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40s 新闻速递传苹果 6 月 6 日举办寰球开发者大会，或回归现场微软：元宇宙也会充斥黑客和犯罪集团，需提前制订“治安框架”苹果、Meta 被曝向伪装成执法官员的黑客提供用户数据豆瓣起诉微博不正当竞争，称 “长期放纵用户非法搬运内容”，要求抵偿 1 元  苹果 iOS 15.4.1 正式版公布：修复续航 bugFacebook 被曝雇用征询公司争光 TikTok世界首款：工程师打造了一部带 Lightning 接口的安卓手机苹果新专利获受权：可在 VR 中编辑 3D 文档数据显示 Windows 11 增长停滞深度操作系统 deepin 20.5 公布Spring 抵赖 RCE 大破绽，并提供解决方案Fedora 36 beta 公布Chrome 100 公布Linux 5.18 开始启动进行反对 ReiserFS行业资讯传苹果 6 月 6 日举办寰球开发者大会，或回归现场据爆料人士乔 · 普罗瑟走漏，苹果公司将于当地工夫 2022 年 6 月 6 日举办本年度寰球开发者大会，而且还可能是现场举办。苹果上一次举办现场流动还是在 2019 年 9 月 10 日。过后，苹果公布了 iPhone 11 和 Apple Watch Series 5。然而从 2020 年的 WWDC 开始，苹果就因为疫情转为线上举办活动，直到现在。随着美国疫情的缓解，外界开始揣测苹果是否会回归现场流动。 微软：元宇宙也会充斥黑客和犯罪集团，需提前制订“治安框架”据报道，日前，微软网络安全负责人呐喊，元宇宙平台们须要 “武装” 起来，在这个新技术刚开始倒退时，就阻止黑客和犯罪集团毁坏。微软新上任的平安负责人查理 · 贝尔示意，元宇宙畛域将会有许多的翻新，当然面对一些问题（如平安问题），行业也需寻找应答方法。贝尔还倡议元宇宙采纳元计算平安畛域呈现的技术创新，即多家平台服务商推出一个对立的工具，来对立治理用户平安，以及用户对不同供应商不同应用软件的拜访。 ...

40s 新闻速递豆瓣回应删除用户相册图片：低概率 bug，将在下个版本修补苹果容许开发者向客户提供其它领取选项Facebook 起诉乌克兰黑客，1.78 亿用户数据被售卖人工智能人才报告：校招薪酬增长 56% 人才缺口达 170 万谷歌脸书被指共谋毁坏苹果隐衷爱护英伟达收买 ARM 遭欧盟反垄断考察Facebook 发表改名为 Meta单核心 IOPS 冲破 1000 万，Linux 5.16 无望大幅晋升 I/O 性能微软：将造就 25 万名网络安全从业者Docker 20.10.10 公布Qt 6.2.1 正式公布微软 Edge 95 公布Spring Cloud 2021.0.0-M3 公布Node.js v16.13.0 公布Android Studio Bumblebee Beta 2 公布行业资讯豆瓣回应删除用户相册图片：低概率 bug，将在下个版本修补近日，有网友曝出其保留在手机相册的图片，无端被豆瓣 App 删掉，须要从回收站内能力找回图片，引发热议。 10 月 27 日，豆瓣发布公告回应，称对于个别用户反馈“华为手机提醒豆瓣删除图片”，在网络环境较差时，零碎认为帖子页同时发送多个带图回复时，会导致误将用户上传的图片当成缓存文件删除，该 bug 的产生概率较低，将在下个版本修复。 豆瓣示意，若无用户受权，豆瓣不会读取设施上的图片，且技术上也无奈做到；保留图片时会申请贮存权限，拜访必要文件。 苹果容许开发者向客户提供其它领取选项苹果公司更新了其利用商店（App Store）的规定，容许开发者就领取事宜间接与用户分割。依据 22 日更新的 App Store 规定，开发者当初能够间接分割消费者，探讨代替领取形式，而无需向苹果领取 15% 或 30% 的佣金。苹果在往年 8 月在与小型应用程序开发者达成法律和解时，曾提出将扭转相干规定。 Facebook 起诉乌克兰黑客，1.78 亿用户数据被售卖据外国媒体报道，FaceBook 已起诉乌克兰黑客 Alexander Solonchenko，称其涉嫌抓取超过 1.78 亿用户的数据。据报道，Solonchenko 在 2018 年 1 月至 2019 年 9 月期间进行了数据抓取，并于 2020 年 12 月开始在黑市论坛上发售数据。对此 Facebook 要求黑客进行抵偿，并禁止其拜访 Facebook 或发售其抓取的数据。 人工智能人才报告：校招薪酬增长 56% 人才缺口达 170 万10 月 25 日音讯，拉勾招聘数据研究院公布的《2021 人工智能人才报告》显示，2021 年人工智能行业人才需求指数较去年增长 103%，算法人才缺口达 170 万。 其中，算法工程师校招的均匀薪酬高达 21700 元，是该职位社招均匀薪酬的 80%，较去年校招增长 7700元，增幅高达 56%。 谷歌脸书被指共谋毁坏苹果隐衷爱护近期，美国 12 个州总检察长在针对谷歌的反垄断诉讼中再次指出，谷歌与 Facebook 串通，毁坏苹果为用户提供隐衷爱护性能的致力。批改后的起诉书写道：“这两家公司始终在单干，在苹果设施和 Safari 浏览器中增强 Facebook 辨认 Cookie 被屏蔽用户的能力，从而绕开了一家大型科技公司向用户提供更弱小隐衷爱护的致力。” ...

“账号”是用户与利用之间最间接的一种分割。同时，太多不同利用的“账号”也正逐步成为用户的一种困扰。 注册或者登录 App 账号时输出账号或明码，对于大多数用户来说都是一件“难事儿”。一方面手机利用的指数级减少，使得用户记忆账号密码的老本一直叠增；另一方面是用户放心公有信息在账户的泄露问题，心愿能有更加便捷平安的账号体系，用于登录利用以及相应的平安认证。 因而，对于提供服务的 App 而言，搭建一个敌对的“账号”体系，既可能升高用户的应用门槛，同时也是用户留存的要害。这也是为什么越来越多的利用为了进步注册率，接入第三方注册的起因。 国内用户个别习惯手机登录为主，个别都会接入外乡的第三方平台进行受权，比方微信、微博、QQ 等，国外用户则习惯以邮箱为次要的登录形式，因而个别都会抉择接入 Facebook。 海内平台以及国内出海企业抉择集成 Facebook 登录的起因，除了上述起因还和平台的生态相干。 集成 Facebook 登录一方面能够升高用户的应用门槛，另一方面能够让利用间接链接到 Facebook 寰球的十亿用户。往年 Facebook 还新推出了“Facebook登录 Messenger 连贯”性能，将 Facebook 登录与旗下的 Messenger 买通，在登录体系外还为企业搭建了用户的沟通渠道，全面助力出海企业发明价值。 Facebook 成出海 App 强力后援，助力 Newchic 构建高效购物渠道Facebook 推出的“Facebook登录 Messenger 连贯”性能，能够帮忙品牌通过 Messenger 提供更弱小的客户服务和深度定制的互动体验，帮忙品牌与客户建设更好的关系。咱们以在线时装零售商 Newchic 为例，来看那一下集成“Facebook登录 Messenger 连贯”后能取得哪些方面的劣势。 NewChic是一个服装批发DTC电商公司，服务寰球200+国家的消费者。Newchic 接入 Facebook 的初衷，是想借助音讯与购物者构建更密切的关系，并激励用户生产。该时尚品牌还心愿缩小用户购物过程中的阻力，以便客户能疾速流畅地进行购物，并实现购买。 借助 login connect 性能，利用可是在客户应用“Facebook登录 Messenger 连贯”性能时让用户受权品牌在24小时内通过Messenger向他发送音讯。具体流程为当客户通过“Facebook Llogin Connect with Messenger”性能登录品牌利用或网站时，启用该性能的利用或网站会被动询问用户“是否违心通过 Messenger 与商家进行沟通”。在用户受权批准的状况下，品牌将取得一个 24 小时的窗口来通过 Facebook Messenger 向用户发送欢送音讯。 Newchic 借助了这一性能，通过 Messenger向抉择启用 Messenger 登录连贯的客户发送抵用金，通过 Messenger 向其发送抵用金吸引用户进行生产。 ...

