欧洲联盟法院（CJEU）已批准欧洲自由软件基金会（FSFE）作为第三方介入 T-359/25 案，即“苹果诉欧盟委员会案”。这场法律纠纷的核心在于苹果公司对欧盟委员会的一项指令提出质疑，该指令要求苹果根据《数字市场法案》（DMA）为其设备提供硬件和软件的互操作性。 欧盟委员会的这一决定旨在提高透明度并改善开发者访问权限，确保他们能够将其应用程序与苹果的操作系统进行整合。FSFE 此次介入是为了支持委员会，旨在捍卫软件自由，并防止“守门人”公司将竞争对手拒之门外。 法院承认，该裁决将对自由及开源软件的发展产生重大影响，特别是在开发者将其工具连接到苹果生态系统的能力方面。这是 FSFE 第二次针对苹果参与与 DMA 相关的法律干预。通过参与此案，FSFE 旨在确保民间社会的利益得到体现，倡导以对开发者友好的方式执行《数字市场法案》，从而防止市场垄断，并为用户和创作者保留开放的互联性。

一个 Go 应用程序在监控面板显示健康的情况下，仍反复出现“context deadline exceeded”错误。根本原因是 Kubernetes/Docker 中的 **CFS（完全公平调度器）节流**机制，该机制将 CPU 限制为一种时间预算，而非固定的处理能力。 当容器化进程出现突发负载时，它可能会在短时间内耗尽 100 毫秒的 CPU 总预算，导致内核在周期剩余时间内暂停其执行。由于这种情况发生在毫秒级，平滑处理后的平均 CPU 指标往往维持在较低水平，从而掩盖了后台严重的延迟瓶颈。 对于延迟敏感型工作负载，标准的“平均 CPU”图表具有误导性。为诊断此问题，工程师应监控： * **cgroup `cpu.stat`**：重点关注 `nr_throttled` 和 `throttled_usec`。 * **内核 PSI**：使用 `cpu.pressure` 检测资源饱和情况。 * **Steal Time**：在虚拟化环境中可通过 `top` 命令中的 `%st` 查看。 * **应用层检测**：监控 Goroutine 调度延迟，以识别应用程序何时因缺少 CPU 时间而被阻塞。 归根结底，开发者必须超越平均利用率指标，以检测实际的 CPU 匮乏问题，从而确保系统性能优良，而非仅仅停留在“高效”节流的表象上。

在五名少女成为人工智能生成的儿童性虐待材料的目标后，宾夕法尼亚州拉德诺镇高中已成为一个案例研究，展示了全国各地的学校和警察如何应对涉及儿童的深度伪造犯罪。

在《硬件彩票》（The Hardware Lottery）一文中，莎拉·胡克（Sara Hooker）探讨了硬件、软件和算法研究领域长期的割裂如何偏颇了人工智能的发展。她引入了“硬件彩票”这一概念，用以描述那些研究构想能否成功，往往取决于它们与现有硬件的兼容性，而非其固有的科学价值。 几十年来，摩尔定律推动了通用处理器的发展，导致研究人员将硬件视为一种静态且抽象的“沉没成本”。然而，作者认为这种现状往往掩盖了许多有前景的研究方向。例如，神经网络长达数十年的停滞，很大程度上是因为当时的硬件（即针对顺序任务优化的 CPU）无法满足深度学习所需的大规模并行计算。直到后来 GPU 被重新利用，这些架构才得以蓬勃发展。 如今，随着我们转向领域专用硬件，“偏离常规”的代价日益增加。虽然专用芯片优化了当前的商业成功，但它们也可能使研究人员陷入过度拟合现有架构的循环中，从而可能错失那些需要根本性硬件变革的未来突破。为了减轻这种“彩票”效应带来的负面影响，该文呼吁加强软硬件协同设计，加大对高风险硬件的投入，并改进软件工具，以弥合研究创新与物理实现之间的鸿沟。

```python from kvboost import KVBoost # 加载模型 engine = KVBoost.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-3B") # 预热共享前缀（仅需执行一次） engine.warm("You are a helpful assistant...") # 后续所有调用均可复用缓存 result = engine.generate(prompt) # 打印 KV 复用率 print(result.kv_reuse_ratio) # ✓ 80%+ ```

在苏联时期，这个位于莫斯科郊区的地方曾是一处戒备森严的军事设施，进出受到严格限制。美国国家航空航天局（NASA）宇航员迈克尔·巴拉特在1998年曾表示：“星城一直给人一种紫禁城或隐秘之城的感觉。它当然没有出现在任何地图上。这是一个秘密的宇航员训练基地。当然，每个人都知道它在哪里，但它被视为一座封闭且保密的城市。”

