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【要闻速递】官方宣布Perl7计划;亚马逊推出Honeycode,允许任何人无需编码即可构建应用程序

发布时间:20-06-30

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【要闻速递】官方宣布 Perl 7 计划 ; 亚马逊推出 Honeycode,允许任何人无需编码即可构建应用程序

互联网新技术新应用动态 互联网新技术新应用动态 2020-06-30

内容提要:

1. 官方宣布 Perl 7 计划
2. 亚马逊推出 Honeycode,允许任何人无需编码即可构建应用程序

3. 微软宣布 WSL2 对 GPU 的初始支持
4. GCC 11 将默认前端语言为 C++ 17,C++ 14 被替换
5. 全球首款北斗高精度定位智能车发布并正式上市
6. Google开始试验在电话App中显示来电事由
7. 数据公司利用手机数据对抗议者进行人口统计分析
8. 普林斯顿大学用雷达帮助探测车辆盲区
9. ARM 夺得超级计算机 TOP500 桂冠

1. 官方宣布 Perl 7 计划

Perl 官方宣布了 Perl 7 计划。Perl 7 目前已经在开发中,但是在代码与语法上不会有太大的改变,其本质上是具有现代默认设置的 Perl 5,并为之后进行更大的更改奠定了基础。

具体来说,新的 Perl 7 实际上约等于前两天发布的 Perl 5.32。这里边有个有趣的事实是,Perl 6 已经与 Perl “分家”,并且还变成了名为“Raku”的项目。至于分开 v5 与 v6 的原因,相信大家已经不陌生了:Perl 5 与 Perl 6 存在难以调合的兼容性问题,使得二者基本变成为两种不同的语言,而同样名为 Perl,会让人误以为二者只是版本号上有所不同,这会导致损害 Perl 的形象。由于“Perl” 一词早已普遍被认为是“Perl 5”,因此最终经过讨论,Perl 6 更名了。

Perl 7.0 在 v5.32 的基础上会更合理,具有更现代的默认设置,开发者不必管理太多配置,7.0 中已准备好。目前一些实验性功能可能会稳定下来,但没有大的重写或新特性。

至于模块库 CPAN(Comprehensive Perl Archive Network),已维护模块应该仍然可以在 7.0 中运行,其余的将会有兼容模式,并且会针对几乎所有 CPAN 模块新版本进行测试。而 Perl 7 是否会有单独的 CPAN?这不好说,但是开发人员不想重做可以正常使用的东西,这项变更应该可以通过最少的附带任务进行管理

2. 亚马逊推出 Honeycode,允许任何人无需编码即可构建应用程序

亚马逊网络服务(AWS) 启动了一项名为 Amazon Honeycode 的新服务。使用该服务,一些不会编码的人员也能够在零编码知识基础下构建移动和 Web 应用程序。Honeycode 可用于使用 AWS 内置数据库来构建应用程序,例如项目管理应用程序或任务跟踪应用程序,以管理小型团队中的工作流。它可以帮助随着时间的推移跟踪数据,并通知用户更改、流程审批以及交互式业务流程等。

整个应用创建的初步设置可以在几分钟内完成。最终的应用程序在每个工作簿中最多可以扩展 100,000 行,并可以免费为 20 个用户构建应用程序。但对于大型应用程序,则需要为额外的用户和存储付费。AWS 声称,该公司的长期客户 Slack(MSFT.US) 和 SmugMug 都是计划使用该服务的客户之一。

因为可以帮助几乎没有编码知识的人构建所需的定制应用程序,无代码工具在近年来吸引了很多关注。尤其是在当今冠状病毒大流行的情况下,随着 IT 资源的稀缺, Amazon Honeycode 之类的工具可能变得非常有用。目前,Amazon Honeycode 仅在美国俄勒冈州西部可用,预计在接下来的几周内将会扩展至其他地区。借助这项新服务,AWS 也可以将其客户群扩展到程序员之外。

3. 微软宣布 WSL2 对 GPU 的初始支持

在微软最新发布的 Windows Insider 预览版本中,WSL2 获得了 GPU 计算支持。这意味着 Linux 二进制文件可以利用 GPU 资源,在 WSL 中进行机器学习、AI 开发或是数据科学等工作。

微软在今年五月份的 Build 2020 大会上宣布了 WSL 对 GPU 计算的支持,对这项功能的需求在社区中一直拥有很高的呼声。

此次更新包括对 NVIDIA CUDA 和 DirectML 的支持。CUDA 的初始预览包括对现有机器学习工具、库和流行框架(包括 PyTorch 和 TensorFlow)的支持,以及本机 Linux 环境中可用的所有 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 支持,允许构建在 Linux 上运行的容器化 GPU 工作负载在 WSL 2 中按原样运行,让开发者可以在本地 Windows 计算机上进行开发和实验。它的面向目标是专业人士。

4. GCC 11 将默认前端语言为 C++ 17,C++ 14 被替换

从 GCC 9 开始,对 C++ 17 的支持已经不再是实验性质,C++ 前端实现了完整的 C++ 17 语言,并且 C++ 标准库支持几乎也完成了(不过目前还有两个库特性有待完善)。