简介： 国庆期间，Facebook 及其旗下 Instagram 和 WhatsApp 等利用全网宕机，停机工夫将近 7 小时 5 分钟，Facebook 市值损失 643 亿美元。针对Facebook的宕机问题，咱们该如何防患未然，看看云拨测如何帮忙客户防止该类问题。 在咱们享受国庆假期的时候，大洋对岸的互联网世界却出了一件重大“事变”：Facebook 及其旗下 Instagram 和 WhatsApp 等利用全网宕机，停机工夫将近 7 小时 5 分钟，浏览器在尝试关上时显示 DNS 谬误。这对于旗下利用群月活和日活高达 35.1 亿和 27.6 亿的 Facebook 而言，堪称损失惨重。据投资机构预计，7 小时宕机导致超过 9.68 亿美元影响老本。并间接让 Facebook 市值损失 643 亿美元，其创始人马克·扎克伯格净资产蒸发 70 亿美元。 Facebook 示意，故障根本原因是例行保护工作出了问题，协调数据中心之间网络流量的骨干路由器配置变动，继而导致其 DNS 服务器产生问题并以致外部工具和零碎被敞开，运维人员无奈近程拜访设施以便复原网络。因而，运维人员不得不进入有着流程措施严格的数据中心进行人工重启。因而，MTTR 被重大拖长。 一句话总结，一条蹩脚的命令、一款有缺点的审核工具、一套妨碍胜利复原网络的 DNS 零碎以及繁琐的数据中心流程，独特导致了 Facebook 长达 7 个小时的重大故障。 具体而言，运维人员对骨干网络的一部分进行断网保护。例行保护的一部分就是评估寰球骨干网容量的可用性，但无意间中断开了骨干网络所有连贯，也断开了 Facebook 寰球数据中心的连贯。与此同时， 因为 Facebook 的架构设计是依据服务器可用性来扩大或缩减 DNS 服务。当服务器可用性因网络故障而降至零时，就会停用所有 DNS 服务器。主动响应骨干网解体仿佛成为导致 DNS 瘫痪的起因。这种停用通过 Facebook 的 DNS 名称服务器向互联网边界网关协定（BGP） 路由器发送音讯来实现的，这些路由器存储用来到达特定 IP 地址的路由方面的信息。这些路由通常被布告给路由器，让路由器理解如何适当地疏导流量。 ...

2021年最“冷落”的年底黄金购物季马上要到啦！置信对于不少国内跨境电商品牌来说，这一寰球范畴内年底大促是不可错失的黄金节令。为了帮忙跨境电商晋升本人的服务效率和品质，减少转化效率，Facebook在6月份F8上重磅推出的Facebook登录Messenger连接功能也于9月寰球正式公布了。该性能首次买通了Facebook登录与Facebook Messenger，让跨境电商能够通过Messenger 的渠道分层触达用户。 年底黄金购物季 跨境电商必争之道 对于跨境品牌而言，促销黄金季如何迅速通过新的商业模式来吸引更多消费者关注，始终都是出海企业发展壮大的要害。 因为疫情的起因，去年很多线下流动都被迫勾销，在此局势下，SHEIN、NewChic等出名快时尚的跨境互联网公司却“逆势”倒退表现出色。其中，SHEIN实现了全年营收近100亿美元的佳绩，NewChic的APP去年也始终排在APP排行榜前列。 同时，还有不少来自东南亚，印度，拉美，中东等地的电商企业在去年年底的大促季节有着强势的体现。比方据 Shopee 官网数据显示（相干链接：https://news.tom.com/202012/4...），去年双·12期间，该东南亚电商平台Shopee 五周年大促流动中，0点后24分钟内便售出1200万件商品，最高一分钟狂售1百万件。 以上跨境电商中，咱们也看到了比拟有意思的数据。比方据Sensortower剖析显示，SHEIN在2020年7月份寰球购物APP的下载量数据曾经高达600万。而在这些SHEIN APP下载量增长的渠道里，其中排第一的是通过Facebook 广告取得的。 企业出海为开发者们带来新思维新灵感 年底商家大促之争，相比传统企业，跨境电商想要从中成为赢家，仅仅关注于广告与营销已远远不够，越来越多的跨境电商卖家开始致力于钻研技术的利用和翻新给本人带来更多的增长机会。作为日益宏大的跨海销售额背地的新驱动力量，开发者们正在为以后寰球经济凋谢与单干共赢的商业“巨变”，提供业余又弱小的助力。 早前，为了解决国内出海企业与当地消费者的“无缝连贯”，国内开发者们也推出了不少互联网出海服务平台或海内2B类公司，专门为海内商家解决进销存及收款治理等问题。同时，还有不少尝试新营销打法的2C跨境电商服务商，通过独立站建站零碎，集成治理、数据、领取、物流、ERP等多版块性能，来帮忙品牌提供高效建站推广零碎，打造互联网时代成熟的数字营销解决方案，用技术的力量助推跨境电商企业扬帆远航。公开材料表明（该数据援用复旦大学特聘传授、中国金融四十人论坛学术参谋黄奇帆在2020年第五届寰球跨境电商峰会上的讲话：原文链接：https://m.gmw.cn/2020-12/01/c...），截止2019年底我国跨境电子商务B2C交易量为1700亿人民币。去年到往年，这一数据预计还将上涨。 此外，还有一些跨境电商做SaaS服务的企业，也被看做是接下来极具后劲的赛道。据网经社“电数宝”电商大数据库显示（原文链接：https://baijiahao.baidu.com/s...），仅2020年，就有33家跨境电子商务公司失去超70.9亿人民币的融资额度，其中跨境电商SaaS畛域也在年初失去了不少投融资，越来越被看好。 始终到往年，深耕跨境服务畛域的Facebook，也陆续为中国商家“量身打造”了多个白皮书及营销指南。这其中，就包含了最新国外网络推广平台的市场洞察、出海趋势及营销实操技巧，全方位帮忙企业胜利“出海”，力求在强烈的国外市场竞争中放弃领先地位。 Facebook《DTC跨境电商白皮书》等一系列相干业余报告的公布，激励和帮忙了很多“卖方”企业，特地是给很多无意进军国内或已打入海内市场正在思考下一步动作的国内品牌，为他们提供了跨境经营的新思路。 Facebook助力出海企业解决新商业模式下的新挑战 相比前几年，现在国内企业在“出海”业务拓展方面，除本身具备底气与实力外，会更关注品牌建设和“捕获”消费者心态。尤其是将业务拓展到海内后，如何冲破文化的枷锁，和本地文化完满交融是跨境业务最大的痛点。 针对跨境企业所面临的挑战，社交巨头Facebook带来了业余又资深的解决方案，在帮忙企业拓展海内市场方面填补了不少“空白”。基于本身弱小的平台与技术劣势，多年来，Facebook始终在摸索帮忙推动跨境服务相干业务倒退。 Facebook login是Facebook平台产品中的重要成员，做为全世界最受欢迎的社交登录形式之一，它能够一键帮忙跨境企业链接寰球十亿用户。平台产品家族的另一个重要成员，Messenger则致力于沟通渠道的搭建，用以在跨境业务中帮忙品牌与客户沟通。而往年，Facebook又推出了login connect性能，买通了两个渠道，全面助力出海企业发明价值。 当客户通过Facebook login登录品牌利用或网站时用户登录 Facebook 时，启用该性能的利用或网站会被动询问用户“是否违心通过Messenger与商家进行沟通”。在用户受权批准的状况下，品牌将取得一个24小时的窗口来通过 Facebook Messenger 向用户发送欢送音讯了。24小时之后，商家还能够继续的通过Messenger Tag给客户发送个性化的信息，比方物流更新，进步用户服务的效率和品质。 有了这个新性能，企业还能够为客户提供更弱小的服务和深度定制的互动体验。比方发送个性化的欢送语、优惠和产品举荐等，有助于激活新用户、与现有用户放弃互动、坚固老客户，并提供便当的购买路径，减速吸引率、活跃度和转化率，并以此来与用户建设更好的关系。 Facebook 登录 Messenger 连接功能最弱小的亮点是联合Messenger的 API，还能够实现主动回复。主动回复能够缩短品牌回应客户根本申请的工夫，以保障提供给客户的服务始终是一流的，以此来吸引客户回购，并最终帮忙企业获客。 Facebook胜利帮忙企业与客户、用户一键连贯 通过借助Facebook登录Messenger连贯这样的性能，来帮忙企业深刻涉及客户受众群体，以此来产生溢价，打造更高品质商业循环。目前，自Facebook 登录 Messenger 连接功能上线以来，已有不少企业应用的胜利案例。 比方在线票务平台 eTicket (https://mp.weixin.qq.com/s/4W...) ，通过应用“Facebook登录Messenger连贯”性能发送个性化事件揭示，在Messenger上提供主动客户服务查问服务。据reachtheworldonfacebook（原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/FQ...） 数据显示，有超过 85% 的用户抉择在 Messenger 上接管来自企业的服务，并且 60% 的客户服务查问都是由他们的 Messenger 智能助手主动答复。此外，22% 的客户应用由“登录连贯”创立的 Messenger 音讯窗口来持续与企业分割。 在线时装零售商NewChic (https://mp.weixin.qq.com/s/8u...)，也通过启用Messenger登录连贯仅一个月，就获得了Messenger 音讯量减少了一倍、商业总价值 (GMV) 晋升 3.4 倍、支出晋升了 2.4 倍、销售转化率晋升 2.6倍的成就。 ...

