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更新于 2026 年 10 月 9 日 20:47 EDT 数据中心硬件初创公司 Oxide Computer Inc. 今日宣布已筹集 4.45 亿美元资金。 回归投资方 Eclipse Capital 领投了此轮 D 轮融资。参与投资的还有 AMD Ventures、Riot Ventures、Jane Street、Atreides Management 和 USIT，其中 USIT 曾领投 Oxide 在二月份完成的 2 亿美元融资。 Oxide 销售的数据中心机架将计算、存储和网络设备整合在一个预集成包中。它包含 24 个称为 sled 的硬件模块。每个 sled 搭载一颗来自 Advanced Micro Devices Inc. 的最多 144 核中央处理器。

投资 数据中心选址 数据中心建设 商业 新闻 Firmus 和 PLDT 本周撤回数据中心 IPO，同时多国政府暂停开发，成为亚洲数据中心热潮面临的最新障碍。 亚太地区繁忙的数据中心部署遭遇了一系列减速带。迄今为止最引人注目的是澳大利亚公司 Firmus 周五计划中的 71 亿澳元（49.7 亿美元）IPO 告吹，该 IPO 原本预计将成为自 1997 年 Telstra IPO 以来澳大利亚证券交易所最大规模的上市。 据《金融时报》报道，Firmus 是一家 neocloud 公司，其股东包括 Blackstone、Jane Street 和 Nvidia。该公司周五撤回了在澳大利亚证券交易所的上市申请，并表示将寻求通过私募融资最多 30 亿美元。

博客热门文章关于 主题 AI 职业建议 计算机视觉 数据工程 数据科学 语言模型 机器学习 MLOps NLP 编程 Python SQL 数据集 活动 资源 速查表 推荐 技术简报 广告 AI科学家Francois Chollet提出了一个更好的框架来衡量AI系统的智能。 这是讨论Keras创造者Francois Chollet最近发表的一篇论文的文章的第二部分，该论文提出了一种评估人工智能（AI）系统智能的新方法。《论智能的测量》挑战了一些传统方法，这些方法将智能等同于执行原子任务的能力，并概述了一个使用定量和可比较方法定义智能的框架。在本文的第一部分中，我们讨论了Charles Darwin和Alan Turing开创的智能哲学定义，以及深度学习模型中经常被用作最明显智能衡量标准的泛化概念。

发布于10月10日 • 最初发表于 blog.ibramedia.biz.id 关于最佳系统开发编程语言的争论仍在继续。Rust 和 C++ 是主要候选者，两者都提供了必要的底层能力，但在安全和性能方面有着不同的理念。 Rust 的主要吸引力：无需垃圾回收器（GC）即可保证内存安全。这减少了困扰 C++ 的常见 bug 的潜在风险。 Rust 引入了所有权（ownership）和借用（borrowing）模型。编译器在编译时验证内存安全，在不牺牲性能的情况下防止数据竞争和空指针解引用。这种方法不同于 C++ 的手动内存管理。 C++ 采用手动内存管理，容易受到缓冲区溢出、释放后使用和内存泄漏的影响。这些漏洞是安全利用的来源。在为安全关键项目选择语言时，理解这些差异至关重要。

AI 智能体可以在一次迭代中进行大量 UI 更改。AI 智能体编辑文件，可能运行一次构建，然后报告成功。每次更改都可能需要完整的重新构建和重新启动，否则开发者就无法检查。Qt 的 QML Live Preview MCP 工具以较低的 token 开销让自主 AI 智能体的工作对开发者透明：它运行应用并热重载更改的 QML 文件，无需重新构建，也无需重新启动。 Qt 6.12 已经附带 qmlpreview 可执行文件，但直接从智能体框架中使用它比看起来更难。