本文介绍了 **CODA**，一种旨在通过解决内存受限操作瓶颈来优化 Transformer 训练的新型 GPU 内核抽象。 虽然 Transformer 训练依赖于高性能的密集线性代数运算（GEMM），但大量的执行时间被浪费在为归一化、激活函数和残差更新等内存密集型任务移动中间张量上。CODA 通过将这些算子重新参数化为“GEMM 加尾声（GEMM-plus-epilogue）”程序来解决这一问题。通过在 GEMM 输出分块（tile）仍保留在芯片内时执行这些任务，而非反复读写全局内存，CODA 最大限度地减少了数据移动。 该框架提供了一套用于常见操作的可组合原语，使开发者能够编写出既具备专家级 GEMM 高效性能，又不失 Transformer 模块所需灵活性的内核。评估表明，无论是人工编写还是由大模型生成的 CODA 内核，在标准工作负载下均能实现高性能。最终，CODA 提供了一种实用的方法，弥合了框架级编程生产力与硬件级执行效率之间的差距。

拒绝访问 拒绝访问 您没有权限访问此服务器上的“http://www.mathworks.com/company/aboutus/founders/clevemoler.html”。 参考编号 #18.aa7c3617.1779427993.1a48d151 https://errors.edgesuite.net/18.aa7c3617.1779427993.1a48d151

Slumber 是一个基于终端的 HTTP 客户端，专为与 REST 和其他 HTTP 服务交互而设计。它有两种使用模式：终端用户界面 (TUI) 和命令行界面 (CLI)。TUI 最为实用，支持交互式发送请求并查看响应；CLI 则适用于快速发送请求和脚本编写。Slumber 的目标是做到易于使用、可配置且易于共享。为此，其配置是在名为“请求集合”(request collection) 的 YAML 文件中定义的。两种使用模式（TUI 和 CLI）共享相同的基本配置（即请求集合）。请查阅“快速入门”指南进行试用，或前往“核心概念”深入了解 Slumber。

Tight-C 是一门极简的系统编程语言，旨在提供媲美 C 语言的强大性能，同时摒弃现代编程语言中复杂的机制与“隐式魔术”。它直接编译为 C11 代码，去除了垃圾回收、类型推断和面向对象编程（OOP），转而采用显式且可预测的代码编写方式。 该语言仅包含 10 个关键字（包括用于内存管理的 `defer`、定义函数的 `fn` 以及控制可见性的 `pub`），占用极小。它支持原生指针与带切片功能的胖指针、用于保证内存布局可预测的紧凑结构体，并提供与 C 语言无缝对接的 FFI。通过剔除历史包袱，Tight-C 提供了一套透明的工具集，既能让单个开发者完全理解并实现，又足以支撑真实的系统级编程需求。 主要特性包括： * **手动内存控制：** 通过 `alloc`/`free` 实现直接内存访问。 * **可预测性：** 结构体无填充，且不存在隐式变量遮蔽。 * **可读的输出：** 生成简洁、可读且兼容标准工具链的 C 代码。 * **丰富的标准库：** 内置用于 I/O、字符串、数学运算、内存操作及类型转换的模块。 Tight-C 证明了高性能系统代码无需复杂的架构设计。

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穿孔卡片曾是会计、数据收集和早期计算中无处不在的一部分。在 20 世纪 50 年代至 60 年代的鼎盛时期，全球有数百家公司每月印刷数百万张穿孔卡片。然而，在它们被淘汰后的几年内，这些卡片几乎从公众视野中彻底消失了。本档案收录了这些卡片及其相关资料的一小部分，旨在记录并为未来保存这些历史片段。

`<noscript>` 元素在处理网页故障时作用有限，因为它仅在 JavaScript 被完全禁用时才会触发。它无法应对脚本虽已启用但仍无法正常运行的多种情况，例如网络连接问题、广告拦截插件干扰、部署错误或 API 不兼容等。 由于 JavaScript 可能因各种技术和环境原因导致失效，依赖 `<noscript>` 会带来一种虚假的安全感。与其将其作为处理错误的万能手段，开发者更应遵循 WHATWG 的建议：默认构建无需脚本即可运行的网页并进行渐进增强，或者构建能够即时从“无脚本”状态过渡到“有脚本”状态的应用。通过规避 `<noscript>` 的局限性并优先采用稳健、弹性的架构模式，开发者即便在脚本加载失败的情况下，也能确保提供更可靠的用户体验。