【宕机根本原因的线索】：这个问题与一个叫做BGP路由的货色无关，且极有可能与配置失误无关。【影响工夫长的线索】：过后facebook的办公网无奈连贯外网， 极有可能是影响时长达6小时的起因，因为无奈登录BGP路由做个批改。【宕机时间段】：2021-10-04 23:39〜2021-10-05 06:45 周一，Facebook、INSTAGRAM、WhatsApp 和 Oculus 的中断使马克·扎克伯格帝国的每个角落都下线。这是一种社交媒体停电，最贴切的说法是“彻底”停电，而且仿佛特地难以被解决。 Facebook自身尚未确认其宕机的根本原因，但互联网上流传很广。与DNS记录无法访问的工夫相吻合，该公司的所有应用程序在美国东部工夫上午11点40分开始从互联网上隐没了。 DNS通常被称为互联网的电话簿；它将您输出到URL的主机名（如 facebook.com）转换为IP地址，即这些站点所在的IP地址。 DNS事变很常见，如果有疑难，它们就是特定站点宕机的起因。它们可能因为各种不稳固的技术起因而产生，通常与配置问题无关，并且能够绝对简略地解决。然而，这一次，仿佛产生了更重大的事件。 网络威逼情报公司Bad Packets的首席钻研官Troy Mursch说，“Facebook 的宕机仿佛是由DNS引起的；然而，这只是表象。” Mursch说，基本问题是(其余专家也批准) Facebook曾经撤回了所谓的边界网关协定(BGP)路由器，此路由器蕴含了DNS服务器的IP地址。如果DNS是互联网的电话簿，那么BGP就是它的导航系统；它决定数据在信息高速公路上行驶时采纳的路线。 “你能够把它设想成电话游戏，但不是人们在玩，而是较小的网络，让彼此晓得如何分割对方。他们向街坊发表这条路线，他们的街坊会将其流传给他们的街坊。” 网络监控公司Cisco ThousandEyes的产品营销总监 Angelique Medina 说。 这里很多术语，但很容易说分明，Facebook曾经从互联网地图上隐没了。如果您当初尝试 ping这些，正如Mursch所说，“这些数据包最终进入了一个黑洞，” 。 地图显示了因为DNS解析失败而无法访问Facebook。由CISCO THOUSAND EYES提供https://www.thousandeyes.com/...不言而喻但仍未解决的问题是为什么这些BGP路由器首先隐没了。这不是一种常见的问题，尤其是在这种规模或持续时间。在宕机期间，Facebook除了一条推文外没有说别的，“正在致力尽快让事件恢复正常”。在周一下午晚些时候服务逐步复原后，Facebook发了一份依然不足任何技术细节的申明。 该公司示意, “对于明天受到咱们平台中断影响的每个人：咱们很道歉！咱们晓得全世界有数十亿人和企业依赖咱们的产品和服务来保持联系。咱们感谢您的急躁期待。” 与 WIRED 交谈的互联网基础设施专家都示意，最可能的答案是Facebook的配置谬误。互联网基础设施公司Cloudflare的首席技术官John Graham-Cumming示意：“看起来Facebook对他们的路由器做了一些事件，这些路由器将Facebook网络连接到互联网。”他强调说他不晓得细节产生了什么。毕竟，他说，互联网实质上是网络的网络，每个网络都向另一个网络宣传它的存在。这一次，Facebook进行了广告。 这也意味着不仅仅是Facebook的内部服务受到影响。例如，您不能在第三方网站上应用Facebook登录。而且因为公司本人的外部网络无法访问内部互联网，据报道，其员工明天也无奈工作。 （Instagram 首席执行官亚当·莫塞里（Adam Mosseri）甚至在推特上说“感觉就像下雪天。”） 这也解释了为什么须要这么长时间能力复原运行。 2019年，谷歌云宕机导致谷歌工程师无奈登录谷歌云来修复谷歌云宕机。 Facebook 仿佛至多有可能陷入相似的 catch-22，无法访问互联网来修复BGP路由问题。 梅迪纳说，“好消息是，一旦 Facebook可能复原任何配置，它应该很快就会复原业务。 “当它失去纠正后，交通将真正开始流动，” 与此同时，互联网的其它利用也感触到了Facebook的宕机。或者，更具体地说，像 Cloudflare这样的DNS解析器（将域名转换为IP地址的服务）监控到了平时流量的两倍之多，因为人们始终试图加载 Facebook、Instagram 和 WhatsApp。这些申请不足以压倒整个零碎，但激增的流量揭示人们互联网的确是相互依赖的，有时甚至是软弱的。 援用来自《Why Facebook, Instagram, and WhatsApp All Went Down Today》

Facebook AI Research（FAIR）开源了 Expire-Span，这是一种深度学习技术，能够学习输出序列中哪些项目应该被记住，从而升高 AI 的内存和计算要求。FAIR 表明，纳入 Expire-Span 的 Transformer 模型能够扩大到数万个我的项目的序列，与以前的模型相比，性能有所提高。 该钻研小组在行将举办的国内机器学习会议（ICML）上发表的一篇论文中形容了该技术和几个试验。Expire-Span 容许程序人工智能模型 "遗记 "那些不再相干的事件。当纳入自我关注模型，如 Transformer，Expire-Span 缩小了所需的内存量，使模型可能解决更长的序列，这是进步许多工作性能的要害，如自然语言解决（NLP）。应用 Expire-Span，该团队训练的模型能够解决高达 128k 的序列，比以前的模型多了一个数量级，与基线相比，准确性和效率都有所提高。钻研科学家和论文合著者 Angela Fan 和 Sainbayar Sukhbaatar 在 FAIR 的博客上写道。 Facebook 示意：作为咱们钻研更像人类的人工智能零碎的下一步，咱们正在钻研如何将不同类型的记忆融入神经网络。因而，从久远来看，咱们能够使人工智能更靠近人类的记忆，具备比以后零碎更快的学习能力。咱们置信 Expire-Span 是一个重要的、令人兴奋的提高，朝着这种将来的人工智能驱动的翻新迈进。为了评估 Expire-Span 的性能，该团队抉择了三种基线 Transformer 模型--Transformer-XL、Compressive Transformer 和 Adaptive-Span--并比拟了模型的准确性以及 GPU 内存和训练速度。这些模型被用于几个强化学习（RL）和 NLP 工作。Expire-Span 在大多数试验中的体现优于基线；例如，在序列复制工作中，Expire-Span 扩大到 128k 的序列长度，达到 52.1%的准确率，而 Transform-XL 在 2k 的序列长度上只有 26.7%的准确率。 Expire-Span 我的项目 GitHub 地址：https://github.com/facebookre...