随着“净零排放”这个热词在人们口中频频出现——尤其是在经历了有记录以来最炎热、最干燥的夏天之后——分享我们在 Raspberry Pi 的做法显得比以往任何时候都更有意义。作为企业和个人，我们都有责任关爱我们的地球，而在剑桥，我们正努力付诸行动，而不仅仅是空谈。 在 Raspberry Pi Ltd，我们力求成为改造房产组合的先锋，确保我们在保持高效运营并支持增长的同时，利用技术让我们不再为碳排放问题推波助澜。自 2025 年我们发布上一篇博客文章、提出实现净零排放的四项愿景以来，我们一直在努力执行该计划。那么，这里简要更新一下进展、我们今年的目标，以及我希望能在下一篇文章中汇报的内容。 引入太阳能光伏发电并减少我们的电力消耗 引入并鼓励员工使用电动汽车出行 停止使用天然气 降低我们的电力基础负载

博客 / 用户故事 以 Markdown 查看 在 Markdown 中打开此页面 在 ChatGPT 中打开 询问有关此页面的问题 在 Claude 中打开 询问有关此页面的问题 在 v0 中打开 询问有关此页面的问题 iSAM 的期权团队在 ClickHouse Cloud 上运行其市场数据研究平台，为研究人员提供对完整期权历史数据的快速、交互式访问，以进行假设检验。 从 Postgres 迁移到 ClickHouse 后，团队的压缩率相比之前的基础设施提升了 35-50 倍，单核摄取速度从每秒 8,000 行提升到 800,000 行。 ClickHouse 的列式存储和向量化执行使查询速度足以按需运行，让团队得以放弃预计算的汇总表和物化视图，并消除了一层管道复杂性。

“AI分析规避”概括了恶意软件作者正在开发的真实世界技术，旨在阻碍或击败任何层次的自动化AI分析。 这种技术添加成本低廉，但效果不稳定——最佳技术仅在约35%的测试运行中将结果导向对攻击者有利的方向。此外，它必须始终为明文，因此始终可被检测。 操作者假设AI工具存在于分析流程中并没有错，但答案不是移除它们；而是构建它们，使样本内的文本始终被视为证据，而非指令。 正如攻击者利用AI为其工具包添加新能力一样，他们也在有意识地试图规避防御者施加于他们的新型AI能力。在Cisco Talos与CAIRN的发现中，我们将这类恶意软件归类为“A3：AI分析规避”——即嵌入自然语言指令以影响自动化分析的恶意软件。遵循CAIRN的理念，我们将这种嵌入语言视为一种信号，并主动寻找它以跟踪和衡量对手在这一方向上的技术进展。

Sophia Alfred、Lai Yi Ohlsen 和 Nuno Pereira Radar 由 Cloudflare 的全球网络驱动，提供对全球互联网趋势的实时视图。我们支持 Cloudflare 的使命，即通过让网络数据对每个人都可见、清晰且可操作，帮助构建更好的互联网。自 2020 年推出以来，Radar 已在具有技术背景的专家用户中找到了天然受众，例如网络运营商和学术研究人员，他们依赖 Radar 数据来观察行业趋势和全球事件。 但 Radar 也有潜力成为记者、人权倡导者、政策制定者和普通用户更常规的自助资源。让 Radar 触达更广泛的受众是我们愿景的核心部分，因此我们知道是时候重新评估用户体验了：我们如何在保留当前深度和严谨性的同时，让 Radar 对更广泛的受众更易接近？

借助 GPT‑5.6、GPT‑6 Astra 和 GPT‑Image‑2.5，Pollo AI 帮助创作者将大胆的想法转化为精细的图像和电影级视频广告。 Pollo AI ⁠（在新窗口中打开）的创立初衷是让人们无需制作专业知识，就能将自己的创意想法转化为成品图像和视频。即便有了生成式 AI，创作者和营销人员仍可能难以驾驭不同的工具，并在多个模型之间做出选择以获得理想结果。有些人甚至可能因沮丧而放弃项目。 “我们想为视频做 Canva 为设计所做的事。我们想让它足够简单，让更多人真正用得上，而不只是那些已经懂行的人，”Pollo AI 创始人兼 CEO Bill Zhu 解释道。如今，Pollo AI 服务超过 2600 万用户，他们使用该平台创作视频、广告和视觉内容。