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市中心本地零售业的衰退正变得愈发明显。曾经繁华的商业区如今满是空置的店面和“招租”广告，这一转变在很大程度上是由亚马逊等电子商务巨头的崛起所驱动的。 作者回顾了那些儿时珍视的机构——如 Bart Smit、Christiaensen 和 Game Mania——所带来的消逝感。这些商店不仅是零售空间，更是社区的枢纽，几代人曾在这里挑选乐高、电子游戏和棋盘游戏。如今，仅存的少数本地玩具店大多已被千篇一律的服装精品店取代，或者干脆倒闭，迫使家庭必须前往遥远的连锁店或超市才能买到基本的玩具。 尽管趋势黯淡，仍有一些罕见的幸存者。像漫画书店《Wonderland》和棋盘游戏零售商《Oberonn》这样的专业店铺，通过专注于社区和利基领域的专业知识，而非参与大众市场的竞争，得以继续蓬勃发展。这些极具韧性的企业提醒着人们：我们正在失去的是一种在本地购物的触感、怀旧与个性化体验，而这些是数字平台和毫无生气的零售连锁店所无法复刻的。

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几十年来，计算成本大幅下降，通过平价智能手机普及了互联网。然而，随着“智能手机危机”的出现，这一时代正在终结。其原因是动态随机存取存储器（DRAM）出现全球性短缺，而DRAM是移动设备和人工智能系统的关键组件。 由于DRAM的制造极其复杂且资本密集，该行业已整合为三星、SK海力士和美光这三家主导企业。在经历了历史上的兴衰周期后，这些公司开始优先采取极端的资本纪律，通过有意收紧供应来最大化利润。 人工智能的爆发彻底改变了市场。AI硬件依赖高带宽内存（HBM），其生产过程比标准手机内存更“消耗晶圆”。随着制造商将有限的产能从廉价的手机内存转向利润丰厚的AI数据中心用HBM，消费电子设备的价格随之飙升。 发展中国家的边缘消费者已开始被挤出智能手机市场，数十年的进步正在逆转。随着危机的加深，即便富裕的消费者和苹果等科技巨头也将面临更高的价格和硬件短缺，这标志着消费电子产品价格更低、性能更强的趋势已永久终结。

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尽管 Astral 的 `uv` 以其极高的运行速度和高效的工具链管理备受赞誉，但它在项目维护阶段的开发体验方面目前仍有欠缺。 作者指出了三个主要痛点： 1. **可观测性差**：与 `pnpm outdated` 不同，`uv` 缺乏专门且易于阅读的命令来识别过时的软件包。用户必须依赖 `uv tree --outdated`，这迫使他们不得不浏览整个依赖树来查找更新。 2. **默认设置不安全**：默认情况下，`uv` 添加依赖时不会设置上限（例如 `pydantic>=2.13.4`），这意味着它忽略了语义化版本（SemVer）的安全性。执行全局的 `uv lock --upgrade` 就像“核选项”，极有可能导致整个依赖关系图中引入破坏性的重大版本更新。 3. **命令行交互繁琐**：升级命令过于冗长。像 `pnpm` 这类工具允许对多个软件包进行简单的更新，而 `uv` 则要求为每个依赖项重复输入 `--upgrade-package` 标志。 虽然 `uv` 提供了一个预览版的 `--bounds` 标志来强制执行 SemVer，但它目前并非默认选项。总之，作者认为，尽管 `uv` 是一次技术上的飞跃，但其命令行界面与更成熟的包管理器相比，目前感觉有所退步。

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作者分享了从主流搜索引擎转向付费、无广告搜索引擎 **Kagi** 的经历，以缓解因杂乱、广告过多的界面造成的视觉疲劳。 Kagi 通过消除干扰性内容并提供丰富的自定义选项，显著提高了视障人士的易用性。主要功能包括： * **界面自定义：** 用户可以调整字体大小、主题和布局对齐方式。“自定义 CSS”编辑器支持高级个性化设置，例如隐藏特定元素或增加对比度。 * **搜索控制：** 用户可以“增强”或“屏蔽”特定域名，使用“透镜（Lenses）”按类别（如学术或论坛）过滤结果，并利用“快捷指令（Bangs）”快速访问常用网站。 * **专注于质量的搜索结果：** 由于 Kagi 的资金来源是用户订阅而非广告收入，搜索结果按质量而非 SEO 操纵进行排序，更倾向于有用的“小众网络”内容，而非重复的 AI 生成内容。 * **效率：** 键盘快捷键和精简、可预测的设计，使依赖屏幕放大镜或辅助技术的用户能够更轻松地浏览结果。 Kagi 提供多种订阅方案，并实行“公平定价”政策，为未使用搜索额度的用户提供抵扣，为追求更简洁、更易用浏览体验的用户提供了一个以人为本的选择。