6 月 3 日，F8 Refresh 开发者大会以虚构会议模式举办。经验过来年的暂停，这次大会抉择回归初心，从新聚焦开发者社群。 判若两人，在这次大会上，Facebook 展现了最新的产品翻新。不同的是，F8 Refresh 并未公布任何硬件产品，而是将眼光回归到开发者身上。Facebook心愿让 F8 回归根源，成为一场真正的开发者大会，其最终目标在于帮忙开发人员找到与客户建立联系的创新性解决方案。 而这些解决方案就要从更凋谢的 API、全新开发者平台、AR 创作者工具、技术工具说起了。 更凋谢的 API，通过音讯实现高效沟通Facebook 的愿景是，让音讯（messaging）成为客户和企业沟通的次要形式。 2016 年的 F8 上，Facebook 朝着这一愿景迈出了第一步，以凋谢 API 的模式公布 Messenger 平台。而在往年的 F8 上，Facebook 实现了更大程度的凋谢：为所有开发者凋谢实用于 Instagram 的 Messenger API，开发者能够通过该 API 帮忙品牌在 Instagram 上与客户沟通。 诞生十年来，Instagram 曾经不只是文化和社交核心，更是用户发现品牌并与品牌建立联系的平台。据 Facebook 走漏，目前 90% 的 Instagram 用户关注至多一个品牌，而即时消息是促成这一景象的关键因素。去年在 Facebook 和 Instagram 上，人们用 Messenger 和企业沟通的数据上涨了 40%。  Instagram Messenger API 的凋谢将有助于开发者更好地欠缺品牌与客户的交换，使沟通更加快捷高效。 此外，这次大会还公布了 WhatsApp Business API 的最新更新。 WhatsApp 作为寰球最大的即时通讯软件，寰球沉闷用户数量超过 20 亿，笼罩 180 个国家，日沉闷用户数量达 5 亿多。它也是品牌拓展客户的重要渠道：每天都有超过 1.75 亿用户向 WhatsApp Business 商业帐号发送音讯，征询产品或获取客户反对。 ...

当初水下光缆承载了寰球大部分的国内互联网流量，为了满足数据中心对带宽的激增需要。互联网巨头Facebook和谷歌为建设水下光缆领取了很大一笔费用。 当初他们将眼光放在了横跨太平洋的新水下光缆上，如果光缆最终建成，会为这些公司提供更疾速的数据传输能力，并让它们与快速增长的亚洲市场连接起来。 可怜的是这个打算落空了... Facebook 公司在受到美国国家平安官员数月的压力后，决定撤回加州和中国香港之间建设海底电缆的申请，Facebook的一位发言人在一份申明中说："因为美国政府对美国和香港之间建设海底电缆的继续关注，咱们决定撤回咱们的FCC申请，咱们期待与各方单干，重新配置零碎，以「满足」美国政府的担心。" Facebook和几个电信行业的合作伙伴在2018年首次申请批准建设这条光缆，它将连贯加州的两个站点，并向中国香港和中国台湾提供分支机构。 不过这不是第一个因美国阻力而停滞的跨太平洋光纤我的项目。 此前由Facebook和谷歌母公司Alphabet 出资的Bay-to-Bay Express太平洋光缆网络也被搁置，起因是它的建设者正在寻求不涉及中国领土数据链路的许可。如果胜利的话它将成为连贯新加坡、马来西亚、中国香港和美国的枢纽。 一般来说华盛顿的监管机构在通过漫长的审查后，通常会向电缆我的项目发放许可证。 但在网络公司开始打算与中国建设更多的物理链接后，美国国家平安官员从新认真查看这些申请。 随后包含Facebook、谷歌和推特在内的公司纷纷表示，在香港施行国家安全法后，它们将暂停解决香港执法机构提出的用户数据申请。剖析人士称，在中国香港经营的美国科技公司当初面临着奥妙的均衡。如果当局要求他们删除用户账户或其内容，这些公司认为这样会疏远其在香港和海内的用户群。但如果他们回绝，他们会面临刑事诉讼和惩办。好在尽管中国香港有数以百万计的用户，但对于这些公司来说在寰球范畴内的支出所占比例十分渺小。

TikTok、Facebook、Twitter 等各大出名社交平台联手打击黑客，敞开了数百个被盗用的账号，其中还包含去年夏天利用马斯克、奥巴马等人社交平台施行比特币欺骗的几十个账号。 TikTok 发表声明示意，已发出了一些被非法占用的 TikTok 用户名，将来将持续与第三方和业内其它机构单干，打击此类不良行为。 出名社交平台联手打击黑客这个引起了各大社交平台关注的黑客团伙来自 OGUsers 社区。OGUsers 是一个以贩卖被盗用户名而闻名的网站，它通过 SIM 替换等形式帮忙黑客攻击这些账户。SIM 替换是指用户取得对某人电话号码的控制权，并利用它重置明码，管制社交媒体解决。 明天，Instagram 发表曾经禁用了数百个账号，这些账号是在线黑客操作中被盗的一部分，目标是获取并发售罕见的用户名。记者兼网络安全专家布莱恩 · 克雷布斯报道称，TikTok 和 Twitter 也对同一黑客的局部账户采取了口头。 Facebook 发言人示意，“明天，咱们将删除数百个与 OGUsers 论坛成员相干的账户。他们骚扰、勒索和挫伤了咱们的社区，咱们将持续尽咱们所能，让他们难以社区用户名中获利。”据 Facebook 发言人走漏，这次打击黑客的口头是值得注意的，因为这是该平台首次公开共享对于用户名黑客监控的信息。 本周早些时候，Instagram 公布了一个新性能，能够让人们复原被删除的帖子，以防黑客管制了他们的账户并将其删除。 在克雷布斯的报道中，他还提到，Twitter 和 TikTok 也同时在这些公司各自的平台上对广受欢迎的 OGUsers 社区成员采取了口头。不过，尚不分明这三家公司之间有多少协调，也不分明 TikTok 和 Twitter 的口头执行到何种水平了。 TikTok 在一份申明中说：“作为咱们正在进行的工作的一部分，咱们发现并进行了一些不实在的行为，最近咱们发出了一些 TikTok 用户名，这些用户名被用于非法占用账户。咱们将持续专一于放弃打击不良行为者一直演变的策略，包含与第三方和业内其它机构单干。” 据理解，这些社交平台除了敞开被盗用的账户，让它们变得毫无价值之外，还敞开了一些出名的 OGUsers 中间商的账户。这些中间商在用户名交易中充当中间人，他们将资金交由第三方保存，以换取升高的费用。 OGUser 中少数黑客都是未成年人去年夏天，该网站的一小群黑客据称参加了一次前所未有的 Twitter 黑客口头，重置了包含 Elon Musk、Barack Obama 在内的数十名出名集体和公司账户的明码，并利用他们的拜访权限进行比特币欺骗。 就像 Twitter 黑客事件的核心人物，时年 17 岁的 Graham Ivan Clark 一样，Instagram 上的许多那些常常应用 OGUser 的黑客也是未成年人。他们被盗取常见用户名的引诱吸引到社区，并保留本人的账号。这些用户名通常是单个单词，极少数状况下是单个的字母或数字。它们在公开市场上能够作为被盗的数字产品卖到数万美元。 因为 Instagram 和 Twitter 等平台有禁止交易账户的规定，有趣味获取这些账号的黑客通常会采取非法手段获取账号。SIM hacking 是一种风行的办法，是规范的网络钓鱼，以及继续的在线骚扰、勒索。 ...