博客 热门文章 关于 主题 AI 职业建议 计算机视觉 数据工程 数据科学 语言模型 机器学习 MLOps NLP 编程 Python SQL 数据集 活动 资源 速查表 推荐 技术简报 广告 如果你正在将数据集划分为训练数据和测试数据，有一些事项需要牢记。本文讨论了 3 个最佳实践，并演示了如何在 Python 中实现这些特定的注意事项。 假设你有一个庞大的数据集，需要将其划分为训练数据和测试数据。也许你正在为监督式机器学习做这件事，也许你正在使用 Python 来完成。 本文讨论了划分数据集时需要考虑的三个特定事项、处理这些注意事项的方式，以及如何使用 Python 实际实现这些注意事项。

在开发者构建之前，先在 Live Preview 中点击、拖拽并调整你的设计。将相同的工作流交付到旗舰触摸屏和微控制器上。并让你绘制的更多内容以原生 QML 形式返回。 你的设计在到达产品时，应当与你精心打造的样子完全一致，减少来回沟通，把更多时间留给真正重要的体验。这正是 Figma to Qt 的用途。它是一个内置于 Figma 的助手，帮助你在不离开画布的情况下设计 Qt 应用程序。全新的 1.1 版本更进一步。 此版本将 Live Preview 变成一个可以真正测试和把玩作品的地方，把 Figma to Qt 带到微控制器项目，并在设计内容上给予你更多自由。结果很简单：你在 Figma 中设计的更多内容，能够以你想象的方式到达设备。

关于 治理 政策 功能矩阵 捐赠 历史 赞助商 贡献 财务 服务器 最新消息 即将举行的活动 过往活动 新闻 许可证 IVM 开发组很高兴地宣布 pg_ivm 1.16 发布。 自 v1.15 版本以来的变更包括： 添加对 PostgreSQL（开源关系型数据库） 19 的支持（Devrim Gündüz） 修复在同一事务中维护并删除 IMMV 时发生的段错误（Yugo Nagata） 修复没有默认相等运算符的表的 IVM 维护（Yugo Nagata）当基表包含没有默认相等运算符的类型时，即使视图定义未引用该列，在更新表时视图维护也会失败。 修复 OID 超过 INT_MAX 时的 OID 处理（Artur Aleksander Kanošin）当全局 OID 计数器超过 INT_MAX 时，视图维护失败。

在 AWS 上构建多区域架构时，一个早期就会出现的问题是：“每个 AWS 区域中有哪些服务可用？”答案会影响架构决策，从扩展到哪些 AWS 区域，到如何设计韧性。对于需要应对数据驻留要求和合规报告的团队来说，答错会带来实际后果：部署失败、合规缺口和发布延迟。 AWS 发布区域可用性数据，涵盖所有 AWS 区域中的服务、功能、API（应用程序编程接口） 和 AWS CloudFormation 资源类型。您可以在 AWS Capabilities by Region 页面上浏览这些数据，通过 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 访问以进行管道集成，或使用 AWS Knowledge MCP server 查询。这些选项非常适合探索和自动化。

博客首页 > 一块 Arduino® UNO™ Q 让这台复古终端无需互联网即可回答问题 当 AI 能够与真实世界交互时，你能构建什么？ UNO Q 围绕双脑架构设计，旨在将高性能计算与实时硬件控制集成到单块开发板上。MPU 侧的 Linux 环境旨在让开发者安装和运行熟悉的开源软件——与他们在服务器或任何主流 SBC 上使用的相同工具。与此同时，STM32H5 微控制器在 Zephyr RTOS 上运行专用的 Arduino Core，以确定性精度处理传感器、执行器和时间关键型 I/O。两者结合，使 UNO Q 超越了各部分之和。 一组具体示例：你今天就可以在 UNO Q 上安装的真实软件平台、每个平台能实现什么，以及为什么将微控制器置于同一系统中会改变可能性。

