Safari 被宣传为比 Chrome 更快、更省电、更保护隐私。Apple 表示,Mac 上的 Safari 加载常访问网站的速度最高可快 35%,每次充电可多提供最多五小时的视频流媒体播放。它默认阻止第三方 Cookie,使用智能防跟踪,警告可疑网站,将页面隔离在独立进程中,并尽可能升级到 HTTPS。Safari 使用触控 ID 或面容 ID 安全存储和自动填充密码,并在密码泄露时提醒用户。它通过 iCloud 在 Apple 设备之间同步标签页、历史记录、书签等。从 Chrome 切换很容易:在 Mac 或 iPhone 上导入书签和密码。Safari 适用于 macOS、iOS 和 iPadOS;Windows 用户可通过 iCloud 扩展同步书签。它支持翻译、扩展、Google Workspace、阅读列表和 Apple Pay。可通过 Apple 支持获得帮助。
在一篇关于 LLM 与编程语言设计的文章中,作者认为人类和语言设计仍然重要。智能体开发有三大支柱:设计、构建、优化。Rust 很合适:它提供强大的默认性能、可调参数,以及充当护栏的类型系统,帮助智能体产出“只要能编译,就能正常工作”的代码。智能体也擅长对现有代码进行性能剖析和优化。但类型和测试还不够;Verus 和 Kani 等证明工具可以验证更丰富的性质,尤其是对 unsafe 代码。作者提出一个北极星目标:证明所有 unsafe Rust 代码都是健全的。设计仍是未解决的问题,需要更好的接口/实现分离和高级建模语言。总体而言,Rust 应加倍投入表达力、可扩展性和可靠性,同时调整权衡,以适应智能体编写更多代码、人类专注于理解和设计的未来。
这篇文章讲述了将一个股票分析代码库从 InnoDB OLTP 数据库迁移到 Iceberg 湖仓的过程。V1 将所有列存储在一起,使用大量索引/分区,并把指标集中在 FinancialData 上,导致必须进行连接和宽读。后来添加 StockDate 需要在定时事件下执行缓慢的存储过程更新。V2 在 MinIO 上使用 Iceberg/Parquet,结合 Spark 和 Polaris catalog,按 bucket(symbol) 分区。这实现了列裁剪和三级统计信息裁剪:Parquet 行组、manifest 和 manifest list,以及跨分区版本的 split 规划。写入使用 MERGE:匹配的行会被重写为新的不可变文件,创建新的 manifest/manifest list/元数据,并由 Polaris 原子地切换表指针。并发写入者会重试;读取者使用稳定快照,类似 MVCC,因此读取不会阻塞。结果是:分析查询只读取所需的列,数据摄取变得可控,湖仓与许多列式数仓相似。花了几个月才理解,但实现了核心的 OLAP 优化。