f随着 Facebook 和 Twitter 最近的产品部署，我认为一个新的趋势正在迟缓增长:Atomic CSS-in-JS。 在这篇文章中，咱们将看到什么是Atomic CSS（原子 CSS），它如何与 Tailwind CSS 这种实用工具优先的款式库分割起来，目前很多大公司在 React 代码仓库中应用它们。 因为我不是这方面的专家，所以我不会去深入探讨它的利弊。我只是心愿能帮忙你理解它的大抵内容。 先抛出一个令人开心的论断，新的 CSS 编写和构建形式让 Facebook 的主页缩小了 80% 的 CSS 体积。 什么是原子 CSS？ 你可能据说过各种 CSS 办法，如 BEM, OOCSS… <button class="button button--state-danger">Danger button</button> 当初，人们真的很喜爱 Tailwind CSS[1] 和它的 实用工具优先（utility-first）[2] 的概念。这与 Functional CSS 和 Tachyon[3] 这个库的理念十分靠近。 <button class="bg-blue-500 hover:bg-blue-700 text-white font-bold py-2 px-4 rounded" Button</button>用海量的实用工具类（utility classes）组成的样式表，让咱们能够在网页里大显神通。 原子 CSS 就像是实用工具优先（utility-first）CSS 的一个极其版本: 所有 CSS 类都有一个惟一的 CSS 规定。原子 CSS 最后是由 Thierry Koblentz (Yahoo!)在 2013 年挑战 CSS 最佳实际[4]时应用的。 / 原子 CSS /.bw-2x { border-width: 2px;}.bss { border-style: solid;}.sans { font-style: sans-serif;}.p-1x { padding: 10px;}/ 不是原子 CSS 因为这个类蕴含了两个规定 /.p-1x-sans { padding: 10px; font-style: sans-serif;} ...

No.1 解码异或后的数组 解题思路 a ^ b = c 则有 a ^ b ^ a = c ^ a 即 b = a ^ c 代码展现 class Solution { public int[] decode(int[] encoded, int first) { int[] res = new int[encoded.length + 1]; res[0] = first; for (int i = 0; i < encoded.length; i++) { // res[i] ^ res[i+1] = encoded[i] res[i + 1] = encoded[i] ^ res[i]; } return res; }}No.2替换链表中的节点 ...

近日，2020 Facebook 黑客杯国内编程比赛落下了帷幕，来自白俄罗斯的 26 岁编程大神 Gennady Korotkevich 夺冠，并取得了 20000 美元奖金。 Gennady Korotkevich 以当先第二名整整一小时的问题取得了冠军，这也是他第四次在这项国内编程比赛中夺冠。 四次取得 Facebook Hacker Cup 冠军自 Facebook Hacker Cup 2011 年首次举办以来，白俄罗斯一共取得了四次冠军，而这四次博得第一的都是 Gennady Korotkevich。 Facebook Hacker Cup 是 Facebook 举办的国际性编程比赛，每年来自世界各地的编程高手通过强烈角逐后，会产生 25 名顶级编程选手进入决赛。这 25 名选手会在 Facebook 总部进行最初的角逐。 一位来自 Facebook 的软件工程师介绍说，这些赛题通常围绕算法和数学结构设计，参赛选手必须迅速理清潜在的逻辑。参赛者能够应用任何编程语言制订本人的解决方案。 国内上许多编程大牛都加入过 Facebook Hacker Cup，被称为“中国大学生计算机编程第一人”的楼天城曾在 2011 年 2012 年两次在这项较量中取得季军。 编程蠢才，8 岁开始横扫各项编程大赛在含金量如此高的国内编程比赛中，为什么 Gennady Korotkevich 这个年老的小伙子能四次夺冠，而且始终稳居俄罗斯编程网站 Codeforces 声望第一的宝座？要晓得，他第一次在 Facebook Hacker Cup 冠军的时候还只有 20 岁。 Gennady Korotkevich 的网名叫 Tourist，他在参赛时罕用这个名字。年仅 8 岁时 Gennady Korotkevich 就曾在白俄罗斯一项编程大赛中取得了第二名。凭借这个问题，他在 8 岁就取得了免试进入当地顶级大学的资格。 ...

明天，出名开源我的项目 Presto 的三位发起人发表，将 PrestoSQL 我的项目的名字改为 Trino。 该我的项目本来是由 Facebook 经营的，但 2019 年年初，Presto 团队的三位创始人来到了 Facebook。从此，Presto 我的项目被一分为二，由 Facebook 保护 PrestoDB，Martin、Dain、David 三位 Presto 我的项目最早的发起人保护 PrestoSQL。 目前，PrestoSQL 我的项目在 GitHub 上的名称曾经改为了 Trino，其官网也在布告中提供了我的项目的新地址。 与 Facebook 协商无果，PrestoSQL 被迫抉择改名三位发起人示意，“就集体而言，作为最后将我的项目命名为 Presto 的创始人，这是一件令人难以置信的令人丧气和令人悲观的事件。” 2012 年，Martin、Dain 和 David 退出了 Facebook 数据基础架构团队。为了解决 Facebook 宏大的 Hadoop 数据仓库上的低提早交互式剖析问题，他们创立了 Presto。 但在 2018 年，Facebook 管理层示意，心愿对该我的项目及其将来进行更严格的管制。因为理念的抵触，Martin、Dain、David 三人来到了 Facebook。 2019 年 1 月，他们成立了 Presto 软件基金会，这是一个独立的实体，负责监督软件和社区的倒退，并连续了过来六年在 Facebook 建设的精英体系。基金会成立的 10 多月工夫里，PrestoSQL 吸引了大量新用户和开发者退出。 但令人意外的是，Facebook 申请了 Presto 商标。2019 年 9 月，Facebook 在 The LinuxFoundation 上建设了 Presto 基金会，并立刻开始了商标的申请工作。 ...

