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## 程序优化的抽象解释 本文详细介绍了针对“玩具IR”(一个小指令集和优化器)的简单抽象解释器的实现,作为更高级编译器优化的基础。抽象解释通过使用抽象值而不是具体值“运行”程序,有效地计算对*所有*可能执行都有效的程序属性,从而提供行为的超近似。 示例侧重于一个基本抽象域:跟踪一个数字是正数、负数还是未知数(“顶”)。将其应用于示例程序表明,抽象解释可以推断出诸如值的正性之类的属性,从而可能实现诸如删除不必要的检查之类的优化。 文章随后介绍了一种奇偶性分析,用于跟踪数字是偶数还是奇数。这用于优化`bitand(X, 1)`操作;如果X的奇偶性已知,则该操作可以替换为常量0或1。这说明了抽象解释的一个实际应用——基于静态确定的属性简化代码。 虽然所呈现的域很简单,但它们展示了核心原理。更复杂的域,如范围分析和已知位分析,被用于实际编译器(如PyPy)中,以实现强大的优化。代码可在玩具仓库中获得,提供动手学习体验。
费费的博客 谁有漂亮的阴谋论链接发给我:felix-bloginput (at) fefe.de! 问题?答案! 参见:没有替代方案 2025年12月6日 [l] Twxh兄弟的复仇:Netflix收购华纳兄弟。在亚马逊收购米高梅之后,这必然会发生。 整个月 自豪地不用人工智能、区块链、PHP、Java、Perl、MySQL和Postgres制作 法律声明,隐私政策
佐治亚理工学院在线计算机科学硕士(OMSCS)项目很荣幸通过Ed Lessons公开发布其许多课程的课程内容。请在下方选择一门课程以查看该课程的公开内容。请注意,已注册OMSCS的学生应通过Canvas访问其课程内容,因为这些课程的学分版本可能包含通过OMSCS开放课程无法获得的评分组成部分或最新内容更新。课程内容通常包括讲座视频和练习;不包括作业、项目测验、考试或其他评分作业。
长期以来,人们认为宇航员吉恩·塞尔南在阿波罗17号任务中将他的哈苏相机遗留在月球车上,这可能是一种误传,源于对*哪台*相机被遗留的混淆。塞尔南多次表示他留下了一台相机来研究辐射损伤,但证据表明该任务的三台相机实际上都返回了地球。 阿波罗17号携带了三台哈苏相机:两台标准相机分别分配给指挥官和登月舱驾驶员(任务期间经常互换),以及第三台配备了强大的500毫米镜头的相机。塞尔南很可能将500毫米镜头相机遗留在月球车上,因为他广泛使用了它。 NASA任务后的存放清单最初标明三台相机都留在了月球上,这与宇航员们显然带着它们返回地球的事实不符。这表明有未记录的物品被带上了飞船,而且塞尔南的记忆,像任何人的记忆一样,在回忆涉及多种类似设备的复杂任务细节时,可能会出现偏差。
这篇帖子详细介绍了一种解决方案,用于识别媒体库中与旧款iPhone不兼容的AV1编码视频。作者需要一种主动查找这些文件以便转换的方法,而不是在单独发现播放问题后才进行处理。 文章介绍了两种检测AV1编码的方法。第一种是使用`ffprobe`(FFmpeg工具)通过Python的`subprocess`模块。第二种,也是更推荐的方法,是利用`pymediainfo`库,它是MediaInfo工具的Python封装。`pymediainfo`方法大约快3.5倍,因为它避免了重复生成新进程。 创建了一个`pytest`测试,名为`test_no_av1_videos.py`,用于使用`glob`扫描目录(和子目录)中的`.mp4`文件,并识别使用AV1编码的文件。该测试断言没有AV1视频存在,提供了一种快速定位和转换不兼容文件的方式。目前,该测试在包含350个视频的库上运行大约需要8秒,一旦所有设备都支持AV1解码,它将被移除。
## Scanify:将PDF转换为逼真的扫描件
Scanify是一个命令行工具,可以将数字PDF文档转换为看起来像逼真的纸质扫描件。它通过应用一系列逼真的效果来实现这一点,包括纸张变暗、边缘阴影、噪点和轻微旋转——这些都是典型扫描件中常见的。
