开发者社区行业周刊 又和大家见面了，快来看看这周有哪些值得咱们开发者关注的重要新闻吧。
- Python 再夺冠，上古语言 COBOL 大风行，IEEE Spectrum 2020 年度编程语言排行榜出炉！
- 苹果曝硬件级不可修复破绽：数百万台产品受影响，攻击者可取得明码、信用卡等信息
- 中国联通：激励 2G 用户换机降级至 4/5G，正减速拆除 2G 网络基站
- 勒索软件团伙讹诈失败，公开 LG 和 Xerox 的数十 GB 数据
- 首个 5G 边缘计算开源平台 EdgeGallery 正式公布
- MarketsandMarkets：到 2023 年，边缘 AI 软件市场将达 11.5 亿美元
- 清华开源迁徙学习算法库：基于 PyTorch 实现，反对轻松调用已有算法
- 脑洞大开！Adobe 新钻研把「自拍」变「他拍」，魔幻修图成果感人
- 和马斯克 Zoom 开个会，竟是 AI 换脸，GitHub 4000 星我的项目登上热榜
行 业 要 闻
Industry News
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近日，IEEE Spectrum 最新公布了 2020 年度编程语言排行榜。在最新的编程语言排行榜中，IEEE Spectrum 通过综合 CareerBuilder、GitHub、Google、Hacker News、IEEE、Reddit、Stack Overflow 和 Twitter 八个起源，剖析了 55 种编程语言的风行度，公布了 2020 年度编程语言排行榜。在开源畛域，Python 仍然是支流，其次别离为 Java、C、JavaScript、C++。往年，在这份榜单中，令人诧异的是，面向过程的高级程序设计语言 Cobol 重回公众视线。
▲年度编程语言排行榜▲
近日，苹果被曝出存在硬件级别的不可修复破绽，可影响数百万台产品。这个破绽由国内驰名平安团队「盘古」提出。他们利用苹果 Secure Enclave 平安协处理器对 iOS 14 进行了完满越狱，这意味着私人平安密钥的加密可能被破解，攻击者能够借此取得明码、信用卡等信息。不过，这一破绽并未造成什么影响。axi0mX 指出，Checkm8 破绽攻打不能近程执行，而必须通过 USB 进行。
据中国联通方面示意，他们正在激励 2G 老用户，心愿大家可能踊跃换机，去体验 4、5G 网络。激励用户降级网络的同时，他们也正在减速 2G 网络基站的拆除，目前不少省市都曾经开始口头，预计这个动作会在今年年底实现。三大运营商中，中国联通在敞开 2G 网络上最踊跃，这样他们能够重耕现有的频段，目前中国联通在各省都在激励 2G 用户换机，同时还有 2G 网络基站减频工作。
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8 月 4 日，勒索软件团伙 Maze 颁布了来自 LG 和 Xerox 的数十 GB 数据。 此前该团伙曾以此威逼过这两家公司，但两次勒索都以失败告终。兴许是为了报复，明天，他们将盗取的 LG 外部网络的 50.2 GB 数据和 Xerox 的 25.8 GB 数据公开了。LG 和 Xerox 的数据被盗产生在往年 6 月，过后 Maze 在他们的“泄密网站”上为这两家公司别离创立了条目。
Maze 团伙次要以其同名勒索软件而闻名，他们通常会破解公司的网络，首先窃取敏感文件，而后加密数据，并索要赎金来解密文件。如果受益公司回绝领取解密文件的费用并试图从备份中复原文件，Maze 将以颁布其敏感数据为威逼索要赎金。受益公司思考几周后如果不肯屈从，Maze 团伙就会在其门户网站公开文件。
5G 将带来十倍以上的流量增长，其中 80% 以上的数据和解决将产生在网络边缘。在此背景下，业界首个 5G 边缘计算开源平台 EdgeGallery 于 8 月 7 日发表在 Gitee 上正式开源。
该平台聚焦 5G 边缘计算场景，通过 开源合作构建起 MEC(Multi-access Edge Computing，多接入边缘计算)边缘的资源、利用、平安、治理的根底框架和网络凋谢服务的参考实现， 实现同私有云的互联互通，在兼容差异化异构边缘基础设施的根底上，构建对立的 MEC 利用生态系统。
据市场调研机构 MarketsandMarkets 预测，寰球边缘人工智能（Edge AI）软件市场规模将从 2018 年的 3.56 亿美元增长到 2023 年的 11.52 亿美元，在 2018-2023 年的预测期内，复合年增长率 (CAGR) 为 26.5%。市场的次要增长能源包含 云上企业工作负载的减少以及智能利用数量的快速增长。
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Academic News
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近日，清华大学大数据钻研核心机器学习研究部开源了 一个高效、简洁的迁徙学习算法库 Transfer-Learn，并公布了第一个子库——深度畛域自适应算法库（DALIB）。
清华大学大数据钻研核心机器学习研究部长期致力于迁徙学习钻研。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁徙学习算法库：Transfer-Learn。应用该库，能够轻松开发新算法，或应用现有算法。DALIB 在常见的畛域自适应基准集上的测试准确率都比原论文汇报准确率高，在局部数据集上的准确率甚至高出 14%。
* 论文链接：https://dalib.readthedocs.io/…
近日，来自 Adobe 研究院、UC 伯克利、鲁汶大学的研究者开发了一种「自拍」变「他拍」的新技术，通过辨认指标的姿态并生成身材的纹理，在给定的自拍背景中欠缺和合成人物。在这篇论文中，研究者提出了_一种叫做「Unselfie（非自拍）」的图片转换方法，_可能将自拍照中的人物，转变为手臂、肩膀、躯干都比拟放松皱缩的“他拍图像”。它会把所有举起的手臂调整为向下，而后调整服装细节，最初填充好所有裸露进去的背景区域。
* 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.15…
当初，你能够用 Avatarify 将本人的脸替换成他人的脸，并且是实时的，在视频会议中的体现也非常晦涩。我的项目作者之一 Ali Aliev 介绍说，Avatarify 应用了往年三月一篇 arXiv 论文的办法「First Order Motion」，无需当时对指标图像进行任何训练，就能用另一个人的视频来替换本人的图像。在应用 Avatarify 时，借助 deepfake 等其余换脸技术，在想要替换的脸部上对算法进行训练即刻。一般来说须要几张你想要用的那个人的图像，在指标的类似类别上训练算法，该模型能反对实时的替换操作。
* 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.00…
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