在比尔·盖茨领导微软的时候,产品支持部门对于处理特别苛刻的客户,有一种独特的策略。如果客户坚持要与“老板”通话,技术人员会出人意料地转接电话——不是转给盖茨本人,而是转到一个内部线路,该线路的应答是“比尔·盖茨的办公室”。 扮演盖茨秘书的工作人员会礼貌地告知来电者,盖茨先生目前无法接听,但会代为留言。这个留言并不会发送给盖茨,而是被重新路由回支持系统,并标记为“已升级至比尔·盖茨办公室”。 随后,一名技术人员会跟进,声称比尔·盖茨亲自要求他们联系客户,解决他们的问题。这个巧妙的系统化解了愤怒的客户,同时也微妙地表明该问题需要优先处理,而实际上并没有打扰到首席执行官。
## 苏格兰的冬至与变迁的庆祝
瓦尔·麦克德米德反思了苏格兰的冬至和新年传统,将古代石圈如克拉瓦石冢——与冬至阳光对齐照亮墓穴——与她20世纪50、60年代的童年联系起来。这些史前遗址展示了早期对季节变化和光线回归的深刻理解。
由于宗教改革时期的宗教反对,圣诞节在苏格兰历史上曾受到压制,而除夕(Hogmanay)成为了主要的庆祝活动。麦克德米德 fondly 回忆起一个以朴素的礼物、烤鸡晚餐和对“First Foot”(带来威士忌和煤炭带来好运的访客)的期待为标志的童年圣诞节。
然而,即使是这些除夕传统也随着时间的推移而逐渐淡化,取而代之的是更现代的庆祝方式。作者描绘了一幅怀旧的苏格兰图景,在那里,社区、歌声和特定的习俗定义了这个季节,与今天更为稀释的习俗形成对比。最终,这篇文章是对文化庆祝活动如何演变以及季节性仪式持久力量的个人而富有感染力的探索。
## 从重复拍摄到全新发现:一个星空摄影目标规划器
一位星空摄影师对反复拍摄像仙女座这样熟悉的星体感到沮丧,于是他创建了一个工具来重拾探索夜空的乐趣。使用Stellarium等软件手动规划目标耗时费力,需要不断核对可见性、焦距兼容性和难度——往往又回到“安全”的选择。
解决方案?一个星空摄影目标规划器应用程序。该应用程序根据位置、天空质量(例如Bortle 5后院)、焦距和期望难度来筛选潜在目标,简化了选择过程。一个关键功能是“发现模式”,它优先考虑鲜为人知的星云和天体,发掘NGC 7822和问号星云等隐藏的瑰宝。
该应用程序为每个目标提供关键细节,包括最佳成像时间、坐标、构图估算和诚实的难度评估。这种工作流程大大缩短了规划时间——从寻找熟悉目标所需的13分钟,到寻找全新目标所需的85秒,使摄影师能够在一年内拍摄超过40个深空天体。该应用程序目前处于测试版阶段,可免费使用。
## Yapi:强大的API测试工具
Yapi 是一款新的开源命令行工具,专为需要直接从终端测试 API 的高级用户设计。它支持 HTTP、gRPC、TCP 和 GraphQL(未来计划支持更多协议),允许进行全面的测试,包括跨不同协议的请求链。
主要功能包括:内置集成测试,带有期望和断言;语言服务器协议 (LSP) 用于 IDE 集成(目前支持 Neovim,计划支持 VSCode);以及 GitHub Actions 支持用于 CI/CD。Yapi 还通过配置文件简化了多个环境(开发、预发布、生产)的管理。
目前处于早期 Alpha 阶段,Yapi 正在积极开发中,并欢迎用户通过 GitHub Issues 提供反馈。它被设计为高度可配置和可管道化,将 JSON 输出到 stdout,其他信息输出到 stderr。
您可以从其 GitHub 仓库安装 Yapi,并创建请求文件来定义和执行您的 API 测试,开始使用。欢迎贡献!
