Revolut 遭遇了影响多项服务的服务中断,包括银行卡支付、转账、ATM取款和客户支持,导致数千名用户无法访问资金或进行支付。银行表示客户的钱和数据是安全的,并正在修复问题。Downdetector记录了超过1500条用户报告。劳埃德银行和苏格兰银行也报告了一些在线服务问题,尽管劳埃德表示其应用程序正常运行。一些人将更广泛的问题与Google Cloud在英国设施的事件联系起来。Revolut未确认原因或中断是否为全球性。
Revolut 遭遇了影响多项服务的服务中断,包括银行卡支付、转账、ATM取款和客户支持,导致数千名用户无法访问资金或进行支付。银行表示客户的钱和数据是安全的,并正在修复问题。Downdetector记录了超过1500条用户报告。劳埃德银行和苏格兰银行也报告了一些在线服务问题,尽管劳埃德表示其应用程序正常运行。一些人将更广泛的问题与Google Cloud在英国设施的事件联系起来。Revolut未确认原因或中断是否为全球性。
黑客在网上发布了281GB的AfD电子邮件——共421,179条消息——据HEIST报道。据报道,该档案包含广泛的反犹太主义、种族主义、暴力幻想以及涉嫌财务不当行为,包括种族主义辱骂、反犹太阴谋论、关于难民的笑话、关于在边境射杀难民的讨论、万字符图像以及纳粹口号。该文章由HEIST发布,这是一本工人所有的柏林杂志,其中大部分内容位于电子邮件注册墙之后,该媒体还推销订阅/支持。
DeepInfer 是 DeepSeek 的开源、高性能离线推理框架,用于大规模 DeepSeek 模型服务。它支持 NVIDIA SM100 GPU 和华为 Ascend 950 NPU,并提供优化内核、注意力/MoE 并行、通过 DSpark 的投机解码、SWA 有界重放、异步调度、批不变与确定性采样以及结构化输出。它需要 Python 3.12 和平台特定工具链(CUDA 13 或 CANN 9.2)。完整的生产服务仍需要 KV 缓存系统、预填充/解码分离和负载均衡,这些未包含。默认模型是 DeepSeek-V4.1-Flash-1017;用户可通过 ./build.sh 构建并运行 examples/offline_inference.py。基于 Apache 2.0 许可发布。
Speculative decoding 并不是因为减少工作而更快;总 FLOPs 实际上会增加。它通过改变 GPU 的工作负载类型来加速解码。单 token 解码是内存受限的,会在流式加载模型参数时浪费计算。Speculative decoding 使用一个小的 draft 模型提议 token,并用大模型并行验证它们,将空闲计算转化为有用工作——尤其是在小 batch size 下。这用广度(更多序列)换取深度(每个序列更多 token)。在高 batch size 下,推测会浪费计算,可以禁用(例如 vLLM 的 `--speculative-disable-by-batch-size`)。研究人员正在探索基于可用计算的自适应推测深度,如 dSpark。
我是 jwz,XScreenSaver 的作者,我不发布公开的源代码仓库。我仅在官方网站以 tar 文件的形式发布版本。如果你在 GitHub 或其他地方看到任何其他 XScreenSaver 仓库,那与我无关,你不应信任它。我欢迎通过电子邮件提交建议和更改请求。没关系,你会习惯的。
尽管得到政府支持,英国国防初创企业仍面临银行障碍。Eyebrook Technologies联合创始人Will Morris在获得政府和种子轮融资后,因公司开展防御性监视和反无人机业务,被Barclays及其他银行拒绝开户,反映出反洗钱和ESG审查的谨慎态度。他最终在直接联系银行CEO后获得账户。该问题影响中小企业,并已在议会提出,批评者称银行仍然过于谨慎。Barclays表示支持国防中小企业,并将重新审查拒绝决定。Morris警告称,监管摩擦可能将英国国防企业推离海外,尤其考虑到英国缺乏成长阶段风险资本。
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microG GmsCore 是一个面向基于 AOSP 的 ROM(如 LineageOS)的 Google Play Services 自由开源重新实现。它允许使用 Google API 的应用在没有专有 GApps 的情况下运行,帮助重新获得隐私与自由,同时提供可选启用的 Google 服务、在线/离线定位、低资源占用、无预装软件以及设备/模拟器支持等功能。它需要签名欺骗,包含用于网络定位的 UnifiedNlp,并需要类似 microG Companion 的 Play 商店替代品以完成完整设置。API 实现状态有文档说明;错误报告应包含日志、截图、版本号和设备信息。不要就 microG 相关问题联系第三方应用作者,敏感的 logcat 可以私下分享。该项目由反馈、拉取请求和捐赠支持。
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本文介绍如何将一本书(《白鲸》)转换为显示在88×31像素微型按钮上的动画GIF。由于标准字体至少需要10像素高度,作者使用TomThumb这种6×4像素字体,每帧可显示五行、每行22个字符。
工作流程:获取书籍的纯文本副本,然后使用POSIX工具进行格式化——用`tr`将换行折叠为空格,用`fold -s -w 22`将行宽限制为22字符,用`sed`清理非ASCII字符并在章节间添加间距。随后ImageMagick的`convert`从标准输入将每行渲染为一帧,生成GIF;随后的裁剪去除强制的底部边距并设置每帧6秒的延迟。
一个可选的Python脚本通过添加前导空格使每行居中。作者指出完整书籍的GIF大小为4.2 MB,播放时长超过19小时。该项目证明,即使长篇文本也能在small-web 88×31按钮的限制内实现动画。