Facebook 明天凋谢了 M2M-100 的源代码，宣称该算法是第一个可能在不依赖英语数据的状况下对 100 中语言进行翻译的算法。 M2M-100 训练了 2200 种语言对，翻译性能的指标上胜过以英语为核心的零碎。 反对 100 种语言翻译，为全新语言创立数据Facebook 利用反向翻译对低资源语言的数据进行了补充，这种办法包含用一种语言培训模型，并利用它翻译单语数据，以便用另一种语言创立合成的反向翻译数据。例如，如果指标是培训一个中文到法文的翻译模型，Facebook 的钻研人员将培训一个法文到中文的模型，并将所有单语法文数据翻译成中文。在 M2M-100 的开发过程中，Facebook 将合成数据增加到语言开掘中，并为以前未见的语言对创立数据。 M2M-100 基于 XLM-R，Facebook 的多语言模型，能够从一种语言的数据中学习，并用 100 种语言执行工作。 往年 7 月，Facebook 公布了一个反对 51 种不同语言的语音辨认模型。最近，该公司具体介绍了 CRISS 零碎，该零碎从许多不同语言中开掘未标记的数据，从而跨语言开掘句子，并训练出优良的模型。 巴黎 Facebook 人工智能钻研核心的数据科学家 Angela Fan 在一篇博文中写道：“多年来，人工智能钻研人员始终致力于建设一个繁多、通用的模型，可能在不同的工作中了解所有语言。一个反对所有语言、方言和模式的繁多模式将有助于咱们更好地为更多的人服务，放弃最新的翻译，并为数十亿人平等地发明新的体验。” 对于 M2M-100，Facebook 的钻研人员采纳了新鲜的语言辨认技术，从一系列起源中开掘外表上品质更高的数据。一是语言不可知的句子示意（LASER），二是开放源码的工具包，它执行自然语言解决模型的零发射传输。另外两个是 CCMatrix，一个用于培训翻译模型的“十亿规模”双语数据集，以及 ccaleign，一个跨语言 web 文档对的大型汇合。 多语言翻译可解决模型从未见过的语言多语言机器翻译的指标是建设一个能够在世界上 7000 多种语言之间进行一对一翻译的模型，在类似的语言之间共享信息，这有益于资源匮乏的语言对，并能够将其翻译为该模型从未见过的语言。 想得到能力更强的翻译模型就须要更大的数据集训练，但这些数据集创立起来十分费劲，所以一些钻研人员会将重点放在英语数据集和建模技术上。例如，反对 100 种语言将须要 1000 亿个句子对，然而数据和建模方面的这种偏差并不能反映人们如何应用翻译，并且会导致非英语翻译的性能降落。 相比之下，Facebook 的 M2M-100 在蕴含 100 种不同语言的超过 75 亿个句子的数据集上进行了训练。为了构建它， Facebook 钻研人员确定了三个规范来领导他们的语言选择，包含来自不同家族的语言，这些语言具备地区多样性，并被宽泛应用。 而后他们把范畴放大到那些有评估数据的我的项目，以便更容易量化模型的性能。最初，在剩下的种语言中，他们排除了那些无奈取得单语数据的语言。 ...

10 月 17 日消息，据国外媒体报道，品牌咨询机构 Interbrand 今日发布了 2019 年“全球品牌 100 强”榜单，苹果公司蝉联冠军，谷歌排名第二，而 Facebook 则跌出前十。 对此，Interbrand 董事总经理丹尼尔·宾斯（Daniel Binns）在接受采访时表示，今年 Facebook 的排名跌出前十，与该公司曝出的隐私和安全等问题有关。 Interbrand 数据显示，Facebook 2012 年首次跻身“全球品牌 100 强”榜单，当时排名第 69 位，2017 年跃升至第8位，而今年则跌至第 14 位。 新闻来源：新浪科技

美国当地时间周五，据外媒报道，谷歌已经证实，接到美国司法部要求其提供之前反垄断调查相关记录的通知，这标志着这家科技巨头首次正式承认自己成为美国监管机构反竞争调查的对象。 在谷歌承认受到民事调查几周前，美国司法部官员曾表示，他们将对包括搜索在内的大型科技公司展开广泛审查。几天前，美国 30 多个州的总检察长宣布将对谷歌进行重大反垄断调查。 无独有偶，科技巨头 Facebook 近期也正面临着反垄断调查。 据外媒最新消息，Facebook 面临的反垄断麻烦正在扩大，美国多个州的检察长和司法部门将调查 Facebook 是否扼杀了市场竞争，并将用户置于危险境地。 而牵头调查的纽约总检察长詹姆斯则在推特网站上写道。“我将对 Facebook 发起一项调查，以确定他们的行为是危及消费者数据安全、降低了消费者选择权，以及是否提高了网络广告的价格。” 据悉，Facebook 和谷歌是美国和全世界两大网络广告巨头，两家公司垄断了美国一半的广告份额，全球市场的份额总和高达三分之二。 近期，美国科技公司面临的监管压力正越来越大。 新闻来源：雷锋网

如果说什么是区块链的灵魂，那一定是共识机制。 它是区块链的根基。无论公链或是联盟链，共识机制都从基础上限制了区块链的交易处理能力和扩展性。 2019年6月18日，Facebook 发布了自己 Libra 项目的白皮书，引发广泛关注。作为 Facebook 试图创造国际流通数字货币的重要项目，Libra 区块链采用的是 LibraBFT 共识机制，是一个为 Libra 设计的鲁棒的高效的状态复制系统。它基于一种新型的 BFT 共识算法，HotStuff。 就在 Facebook Libra 项目白皮书发布之前不久，5月17日，比原链发布了 BaaS 平台 Bystack。这是一个一主多侧链架构的商用区块链系统，主链采用 PoW 共识保证多样资产安全和去中心化，侧链提供可插拔的共识以满足不同业务需求。同时，Bystack 本身还针对侧链独创了一种 DPoS+BBFT 的共识算法。 同样是 BFT 类共识机制，LibraBFT 和 BBFT 两者有什么不同呢？ 区块链共识机制的意义和现状共识（Consensus）是分布式系统中节点对数据或网络最终状态达成的协议。由于网络环境和节点状态的不可控，共识机制需要同时考虑性能、可靠性、安全性等多方面问题。 共识机制从大的方面，可分为 PoW 等中本聪共识机制，和拜占庭容错（BFT）类共识机制两大类。BFT 共识机制广泛应用于各类联盟链。 PoW 共识在非许可（Permissionless）链上应用广泛，但是它的概率模型在提供较高可靠性的同时，牺牲了效率，浪费了大量计算资源。在具体商业应用环境中，许可（Permissioned）机制已经保证了一定程度上的节点可信度（Semi-Trust）。这样的前提下，用户更关心执行效率（TPS）和最终确定性（Finality）。这是BFT共识在联盟链中流行的原因。 BFT共识机制BFT（ Byzantine Fault Tolerance）即拜占庭容错。它是分布式计算容错技术。 由于硬件错误、网络拥塞或中断、以及遭到恶意攻击等原因，计算机和网络可能出现不可预料的行为。拜占庭容错技术被设计用来处理这些异常，在容错的基础上达成共识。 与从比特币衍生出的中本聪共识不同，在BFT类协议中，一旦达成共识，则直接形成确定性结果，而不是中本聪共识的概率上的最终一致。 BFT 类共识在金融场景及联盟链场景中应用甚广。同时随着技术进步，公有链场景下应用的 BFT 共识也在不断出现。 PBFT 共识机制实用拜占庭容错算法（Practical Byzantine Fault Tolerance Algorithm，PBFT）是首个实用的在异步分布式网络中实现拜占庭容错的共识算法。 PBFT 算法可工作在异步环境中，并且优化了原始拜占庭容错算法效率不高的问题，将算法复杂度由指数级降低到多项式级，使得拜占庭容错算法在实际系统应用中变得可行——这点已得到广泛验证。PBFT 算法可以在失效节点不超过总数1/3的情况下同时保证一致性（Safety）和交付保证（Liveness）。 无论 Facebook Libra 的 LibraBFT 共识协议，还是比原链 Bystack 的 BBFT共识机制，都在底层上充分吸收了 PBFT 的优点，采用了已有的经过时间验证的处理方式，并在 PBFT 的一些短板和不足之处分别做出了各自不同方向的革新。 ...

