音乐AI沙盒和Lyria 2是Google DeepMind和Alphabet团队合作开发的项目。 **音乐AI沙盒开发者：** Adam Roberts, Amy Stuart, Ari Troper, Beat Gfeller, Chris Deaner, Chris Reardon, Colin McArdell, DY Kim, Ethan Manilow, Felix Riedel, George Brower, Hema Manickavasagam, Jeff Chang, Jesse Engel, Michael Chang, Moon Park, Pawel Wluka, Reed Enger, Ross Cairns, Sage Stevens, Tom Jenkins, Tom Hume, Yotam Mann, Arathi Sethumadhavan, Brian McWilliams, Cătălina Cangea, Doug Fritz, Drew Jaegle, Eleni Shaw, Jessi Liang, Kazuya Kawakami 和 Veronika Goldberg。 **Lyria 2 开发者：** Asahi Ushio, Beat Gfeller, Brian McWilliams, Kazuya Kawakami, Keyang Xu, Matej Kastelic, Mauro Verzetti, Myriam Hamed Torres, Ondrej Skopek, Pavel Khrushkov, Pen Li, Tobenna Peter Igwe, Zalan Borsos, Adam Roberts, Andrea Agostinelli, Benigno Uria, Carrie Zhang, Chris Deaner, Colin McArdell, Eleni Shaw, Ethan Manilow, Hongliang Fei, Jason Baldridge, Jesse Engel, Li Li, Luyu Wang, Mauricio Zuluaga, Noah Constant, Ruba Haroun, Tayniat Khan, Volodymyr Mnih, Yan Wu 和 Zoe Ashwood。 Aäron van den Oord, Douglas Eck, Eli Collins, Mira Lane, Koray Kavukcuoglu和Demis Hassabis提供了关键指导和支持。 Google DeepMind和Alphabet的众多个人也做出了额外贡献，其中包括由Vivien Lewit领导的YouTube艺术家合作团队。
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可观测性2.0 解决了传统可观测性（依赖于“三大支柱”：指标、日志和追踪）的局限性，它引入了广域事件作为单一事实来源。广域事件是高基数、上下文丰富的记录，包含全面的应用程序状态细节，能够进行追溯性的探索性分析，无需预先聚合或更改代码。这种方法解决了数据孤岛、预聚合权衡和冗余数据等问题。
向可观测性2.0过渡面临诸多挑战，包括缺乏成熟的仪表化框架、高效的数据传输、经济高效的存储、灵活的查询功能以及无缝的工具集成。这种范式需要一个专门的数据库，该数据库针对其存储和分析海量原始事件数据的独特工作负载进行了优化。支持灵活索引、预处理和增量计算的数据库至关重要。
GreptimeDB 是一个为可观测性 2.0 而设计的开源数据库，它提供实时数据摄取和查询功能、内置转换引擎以及可扩展性，并利用云对象存储来提高成本效益。
请提供需要翻译的内容。
本项目利用确定性有限自动机 (DFA) 模拟物理概念，运用计算机科学基础知识，如二进制字符串、树和连接。该过程包括从6位二进制字符串创建DFA，基于字符串索引构建分层树和非树边（例如234+345和456+123），配对字符串以实现动态性，根据0/1模式和能量对字符串排序，并基于深度优先、广度优先和非树边遍历进行解析。
提出了两种DFA变体，分别与不同的物理模型产生共鸣。第一种包括黑洞和白洞，将DFA状态解释为空间的产生、膨胀和物质行为。第二种，被认为更准确，代表一个只有黑洞的宇宙，其状态映射到宇宙大爆炸奇点、黑洞形成、潮汐力和不确定的柯西视界。该模型结合了计算机科学、数学、音乐和语言，以捕捉公认物理模型的本质。
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Swift 容器插件增强了 Swift 包管理器，使其能够构建和发布 Swift 服务器的容器镜像，简化了云部署流程。这简化了将 `Package.swift` 中定义的任何可执行产品打包到容器中的过程。
添加插件后，只需一条命令即可为特定的 Linux 环境构建镜像并将其发布到容器注册表。插件会提示网络权限，以允许将镜像上传到注册表。
此过程涉及构建应用程序，基于依赖项和应用程序代码创建层，然后上传这些层。最终输出是一个容器镜像引用，允许您部署到云平台或使用 `podman` 等工具在本地运行。
该插件需要 Swift 6.0+，可在 macOS 和 Linux 上运行。在 macOS 上，需要使用 Linux SDK（如 Swift 静态 Linux SDK）进行交叉编译。构建镜像不需要容器运行时，但运行镜像需要。提供了一些使用示例来帮助您入门。
符号作为思维工具
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科林·马歇尔评论了杰里米·布拉多克的《火警剧场：九张喜剧专辑讲述的电磁历史》，探讨了火警剧场（Firesign Theatre）的传奇。这个喜剧团体以其多层次、荒诞的专辑作品，捕捉到了20世纪60年代末和70年代初的反文化精神。马歇尔将他们与披头士乐队创新地运用录音棚技术相提并论，指出火警剧场创作了浓厚的音景，讽刺了美国社会和媒体，特别是电视。
作为一名资深粉丝，马歇尔强调了他们作品的深度和复杂性，称之为“媒体考古学”，并认为他们的专辑是信息丰富的“文本”，需要反复“阅读”。他重点介绍了《你如何同时身处两地》（How Can You Be in Two Places at Once）和《别压碎那个矮子，把钳子递给我》（Don't Crush That Dwarf, Hand Me the Pliers）等关键专辑，展示了他们独特的文化评论、超现实幽默和声音实验的融合。马歇尔承认，在数字媒体时代，火警剧场的影响力有所减弱，但他认为他们对文化和喜剧的影响依然意义重大，尤其对那些愿意参与他们复杂的长篇音频拼贴作品的人来说。
号称去中心化替代品X的Bluesky，因应土耳其政府要求审查了72个账户而受到批评，此举引发了关于Bluesky对开放性和去中心化承诺的争论。
虽然官方Bluesky应用程式使用地理标签限制了对这些账户的访问，但Bluesky的架构存在漏洞。基于AT协议的第三方应用程序无需使用这些标签。这意味着用户可以通过使用Skeets或Ouranos等替代应用程序来绕过审查。
然而，这不是完美的解决方案。开发者没有实现地理标签，主要是因为额外的工作量，而不是为了抵制审查。此外，如果这些应用程序普及，政府可能会施压它们遵守审查要求。开发者Aviva Ruben正在创建Deer.social，这是一个替代客户端，允许用户禁用Bluesky的官方审核并使用第三方标签或手动配置其位置，从而进一步规避潜在的审查。虽然审查已出现在Bluesky上，但其去中心化性质提供了潜在的解决方法。
作者指出了一种常见的性能瓶颈：反复检查多个目录中是否存在文件，例如Emacs加载Lisp文件、`bash`在`$PATH`中查找可执行文件以及Python模块发现。这些过程涉及大量的系统调用（`newfstatat`，`openat`），并在路径列表的每个目录中检查多个文件名变体（例如，gzip压缩版本）。虽然Python通过列出目录进行了一些优化，但根本问题依然存在。作者提出了一种更高效的方法：操作系统可以提供一种查询机制，在一个操作中搜索一组目录中的一组文件，而不是进行单独的文件存在性检查。这将减少系统调用和网络往返次数，类似于AS/400库处理文件查找的方式。作者建议使用像Postgres这样的数据库来有效地解决这个问题，并提出了一个问题：操作系统或文件系统是否可以提供类似的内置、优化的文件搜索功能。