已投资 VMware Cloud Foundation (VCF) 的企业希望将其 Oracle 数据库迁移到 AWS，而无需重新架构应用程序或重新培训运维团队。Amazon Elastic VMware Service (Amazon EVS) 上的 Oracle 可以利用亚毫秒级存储延迟、基于快照的备份、跨区域灾难恢复 (DR) 以及独立的存储扩展，同时保留现有的 VMware 运维工作流。 在本文中，我们将向您展示如何在 Amazon EVS 上结合 Amazon FSx for NetApp ONTAP 架构完整的 Oracle Database 环境。您将了解存储、计算、网络和灾难恢复层如何协同工作，以提供高可用性、跨区域 DR 和亚毫秒级存储延迟，同时保持您熟悉的 VMware 运维工具。

大多数边缘 AI/ML 工作负载适合在 CPU 上运行，但对于 CPU 无法承载的少数工作负载，加速器非常重要。Raspberry Pi 用户有多种加速选择，包括我们自己的 AI HAT+ 和 HAT+ 2，以及来自更广泛 Raspberry Pi 生态系统的产品。在这里，我们的朋友 Sixfab 和 DEEPX 讨论了如何使用 Sixfab AI HAT+ 在 Raspberry Pi 5 上运行视觉和紧凑型语言 AI，以及三瓦 NPU 在边缘可以实现什么。 Raspberry Pi 让数百万工程师、学生和创客都能进行 AI 开发。下一步是从演示中只运行一次的模型，转向持续观察、理解和响应的智能系统——而不依赖持续的云连接。

发布于 2026 年 10 月 3 日，作者 Nolan Lawson，分类：Web、软件工程。 多年来，Web 标准、性能和可访问性的倡导者们一直在恳求 Web 开发者“使用平台”。我自己也常常是这些倡导者之一。 论点很简单：既然浏览器能替你完成，为什么还要用 JavaScript 自己构建呢？无论你构建什么，它的性能和可用性都可能不如浏览器开箱即用的方案。 不过，我认为站在另一方的角度思考是值得的，哪怕只是为了理解那些“平台怀疑论”开发者的出发点。如果“使用平台”如此显而易见，那为什么还有那么多人似乎需要被说服呢？ 最显而易见的原因是历史性的：在很长一段时间里，浏览器一直在追赶其上的生态系统。

我非常感激能在像 GitHub 这样的地方工作，这里真正重视无障碍性。 但是，从整个行业来看，我觉得历史上我们对无障碍性的关注和投入并没有那么多。据我所知，无数开发者都问过这个问题：“我怎么才能让我的老板像我一样关心无障碍工作？”这是一件重要的事情，在我看来是理所当然的，我在这篇文章中不会为无障碍性辩护。 现在，无障碍性比以往任何时候都更像是一等公民，我认为这有几个原因。 首先，借助 AI 工具，以“正确”且无障碍的方式实现各种功能比以往任何时候都更容易。你可以告诉你的智能体要符合 WCAG 标准（或者你们团队使用的任何工具），它就能帮助你比以往更快地完成。这真的很棒！ 其次，而且更有趣的是，很多人正在让自己的应用变得无障碍，因为如果人类无法浏览一个网站，智能体可能也无法浏览。

在 Rust 1.100.0 中，32 位 Windows 目标将发生以下变化： i686-pc-windows-msvc 带宿主工具的 Tier 1 目标将降级为不带宿主工具的 Tier 1。 i686-pc-windows-gnu 带宿主工具的 Tier 2 目标将降级为不带宿主工具的 Tier 2。 标准库的构建仍将继续分发，但编译器等宿主工具将不再可用。作为 Tier 1 目标的 i686-pc-windows-msvc 仍会经过 CI 测试。 从现在起，要构建 32 位 Windows 二进制文件，需要从仍受支持的宿主工具链（例如 64 位 Windows 工具链）进行交叉编译。