AWS 首席技术专家离职后加盟 MongoDB；Docker hub 发生中断；MLSQL 正式更名 Byzer，打造新一代开源语言生态 | 开源日报
整理 | 宋彤彤
责编 | 屠敏
开源吞噬世界的趋势下，借助开源软件，基于开源协议，任何人都可以得到项目的源代码，加以学习、修改，甚至是重新分发。关注「开源日报」，一文速览国内外今日的开源大事件吧！
一分钟速览新闻点！
- 海外用户举报 TikTok 违反 GPL 开源协议
- AWS 首席技术专家 Rick Houlihan 已离职，将前往 MongoDB 工作
- MLSQL 正式更名 Byzer ，打造新一代开源语言生态
- Docker hub 全面服务中断，现已解决
- 用于 Linux 内核网络的 AVX 优化 SM3 哈希提高了 38%
- Vulkan 1.2.203 发布，包含许多文档更新和新扩展
- helloSystem 0.7 发布：桌面 BSD 操作系统进行了重大改进
- OpenBLAS 0.3.19 与 Alder Lake 和 Sapphire Rapids 检测一起发布
- 开源库 Albumentations 诞生，用于图像增强
开源大新闻
海外用户举报 TikTok 违反 GPL 开源协议
12 月 20 日，据外媒 Protocol 报道称，TikTok（抖音国际版）最新的视频制作工具违反了开源许可。根据上周首次出现在 Twitter 上的指控，该公司上周推出的新 Live Studio Windows 应用程序使用了来自 Open Broadcaster Software 项目中 OBS Studio 应用程序和其他开源项目的代码，而没有遵守相应的许可协议。Open Broadcaster Software 业务开发经理 Ben Torell 声称已发现了这些违规行为的“明确证据”。
Torell 表示，该项目已经联系了 TikTok，但尚未得到回应。同时他还在推特上表示，Open Broadcaster Software 正在寻求避免法律方面的协助，“我们承诺真诚地处理违反 GPL 的行为，就 TikTok/Bytedance 而言，只要他们遵守许可，我们很乐意与他们建立友好的工作关系”。截止目前，TikTok 暂未回复。（Protocol）
AWS 首席技术专家 Rick Houlihan 已离职，将前往 MongoDB 工作
12 月 21 日，AWS 首席技术专家 Rick Houlihan 在 Twitter 上发文表示，他已离开 AWS，同时前往 MongoDB 工作。同时他将在 MongoDB 建立 JSON 值和列表属性索引、全文和地理索引、聚合查询、复合索引等。同时小编也观察到在领英上，Rick 资料上的工作经历已经做了修改，2016 年 12 月 —— 2021 年 12 月共 5 年 1 个月在 AWS 工作，而从 2021 年 12 月至今在 MongoDB 工作。
MLSQL 正式更名 Byzer ，打造新一代开源语言生态
12 月 21 日，开源项目 MLSQL 宣布正式更名为 Byzer。Byzer 表示将秉持 MLSQL 低成本落地“Data + AI”的技术初衷，融合更加开放且多元的语言及产品能力，打造更加完善的新一代开源语言生态。与此同时，全新的 Byzer 开源社区正式成立，社区官网（https://www.byzer.org) 也已同步上线。据悉，Byzer 是一门结合了声明式编程和命令式编程的混合编程语言，其低代码且类 SQL 的编程逻辑配合内置算法及插件的加持，能帮助数据工作者们高效打通数据链路，完成数据的清洗转换，并快速地进行机器学习相关的训练及预测。
Docker hub 全面服务中断，现已解决
太平洋标准时间 2021 年 12 月 20 日，Docker hub 中心注册表拉取失败、不能创建新的构建，全面服务中断。官方团队在确定 Docker Hub Registry （中心注册表）中的拉取问题后，开始修复并推送修复程序。在一个半小时后 Docker Hub Registry 的身份验证已恢复，系统稳定；同时服务中断还有一个 Docker Hub 自动化构建的组件问题，导致不能创建新的构建。在调查修复中，无法为 Bitbucket 外部存储库源创建新的 Docker 自动化配置。在十多个小时的检查、修复及监控中，该问题也已都得到解决。
用于 Linux 内核网络的 AVX 优化 SM3 哈希提高了 38%
据外媒报道，一位阿里巴巴工程师提议在 Linux 内核中建立一个独立的 SM3 加密库，并针对 x86_64 AVX 使用进行优化，该加密算法的性能提升高达 38%。SM3 是另一个用于数字签名和其他类似于 SHA256 的用例的中国散列函数标准，也是中国商业密码套件的一部分。自 2017 年以来，Linux 内核中就有 SM3 散列代码，并且在 Arm 的 TrustZone CryptoCell“CCREE”驱动程序中提供支持。虽然 SM3 在 Linux 内核中的使用受到限制，但阿里巴巴一直在努力改进实现并引入 AVX 优化的实现，以在现代 Intel 和 AMD 处理器上实现更快的性能。（Phoronix）
开源软件专区
