Clues From Ancient Proteins Reveal How Life Actually Began
遗传密码控制生物如何基于遗传指示建立蛋白质，可能与科学家曾经相信的序列不同。最近的一项研究探讨了生命的最早阶段，并为如何将蛋白质（称为氨基酸的蛋白质的基础）添加到该代码中的新时间表。这个[…]
No rules, just vibes! What is vibe coding?
为什么当AI可以通过开发为您“振动”时，为什么要强调代码的每一行？ Vibe编码是一个快速增长的趋势，开发人员让AI在编写代码中占据主导地位，将编程转换为更直观和自发的过程。
Coding for Kids in Classrooms - Top 10 Free Coding Platforms Online
在课堂上为孩子们介绍编码：10个免费编码平台上的网林编码不再仅仅是一种利基技能，而是现代教育的基本组成部分。从构建下一个激动人心的游戏到设计创新的应用程序，编码都可以教授批判性思维，解决问题和创造力。世界各地的学校都将编码纳入教室，以使学生能够使用他们将在未来几年使用的技能。在本文中，我们讨论课堂上的孩子编码，探索如何在课堂环境中向孩子们教编码，并突出显示免费编码课程。无论您是老师，父母还是管理员，本文都提供了可行的想法和实用建议，以培养对年轻学习者进行编码的热情。编码在Classroomsdefinition中编码的编码及其在当今数字世界编码中的相关性，也是使用Python，Java，Jav
Debug and Profile NumPy Code to Identify Performance Bottlenecks
通过确定代码中的问题来查看如何改善Numpy执行过程。
Introducing AWS MCP Servers for code assistants (Part 1)
我们很高兴地宣布代码助理的AWS MCP服务器的开源发布 - 一套专门的模型上下文协议（MCP）服务器，将Amazon Web Services（AWS）最佳实践直接带入您的开发工作流程。这篇文章是涵盖AWS MCP服务器的系列中的第一篇。在这篇文章中，我们介绍了这些专业的MCP服务器如何大大减少您的开发时间，同时将安全控制，成本优化以及AWS良好的最佳实践纳入您的代码中。
DB Cargo and Bosch develop fully automated shunting locomotive for series production
作为欧洲最大的货运公司，DB货物正在系统地推动铁路运输运输的数字化和自动化。进度的重要部分是在地层码中分流的自动化。货车被拆开，货车分类，新火车放在院子里。分流的机车[…]
看到酒精行业吸引了最重的饮酒者：虽然许多饮酒者减少了，但每周喝15杯或更多饮料的人说，他们对健康风险不满意； WSJ的劳拉·库珀（Laura Cooper）的“这是美味的毒药”。摘录：“根据股票研究公司伯恩斯坦（Bernstein）于2023年发布的分析，估计有五分之一的成年人占美国酒精销售量的90％。” “伯恩斯坦（Bernstein）的2023年[说]……每周喝14杯饮料的人代表美国的成年人中多达20％的成年人。” PP在造船业中看到了很小而生锈的人：特朗普试图恢复Inti Pacheco and Costas Paris of Wesj的拳击和油轮的生产和油轮。摘录：“在1970年代，美
Updated Analysis of Russian Shahed 136 Deployment Against Ukraine
俄罗斯几乎每天都在乌克兰军事和平民目标上发射大量的Shahed 136架无人机。该报告评估了涵盖2024年8月1日至2025年3月1日的数据，内容涉及俄罗斯军方使用Shahed 136无人机，这是基于9月发布的先前评估。 2我们评估了数据，据报道发起的136人的数量，截获的数量，成功击中目标的数量，据报道为“丢失”的无人机数量以及据报道返回俄罗斯（或白俄罗斯）领土的无人机数量。该报告分析的数据来自该研究所验证的开源渠道以及乌克兰武装部队发布的官方声明。评估数据变得越来越复杂，因为俄罗斯一直在部署诱饵无人机，例如Gerbera和Parody。 Gerbera和模仿结合了设计细节，使他们可以模仿S
10 Python One-Liners That Will Change Your Coding Game
一份不容错过的优雅 Python 解决方案列表，可在一行代码中执行常见的编程和处理任务。
News24 Business | Cut-off chaos looms for SA as prepaid meter reckoning comes due
预付费电表代码中存在一个已有 31 年历史的日期展期问题，将于周日晚上到期。电力和能源部长 Kgosientsho Ramokgopa 担心街头抗议活动。
