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LUPA开源周刊:Android Q改名 IBM宣布开源Power

2019-8-28 21:37| 发布者: joejoe0332| 查看: 1025| 评论: 0|原作者: LUPA开源社区|来自: LUPA开源社区

摘要: Android Q不叫Q,正式命名为Android 10  根据官方博文,谷歌已经公布了 Android Q 的名称,它并不像以前一样,以甜食命名,也不是以任何以字母 Q 开头来命名,而是简单称它为 Android 10。该公司表示,正在改变其 ...


  由于 Chromium 的开源特性,微软的 Edge 浏览器转到 Chromium 之后,一直在向其做贡献。微软最近提出的一项功能建议是:通过减少不必要的媒体缓存来改进用户设备的电池续航,谷歌已采纳并将它应用于 Chromium。


  “目前,媒体内容在获取和播放期间缓存到磁盘,在此过程中保持磁盘处于活跃状态会增加功耗,并且阻止操作系统进入较低功耗模式”,微软开发者 Shawn Pickett 解释说,“

  由于媒体有着较高使用率,额外的电池使用会对电池寿命产生负面影响。此更改将阻止将某些媒体内容缓存到磁盘,以改善用户设备的电池寿命。”微软曾花费了几年时间优化以前版本的 Microsoft Edge 中的电池寿命,结果一目了然,经典的 Edge 的电池续航时间通常优于 Chrome 和其他浏览器。

  新的建议正在作为 Chrome Canary(Chrome 78 的夜间版本)的实验性功能进行测试,不过并没有默认启用,用户需要打开 chrome://flags,并搜索 Turn off caching of streaming media to disk 即可。如果测试顺利,它将在浏览器中默认实现和启用。更多内容,请关注本次专辑……

  源代码托管平台 Bitbucket 宣布将逐步放弃对版本控制系统 Mercurial 的支持。Bitbucket 推出于 2008 年,当时集中式版本控制是比较普遍的,Mercurial 是其中的典型代表。


  但是当前 Git 才是主流,它已经成为了大部分开源项目的首选版本控制工具,开发者可以在各种规模的团队中分布式协作,轻松地完成工作。目前 Bitbucket 同时支持 Mercurial 与 Git。

  Bitbucket 表示,当前其平台正处于增长阶段,在对市场进行了更加深入的评估,以及考虑如何对用户提供更好的支持之后,他们决定从 Bitbucket Cloud 与其 API 中称除 Mercurial 支持,全面转向 Git。

  Mercurial 功能与 repo 将于 2020 年 6 月 1 日正式从 Bitbucket 及其 API 中删除,具体时间线如下:2020 年 2 月 1 日:用户将无法再创建新的 Mercurial repo。2020 年 6 月 1 日:用户将无法在 Bitbucket 或其 API 中使用 Mercurial 功能,并且将删除所有 Mercurial repo。Bitbucket 目前所有的 Mercurial 功能将于 2020 年 5 月 31 日不可用。

  为什么仅关注于 Git?Bitbucket 也给出了解释。DevOps 的采用在过去十年中飙升,用户正在以指数级的速度采用这种新的工作方式。随之改变的是,Bitbucket 从一个版本控制管理工具稳步发展为一个管理整个软件开发生命周期的系统,此外 Bitbucket 还将专注于构建更加深入的集成,以增强自动化和协作。

  同时支持 Mercurial 与 Git 两个版本控制系统意味着分散关注点,对于质量是不可靠的,比如这会加倍分发时间和技术开销。更多相关内容,请关注本次专辑……

  许多开发者使用 Stack Overflow 搜索开发中遇到的问题,有时候需要查询的结果中有通俗的讲解,而且最好还能够带上代码 demo,但是两者同时很完美地满足要求还是比较困难的。


  不过最近 Stack Overflow 官方博客上介绍了一种智能化的技术,或许可以解决这一问题。新技术名叫 CROKAGE(Crowd Knowledge Answer Generator,群众知识答案生成器),它来源于今年早些时候一个计算机科学研究小组发表的一篇论文,CROKAGE 可以将提问作为查询,然后返回相关的、全面的编程解决方案,所谓全面,就是说它不仅有代码片段,还包括简洁的自然语言解释,这样开发者就不用在众多的答案中拼凑出一个解决方案。

  CROKAGE 使用 Stack Overflow 上的数百万个 Q&A 作为训练语料库进行训练,还扩展了自然语言查询(任务描述),包括从 Stack Overflow 中仔细挖掘出来的独特的开源软件库和功能术语。

  对于返回来的候选答案,研究人员组合了四个加权因子进行排序,他们利用传统的信息检索(IR)指标,如 TF-IDF 和非对称相关性,同时为了适应 Stack Overflow 的环境,还采用了非常适合软件特定文档的针对性排序机制。


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