串匹配。文档字符串质量过滤: 我们使用 StarCoder2-15B 作为评判来移除文档质量差的函数。我们给基础模型提供 7 个少样本示例，要求它用“是”或“否”来回应是否保留该条目。近似去重: 我们使用 MinHash 和局部敏感哈希，设置 Jaccard 相似性阈值为 0.5，以过滤数据集中的重复种子函数。这是应用于 StarCoder 训练数据的相同过程。 Pyright https://github.com/microsoft/pyright 相同过程 https://hf.co/blog/dedup 这个过滤流程从带有文档字符串的 500 万个函数中筛选出了 25 万个 Python 函数的数据集。这个过程在很大程度上受到了 MultiPL-T 中使用的数据收集流程的启发。 MultiPL-T https://hf.co/datasets/nuprl/MultiPL-T Self-OSS-Instruct 在收集了种子函数之后，我们使用 Self-OSS-Instruct 生成多样化的指令。具体来说，我们采用上下文学习的方式，让基础 StarCoder2-15B 模型从给定的种子代码片段中自我生成指令。这个过程使用了 16 个精心设计的少样本示例，每个示例的格式为*(代码片段，概念，指令)*。指令生成过程分为两个步骤: 概念提取: 对于每个种子函数，StarCoder2-15B 被提示生成一个存在于函数中的代码概念列表。代码概念指的是编程中使用的基础原则和技术，例如模式匹配和数据类型转换，这些对开发者掌握至关重要。指令生成: 然后提示 StarCoder2-15B 自我生成一个包含已识别代码概念的编程任务。最终，这个过程生成了 23.8 万条指令。响应自我验证我们已经有了 Self-OSS-Instruct 生成的指令，我们的下一步是将每条指令与高质量的响应相匹配。先前的实践通常依赖于从更强大的教师模型 (如 GPT-4) 中提炼响应，这些模型有望展现出更高的质量。然而，提炼专有模型会导致非许可的许可问题，而且更强大的教师模型可能并不总是可用的。更重要的是，教师模型也可能出错，而且教师和学生之间的分布差距可能是有害的。我们提议通过显式指示 StarCoder2-15B 在生成交织自然语言的响应后生成测试来进行自我验证，这个过程类似于开发者测试他们的代码实现。具体来说，对于每条指令，StarCoder2-15B 生成 10 个*(自然语言响应，测试)*格式的样本，我们在沙箱环境中执行测试以过滤掉那些被测试证伪的样本。然后我们为每个指令随机选择一个通过的响应作为最终的 SFT 数据集。总共，我们为 23.8 万条指令生成了 240 万 (10 x 23.8 万) 个响应，其中 50 万个通过了执行测试。去重后，我们剩下 5 万条指令，每条指令配有一个随机通过的响应，最终我们将其用作我们的 SFT 数据集。评估在流行且严格的 EvalPlus 基准测试中，StarCoder2-15B-Instruct 在其规模上作为表现最佳的拥有许可的 LLM 脱颖而出，超过了更大的 Grok-1 Command-R+ 和 DBRX，与 Snowflake Arctic 480B 和 Mixtral-8x22B-Instruct 相近。据我们所知，StarCoder2-15B-Instruct 是第一个具有完全透明和许可流程，达到 70+ HumanEval 分数的代码 LLM。它大大超过了之前的最佳透明许可代码 LLM OctoCoder。 EvalPlus https://github.com/evalplus/evalplus 即使与具有限制性许可的强大 LLM 相比，StarCoder2-15B-Instruct 仍然具有竞争力，超过了 Gemini Pro 和 Mistral Large，与 CodeLlama-70B-Instruct 相当。此外，仅在自我生成数据上训练的 StarCoder2-15B-Instruct 与在 GPT-3.5/4 提炼数据上微调 StarCoder2-15B 的 OpenCodeInterpreter-SC2-15B 非常接近。除了 EvalPlus，我们还对具有相似或更小规模的最新开源模型在 LiveCodeBench 上进行了评估，LiveCodeBench 包括 2023 年 9 月 1 日之后创建的新编程问题，以及针对数据科学程序的 DS-1000。在 LiveCodeBench 上，StarCoder2-15B-Instruct 在评估的模型中取得了最佳结果，并且一致优于从 GPT-4 数据中提炼的 OpenCodeInterpreter-SC2-15B。在 DS-1000 上，尽管 StarCoder2-15B-Instruct 只在非常有限的数据科学问题上进行了训练，但它仍然具有竞争力。 LiveCodeBench https://livecodebench.github.io DS-1000 https://ds1000-code-gen.github.io 结论 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1 首次展示了我们可以在不依赖像 GPT-4 这样的更强大的教师模型的情况下，创建出强大的指令微调代码模型。这个模型证明了自我对齐——即模型使用自己生成的内容来学习——对于代码也是有效的。它是完全透明的，并允许进行提炼，这使得它与其它更大规模但非透明的许可模型如 Snowflake-Arctic、Grok-1、Mixtral-8x22B、DBRX 和 CommandR+ 区别开来。我们已经将我们的数据集和整个流程，包括数据整理和训练，完全开源。我们希望这项开创性的工作能够激发该领域更多的未来研究和开发。资源 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1: 指令微调模型 https://hf.co/bigcode/starcoder2-15b-instruct-v0.1 starcoder2-self-align: 自我对齐流程 https://github.com/bigcode-project/starcoder2-self-align StarCoder2-Self-OSS-Instruct: 自我生成的、用于指令微调的数据集 https://hf.co/datasets/bigcode/self-oss-instruct-sc2-exec-filter-50k/ 英文原文: https://hf.co/blog/sc2-instruct 原文作者: Yuxiang Wei, Federico Cassano, Jiawei Liu, Yifeng Ding, Naman Jain, Harm de Vries, Leandro von Werra, Arjun Guha, Lingming Zhang 译者: innovation64 本文分享自微信公众号 - Hugging Face（gh_504339124f0f）。如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与“OSC源创计划”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。