Vulkan 1.2.203 发布，包含许多文档更新和新扩展
Vulkan 1.2.203 对规范文档进行了许多修复/更新，引入了三个新扩展。作为对 Vulkan API 的又一个为期两周的更新，Vulkan 1.2.203 确实附带了大量修复/说明——11 个源于内部问题的更改和另外 5 个公共 GitHub 问题。还引入了三个新扩展：
- VK_GOOGLE_surfaceless_query- Google 主导的 surfaceless_query 扩展允许将空句柄作为表面参数传递给vkGetPhysicalDeviceSurfaceFormatsKHR / vkGetPhysicalDeviceSurfacePresentModesKHR 和相关函数，以接受空句柄作为表面格式。这适用于查询结果与表面无关并且单个表示引擎是隐式目标的平台;
- VK_NV_linear_color_attachment - 当渲染通道中的所有颜色附件具有相同的 VK_IMAGE_TILING_LINEAR 平铺时，这个最新的 NVIDIA 扩展允许使用 VK_IMAGE_TILING_LINEAR 作为颜色附件；
- VK_QCOM_fragment_density_map_offset- 此 Qualcomm led 扩展允许应用程序指定片段密度图附件的偏移量，而无需重新生成片段密度图。
helloSystem 0.7 发布：桌面 BSD 操作系统进行了重大改进
helloSystem 0.7 作为基于 BSD 的桌面操作系统的“领先者”，其操作系统的灵感来自 Apple macOS，但由 FreeBSD 提供支持。helloSystem 项目一直在朝着其目标取得良好进展，而 v0.7 版本将于 2021 年结束。在 helloSystem 0.7 中，他们已经转变为基于 FreeBSD 13-RELEASE 而不是 FreeBSD 12。仅此一项就是为该桌面平台提供更好的硬件支持和功能的重大改进。
除了转移到 FreeBSD 13.0 之外，helloSystem 还拥有一个全新设计的实时系统，以缩短启动时间（启动速度提高 3 倍）、更小的 ISO、不再使用初始 ramdisk 以及其他改进。helloSystem 0.7 版本还初步支持 exFAT 文件系统，通过提供 NVIDIA 传统驱动程序也提高了与旧 NVIDIA GPU 的兼容性，还通过“更友好的启动体验”改进了桌面方面的功能，除了默认的 Falkon 浏览器、键盘快捷键改进和其他改进之外，Chromium / Firefox / Thunderbird 现在都是受支持的浏览器选择。
具体详情见：https://github.com/helloSystem/ISO/releases/tag/r0.7.0
OpenBLAS 0.3.19 与 Alder Lake 和 Sapphire Rapids 检测一起发布
OpenBLAS 作为流行的开源 BLAS（基本线性代数子程序）库于周日发布了最新版本。OpenBLAS 0.3.19 是新版本，它为最近发布的英特尔 Alder Lake 台式机处理器带来了 CPU ID 检测，同时也支持即将推出的至强可扩展“Sapphire Rapids”，以及更多：
- 针对 Alder Lake 和 Sapphire Rapids 的英特尔 CPU 检测，在 Sapphire Rapids 前端还有一个优化的 SB-GEMM 内核；
- 在 x86_64 上构建的动态架构将在遇到未知 CPU 时，回退到具有最相似功能的 CPU，而不是默认使用 Intel Prescott 功能；
- 在大端模式下支持 IBM POWER10。现在 OpenBLAS 还可以使用其 CMake 构建系统支持为 POWER 构建；
- 富士通 A64FX Arm 服务器的基本支持和检测； 修复了 Apple M1 CPU ID 检测，提供更好的 Apple Silicon 硬件性能；
- 其他各种修复等。
开源工具推荐
开源库 Albumentations 诞生，用于图像增强
12 月 15 日，一位物理学博士、拥有 Kaggle “大师”头衔的 Vladimir Iglovikov 在 Ternaus Blog 上介绍了开源库 Albumentations 的诞生。据悉，Albumentations 是一个用于图像增强的 Python 库。它广泛用于深度学习任务，尤其是 PyTorch。关于图像增强，Albumentations 团队使用了开源库 ImgAug，其有很多强大的转换，但没有针对快速执行进行优化。
早在 2019 年 8 月，一位亚马逊的软件开发经理 Mikhail Druzhinin，在他的偶然发现中找到了 ImgAug 的问题 ，同时创建了一个拉取请求；他想创建自定义转换，但 ImgAug 架构的限制使其难以添加，于是他开始自己编写增强 pipeline。从那时起 Albumentations 便开始逐渐“浮出水面”。
更多详情见：https://ternaus.blog/story/2021/12/15/Albumentations.html
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