错误:无法满足请求。请求被阻止。我们目前无法连接到此应用程序或网站的服务器。可能流量过多或配置错误。稍后重试,或联系应用程序或网站所有者。如果您通过 CloudFront 向客户提供内容,可以在 CloudFront 文档中找到故障排除步骤,以帮助防止此错误。由 cloudfront (CloudFront) 生成。请求 ID:TLATyvG22w548iFUE-qD7fXsKY_qyXuKgAGFDeB5xTeuQPb0N6gnCA==
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## 澳大利亚的第一批绵羊:脂肪尾绵羊
第一批绵羊于1788年随第一舰队抵达澳大利亚,约有29只,由阿瑟·菲利普船长在开普敦购买。这些并非如今常见的毛茸绵羊,而是来自中亚的开普脂肪尾绵羊。它们主要用于肉类生产,以其异常巨大的脂肪尾巴而闻名——这是南部非洲的一种美食,有时重量可达80磅!
这些绵羊在体型上与欧洲品种不同,前腿较长以支撑沉重的尾巴,步态蹒跚。虽然尾巴上的脂肪备受珍视,但这些绵羊的羊毛质量较差。因此,它们逐渐被殖民者进口的欧洲品种所取代,并最终与欧洲品种杂交,创造出如今的澳大利亚牲畜。
尽管在很大程度上被遗忘,但脂肪尾绵羊代表了澳大利亚农业历史中一个有趣的部分,标志着该国绵羊业的开端,与今天主宰景观的品种形成了鲜明对比。
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肯尼亚高等法院宣布2012年种子法的部分条款违宪,这是粮食安全和农民权利的重大胜利。该法律之前将农民分享和销售本土种子定为犯罪,处罚包括监禁和巨额罚款。 这项裁决是由15名小农户提起的诉讼促成的,它使允许政府突袭社区种子库的条款无效。支持者认为该法律偏袒有执照的公司,并威胁了对保护适应气候、本地化的种子至关重要的传统耕作方式。 这一决定肯定了社区种子库与国家种子库同等重要的地位,确保农民能够获得多样化、抗旱的品种。绿色和平组织非洲等食品倡导者庆祝这项裁决,认为这是对公司控制食品体系的打击,也是对可持续未来至关重要的文化实践的重申。此案源于对假冒种子影响肯尼亚主要雨养农业部门的担忧。
## 使用 `git rebase --onto` 掌握堆叠式 Pull Request 使用依赖特性(堆叠的 diff/PR)可以提供更小、更易于审查的代码变更,但保持分支同步可能具有挑战性。`git rebase --onto` 是干净管理此工作流程的关键。 与简单地重放提交(如常规 `git rebase`)不同,`git rebase --onto <new-base> <old-base> <branch>` 会选择性地将 `<branch>` 上 *在* `<old-base>` 之后的提交移动到 `<new-base>` 上。 这避免了引入早期依赖项中不需要的提交。 **流程:** 1. **建立标记:** 在分支时(例如,从 `feature-1` 分支 `feature-2`),创建一个标记分支 (`feature-2-base`),指向原始 `feature-1` 提交。 2. **同步:** 当 `main` 或依赖项 (`feature-1`) 更新时,首先将依赖项 rebase 到新的 `main` 上。 然后,使用 `git rebase --onto <updated-dependency> <marker-branch> <your-branch>` 将你的分支 rebase。 *至关重要的是,更新标记分支以指向新的依赖项提交。* 3. **清理:** 在依赖项合并后,使用交互式 rebase (`git rebase -i main`) 从你的分支历史记录中删除其提交。 这种方法需要强制推送 (`git push --force-with-lease`) 以及在更新标记分支方面的纪律。 虽然比单个分支更复杂,但它能为大型特性提供更干净的历史记录和更快的审查。
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## AI偏见:日益增长的担忧 大量案例表明,人工智能系统在各种应用中存在显著的偏见。早期的面部识别软件,如谷歌的皮肤病学应用程序和亚马逊的Rekognition,在识别深色皮肤人种时表现不佳,经常出现误判——有时甚至错误地标记身份。这种偏见不仅限于身份识别;AI图像生成工具表现出性别歧视倾向,不成比例地将女性性化,算法甚至会改变巴拉克·奥巴马的图像使其看起来更白皙。 问题不仅限于视觉方面。微软的Tay聊天机器人迅速采用了种族主义语言,而大型语言模型在伦理推理方面也表现出令人不安的偏见。用于招聘、贷款申请甚至刑事司法(COMPAS、PredPol)的人工智能显示出歧视性模式,可能加剧现有的不平等。 此外,人工智能正被用于边境控制(iBorderCtrl、ATLAS)和预测潜在威胁等敏感领域,引发了对种族Profiling和迫害少数群体的担忧,如中国对维吾尔族进行追踪以及歧视性的荷兰SyRI系统。这些案例凸显了在人工智能开发中,需要多样化的数据集、严格的测试和伦理考量,以防止延续和放大社会偏见。
## Gzip 压缩:意想不到的影响
作者最初对压缩持怀疑态度,但在为 Hatchet(一个分布式队列平台)实施 Gzip 压缩后,观点发生了转变。目标是通过 gRPC 减少服务器(Go)和客户端(Go、TypeScript、Python)之间传输的字节数,从而降低网络 IO 成本。
Gzip 的工作原理是识别并删除冗余数据(LZ77),然后用更短的字节表示常见的数据模式(霍夫曼编码)。测试结果显示出显著的效果:**所有 SDK 的数据传输量减少了 95-99%**。 这意味着显著的成本节约,特别是对于 Hatchet 典型的较大 JSON 有效负载而言。
然而,压缩并非免费。它为编码和解码都引入了 CPU 开销。集成测试表明,由于 CPU 使用率增加,出现了间歇性的性能下降。这凸显了一个关键的权衡:**压缩用 CPU 周期换取减少的网络带宽。**
最终,对于 Hatchet 来说,降低网络成本的好处超过了 CPU 的影响。这段经历强调了经常被忽视的互联网基础设施的力量,以及理解在实施此类技术时需要权衡的重要性。
像Zendesk一样,创新是Cloudflare的DNA——它反映了我们简洁优美的开发理念,以及连接云,这是一种强大但易于实施的端到端解决方案,可以完成所有繁重的工作,因此我们无需承担。南国,Zendesk工程高级副总裁。
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