Weekly Review 15 November 2024
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：人工智能如何影响食品服务行业：https://www.informationweek.com/machine-learning-ai/how-ai-is-reshaping-the-food-services-industry在没有更多训练数据的情况下，人工智能模型在试图进一步提高性能方面开始遇到障碍：https://techcrunch.com/2024/11/09/openai-reportedly-developing-new-strate
Air pollution may increase your risk of eczema
根据美国一项研究，居住在空气污染程度较高的地区的人更容易患湿疹。该研究调查了超过 280,000 人，并将他们的湿疹发病率与邮政编码进行比较，发现患有湿疹的人更有可能居住在空气中细颗粒物 (PM2.5) 含量较高的邮政编码地区。总体而言，12,695 名参与者 (4.4%) 被诊断出患有湿疹，邮政编码中的平均 PM2.5 空气污染每增加 10 µm/m3，人们患湿疹的风险就会增加一倍。作者表示，空气污染加剧可能会影响患湿疹的风险，可能是通过影响免疫系统来实现的。
Три года на виду у всех: как вредоносный пакет на PyPI собрал 37 000 скачиваний
网络威胁已渗透到数千名开发人员的代码中，但仍未被发现。
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：人工智能在保护珊瑚礁中的应用：https://www.datasciencecentral.com/how-machine-learning-helps-save-coral-reefs-by-listening/高等教育对人工智能的准备仍然不足：https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2024/10/16/campus-tech-le
CVE-2024-38812: критическая угроза для вашей виртуальной инфраструктуры
vCenter Server 代码中的错误为远程黑客攻击打开了大门。
Python Developers Targeted with Malware During Fake Job Interviews
有趣的社会工程攻击：用虚假的招聘宣传引诱潜在的求职者，试图说服他们下载恶意软件。摘自新闻文章：朝鲜政府资助的黑客团队 Lazarus Group 发起的这些特定攻击是新的，但针对 Python 开发社区的整体恶意软件活动至少从 2023 年 8 月就开始了，当时许多流行的开源 Python 工具被恶意复制并添加了恶意软件。不过，现在也有涉及“编码测试”的攻击，这些攻击的存在只是为了让最终用户在他们的系统上安装隐藏的恶意软件（巧妙地隐藏在 Base64 编码中），一旦出现就可以远程执行。由于 Python 的灵活性及其与底层操作系统的交互方式，此时的利用能力几乎是无限的……
Automated Code Fix Suggestions for Accessibility Issues in Mobile Apps
可访问性对于包容性应用程序可用性至关重要，但由于缺乏意识、专业知识和工具不足，开发人员经常难以识别和修复应用程序可访问性问题。当前的可访问性测试工具可以识别可访问性问题，但可能并不总是提供如何解决这些问题的指导。我们推出了 FixAlly，这是一种自动化工具，旨在针对自动可访问性扫描器检测到的可访问性问题建议源代码修复。FixAlly 采用多代理 LLM 架构来生成修复策略、在源代码中定位问题并提出代码……
Scale Up Your RAG: A Rust-Powered Indexing Pipeline with LanceDB and Candle
为大规模文档处理构建高性能嵌入和索引系统照片由 Marc Sendra Martorell 在 Unsplash 上拍摄1. 简介最近，检索增强生成 (或简称 RAG) 已成为使用大型语言模型构建生成式 AI 应用程序的事实标准。RAG 通过确保生成模型使用适当的上下文来增强文本生成，同时避免了为同一任务微调 LLM 所涉及的时间、成本和复杂性。RAG 还允许更有效地使用外部数据源并更轻松地更新模型的“知识”。尽管基于 RAG 的 AI 应用程序通常可以使用更适中或更小的 LLM，但它们仍然依赖于嵌入和索引所需知识库的强大管道，以及能够有效地检索并将相关上下文注入模型提示。在许多用例中，可以使