2024-05-10

Xshell 8 开启 Beta 公测：支持 RDP 协议、可远程连接 Windows 10/11

Xshell 8 宣布开启 Beta 公测。下载地址：https://www.xshell.com/zh/version-8-open-beta/#download 新功能亮点如下：身份验证配置文件触发器电脑通知快速命令管理器十六进制查看器 RDP 支持快速启动集成日志查看器自定义会话图标脚本参数支持点此查看详情。

2024-04-30

VersionFox 0.2.3 发布：强大且可拓展的 SDK 版本管理工具!

项目地址:https://github.com/version-fox/vfox 该版本是一次重大更新，相较于之前版本插件只能分发预先编译好的二进制文件, 此次更新真正做到插件完全自定义，如支持Python这类需要自定义编译和安装的SDK。另外允许自定义存储路径, 避免$HOME占用过大! 更新内容: 功能: 支持自定义存储路径 by@aooohanand@XuZheCheung627330f 功能: 允许插件安装本地文件 by@aooohanin8888f41 功能: 添加验证插件支持的最低运行时版本的新机制 by@aooohanin0bc5b1d 功能:http插件模块支持 HEAD 请求 by@aooohanin2a4fc77 修复: mac arm64 安装问题 by@ankit-pnin#34 修复: 别名导致不生效问题 by@aooohanin1987a2a 修复: Windows环境下默认作用域不生效问题 by@aooohanin32421d1 新增插件: Python 插件 by@aooohanversion-fox/version-fox-plugins#10 Python Npmmirror镜像插件 by@aooohanversion-fox/version-fox-plugins#12 Nodejs Npmmirror镜像插件 by@yimiaoxiehouversion-fox/version-fox-plugins#9 Zulu JDK 插件 by@yimiaoxiehouversion-fox/version-fox-plugins#11 新贡献者: @ankit-pnmade their first contribution in#34 @yimiaoxiehoumade their first contribution inversion-fox/version-fox-plugins#8 Full Changelog:v0.2.2...v0.2.3 已支持插件: Name Version Author Description dart/dart 0.0.1 Aooohan dart plugin, support for getting stable, dev, beta version deno/deno 0.0.1 Aooohan Deno plugin,https://deno.com/ dotnet/dotnet 0.0.1 Korbinian Habereder dotnet plugin, support for dotnet sdks 6.0, 7.0, 8.0 flutter/flutter-cn 0.0.1 Aooohan flutter plugin for China, support for getting stable, dev, beta version flutter/flutter 0.0.2 Aooohan flutter plugin, support for getting stable, dev, beta version golang/golang 0.0.2 Aooohan java/adoptium-jdk 0.0.1 aooohan Adoptium JDK java/azul-jdk 0.0.1 yimiaoxiehou Azul JDK, also known as Zulu maven/maven 0.0.1 Aooohan nodejs/nodejs 0.0.3 Aooohan Node.js nodejs/npmmirror 0.0.1 yimiaoxiehou install Node.js usehttps://cdn.npmmirror.com python/npmmirror 0.0.1 aooohan vfox >= 0.2.3 !!! From npmmirror.org. For Windows, only support >=3.5.0, but no restrictions for unix-like python/python 0.0.1 aooohan vfox >= 0.2.3 !! For Windows, only support >=3.5.0, but no restrictions for unix-like zig/zig 0.0.3 aooohan Zig 快速开始每种编程语言都有对应的版本管理工具，如 nvm、fvm、gvm、sdkman 等，它们的核心功能大同小异。