CSDN开发者周刊:只为传递“有趣/有用”的开发者内容!
0、分布式文件系统 JuiceFS 开源
1 月 11 日, Juicedata 果汁数据科技官宣,经过 4 年持续迭代和累计几千万小时线上考验的 JuiceFS 开源了!
JuiceFS 是为海量数据设计的分布式文件系统,使用对象存储来做数据持久化,避免重复造轮子,还能大大降低工程复杂度,让我们专注解决元数据和访问协议部分的难题。
之所以选择开源,他们发现闭源的基础软件会限制使用者对它的深度理解,不利于它服务更多的人,依靠 SaaS 产品的收入支撑和开源社区的力量,我们可以让 JuiceFS 帮助更多的人。
1、 研发「健康码演示」APP 作者被抓
据杭州市公安机关查明,解某某(男,41 岁)于 2020 年 4、5 月份擅自研发“健康码演示” APP 并上传至应用市场,严重扰乱了社会秩序。目前解某某已被西湖区公安分局采取刑事强制措施,案件在进一步侦办。
2、Linux 内核开发者讨论删除老旧 CPU 平台
在 Linux 5.10 版本正式成为长期支持(LTS)之后,Linux 内核团队成员正讨论删除一些老旧的 CPU 平台支持。尽管在前期名单中列了一些长期未更新的平台,但从发起者(Arnd Bergmann)的最新的邮件来看,被删除的名单正式给出。
目前确定要移除的平台有:
efm32
picoxcell
prima2
tango
u300
zx
有关该话题的更多讨论,大家可以前往:
https://lore.kernel.org/lkml/CAK8P3a2VW8T+yYUG1pn1yR-5eU4jJXe1+M_ot6DAvfr2KyXCzQ@mail.gmail.com/
https://lore.kernel.org/lkml/CAK8P3a2VW8T+yYUG1pn1yR-5eU4jJXe1+M_ot6DAvfr2KyXCzQ@mail.gmail.com/
3、Flash 未死?国内代理商继续更新 Flash Player
尽管 Adobe 官方早已宣布在 2020 年 12 月 31 日终止支持Flash,但在对于国内用户来说,Flash 并未死亡。Adobe 的国内合作方重橙网络近日发布更新预告,表示 Flash Player 已在 2021 年 1 月12 日发行全新版本,请各位用户留意并及时更新。根据此前官方公布的信息,由于技术支持原因,本次及后续更新版本的 Flash Player 在 Windows 7 以下(不包含 Windows 7)、Linux、Mac 操作系统中不再支持视频格式内容的播放功能,其他原有功能可正常使用。
4、GitHub 程序员考公指南冲上热榜
由 3 位已经进入体制内的前大厂程序员联合献上的公考指南冲上 Github 热榜,Github 已不止于技术。
项目地址:https://github.com/coder2gwy/coder2gwy
0、AI 大神 Jeff Dean 回顾谷歌 2020 技术发展
近日,谷歌 AI 大佬 Jeff Dean 在官博发表了一篇“Google Research: Looking Back at 2020, and Forward to 2021”的年终盘点,回顾谷歌 AI 在 2020 年的发展与成就,同时,也展望未来的发展规划。
文章涵盖的几下几大主题:
新冠病毒与健康
AutoML
机器学习在医学领域的应用
ML 算法与模型
天气、环境和气候变化
算法理论基础
Accessibility
机器感知
ML 在其它领域的应用
机器人技术
负责任的 AI
量子计算
自然语言理解
对开发与研究人员的支持
语言翻译
数据集与数据集搜索
机器学习算法
社区互动研究
强化学习
展望未来
感兴趣的同学可以前往原文查看:https://ai.googleblog.com/2021/01/google- research-looking-back-at-2020.html
1、微软和思科等公司的源代码被公开出售,打包价 100 万美元
微软、思科、SolarWinds 和 FireEye 等公司的产品源代码均被标上了不同的价格等待出售,从 5 万美元到 60 万美元不等,全部打包售卖的价格为 100 万美元,不支持议价。
