202510-07 全球估计都差不多?英国校园网络攻击中有半数都是校内学生发起的 早期接触黑客和数字工具是否会引导年轻人走向网络安全职业?当然某些情况下也可能会让学生走向网络犯罪活动,至少对学校来说校园网络攻击是个不可忽视的问题。 继续阅读 >
202510-07 嗯?星际彗星3I/ATLAS在月食期间发出绿光 这让天文学家对其化学性质感到好奇 2025 年 9 月日前后,全球大部分地区都看到月全食,由于地球处于月亮和太阳中间,地球逐渐遮挡太阳光导致月球变暗甚至出现血红色。 继续阅读 >
202510-07 从 Streamlit 到 Taipy:数据科学家必须知道的“下一代”Python Web 框架! 把 .py 文件变成可交互的 Web 应用,你第一个想到的可能是 Streamlit。但在 2025 年,越来越多的数据团队开始把新项目迁到另一款开源工具——Taipy。本文带你一次性看懂 Streamlit 的前世今生、核心能力,以及它和 Taipy 的全维度对比,帮你做出不踩坑的技术选型。 继续阅读 >
202510-07 学习python你必须弄懂Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系! Python在深度学习和人工智能领域的火热程度无需多言,掌握一门编程语言远不止学会其语法那么简单。真正的挑战在于如何让代码跑起来,让它在实际项目中发挥出应有的作用。接下来,让我们一起探索运行Python代码时常用的工具大全。 继续阅读 >
202509-30 英伟达澄清RTX50系显卡公版停产问题 英伟达称是真缺货而不是停产 英伟达在 RTX50 系显卡里推出 RTX 5070 FE、RTX 5080 FE 和 RTX 5090 FE,目前 RTX 5080/5090 FE 版均已从英伟达官方商城下架,这次下架引起猜疑称这可能是为清理库存为 RTX 50 Super 系列腾出空间。 继续阅读 >
202509-30 西部数据宣布其机械硬盘产品全线涨价 原因是AI行业推动存储设备需求大幅度上涨 知名存储设备制造商西部数据日前已经宣布对机械硬盘产品涨价,西部数据给出的理由是人工智能时代以数据为驱动,而机械硬盘确保数据的安全、可访问性、经济性和创造力。 继续阅读 >
202509-30 CuPy vs. NumPy,使用 GPU 速度提升 10 倍 那天晚上十一点多,我们组的小李在公司跑一堆数据预处理,边等边骂:“这 NumPy 也太慢了吧,CPU 烤得跟火炉一样。” 我就说:“你咋不用 CuPy 啊?GPU 跑数值计算,动不动快十倍。” 他愣住了,说他还真没玩过。于是我直接在他电脑上给演示了一把。 继续阅读 >
202509-30 Pynecone 是 Python 的全栈 Web 框架吗? 我当时第一次听说 Pynecone 的时候,其实心里还挺怀疑的,想说 Python 不是一直都在后端混嘛,什么时候敢叫自己“全栈框架”了?后来试着写了几个小 demo,发现这东西确实有点意思,它不是走 Django 那套“模板+后端逻辑”的老路,而是直接把 React 的思想打包好,让你只用 Python 写,从前端组件到后端 API 都搞定,甚至还给你带了一键部署的命令。 继续阅读 >
202509-29 微软故意将VS2026硬件建议设置为64GB内存16核CPU 方便开发者找公司申请高配机 微软日前已经推出适用于开发者的 Visual Studio 2026 预览版,该版本在硬件建议上发生巨大变更因此引起讨论,不过没想到微软的性能架构师发文解释为什么要修改硬件建议配置。 继续阅读 >
202509-29 私募股权公司CVC资本以15亿美元估值收购域名注册商Namecheap多数股权 知名域名注册和服务托管商 Namecheap 日前已经与私募股权公司 CVC 资本合作伙伴 (CVC Capital Partners) 达成协议,CVC 资本将收购 Namecheap 的多数股权。 继续阅读 >
202509-29 放弃使用UUID,ULID才是更好的选择! 我以前写服务的时候,习惯性就用 UUID 来做主键或者分布式 ID,感觉挺自然的嘛,Java 里一行 UUID.randomUUID() 就能搞定,Python 里 uuid.uuid4() 也很顺手。可是时间长了,问题一个个暴露出来,才发现 UUID 虽然“方便”,但真不一定是最佳选择。 继续阅读 >
202509-29 如何用 Python 优雅地编写 LaTeX? 说实话,我最早接触 LaTeX 的时候完全懵逼,什么 \begin{document} 啊,\section{} 啊,满屏幕的反斜杠,像是看天书。后来写论文才硬着头皮用,结果越写越觉得:这玩意儿真香,版式是真的漂亮。 继续阅读 >
