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黑洞资源笔记

  1. myapp:以Go实现的 Docker 化 RESTful API 应用程序:CRUD、ORM、日志、迁移、验证

    这个存储库展示了如何在Go中为一个简单的书架构建 Dockerized RESTful API 应用程序
  2. C++23 如何改变我们编写代码的方式

    C++20 是一个巨大的版本:协程、概念、范围和模块深刻地改变了我们编写代码和思考 C++ 的方式。

    相比之下,C++23 的范围要小得多:它的主要任务是完成 C++20,填补漏洞,修复问题。尽管如此,这次还是在标准库和核心语言中加入了一些很棒的新特性。

    考虑到 C++23 的整个功能设计阶段都发生在 COVID-19 大流行期间,这对 ISO C++ 委员会提出挑战,要求其彻底重塑我们的合作方式,这一点就更加引人注目了。这不是关于 C++23 的流言蜚语,它试图在一个小时内塞满尽可能多的添加和改进。反而,我们特意只关注少数几个将显着改变和改善日常 C++ 程序员体验的新特性。

    我们将讨论 std::expected 如何改进错误处理、std::mdspan 对科学计算的巨大影响、推导 this 如何极大地简化长期存在的 C++ 习惯用法,例如 CRTP,以及 std: :print` 将永远改变我们编写“Hello, World”的方式。

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  3. 谷歌全同态加密编译器:入门 | blog

    完全同态加密(以下简称 FHE)的核心思想是您可以加密数据,然后在其上运行程序而无需解密。在极端情况下,即使有人可以物理访问机器并且可以在程序运行时检查各个存储单元或寄存器的值,他们也不会看到正在运行的底层数据的任何位(不破解密码系统)。
  4. OneFlow v0.9.0更新,分布式深度学习框架

    此更新包含 640 个提交和以下亮点:

    1.OneFlow v0.9.0 增加了 86 个与 PyTorch 对齐的新 API 接口和运算符,并修复了 104 个与运算符兼容性相关的错误,从而提供了更好的 PyTorch API 和模型兼容性。在 v0.9.0 中,用户可以一键将更多 PyTorch 模型迁移到 OneFlow,获得更快的性能。
    2.支持一键迁移Stable Diffusion、GLM、YOLOv5等到OneFlow。
    3.更方便的模型迁移。Oneflow.load支持torch.save直接加载模型。
    4.通过新增的oneflow.mock_torch模块和mock方法,oneflow可以在不改变原有PyTorch脚本的情况下,一键迁移包含多个脚本的复杂PyTorch模型。
    5.Global Tensor增加了一系列方便分布式编程的接口和方法,并修复了已知的相关bug。
    6.The Graph 发布了自动并行(version 1)的新特性,支持自动搜索指定 Placement 下最快的 SBP。使用 Global Tensor 编写分布式模型时,用户无需考虑并行性。
    7.The Graph 添加了一系列与内存、执行速度、管道屏蔽和编译速度相关的优化,以提高性能并减少内存开销。
    8.Graph提供了一系列辅助调试的功能,包括分析内存日志、显示编译阶段的进度、计算图等。
    9.OneFlow IR 提供了更多的编译优化功能。
    10.OneFlow的错误提示更加人性化,支持高亮显示错误内容,简化系统内部不必要的信息细节。就此而言,您可以直观地了解错误的位置和类型。
    11.增加了一系列算子优化和系统优化,包括Eager指令调度、高性能CUDA内核、开放多个内存池等。

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  5. 使用 sbuild、mmdebstrap 和 apt-cacher-ng 快速构建 Debian 软件包

    文章中提供了一个快速教程,介绍如何使用sbuildwithmmdebstrap和来设置快速的 Debian 软件包构建apt-cacher-ng。

    blog | #教程