网络安全公司 Rendition Infosec 的 CEO Jake Williams 认为,目前被出售的数据倾向于有商业价值的数据,而不是从政府机构窃取的情报,这表明发起 SolarWinds 攻击的应该是真实的黑客组织。
2020 年度 ACM Fellow 名单正式公布,共 95 人入选,其中有 13 位华人科学家。
今年入选的 95 位 ACM Fellows,他们的贡献不仅涉及计算领域,还包括算法,网络,计算机体系结构,机器人技术,分布式系统,软件开发,无线系统和网络科学。
ACM 主席 Gabriele Kotsis 表示:“由于今年我们收到了来自世界各地的提名,其总数突破历史记录,因此选出 2020 年 Fellows 是件较为挑战的任务。2020 年 ACM Fellows 在许多计算学科中的表现都很出色。不论是改变整个行业,还是改变我们的生活,这些人的技术都做出了重要贡献。我们希望这些新的 ACM Fellows 将可以继续在各自领域中处于先锋地位。”
13 位华人获奖者
机构:香港中文大学
当选理由:对大规模数据处理算法的贡献
个人介绍:陶宇飞长期从事数据库算法的理论基础研究,是香港中文大学计算机科学与工程系正教授。曾获 SIGMOD 研究重点奖(2018)、PODS 最佳论文奖(2018)、Google 院系研究奖(2016)、SIGMOD 最佳论文奖(2015)、SIGMOD 最佳论文奖 (2013)、香港青年科学家奖(2002),同时还在 2016 年被选为 ACM 杰出科学家称号。
个人主页:https://www.cse.cuhk.edu.hk/~taoyf/
机构:电子科技大学
当选理由:对大型多媒体内容的理解、索引和检索的贡献
个人介绍:申恒涛持续 20 多年在多媒体大数据的分析、理解、索引和搜索等方面深入研究,在国际上率先实现了实时的近重复视频内容搜索系统。现任电子科技大学教授、计算机科学与工程学院院长电子科技大学人工智能研究院执行院长,并且是考拉悠然科技创始人。
个人主页:https://faculty.uestc.edu.cn/shenhengtao/zh_CN/index.htm
机构:浙江大学
当选理由:对无线系统安全和云数据安全的贡献
个人介绍:任奎是数据安全、人工智能安全、物联网安全与认证与隐私保护等领域的国际知名专家。目前担任浙江大学网络空间安全学院院长、计算机科学与技术学院副院长、计算机创新技术研究院执行院长,并曾担任纽约州立大学布法罗分校冠名教授及普适安全与隐私实验室主任。任奎教授还是 IEEE 会士以及 ACM 杰出科学家。
个人主页:https://person.zju.edu.cn/kuiren
机构:浙江大学
当选理由:对计算机图形学的贡献
个人介绍:周昆是浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室主任,教育部长江学者特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者,国际电气电子工程师协会会士(IEEE Fellow)。研究领域为计算机图形学、计算机视觉、人机交互和虚拟现实。在 ACM/IEEE Transactions 上发表论文 80 余篇,论文引用 1 万余次,获得发明专利 50 余项。
个人主页:https://person.zju.edu.cn/kunzhou/
机构:国立台湾大学
当选理由:对算法电子设计自动化的贡献
个人介绍:张耀文是国立台湾大学电机工程学系教授兼院长,于 1993 年美国德克萨斯大学奥斯汀分校获计算机科学系硕士,1996年美国德克萨斯大学奥斯汀分校获计算机科学系博士学位。主要研究领域包括电子设计自动化(重点是物理设计)、模拟电路的设计自动化、FPGA等等,曾获得 IEEE Fellow 和 ACM/IEEE 的 DAC 奖。
个人主页:https://www.ee.ntu.edu.tw/profile1.php?teacher_id=943001&p=3
机构:依图科技
当选理由:对视觉内容理解技术和应用的贡献
个人介绍:颜水成博士曾获 IEEE Fellow、IAPR Fellow,毕业于北京大学,也是伊利诺伊大学(UIUC)的博士后,在新加坡国立大学领导机器学习与计算机视觉实验室。其主要研究领域是计算机视觉,深度学习,与多媒体分析。曾任 360 集团副总裁、首席科学家、人工智能研究院院长,现任依图科技首席技术官。