202509-28 苹果在AirPods Pro 3中使用U2超宽带芯片 可以在更远的范围内进行追踪 苹果在 iPhone 15 系列中使用 U2 超宽带芯片,该芯片的追踪范围是 U1 芯片的 3 倍,所以 iPhone 15 有个特色功能就是用户可以借助超宽带芯片进行位置追踪以便与好友汇合。 继续阅读 >
202509-28 海盗船因内存条速度广告宣传问题支付550万美元和解金 部分美国用户可获得赔偿 硬件设备制造商美商海盗船(Corsair)现在计划支付 550 万美元的和解金解决有关内存条速度的广告宣传问题,美商海盗船坚持自己没有任何不当行为,不过针对集体诉讼也愿意和解并修改广告宣传措辞。 继续阅读 >
202509-28 Python 语言的 12 个奇技淫巧!新手也能学会,代码效率直接翻倍 写 Python 代码时,很多人会陷入 “明明能 1 行搞定,却写了 10 行” 的困境 —— 比如手动遍历列表去重、反复写 print 调试、用复杂逻辑处理字符串拼接。其实 Python 里藏着很多 “隐藏技巧”,不用学复杂语法,就能大幅简化代码、提升效率,新手也能轻松掌握。 继续阅读 >
202509-28 Python 操作 Redis 全指南:从入门到实战,解决缓存与分布式锁核心问题 你是否遇到过这些窘境?Python Web 项目因频繁查库导致响应超时,本地调试好的缓存逻辑一到线上就失效,多服务并发操作时总出现数据不一致 —— 这些问题的核心解法,往往绕不开 Redis。作为 Python 生态中最常用的内存数据库,Redis 不仅能提升数据访问速度,更能解决分布式场景下的协同难题。但很多开发者仅停留在 “存数据、取数据” 的基础用法,却踩在 “缓存穿透”“分布式锁失效” 等坑里。本文将以精简干货形式,拆解 Python 操作 Redis 的核心逻辑、实战场景与避坑要点,帮你从 “会用” 进阶到 “用好”。 继续阅读 >
202509-27 浅拷贝(Shallow Copy) 和深拷贝(Deep Copy) 的区别是什么? 很多人第一次听到“浅拷贝”和“深拷贝”的时候,都会觉得这俩词挺像的,好像也差不多。但真要在代码里用的时候,往往会遇到一些意想不到的坑。其实这两个概念的区别,本质上就是拷贝的时候,到底是复制对象本身,还是顺带把里面嵌套的东西也复制一份。 继续阅读 >
202509-27 Python如何在不改变类的情况下改变类的功能? 在编程中,我们常常会遇到这样的场景:需要给一个现有的类添加新功能,但又不能直接修改它的源代码。这个问题在很多情况下非常常见,尤其是当我们无法修改原有类时,比如第三方库或者一些已经发布的代码。那么,如何在不改变类的情况下给它添加新功能呢?下面我们就来探讨几种常见的技术实现方式。 继续阅读 >
202509-27 谷歌尝试将YouTube Music歌词显示功能从免费转变为收费功能 目前 YouTube Music 免费版也可以显示歌词,甚至在不登录账户的情况下听歌,不过某些情况下这些免费功能会被限制或直接无法使用。 继续阅读 >
202509-27 火狐浏览器终于带来MKV视频格式的播放支持 8年前就有用户提出请求支持MKV 火狐浏览器在某些功能请求上的支持确实非常慢,例如 8 年前就有用户请求火狐浏览器支持 MKV 视频格式,但直到现在火狐浏览器才准备提供支持。 继续阅读 >
202509-26 微软宣布即日起个人开发者向Microsoft Store提交应用将不再收费 注册/签名全免费 微软公司宣布从今天开始个人开发者通过 Microsoft Store 发布应用程序将不再收取任何费用,无论是注册费还是应用程序托管或签名等全部免费。 继续阅读 >
202509-26 中国联通/移动/电信均已做好eSIM卡业务准备 但仅支持国行设备且单向锁 苹果在国际市场推行 eSIM 虚拟卡已经很长时间,这种虚拟卡的优势非常多:用户无需使用实体 SIM 卡即可轻松通过网络开通或取消套餐,例如前往境外旅行时可以通过网络开通当地运营商的 eSIM 实现无缝衔接。 继续阅读 >
202509-26 解释一下multiprocessing 中的 进程间通信(IPC) 实现方式(Queue、Pipe、共享内存),以及各自适用场景 我们平时写 Python,多线程用过,到了多进程就容易懵。因为进程之间是互相隔离的,数据不能直接丢过来用,得靠一些“中间人”来传话。multiprocessing 里给我们准备了几套方案:Queue、Pipe、共享内存。你可以把它们想象成三种不同的微信群,有的方便,有的快,有的适合单一用途。 继续阅读 >
202509-26 解构AI时代的仿真数据Pipeline:Python自动化集成策略! 传统的工程仿真(CFD、FEA等)是强大的分析工具,用于验证特定设计或工况的性能。然而,在AI时代,随着数字孪生、快速设计迭代和替代模型(Surrogate Models)的兴起,我们对数据的需求发生了根本性转变。AI 模型需要海量的、多样化的、高质量的训练数据。 继续阅读 >