但对于使用多种语言的开发者来说，这意味着需要学习和记忆各种不同的命令，增加了学习成本。如果你是全栈工程师，或者使用不止一种语言，使用VersionFox，你无需再学习这些繁杂的工具，从而降低学习成本，节省时间。亮点: 跨平台 (Windows、Linux、macOS), 不同的平台拥有相同的用户体验使用一致的命令管理所有语言简单的插件系统添加对您所需 SDK 的支持支持 Global、Project、Session 三种作用域切换项目时，自动切换到对应版本快速入门安装 vfox (详细安装) $ brew tap version-fox/tap $ brew install vfox 选择一条适合你 shell 的命令 echo 'eval "$(vfox activate bash)"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(vfox activate zsh)"' >> ~/.zshrc echo 'vfox activate fish | source' >> ~/.config/fish/config.fish # For PowerShell, add the following line to your $PROFILE: Invoke-Expression "$(vfox activate pwsh)" 3. 添加插件 $ vfox add nodejs/nodejs 4. 安装版本 vfox install nodejs@latest 5. 切换版本 $ vfox use nodejs@21.5.0 $ node -v 21.5.0 目前已支持多种开发语言，欢迎使用～～作用域演示 Project 作用域 Session 作用域 Node 完整演示项目地址:https://github.com/version-fox/vfox

2024-02-20

VersionFox 0.2.2 发布：跨平台、可拓展的 SDK 版本管理工具

项目地址:https://github.com/version-fox/vfox 当前版本最重要的变化是使用插件里指定的名称作为 sdk 名称，而不是使用插件的文件名作为 sdk 名称。此外，我们还引入了代理支持，使用户能够配置代理来路由 vfox 的请求。更新内容: 功能: 支持配置代理#4by@XuZheCheungin#27 修复: 使用插件里指定名称作为SDK名称 by@aooohaninb221f57 修复: 清理今天之前的所有临时文件 by@aooohaninc738772 插件: 支持Flutter CN镜像 by@aooohaninversion-fox/version-fox-plugins#5 插件: 支持.Net by@liquidiertinversion-fox/version-fox-plugins#6 每种编程语言都有对应的版本管理工具，如 nvm、fvm、gvm、sdkman 等，它们的核心功能大同小异。但对于使用多种语言的开发者来说，这意味着需要学习和记忆各种不同的命令，增加了学习成本。如果你是全栈工程师，或者使用不止一种语言，使用VersionFox，你无需再学习这些繁杂的工具，从而降低学习成本，节省时间。亮点: 跨平台 (Windows、Linux、macOS), 不同的平台拥有相同的用户体验使用一致的命令管理所有语言简单的插件系统添加对您所需 SDK 的支持支持 Global、Project、Session 三种作用域切换项目时，自动切换到对应版本快速入门安装 vfox (详细安装) $ brew tap version-fox/tap $ brew install vfox 选择一条适合你 shell 的命令 echo 'eval "$(vfox activate bash)"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(vfox activate zsh)"' >> ~/.zshrc echo 'vfox activate fish | source' >> ~/.config/fish/config.fish # For PowerShell, add the following line to your $PROFILE: Invoke-Expression "$(vfox activate pwsh)" 3. 添加插件 $ vfox add nodejs/nodejs 4. 安装版本 vfox install nodejs@latest 5. 切换版本 $ vfox use nodejs@21.5.0 $ node -v 21.5.0 目前已支持多种开发语言，欢迎使用～～作用域演示 Project作用域 Session作用域 Node 完整演示项目地址:https://github.com/version-fox/vfox