一、IAP模块 IAP即in-App Purchase的缩写，就是充钱，由于集成最方便所以第一个集成。集成方法：1.在unity环境下打开Window->Services会出现一个Services界面（可能不是弹出来而是作为标签栏的一项附着在unity环境的某个地方）2.接下来在Services界面里把IAP那一项打开，会进入IAP的界面，然后点击Welcome下的Import按钮即可。3.Android系统版本会需要Options栏里那个码来验证。如果你确认输入了正确的码但是一直验证失败，首先检查你的网络，然后点一下Services页面右上角的“Go to Dashboard”键打开那个网页，然后再回到这个界面验证就好了(我觉得这是因为网页的拉取操作能更新unity后端服务器状态)4.到此IAP的SDK就集成完毕了。二、统计模块 也就是打点的SDK，这里要集成三种，分别是Firebase、Facebook和友盟。从此开始集成模块之后都要在1.先集成Firebase，文档见 https://firebase.google.cn/docs/analytics/unity/start。2.安装FirebaseAnalytics.unitypackage。在这之前要打开unity环境中的File->Build Settings->Player Settings...->Other Settings->Configuration->Scripting Runtime Version 下选择.NET 4.x Equivalent,然后就可以安装dotnet4文件夹下的FirebaseAnalytics.unitypackage文件了。3.同时向产品要Firebase 配置文件，iOS需要GoogleService-Info.plist，安卓需要google-services.json。放到unity项目Assets文件夹下任意位置即可。4.集成Facebook，文档见https://developers.facebook.com/docs/unity/gettingstarted5.先安装下载好的unitypackage包，然后unity环境上会出现Facebook菜单，点击其中的Edit settrings选项并在弹框中输入Facebook中注册的name和id（找产品要）即可。6.友盟，文档见[https://developer.umeng.com/docs/66632/detail/67588][1]7.安装下载好的Common.unitypackage和Game.unitypackage并编译程序，iOS在编译出的工程中的UnityAppController.mm文件下加入：#import <UMCommon/UMCommon.h>并在didFinishLaunchingWithOptions方法下添加命令：[UNUMConfigure initWithAppkey:@"友盟id" channel:@"App Store"];三、广告模块 在广告模块中，我们将通过mopub来集成Admob、Facebook和Unity的广告适配器集成方法：1.集成mopub只需要直接安装mopub官网提供的unity版SDK即可。文档[https://developers.mopub.com/publishers/unity/get-started/][2]2.安装好后，你的unity环境中会出现Mopub菜单，打开菜单中的Manager SDKs一项则可以进入适配器安装栏并选择安装。也可以在[https://developers.mopub.com/publishers/mediation/integrate/][3]手动下载适配器（注意版本）3.其中Admob安装后iOS要在Xcode工程中的info.plist一栏中加入以下字段，否则会闪退： <key>GADApplicationIdentifier</key><string>ca-app-pub你的id</string>4.Facebook适配器安装后iOS在编译XCode工程时可能会包命令重复定义的错误，这应该是由于上面统计模块继承的FacebookSDK版本和广告模块Facebook适配器所依赖的Facebook版本不同所致，在General->Linked Frameworks and Libraries把FBSDKCoreKit.framework删了就行了。如果没有报错就不用这一步。5.mopubSDk具体的使用方法见[https://segmentfault.com/a/1190000019138899][4]四、其他模块 以下模块只需下载相应的包并解压即可1.Firebase 远程配置模块，文档[https://firebase.google.com/docs/reference/unity/namespace/firebase/remote-config][5]2.Firebase 推送模块，文档[https://firebase.google.com/docs/reference/unity/namespace/firebase/messaging][6]

作者：LeanCloud 郑鹏 2018 年 12 月，Google 发布了 Flutter 1.0 正式版，似乎再次点燃了人们对移动跨平台开发的热情。上一次出现类似的情况，是在 15 年年初，Facebook 发布 React Native 的时候。四年不到的时间里，有两家大公司相继推出了自己的移动跨平台方案（当然还有 16 年的时候，微软收购了 Xamarin，不过没有前两个那么引人注目罢了），同时这些方案也受到了市场的追逐。这些现象，似乎预示着，跨平台开发才是移动开发的未来，或者说，跨平台开发才是一种更好的开发方式。 既然它是热点，那肯定有可以讨论的地方。不过，在说 React Native 和 Flutter 之前，我觉得要先谈一谈「跨平台开发」。 移动跨平台方案那什么是「跨平台开发」呢？ 通常意义上来说，如果你想在 iOS 以及 Android 系统里，提供有相同内容的 App，那么使用 Apple 提供的构建工具，开发一个 App，然后上架到 AppStore，同时使用 Google 提供的构建工具，开发一个 App，然后上架到 Google Play。这两个 App 的实现，除了使用的工具不同之外，大部分业务逻辑是相同的。你可以发现，在这个过程中，产生了「重复」。 在重构时，如果项目里有大量的重复代码，或者重复逻辑，我们一般会将这些代码或逻辑以函数，模块或库的形式做封装，这个过程最大化的消除了重复的代码，最终达到简化项目的代码这一目的。 所以在我看来，「跨平台开发」也是基于这个思想而产生的，人们想要一套减少甚至不用写重复逻辑的解决方案，然后市场给予了人们期望的方案。跨平台方案的最大特点，可以用 Sun 当年在推广 Java 时，所使用的一句口号：”Write once, run anywhere” 作为总结。这一句话，也被如今的 React Native 以及 Flutter 引用或继承。 React NativeReact Native 是由 Facebook 所主导的跨平台方案，得益于 Javascript 以及 ReactJS 的流行，React Native 在推出时，便受到了大量的追捧。除了跨平台的特性，React Native 最大的特点就是，可以使用 Javascript 来构建移动应用，并且最终应用的表现形式，可以做到和使用原生开发套件开发的应用相差无几。 ...

昨日，一位能给工程师代码打分的“AI评委”引发了热议。起因是在2019阿里巴巴“83行代码挑战赛”决赛现场，一位运行在云端的AI评委和现场的专家评委、大众评委配合，一起对选手提交的的代码做综合评价。 “AI是否会取代工程师”的话题再次在网络上引发讨论。 事实上，AI评委的背后是阿里巴巴正致力推进的代码智能化：让AI帮助工程师完成更规范、更有美感的代码语言，提升开发者的产品交付质量。 在代码智能化上，目前全球领先的科技公司都在积极投入，包括谷歌、Facebook、微软等也曾推出相关的工具。不久前，谷歌大脑发表的论文还提出让神经网络来完成源代码编辑。 对于AI评委，阿里巴巴技术合伙人多隆表态：“希望AI能与代码开发产生更多化学反应，让AI结对开发工程师，帮助工程师减负。” 事实上，代码是一种“动态”过程，需要很强的泛化能力才能完成。优秀的工程师往往会根据新需求、新的网络环境、bug的修复、公司战略意图等各种不断变化的因素来构建代码。AI能完成的是相对简单的任务，要让机器来动态判断和预测即将发生的编辑内容，甚至开发出比较复杂和创新性的产品，还有很长的路要走。 阿里巴巴的工程师也表示并未感受到“被AI支配”的恐惧，更多是对新技术的期待：“AI消融的是那些非创造性的工作壁垒。我们相信未来大部分机械工作会在机器的帮助下，更高效率地完成。这样，我们工程师就可以更专注在一些创新、创造的开发工作上。” 本文作者：阿里云头条阅读原文 本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