个人主页:https://www.ece.nus.edu.sg/stfpage/eleyans/
机构:西北工业大学
当选理由:对基于高阶数据的计算和学习的贡献
个人介绍:李学龙,中国科学技术大学毕业,西北工业大学教授。关注高维数据的智能获取、处理和管理,在应用系统中发挥作用。在工程和计算两个领域入选全球高被引科学家。曾获美国科学促进会会士(AAAS Fellow)、国际电气电子工程师协会会士(IEEE Fellow)和欧洲科学院院士(Member of Academia Europaea)。
个人主页:https://teacher.nwpu.edu.cn/2018010290.html
机构:乌普萨拉大学
当选理由:对实时系统的自动分析和验证的贡献
个人介绍:王义,瑞典乌普萨拉大学教授,东北大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师,2015 年 12 月 16 日起任东北大学计算机科学与工程学院院长。主要从事实时系统的模型检测、多处理器调度与分析、多核实时系统、汽车电子、数字医疗等领域的研究,是国际上实时系统及模型检测领域有影响力的计算机科学家与学术带头人之一。为表彰他在实时嵌入式系统的设计和验证方面的杰出贡献以及他组织开发的 UPPAAL 工具对学术界和工业界的深远影响,王义于 2013 年获得计算机形式化验证领域的重要奖项 CAV Award。
个人主页:http://user.it.uu.se/~yi/
机构:圣路易斯华盛顿大学
当选理由:对自适应实时系统,实时虚拟化和无线网络物理系统的贡献
个人介绍:Chenyang Lu,,圣路易斯华盛顿大学计算机科学与工程学院的教授,信息物理系统实验室主任(CPSL),同时也是 ACM Transactions on Sensor Networks 的主编,在 2016 年曾获 IEEE Fellow。
个人主页:https://www.cse.wustl.edu/~lu/
机构:加州大学洛杉矶分校
当选理由:对数据挖掘的基础和实践的贡献
个人介绍:Wei Wang,加州大学洛杉矶分校计算机科学系教授。她的研究领域包括大数据分析,数据挖掘,数据库系统,自然语言处理,生物信息学和计算生物学以及计算医学。她已申请 7 项专利,并在国际期刊和主要同行评审会议上发表专著 1 部,研究论文 200 余篇。
个人主页:http://web.cs.ucla.edu/~weiwang/
机构:杜克大学
当选理由:对非易失性存储技术的贡献
个人介绍:陈怡然拥有清华大学的学士学位和硕士学位。于 2010 年加入匹兹堡大学担任助理教授,于 2014 年晋升为副教授,并担任了百年校友学院院士。重点研究新的内存和存储系统、机器学习和神经形态计算以及移动计算系统。已出版一本书和 350 多个技术出版物,共已获得 93 项美国专利。他是IEEE Fellow,ACM 杰出成员,IEEE CEDA 的杰出讲师。
个人主页:https://ece.duke.edu/faculty/yiran-chen
机构:特拉华大学
当选理由:对生物信息学、计算生物学、知识挖掘和语义数据集成的贡献
个人介绍:吴凯茜(Cathy H. Wu)是 Edward G. Jefferson 主席兼特拉华大学生物信息学与计算生物学中心的教授兼主任,还是蛋白质信息资源(PIR)和东北生物信息学合作指导委员会的主任和乔治敦大学医学中心的兼职教授。
个人主页:https://bioinformatics.udel.edu/people/personnel/cathy_wu/
机构:加州理工学院
当选理由:为互联网拥塞控制和智能电网优化提供理论基础和实际部署
个人介绍:Steven H. Low,加州理工学院计算与数学科学系和电气工程系的教授,同时也是澳大利亚斯威本大学和中国上海交通大学兼职教授,浙江大学客座教授。还是美国总统科学技术顾问委员会(PCAST)网络和信息技术技术顾问组的成员。他以互联网拥塞控制,算法和电力系统优化的理论和数学建模方面的工作而闻名,曾获 2007 年和 1997 年 IEEE 最佳论文奖,并且曾入选 IEEE Fellow。
个人主页:https://ee.caltech.edu/people/slow
3、Intel CEO 换帅,首任 CTO Pat Gelsinger 走马上任!
