2026-06-01
来源: pytorch.org
23
LinkedIn 每天要处理数以亿计的分配决策——广告投放、通知推送、内容推荐，背后都指向同一类数学问题：线性规划（LP）。当变量规模从几千膨胀到几十亿，传统求解器要么跑不完，要么跑不起。LinkedIn 的做法很硬核：把整个分布式 LP 求解器 DuaLip 用 PyTorch 重写，让 GPU 来扛最重的计算。这不是"换个框架跑跑看"的实验，而是生...
2026-06-01
来源: infoq.com
24
Shopify 的电商场景里，一次 GraphQL 查询可能横跨几十种类型、上百个字段——产品、库存、价格、变体、促销规则层层嵌套。传统深度优先执行器在这种高基数查询面前，GC 压力飙升，延迟动辄数秒。Shopify 团队没有继续在 resolver 层做微调，而是从执行引擎本身动刀：用广度优先替代深度优先，推出了 GraphQL Cardinal。结...
2026-06-01
来源: blogs.oracle.com
26
MySQL 9.7 正在推进，社区团队也整装出发——从大型技术会议到本地用户组聚会，2026 年 6–8 月你能在不少场合碰上他们。如果你关心新版本特性、想和开发团队当面聊、或者只是想找一群同样折腾 MySQL 的人，这个夏天有不少机会。 夏季是开源和数据库会议的高峰期。MySQL Community 团队通常会出现在以下类型的场合： 综合性开源大会—...
2026-06-01
来源: realpython.com
23
程序不是越快越好。限速调用外部 API、轮询等待资源就绪、模拟用户操作节奏——这些场景都需要让代码"停一停"。Python 提供了不止一种暂停方式，选错工具会让整个进程卡死，选对了则既不浪费 CPU 又不拖慢其他任务。 下面从最基础的 开始，逐步升级到装饰器、多线程和 asyncio，每种方式附带可直接运行的代码。 让当前线程挂起指定秒数，精度取决于操...
2026-06-01
来源: infoq.com
30
Starlette 是 Python Web 生态中用量最广的轻量框架之一——每周下载量 3.25 亿，FastAPI、Uvicorn 的底层 HTTP 处理都依赖它。而最近披露的 BadHost 漏洞（高危），让一个看似不起眼的 HTTP Host 头，变成了绕过路径级访问控制的钥匙。对于把 Starlette 当作 AI 代理、LLM 网关、模型评...
2026-06-01
来源: infoq.com
32
Starlette 是 Python 生态中用量最大的 Web 框架之一——每周下载量 3.25 亿，FastAPI、Uvicorn 等基础设施都直接依赖它。最近披露的 BadHost 漏洞（高危）揭示了一个容易被忽视的问题：当路径级访问控制遇上畸形的 HTTP 头，防线会从根部断裂。对于暴露在公网的 AI Agent 服务、LLM Gateway 和...
2026-06-01
来源: nodejs.org
24
Node.js 26 进入 Current 版本线后，社区关注度一直不低。26.3.0 作为最新的小版本更新，除了常规的依赖升级和缺陷修复，也意味着 26 系列的各项实验性功能正在逐步站稳脚跟。如果你还在 22 或 24 上观望，现在是认真评估迁移时机的好节点。 Node.js 26 系列最受瞩目的能力之一是 。它的原理很简单：运行时不做类型检查，只把...
2026-06-01
来源: docker.com
19
你让 AI 编程代理帮你清理项目里的临时文件，它理解成了"清理用户目录下的所有文件"，然后毫不犹豫地执行了 。这不是段子，是真实发生的安全事故。AI coding agent 的权限边界如果没画清楚，它犯错的代价远比人类手滑更致命——因为它执行命令时没有犹豫。 事故的起因很普通：开发者给 AI 编程代理下了一个指令，大意是"把项目里不需要的临时文件清理...
2026-06-01
来源: realpython.com
29
正则表达式是文本处理的瑞士军刀——用几行模式就能完成原本需要几十行字符串操作才能做的事。Python 的 模块把这套工具直接搬进了标准库，但不少开发者对字符类、锚点、分组、交替和标志位的理解还停留在"能跑就行"的阶段。这篇文章把这些核心概念串起来，配上可以直接复制运行的代码，帮你从"凑出个模式"升级到"写出精准模式"。 字符类（character cl...
2026-06-01
来源: openai.com
28
OpenAI 在密歇根州动工建设一座 1GW（吉瓦）级数据中心，这是 Stargate 项目的一部分。1GW 不是一个小数字——它相当于一座中型城市的全部用电量。当一家 AI 公司开始以这种尺度拿地、拉电、建机房，信号很明确：大模型的训练和推理需求已经从"租几台 GPU 云主机"的阶段，跨入了"自建电力级算力工厂"的阶段。 先把这个数字拉到地面。1GW...