目前在 GCC 中,当不指定任何版本 C++ 标准时,默认版本是 C++ 14(从 GCC 6.1 开始)。但是随着 GCC 对 C++ 17 的支持现在已经有一年以上的成熟期,并且 GCC 11 将于明年发布,开发团队认为是时候将 C++ 17 用作 GCC 11 的默认前端了。虽然可以在 GCC 10 中进行此更改,但是它已经进入周期的后期阶段,没有太多时间来解决可能出现的任何后果;而虽然 GCC 已经在不断支持 C++ 2a/C++ 20,但目前要进行默认的转换还为时过早。

26 日,GCC 11 源码中已经将 C++ 17 更改为默认前端语言。C++ 17 有许多新的特性,包括:删除 trigraphs、在模板参数中允许使用 typename(作为替代类)、来自 braced-init-list 的新规则用于自动推导、UTF-8 字符文字与一些用于对齐内存分配的扩展等,迁移到 C++ 17 对于 GCC 与开发者来说有众多优势。

5. 全球首款北斗高精度定位智能车发布并正式上市

近日,千寻位置与广汽新能源联合宣布:全球首款北斗高精度定位智能车发布并正式上市。依托千寻位置提供的北斗高精度时空智能服务,该车定位精度达到厘米级,行驶更加安全、可靠。高精度定位智能车来了。

所谓高精度时空智能服务,其实就是运用建设在全国各地的北斗地基增强站,接收天上的北斗、GPS等卫星的定位信号,实时计算卫星定位误差,为数以亿计的用户提供高精度定位服务。目前,国内有很多可以提供高精准位置服务的公司。譬如,由中国兵器工业集团与阿里巴巴集团发起成立的千寻位置,就是通过建设运营国家北斗地基增强系统“全国一张网”及自主研发的卫星定位、数据计算等技术,为用户提供高达动态厘米级与静态毫米级的定位能力——他们的核心优势是生长于云计算之上,精通于算法,擅长处理大数据,将互联网能力带入卫星导航产业。

打个比方,千寻位置类似提供了一个“增强版的北斗”——通过建设北斗地基增强系统、星基增强系统、星地一体融合能力及全球站网系统,千寻位置构成了一个实时无缝的“星地一体”高精度时空网络,致力于让终端用户像使用移动网络一样,方便接入就可实现厘米级定位、毫米级感知、纳秒级授时。

6. Google开始试验在电话App中显示来电事由

Google将在美国开始试验“Verified Calls(认证电话)”功能。通过Google认证程序的公司能事先将企业、客户的电话及来电事由传送并记录在Google专属服务器上,当企业拨打电话给客户时,客户手机上的电话App就会去服务器上比对,如果电话号码都符合的话,就会标示其为认证电话,并显示企业之前传送的来电事由。

7. 数据公司利用手机数据对抗议者进行人口统计分析 警察杀死 George Floyd 和 Breonna Taylor 的恶性事件引发了全美的抗议。但抗议者不知道的是,他们的手机数据可以让数据公司预测其年龄、种族、性别和居住地。Mobilewall 发表报告《George Floyd Protester Demographics: Insights Across 4 Major US Cities》,给出了抗议者中男女、年轻成年人(18–34),中年人(35 - 54 )和老年人(55+)、非洲裔、白人、亚裔和拉美裔的百分比。Mobilewalla CEO Anindya Datta 在接受采访时表示,报告不是为执法部门或公共机构准备的,而只是为了满足其员工的好奇心。该公司本身并不收集数据,而是从不同来源如广告商、数据中介、ISP 等购买数据,然后利用 AI 算法关联分析聚合数据。

8. 普林斯顿大学用雷达帮助探测车辆盲区

6月28日消息,近日,美国普林斯顿大学研发团队公布了一项自动识别系统,该系统可以帮助汽车探测到拐角盲区处的行人和物体。这项自动识别技术利用多普勒雷达作为探测手段,向车辆驾驶员提供盲区内行人、自行车或者其他车辆的移动信息,并且该项技术可以轻松的整合进现在车辆中。普林斯顿大学研发人员在近日发表的论文中,详细地描述了该系统如何区分包括汽车,自行车和行人在内的物体,并计算出行驶方向和行驶速度。

9. ARM 夺得超级计算机 TOP500 桂冠

多年来,x86 处理器和 Linux 一直统治着超级计算。直到现在,外媒消息称,6 月 22 日,日本的由富士通的 48 核 A64FX SoC 驱动、运行 Red Hat Enterprise Linux(RHEL)的 Fugaku 超级计算机,成为了第一台由 ARM 驱动的、世界上最快的计算机。这是在 TOP500 超级计算机竞赛中,由 ARM 驱动的超级计算机首次获得第一名。

结果显示, Fugaku 的 High-Performance Linpack(HPL)结果达到 415.5 petaflops,比现在的第二名 IBM Summit 系统的 148.8 petaflops 要高出 2.8 倍。排在第三位的是 Sierra,其 HPL 基准测试值为 94.6 petaflops。

由中国国家并行计算机工程与技术研究中心(NRCPC)开发的系统 Sunway TaihuLight 则跌至第四位,该系统完全由 Sunway 260 核 SW26010 处理器驱动,其 93 petaflops 的 HPL 标记保持不变。

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