## ExecuTorch:使用 PyTorch 进行设备端 AI
ExecuTorch 是 PyTorch 针对 AI 模型直接部署到设备(从智能手机到微控制器)的解决方案,优先考虑隐私、性能和可移植性。它在 Meta (Instagram, WhatsApp, Quest, Ray-Ban 智能眼镜) 内部得到广泛使用,允许使用熟悉的 PyTorch API 无缝部署 LLM、视觉、语音和多模态模型。
主要特性包括直接从 PyTorch 导出 *无需* 中间格式转换,拥有 50KB 的微小运行时,并通过一次导出支持 12+ 硬件后端(Apple、Qualcomm、ARM 等)。它利用提前编译来优化模型以进行边缘部署,采用标准化的算子集和 CPU 回退。
部署涉及导出、编译(具有量化选项)和执行生成的 `.pte` 文件。ExecuTorch 提供 C++、Swift (iOS) 和 Kotlin (Android) 的 SDK,以及用于 LLM 和多模态模型支持的工具(Llama 3, Llava, Voxtral)。高级功能包括量化、内存规划以及用于调试和优化的开发者工具。
ExecuTorch 采用 BSD 许可,并欢迎社区贡献。
## AI 与软件验证的未来:一种平衡的观点
人工智能正在迅速改变形式化验证的格局——这是一个数学证明软件正确性的过程。在数十亿美元的投资和 Lean 等证明助手日益普及的推动下,人工智能正在取得显著成果,甚至能够解决国际数学奥林匹克竞赛中的复杂问题。专家们对人工智能革新软件工程的潜力持乐观态度。
然而,仍然存在重大挑战。一个主要障碍是大多数现有软件缺乏形式化规范;人工智能辅助编程提供了一条解决途径,即通过激励规范驱动的开发。即使*有*了规范,证明工程仍然困难,工具也不够完善。
人工智能在自动形式化(将意图转化为形式逻辑)和证明编写方面表现出色,但自动形式化步骤引入了一个关键漏洞——“可信计算基”,因为机械地验证翻译的准确性是不可能的。此外,证明助手速度慢,并且创建用于验证的全面模型(尤其是针对运行时性能)极其复杂。
作者提倡一种协同方法:**验证引导开发 (VGD)**。 这将形式化验证的简化实现与更快的生产版本相结合,并使用测试来确保它们行为一致。 尽管测试存在局限性,但它仍然对于证伪不正确的定理和探索形式化模型范围之外的领域至关重要。 最终,强大的测试*和*由人工智能驱动的日益复杂的形式化验证相结合,为实现更可靠的软件提供了最有希望的途径。
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## DatoCMS 年度回顾:2025 - 强劲增长与独立
DatoCMS 在 2025 年取得了令人印象深刻的成绩,实现 **650 万欧元的收入** – 较去年同比增长 **10%** – 并拥有高达 **65% 的息税前利润率**,使其在全球 SaaS 公司中名列前 5% ( “40 法则” 得分为 75!)。 这一成功归功于可持续运营和严格执行,避免了“不惜一切代价追求增长”的模式。
该平台将其 **代理合作伙伴网络扩展至 185 家**,展示了实际项目成功案例,目前已展示 **340 个项目**。 产品开发持续不断,关键改进包括 **JavaScript 的完全类型安全**、**响应式插件设置**以及 **AI 准备就绪**功能,例如适合 LLM 的文档和 AI 翻译。
一项重大成就是从 Heroku 完全迁移到 **AWS 上的自定义 Kubernetes 集群**,从而实现了 **响应时间提高 50%** 和 **基础设施成本降低 25%**。 公司还将其会计工作内部化,以获得更大的财务控制权。
DatoCMS 保持着 **13 人**的精简团队,优先考虑产品质量、工作生活平衡和盈利能力,而不是快速扩张,专注于提供价值并避免炒作。 他们计划在 2026 年继续这种方法,专注于发布有影响力的功能,而不过度承诺。
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