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传统人脸检测原理测验:从 Haar 特征到级联分类器

来源: realpython.com 34
在深度学习模型普及之前,人脸检测常依赖一条经典而高效的计算机视觉流水线:用 Haar-like 特征描述局部明暗变化,用积分图快速计算特征值,用 AdaBoost 筛选并组合弱分类器,再通过级联分类器尽早排除大多数非人脸区域。理解这套方法,有助于读懂 OpenCV 中传统人脸检测器的行为,也能帮助你判断它适合哪些场景。 下面用问题、答案和一个可运行示例...

Cloudflare 用缓存转码压缩磁盘内容,探索把缓存容量“变大”

来源: infoq.com 27
缓存系统的瓶颈不一定是命中率,也可能是磁盘空间。Cloudflare 最近介绍了一项名为 Cache Transcoding 的原型方案:对象进入磁盘缓存前,先对符合条件的内容进行压缩,读取时再解压返回。目标很直接,在不增加物理磁盘的情况下,让现有缓存承载更多有效内容。 这项技术主要面向原本没有压缩的文本内容,例如 HTML、JSON、CSS 和 Ja...

用 pdb 系统排查 Python 问题:变量、单步执行与条件断点

来源: realpython.com 28
当 Python 程序出现异常时,直接添加 往往只能看到零散的中间结果。 是 Python 内置调试器,可以暂停程序、检查变量、逐行执行代码、设置条件断点,并结合调用栈定位问题。掌握这些基本操作后,调试过程会从“猜哪里错了”变成“观察程序正在做什么”。 下面的程序计算购物车总价,并根据折扣规则生成最终金额。示例故意保留一个容易观察的调试位置:折扣被应用...

从容器镜像到依赖树:SBOM、来源证明与 Attestation 的实践教训

来源: postgr.es 33
当一个 PostgreSQL 扩展项目从“能构建”走向“值得被依赖”,真正棘手的问题往往不再是 Dockerfile 能否跑通,而是:镜像里到底有什么?这些文件来自哪里?依赖是否完整?漏洞扫描器能否看见它们?未来出现新的供应链事件时,谁负责重建和发布? 围绕 CNPG-Extensions 的实践说明,SBOM、provenance 和 attesta...

Kubernetes 1.37 默认启用原生直方图:更准的延迟分位数,更少的时序

来源: kubernetes.io 33
Kubernetes v1.37 将原生直方图(Native Histograms)提升到 Beta,并默认启用。这个变化直接影响 API Server 延迟、调度耗时、容器运行时操作等指标:Prometheus 可以用更少的时序覆盖更宽的数值范围,同时更准确地计算 P95、P99 等分位数。 升级 Kubernetes 并不等于监控系统已经完成迁移。...

用 Amazon Bedrock AgentCore 构建可交互的 MCP Apps

来源: aws.amazon.com 31
MCP Apps 让模型调用工具的结果不再局限于纯文本。通过交互式 HTML widget,同一个 MCP Server 可以把表单、筛选器、图表或审批控件交给 AI Host 渲染,让用户直接在对话界面中完成操作。 这套能力的关键在于:MCP Apps 是与 Host 解耦的标准扩展。只要 ChatGPT、Claude 或其他 AI Host 支持对...

让 Devin 不只会写代码:GPT‑6 Astra 把“自证可用”推进到交付环节

来源: openai.com 36
Cognition 正在借助 GPT‑6 Astra 提升 Devin 测试软件、展示验证结果的能力。这里真正值得工程团队关注的,不只是模型能否生成更多代码,而是智能体能否把“我改完了”推进到“我执行了这些检查,结果如下,你可以据此审查”。目标也很明确:让工程师减少逐行阅读低风险代码的时间,把注意力放在行为变化、边界条件和发布风险上。 目前给出的信息没...

Covonaut v1.1.2:让 Go Agent 的终端对话更像真正的协作工具

来源: oschina.net 19
Covonaut v1.1.2 的重点,不只是继续补齐 Go Agent 框架能力,还把注意力放到了终端交互本身:对话过程中可以插入旁问,并提供三档输出方式。对于需要在命令行里调试、运行和观察 Agent 的团队来说,这意味着终端不再只是“提交任务并等待结果”的窗口,而可以成为一个可控的工作界面。 Covonaut 以纯 Go 实现,并采用 MIT 协...

tsgolint v7 稳定版:让 Oxlint 获得 Go 驱动的 TypeScript 类型感知检查

来源: infoq.com 33
TypeScript lint 的性能瓶颈,往往不在语法扫描,而在类型信息构建。只看 AST 的规则可以很快,但一旦规则需要判断 Promise 是否被处理、类型断言是否安全,或两个表达式在语义上是否兼容,就必须借助 TypeScript 编译器的语义分析。 tsgolint v7 已进入稳定阶段,它通过 编译器提供类型语义,并把这部分能力接入 Oxl...

从 2026 Django 开发者调查到可复现构建:团队该如何使用 LLM 与锁定依赖

来源: realpython.com 39
2026 年 Django 开发者调查把两个正在重塑 Python 团队工作方式的话题放到了一起:开发者如何把 LLM 纳入日常开发,以及项目如何获得稳定、可复现的构建。前者提高编码速度,后者控制交付风险;如果只关注其中一边,团队很容易得到“写得更快、坏得也更快”的结果。 来源摘要没有提供具体比例,因此不宜凭空解读调查数字。但这些问题本身已经足够明确:...