2024-01-24

Meta 推出 SeamlessM4T，可转录和翻译近 100 种语言

Meta 宣布推出SeamlessM4T，一种基础的多语言和多任务模型，可以无缝翻译和转录语音和文本。SeamlessM4T 支持：自动语音识别近百种语言近 100 种输入和输出语言的语音到文本翻译语音翻译，支持近 100 种输入语言和 35 种（+英语）输出语言近 100 种语言的文本到文本翻译文本转语音翻译，支持近 100 种输入语言和 35种（+英语）输出语言目前，SeamlessM4T已在 CC BY-NC 4.0 许可下发布，以便研究人员可以在此基础上进行开发。与此同时，Meta 还发布了一个多模式翻译数据集 SeamlessAlign，包含 270,000 小时的语音和文本对齐。 Meta 表示，现有的语音转语音和语音转文本程序仅覆盖世界上一小部分语言，而SeamlessM4T 代表了语音到语音和语音到文本领域的重大突破，它解决了语言覆盖面有限和依赖独立系统的难题，将语音到语音的翻译任务分成多个阶段，跨越多个子系统。 “我们所面临的挑战是创建一个可以完成这一切的统一多语言模型。我们相信，我们今天宣布的工作是在这一征程中迈出的重要一步。我们的单一模式可提供按需翻译，让使用不同语言的人能够更有效地交流。我们显着提高了我们支持的中低资源语言的性能...... SeamlessM4T 能隐式识别源语言，无需单独的语言识别模型。” SeamlessM4T建立在 Meta 在该领域的现有工作基础上，包括No Language Left Behind、Universal Speech Translator、SpeechMatrix和Massively Multilingual Speech。 Meta 方面表示，他们在研发过程中遵循"five pillars of Responsible AI"指导原则；并进行了毒性和偏见研究，以了解模式中可能存在的敏感区域。并对模型进行了性别偏见评估，目前已能够量化数十个语音翻译方向的性别偏见。当使用允许跨语音和文本单元进行评估的 BLASER 2.0 进行测试时，与目前最先进的语音到文本任务模型相比，SeamlessM4T模型在语音到文本任务中对抗背景噪声和说话者变化的表现更好（平均分别提高了 37% 和 48%）。“SeamlessM4T 的性能也优于之前最先进的竞争对手。” 更多详情可查看官方博客。

2023-08-24

WinRAR 修复高危漏洞，可导致打开压缩文件时执行任意代码

8 月 17 日，Zero Day Initiative 网站上披露了一项针对 WinRAR 的 0day 漏洞 (CVE-2023-40477)。该漏洞允许远程攻击者通过诱导受害者打开特制的恶意 RAR 压缩文件去执行任意代码。由于此漏洞需要欺骗用户以进行交互，因此危险等级评分略低为 7.8/10。该漏洞由 Zero Day Initiative 研究员 goodbyeselene 发现，2023 年 6 月 8 日报告给开发商 RARLAB，漏洞存在于恢复卷处理过程中，可能允许额外的内存访问，因未能正确验证用户提供的数据而导致。 RARLAB 在 8 月 2 日发布 WinRAR v6.23修复了该漏洞，建议 WinRAR 用户尽快升级。WinRAR v6.23 还修复了另一个会导致错误文件初始化的漏洞。

2023-08-21

全球首个可商用生物医药大模型 BioMedGPT-10B 开源

水木分子联合清华大学智能产业研究院（AIR）宣布开源全球首个可商用多模态生物医药百亿参数大模型 BioMedGPT-10B，可用于提升药物研发各个环节的效率，包括新药立项评估、药物设计和优化、临床试验设计