据 CNBC 报道,英特尔 CEO 司睿博(Bob Swan)将在 2021 年 2 月 15 日卸任,并由 VMware CEO 帕特·基辛格(Pat Gelsinger)作为英特尔新一代首席执行官走马上任。
作为接任者,帕特·基辛格(Pat Gelsinger)也是英特尔的老员工了,其毕业于斯坦福大学,今年 59 岁。帕特·基辛格在从林肯技术学院毕业后,于 18 岁时就加入了英特尔,并是英特尔第一任首席技术官。
在上任之际,帕特·基辛格在致英特尔全体员工一封信中也表示,“我期待着与你们所有人一起,继续塑造科技的未来。英特尔有着深厚的历史,同时从一家 CPU 公司到一家多架构 XPU 公司的转型也非常令人兴奋;作为世界领先的半导体制造商,我们的机遇前所未有。我将于近期分享更多我对英特尔愿景、战略的思考,与此同时,我深知我们要继续加快创新步伐、夯实核心业务,为股东、客户和员工创造价值。”
4、 1.6 万亿参数,谷歌发布超级语言模型 Switch Transformer
近日,Google Brain 团队在预印本发布论文《Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity》,宣布利用万亿级参数进行预训练的稀疏模型 SWITCH TRANSFORMERS 的诞生,该方法可以在控制通信和计算资源的情况下提升训练的稳定性,同等计算资源条件下比 T5-XXL 模型快 4 倍。
来自 Google Brain 的三位科学家 William Fedus、Barret Zoph 以及 Noam Shazeer 使用了 Switch Transformer 模型,简化了 MOE 的路由算法、设计了直观的改进模型,从而实现了通信和计算成本的降低。值得期待的是,这种训练方法修复了不稳定性,并且首次展示了大型稀疏模型在低精度(bfloat 16)格式下进行训练。将模型和 T5 模型进行对比,基于 101 种语言的设置和 C4 语料库(Colossal Clean Crawled Corpus,从网络上抓取的数百 GB 干净英语文本) 训练效果实现了对 T5 模型的超越,甚至是 7 倍速碾压。
5、BeagleV:专门运行 Linux 的 150 美元 RISC-V 电脑
迷你 PC 制造商 Seeed Studios 与 单板制造商 BeagleBoard 合作生产可负担的 RISC-V 系统 BeagleV,BeagleV 是一款售价 150 美元的 RISC-V 计算机,旨在运行在 Linux 系统上。
BeagleV 配备了一个双核 1GHz 主频的 RISC-V CPU VIC7100。除了两个 RISC-V 核心外,VIC7100 还包含了一个用于机器视觉应用的 Tensilica Vision VP6 DSP,一个神经网络引擎,一个单核 NVDLA (Nvidia Deep Learning Accelerator) 引擎。BeagleV 不是第一代通用 RISC-V Linux PC,但其价格是大多数用户可以购买的。它支持 Fedora Linux,未来将支持 Debian Linux 和 FreeRTOS。RISC-V 是基于精简指令集(RISC)原则的一个开源指令集架构,它允许任何人设计、制造和销售 RISC-V 芯片和软件,它吸引了越来越多的企业,其生态系统正在快速扩张。
0、Java 已老矣,生态却依旧
2020 年结束,知名编程语言社区 TIOBE 对于各种编程语言排名情况的总结是:“Python is TIOBE’s Programming Language of 2020”。这无疑是对我自己这个写了 20 年 Java 程序的老码农相当有震撼力的一句话。