用户可以使用诸如`--aggressive`(更具戏剧性的外观)、`--bent`(模拟弯曲的纸张)和`--dusty`(添加斑点和颗粒,模拟脏扫描仪)等选项来控制这些效果的强度。
安装涉及使用Homebrew (`brew tap Francium-Tech/tap; brew install scanify`) 或从GitHub ([https://github.com/Francium-Tech/scanify](https://github.com/Francium-Tech/scanify)) 编译源代码。基本用法很简单:`scanify document.pdf` 会创建一个“扫描”版本。Scanify 采用MIT许可证发布。
## Perl 的衰落:一个文化故事 最近的讨论引发了对 Perl 曾经作为一种主导的网络编程语言而失去地位的原因的反思。作者是一位 90 年代和 21 世纪初的资深 Perl 开发者,他认为这并非技术上的不足,而是根深蒂固的文化保守主义。 Perl 起源于重视专业知识和设置门槛的系统管理员社区——一种将困难视为美德的“堡垒心态”。这培养了一种部落化、内向的文化,抵制变革,优先考虑现有的灵活性而非进化。虽然 CPAN 提供了可扩展性,但也造成了依赖问题和碎片化的生态系统。 这种保守主义与快速发展的网络相冲突。Ruby on Rails 的出现,以其开发者友好的方式,以及 PHP 易于部署的特点,提供了引人注目的替代方案。起源于学术界的 Python,提供了一个更现代和更受欢迎的环境。 Perl 6 旨在实现复兴,却反而成为了分裂,进一步分裂了社区。最终,Perl 并没有“消亡”,而是由于文化因素失去了中心地位。它仍然是一种有能力的脚本语言,但更新的工具更适合现代开发需求。作者强调 Perl 留下的持久遗产——正则表达式、CPAN、测试实践——但承认其衰落是其文化轨迹的自然结果。
Infisical是一家快速发展的、获得风险投资的公司,正在构建AI时代的开源安全基础设施,目前每月为Hugging Face和Lucid等客户管理超过15亿个密钥。他们正在寻找一位积极主动的**全栈工程师**加入他们世界一流的、远程优先的团队(在旧金山设有办公室)。 该职位提供重要的所有权和影响力,涉及功能开发、新产品线扩展(PKI、SSH、KMS)以及探索AI在安全领域的应用。理想的候选人应精通JavaScript生态系统(React、Node.js、TypeScript),并具备积极主动、解决问题的态度。 Infisical重视快速增长、所有权和应对复杂挑战。他们提供具有竞争力的薪酬(工资和股权)、午餐补贴等福利,以及公司扩张时重要的职业发展机会。有Go、DevOps或开源项目经验者优先考虑。
## Z-Image:新一代图像生成
Z-Image 是一款拥有 60 亿参数的高效图像生成模型,提供三种变体:**Z-Image-Turbo**、**Z-Image-Base** 和 **Z-Image-Edit**。 **Z-Image-Turbo** 是一个提炼版本,在推理速度上非常快(即使在消费级硬件上,如 16GB VRAM),并且在生成逼真图像、双语文本渲染(英语和中文)以及遵循指令方面,能够达到或超越领先模型的表现。
**Z-Image-Base** 是为社区微调而发布的基座模型,而 **Z-Image-Edit** 则专注于图像到图像的编辑,并具有强大的指令遵循能力。
Z-Image 性能的关键在于其 **S3-DiT 架构**,它最大限度地提高效率,并采用 **Decoupled-DMD** 和 **DMDR** 等创新技术来增强提炼并利用强化学习。目前,根据人类偏好评估,它优于其他开源模型。
支持通过 diffusers、stable-diffusion.cpp、ComfyUI 以及 Cache-DiT 和 LeMiCa 等加速工具提供,能够在仅配备 4GB VRAM 的系统上进行部署。团队正在积极招聘研究人员和工程师。