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后端

Cargo sparse registry URL 归一化漏洞：一个 `.git` 后缀引发的凭证泄露

来源：blog.rust-lang.org 22
Rust 安全响应团队近日披露了 CVE-2026-5222：Cargo 在处理 sparse registry URL 时，错误地将原本只适用于 git 协议的 后缀剥离逻辑套用到了 HTTPS 端，导致在特定条件下攻击者可以窃取同一 registry 内其他用户的 Cargo 凭证。漏洞严重性评级为低——攻击前提极为苛刻，但理解其机制对维护私有 r...
# AI # Go # Rust
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Genkit 中间件：给 AI 应用加一层"可编程拦截网"

来源：infoq.com 20
生产环境里的 AI 应用，最让人头疼的不是模型本身，而是围绕模型调用的一堆"外围问题"——调用失败要不要重试？工具执行结果要不要做安全过滤？生成循环跑了 50 步还没停，谁来掐断？Google 最近为 Genkit 引入了 Middleware 架构，正是瞄准这些痛点：在模型调用、工具执行、生成循环这三条关键路径上，加了一层可编程的拦截层，让开发者用代...
# AI # Go # InfoQ
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AWS MCP Server 正式 GA：给 AI 编码代理一把有权限边界的钥匙

来源：infoq.com 34
AI 编码代理正在从"能写代码"走向"能操作基础设施"——但直接把 AWS 凭证塞给代理，等于把整栋楼的钥匙交给一个实习生。AWS 的 Model Context Protocol（MCP）服务器现在正式 GA，它做的事情很明确：用标准接口把 AWS API、文档和运维流程暴露给代理，同时用 IAM 做细粒度权限管控，每一步操作可审计。 MCP 是 A...
# AI # AWS # Go
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EasyAi：在 Java 里直接写 AI 算法，不用先学 Python

来源：oschina.net 35
老板要加人脸识别，你搜了一圈，全是 Python 教程。你硬着头皮装 Conda、配虚拟环境、解决包冲突，最后算法跑通了——但怎么接到现有的 Java 业务系统里？REST 接口、序列化、部署运维，又是一堆活。算法原型在 Python，生产在 Java，两套语言之间的缝隙，才是真正的痛。 EasyAi 想填的就是这条缝：一个原生 Java 实现的 AI...
# AI # Java # Python
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Spring AI 三条版本线同时更新：1.0.8、1.1.7 与 2.0.0-M7 发布

来源：spring.io 23
Spring AI 近期同时推送了三个版本：1.0.8、1.1.7 和 2.0.0-M7。三条线并行推进，意味着不同阶段的用户都有了对应的更新入口——稳定线修 bug、功能线补特性、2.0 里程碑继续打磨大版本重构。如果你正在评估或已经用上 Spring AI，该选哪条线、怎么升级，是这篇文章要回答的问题。 1.0.x（当前 1.0.8）——这是最早的...
# AI # Java # Spring
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ThingsPanel v1.1.15：ThingsVis 嵌入与设备详情页的实用改进

来源：oschina.net 21
ThingsPanel 从 v1.1.14 跨到 v1.1.15，改动集中在两个高频场景：把 ThingsVis 可视化组件嵌入到自己的业务系统里，以及在设备详情页上做日常运维。如果你做过 IoT 项目交付，大概率在这两个地方反复踩坑——嵌入时 iframe 尺寸对不上、权限透传断裂、设备详情页跳转层级太深。这次更新直接瞄准这些痛点。 此前 Thing...
# 全栈 # 前端 # 后端
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PyTorch 基金会大使计划：从社区贡献者到全球技术布道者

来源：pytorch.org 35
一年前，PyTorch 基金会正式推出 Ambassador Program——这不是又一个挂名的荣誉头衔，而是对社区中那些持续输出内容、组织活动、帮助他人解决问题的独立技术声音的系统性支持。如果你曾在本地 Meetup 上讲过 PyTorch、写过教程、在论坛里反复回答新手问题，这个计划就是为你准备的。 PyTorch 基金会的大使计划核心目标很明确...
# AI # Go # PyTorch
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HeteroFlow V2 推理服务上线：从模型发现到 OpenAI 兼容 API，全链路自动化

来源：oschina.net 18
GPU 推理服务的运维痛点一直很明确——模型版本管理混乱、多卡调度靠人工、API 对接各家格式不一。HeteroFlow V2 在 5 月 22 日上线的推理服务模块，试图把从"模型发现"到"对外 API"这条链路全部自动化，核心抓手是 TaskGroup 生命周期管理和内置 OpenAI 兼容网关。官方给出的目标很直接：让 TOKEN 产量翻倍。 传...
# AI # OpenAI # 全栈
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Polars 加列时的 Schema 常见坑与修复思路，外加 GitHub 用户贡献速查技巧

来源：realpython.com 32
数据管道跑着跑着，突然因为一列类型不对就崩了——用 Polars 的人多半踩过这个坑。与此同时，开源协作中你经常需要快速判断一个 GitHub 账号值不值得信任：他是活跃贡献者还是机器人？本文把这两个实用话题拆开讲，各给一套可直接跑的代码。 Polars 是强类型的。一个 DataFrame 的 Schema 在创建时就锁定了每列的类型。这带来性能优势...
# Python # 后端
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