曾经自己调侃 Delphi、调侃 Ruby 的样子,和近些年自己被调侃的样子极为相似。
Python 的快速发展、Java 的被赶超、Ruby 的夕阳余晖有其语言自身的因素,也有各大厂商推波助澜的因素,还有其生态圈发展情况等等因素。但笔者认为那些都是表面现象,最大影响因素是由社会对信息化应用、数字化应用的需求所决定的。
一门高级语言是不是有活力,主要是看它能不能低成本解决各行业对各类软件方案进行快速复制的要求。这些成本可以包括人力资源、单位时效、需求匹配度、行业所需的运行效能各个方面。
而作为程序员,特别是生活在当前物质环境下的程序员,我们对于一门语言的选择往往取决于建立在此基础上的下一维度的考量,例如就业机会如何、学习成本如何、薪资水平如何、持续性如何、内卷风险如何甚至还包括行业趋势的押注。就基本盘来看 Java 和 Python 这两门语言在各自擅长的领域表现得都还不错,不过也相互向对方擅长的领域进行试探(这里的 Java 泛指 JVM 系列语言,包括但不限于 Groovy、Scala、Kotlin)。之前 Java 和 C#不也是这样相互试探,互摸过河的吗?
1、舍 bpftrace 而取 systemtap 的代价和思考
ebpf 就像牛皮藓一样,已经遍布在 linux 内核的各个角落,每个调用点都看上去很随意,毫无规划,让人觉得好像自己觉得哪里需要这么一个调用点并不很难…
但实际上如果你真的去尝试在某处加一个 ebpf 调用点时,就会觉得这件事和清除牛皮藓的过程非常类似,修改散落在各个目录的多个文件,还得重新编译,大概率失败,还要重新做一次,很难一次做干净,当你好不容易成功了,会有一种“不过如此”的嗟叹…
我曾将 ebpf 比做扩散的癌细胞,这个比喻没有给人密集恐惧的效果,所以我换成了牛皮癣。该存在 ebpf 调用点的地方一个也没有,没必要 ebpf 的地方到处都是,这些点还在持续增加,迄至 5.11 内核,ebpf 已经有大三十个点了,依然在毫无规划地疯长着…
eBPF 是个创新,但人们明显狂热过度了,ebpf 增加调用点也过于随意,太业务导向了,损坏了内核的内聚性,远远比不上当初 netfilter 的五个 hook 点以及 qdisc 这种经过良好设计的机制。
另外还有一个问题,netfilter 的五个 hook 点上如果部署了 ebpf 点,其实就能解决大部分性能问题,然而直到现在都没有,感觉是社区矫枉过正了,真的彻底把 netfilter 当成了旧时代的象征,把马杀掉的同时,轮子也不要了。
2、Java 微服务 vs Go 微服务,究竟谁更强!?
Java微服务能像Go微服务一样快吗?这是我最近一直在思索地一个问题。
去年8月份的the Oracle Groundbreakers Tour 2020 LATAM大会上,Mark Nelson和Peter Nagy就对此做过一系列基础的的测试用以比较。接下来就给大家介绍下。
以下内容与观点主要源自:https://medium.com/helidon/can-java-microservices-be-as-fast-as-go-5ceb9a45d673
在程序员圈子里,普遍的看法是Java老、慢、无聊 ,而Go是快、新、酷
为了尽可能的进行一个相对公平的测试,他们使用了一个非常简单的微服务,没有外部依赖关系(比如数据库),代码路径非常短(只是操纵字符串),使用了小型的、轻量级的框架(Helidon for Java和Go工具包for Go),试验了不同版本的Java和不同的 JVM。