2023-08-18

英特尔开源新等宽字体，称可保护开发者视力

英特尔开源了一款面向开发者的新等宽字体“Intel One Mono ”，这是一种富有表现力的等宽字体系列，集清晰度、易读性和开发者视力保护于一体。 Intel One Mono 字体涵盖了 200 多种使用拉丁文字的语言，提供四种粗细 —— Light、Regular、Medium 和 Bold，并带有默认的斜体。该系列字体由Frere-Jones Type 、英特尔品牌团队和 VMLY&R 合作开发，在构建时充分考虑到了清晰度、易读性和开发者的视觉疲劳和眼睛疲劳问题。除了字体本身，还有另一个重要的群体参与了这个字形的设计：低视力和法定盲人开发者，他们在在设计的每个阶段都会提供反馈。英特尔表示，在低视力者的帮助测试下， Intel One Mono 在阅读和输入代码的时候视觉更放松，有助于减轻眼睛疲劳，并可能减轻疲劳。 Intel One Mono 于 4 月底发布了最初的“v1.0”版本，而最新版本是 Intel One Mono v1.2 ，解决了在 Visual Studio Code 上使用时发现的兼容问题。目前Intel One Mono 可在Intel GitHub 仓库下载，除了源代码之外，下载还包括易于使用的 OTF / WOFF / TTF 字体文件。

2023-06-08

IJPay 2.9.6-17 版本发布，让支付触手可及、开箱即用

IJPay 让支付触手可及，封装了微信支付、QQ 支付、支付宝支付、银联支付、京东支付、PayPal 支付等常用的支付方式以及各种常用的接口。

2023-02-08

英特尔推出“按需购买”计划，充钱可解锁更多 CPU 功能

如今英特尔正式推出了名为 On Demand 的内购功能，该功能为即将推出的英特尔第 4 代至强可扩展 Sapphire Rapids 服务器处理器而设，这款 CPU配备了各种专用加速器和安全技术，但默认不开启

2022-11-25

用这个方法计算开源开发者的贡献，你觉得可吗？

事实上，开源世界中生产力高度自由流动，与依赖传统公司雇佣形式的生产关系之间的矛盾，已经日益凸显，对于社区中流动开发者的贡献如何量化，是解决开源价值分配中最为重要的一环。

2022-11-17

仅有 0.1M 可训参数，AIOps 日志异常检测新范式

因此，该论文认为如果模型能够学习到不同日志源间可共享的异常语义知识，就能够在所有日志源中识别出这一类型的异常。基于此，该论文基于迁移学习的思想提出了一种名为 Translog 的日志异常检测框架。

2022-06-07

n8n —— 可扩展的工作流自动化工具

n8n 是一个可扩展的工作流程自动化工具。n8n采用公平的代码分发模式，它的源代码始终是可见的，可供自我托管，并允许你添加自己的自定义功能、逻辑和应用程序。

2022-05-23

Neovim 0.7 即将发布，基于 Vim 的可扩展文本编辑器

Neovim 0.7 目前正处于稳定化阶段，预计在 4 月 15 日发布。主要变化新增 lua 自动命令新增 lua keymap API 新增 lua 命令 API 支持全局命名空间 lua 高亮（纯 lua 配色方案）全局statusline 支持通过nvim_buf_set_extmark设置 signs 提供在映射中从<Tab>区分<C-I>的能力 filetype.lua（用于匹配filetype规则的单个自动命令的更快替代方案） :lua =expr，尝试:lua ={test = true} 其他更新内容是常见的错误修复、移植 Vim 补丁和改进性能。 Neovim 是 Vim 的一个分支，旨在改进代码库，允许更轻松地实现 API，改善用户体验和插件实现。Neovim 的源代码比 Vim 少 30%。其目标是：重构代码以改善维护实施新的高级功能展示一个更好、更强大的插件系统开放的开发模式，随时接受贡献，接受的标准也很明确。特性：现代图形用户界面从任何语言访问API，包括C/C++, C#, Clojure, D, Elixir, Go, Haskell, Java, JavaScript/Node.js, Julia, Lisp, Lua, Perl, Python, Racket, Ruby, Rust 嵌入式、可编写脚本的终端仿真器异步作业控制多个编辑器实例之间的共享数据（shada）。支持XDG基础目录与大多数Vim插件兼容，包括Ruby和Python插件

2022-04-11

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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。