从最早的 Google 黄金时代讲起，早期的 Google 将 “不作恶” 一直贯穿到底，是工程师的天堂。随着时间的推移，Google 的文化开始逐渐蒸发。
使用 Rust 实现更快、更美观的 printers 引起了广泛关注。
.NET 8 在整个堆栈中带来了数千项性能改进 。默认情况下会启用一种名为动态配置文件引导优化 (PGO) 的新代码生成器，它可以根据实际使用情况优化代码
无需任何训练，GPT-4V就能直接像人类一样与智能手机进行交互，完成各种指定命令。
这可能只是众多被谷歌收购的公司中，不被众人注意的其中一个。
由于 HTTP/3 能够使用 QUIC 的全部新功能，因此在加载网页和流媒体视频时将带来更好的性能表现。也正是这个优势，让 HTTP/3 得到了市场的广泛认可和快速接纳。
由于 YouTube 的分布式内存缓存系统的一个 bug，YouTube 经历了长达 15 分钟的全球宕机故障，中断了 YouTube 的视频提供能力。
本文是近期 reddit 上一篇总结 Ruby on Rails 从兴盛到衰落的文章，在作者对 Rails 心灰意冷转向其它语言和架构期间，不曾想，他却又遇到其它方面的困扰，如新潮的框架看起来不错，但运行起来确很糟糕。
官方宣称其性能超越了AMD的高端服务器芯片Epyc 9754，堪称最强RISC-V服务器CPU！
少林寺方丈释永信前几天在 Meta 旧金山总部进行了一场线下分享：《禅宗遇到 AI》。
Next.js是 Remix 的一个非常流行的替代品，本文作者想诚实地表达个人对 Next.js 的看法和使用体验，并非有意抨击 Next.js。
这篇文章探讨了软件工程的复杂性，以及如何应对。作者认为，虽然大型语言模型（LLM）如 ChatGPT 可以减少编写软件时的“偶然复杂性”，但“本质复杂性”仍然是一大挑战。LLM 的出现将改变软件工程，但我们仍需警惕其潜在问题。
与系统管理员之间的这些矛盾，一度让我考虑跳槽的事情，但我还是继续干了下去——直到一年半后，公司遭遇了一次勒索软件攻击。
随着人工智能以及大型语言模型的崛起，人工编程真的来到了终章了吗？作者通过对 ChatGPT 的一些小测试，来检验人工智能是否真的可以取代人工编写代码，最后得出大型语言模型对人工智能以及计算机科学的影响。
代码覆盖率是一个无用的管理指标
微软曾被称为“养老大厂”，但就是这样的大厂，也没有躲过硅谷的裁员寒潮。今年 1 月和 7 月，微软总共进行了两次大规模裁员，总计估计约 2 万人。
这篇文章是一位前端开发者揭示了主流 UI 框架的局限性，认为它们都在误导开发者，隐藏了 DOM 节点的真实复杂性。作者指出 HTML 语法并不是描述 UI 的最佳抽象，而是 DOM 树的一种投影。
这篇文章主要探讨了在编程中如何处理“正常路径”和“边缘情况”。作者指出，大多数代码库中 80% 的代码负责处理预期的“正常路径”，而剩下的 20% 负责处理错误和异常。
最好的Go框架就是不用框架？
小语言才是编程的未来
便携式大语言模型才是智能手机的未来
不过这个“全球前三大”可谓水分十足。另外两大指令集中，由英特尔主导的x86架构应用于绝大部分PC和服务器；英国公司Arm的Arm架构则用于全球99%以上的智能手机。
千万别想在一套复杂的自适应系统中确切描绘独立个体的贡献度，因为这个问题在前提上就站不住脚。
Google 庆祝搜索诞生 25 周年了，并基于开发层面，分享了互联网、云计算，到现在的人工智能时代每一次搜索，呈现出的不同技术发展新趋势，以及人们所关心的事情和内容。
开源浪潮之下，无数开发者的角色正在发生巨大变化，从过往的使用者逐渐变成开源项目参与者、贡献者。
应该还能用
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你们干扰不了我写开源代码
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有时