摘要： 用了这六个机器学习开源项目，你的项目一定进行的666！2018年又是人工智能和机器学习快速发展的一年。许多新的机器学习的项目正在以非常高的影响力影响着诸多领域，特别是医疗保健、金融、语音识别、增强现实和更复杂3D视频渲染。这一年，我们看到了更多的应用驱动研究，而不是理论研究。虽然这可能有其缺点，但它在短时间内产生了一些巨大的积极影响，产生了可以迅速转化为业务和客户创造价值的新研发，这一趋势在ML开源项目中得到了强烈反映。让我们来看看过去一年中最实用的6个ML项目。这些项目都公开发布了代码和数据集，允许个别开发人员和小型团队学习并创造价值。它们可能不是理论上最具开创性的作品，但它们很实用！Fast.aiFast.ai库的编写是为了使用现代最佳实践方法以简化且快速准确进行神经网络训练，它抽象了在实践中实施深度神经网络可能带来的所有细节工作。而且它非常易于使用，并且设计它的人有应用程序构建思维。它最初是为Fast.ai课程的学生创建的，该库以简洁易懂的方式编写在易于使用的Pytorch库之上。DetectronDetectron是Facebook AI用于物体检测和实例分割研究的研究平台，系统是用Caffe2编写。它包含各种对象检测算法的实现，包括：Mask R-CNN：使用更快的R-CNN结构的对象检测和实例分割；RetinaNet：一个基于(Feature Pyramid Network)算法的网络，具有独特的Focal Loss来处理难题；Faster R-CNN：对象检测网络最常见的结构；所有网络都可以使用以下几种可选的分类主干之一：ResNeXt {50101152}；RESNET {50101152}；Feature Pyramid Network（使用ResNet/ResNeXt）；VGG16；更重要的是，所有上述这些模型都是带有COCO数据集上的预训练模型，因此你可以立即使用它们！他们已经在Detectron模型动物园中使用标准评估指标进行了测试。FastText这是另一个来自Facebook的研究，fastText库专为文本表示和分类而设计。它配备了预先训练的150多种语言的词向量模型，这些单词向量可用于许多任务，包括文本分类，摘要和翻译等。Auto-KerasAuto-Keras是一个用于自动机器学习（AutoML）的开源软件库。它由Texas A＆M大学的DATA实验室和社区贡献者开发。AutoML的最终目标是为具有有限数据科学或机器学习背景的开发工程师提供易于访问的深度学习工具。Auto-Keras提供自动搜索深度学习模型的最佳架构和超参数的功能。DopamineDopamine是由Google基于强化学习创建的快速原型设计的研究框架，它旨在灵活且易于使用，实现标准RL算法，指标和基准。根据Dopamine的文档，他们的设计原则是：简单的测试：帮助新用户运行基准测试；灵活的开发：为新用户提供新的创新想法；可靠：为一些较旧和更流行的算法提供实现；可重复性：确保结果是可重复；vid2vidvid2vid项目是在Pytorch上实现的Nvidia最先进的视频到视频合成的模型。视频到视频合成的目标是学习从输入源视频（例如，一系列语义分割掩模）到精确描绘源视频内容的输出照片拟真视频的映射函数。这个库的好处在于它的选择：它提供了几种不同的vid2vid应用程序，包括自动驾驶/城市场景，人脸和人体姿势。它还附带了丰富的指令和功能，包括数据集加载、任务评估、训练功能和多GPU！其他一些有价值的项目：ChatterBot：用于对话引擎和创建聊天机器人的机器学习模型；Kubeflow：Kubernetes的机器学习工具包；imgaug：用于深度学习的图像增强；imbalanced-learn：scikit下的python包，专门用于修复不平衡数据集；mlflow：用于管理ML生命周期的开源平台：包括测试，可重复性和部署；AirSim：基于虚幻引擎/Unity的自动驾驶汽车模拟器，来自Microsoft AI和Research；本文作者：【方向】阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

检测并归类图像中的物体是最广为人知的一个计算机视觉任务，随着ImageNet数据集挑战而更加流行。不过还有一个令人恼火的问题有待解决：视频理解。视频理解指的是对视频片段进行分析并进行解读。虽然有一些最新的进展，现代算法还远远达不到人类的理解层次。Facebook的AI研究团队新发表的一篇论文，SlowFast，提出了一种新颖的方法来分析视频片段的内容，可以在两个应用最广的视频理解基准测试中获得了当前最好的结果：Kinetics-400和AVA。该方法的核心是对同一个视频片段应用两个平行的卷积神经网络（CNN）—— 一个慢（Slow）通道，一个快（Fast）通道。作者观察到视频场景中的帧通常包含两个不同的部分——不怎么变化或者缓慢变化的静态区域和正在发生变化的动态区域，这通常意味着有些重要的事情发生了。例如，飞机起飞的视频会包含相对静态的机场和一个在场景中快速移动的动态物体（飞机）。在日常生活中，当两个人见面时，握手通常会比较快而场景中的其他部分则相对静态。根据这一洞察，SlowFast使用了一个慢速高分辨率CNN（Fast通道）来分析视频中的静态内容，同时使用一个快速低分辨率CNN（Slow通道）来分析视频中的动态内容。这一技术部分源于灵长类动物的视网膜神经节的启发，在视网膜神经节中，大约80%的细胞（P-cells）以低频运作，可以识别细节，而大约20%的细胞（M-cells）则以高频运作，负责响应快速变化。类似的，在SlowFast中，Slow通道的计算成本要比Fast通道高4倍。SlowFast工作原理Slow通道和Fast通道都使用3D RestNet模型，捕捉若干帧之后立即运行3D卷积操作。Slow通道使用一个较大的时序跨度（即每秒跳过的帧数），通常设置为16，这意味着大约1秒可以采集2帧。Fast通道使用一个非常小的时序跨度/，其中通常设置为8，以便1秒可以采集15帧。Fast通道通过使用小得多的卷积宽度（使用的滤波器数量）来保持轻量化，通常设置为慢通道卷积宽度的⅛，这个值被标记为。使用小一些的卷积宽度的原因是Fast通道需要的计算量要比Slow通道小4倍，虽然它的时序频率更高。上图是一个SlowFast网络的实例。卷积核的尺寸记作{T×S², C} ，其中T、S和C分别表示时序temporal, 空间spatial和频道Channel的尺寸。跨度记作{temporal stride, spatial stride ^ 2}。速度比率(跳帧率) 为 = 8 ，频道比率为1/ = 1/8。 设置为 16。绿色表示高一些的时序分辨率，Fast通道中的橙色表示较少的频道。侧向连接如图中所示，来自Fast通道的数据通过侧向连接被送入Slow通道，这使得Slow通道可以了解Fast通道的处理结果。单一数据样本的形状在两个通道间是不同的（Fast通道是{T, S², C} 而Slow通道是 {T, S², C}），这要求SlowFast对Fast通道的结果进行数据变换，然后融入Slow通道。论文给出了三种进行数据变换的技术思路，其中第三个思路在实践中最有效。Time-to-channel：将{T, S², C} 变形转置为 {T , S², C}，就是说把帧压入一帧Time-strided采样：简单地每隔帧进行采样，{T , S², C} 就变换为 {T , S², C}Time-strided卷积: 用一个5×12的核进行3d卷积， 2C输出频道，跨度= .有趣的是，研究人员发现双向侧链接，即将Slow通道结果也送入Fast通道，对性能没有改善。在每个通道的末端，SlowFast执行全局平均池化，一个用来降维的标准操作，然后组合两个通道的结果并送入一个全连接分类层，该层使用softmax来识别图像中发生的动作。数据集SlowFast在两个主要的数据集 —— DeepMind的Kinetics-400和Google的AVA上进行了测试。虽然两个数据集都包含了场景的标注，它们之间还是有些差异：Kinetics-400包含成千上万个Youtube视频的10秒片段，将人的动作归为400类（例如：握手、跑、跳舞等），其中每一类至少包含400个视频。AVA包含430个15分钟的标注过的Youtube视频，有80个原子化可视动作。每个动作的标注即包含描述文本，也包含在画面中的定位框。结果SlowFast在两个数据集上都达到了迄今为止最好的结果，在Kinetics-400上它超过最好top-1得分5.1% (79.0% vs 73.9%) ，超过最好的top-5得分2.7% (93.6% vs 90.9%)。在 Kinetics-600 数据集上它也达到了最好的结果。Kinetics-600数据集与Kinetics-400类似，不过它将动作分为600类，每一类包含600个视频。在AVA测试中，SlowFast研究人员首先使用的版本，是一个较快速R-CNN目标识别算法和现成的行人检测器的整合，利用这个行人检测器获取感兴趣区域。研究人员随后对SlowFast网络进行了预训练，最后在ROI上运行网络。结果是28.3 mAP (median average precision) ，比之前的最好结果21.9 mAP有大幅改进。值得指出的是在Kinetics-400和Kinetics-600上的预训练没有获得显著的性能提升。有趣的是，论文比较了只使用Slow通道、只使用Fast通道、同时使用Slow和Fast通道的结果，在Kinetics-400上，只使用Slow通道的网络其top-1结果为72.6%，top-5为90.3%。只使用Fast通道的网络，top-1和top-5分别为51.7% 和 78.5%。汇智网翻译整理，转载请标明出处。SlowFast Explained: Dual-mode CNN for Video Understanding