源码 目前提供西班牙语、德语、法语、孟加拉语、中古波斯语、巴斯克语、拉迪诺语(针对英语、希伯来语和西班牙语使用者)以及侯马语(针对英语使用者)的学习。

推荐使用 {}.toString.call(v)

作者表示在加入Redis后，公司内部一直在讨论使用AGPL还是SSPL协议，许多人认为AGPL更好。

评论区精彩评论：

这种情况不断发生：
1. 人们投入了大量工作来构建数据库。许可证选项为 OSS / FOSS。

2. 社区中的一些人（原始作者、社区负责人）围绕数据库成立了一家公司，并连续多年继续开发它。他们有时会筹集风险投资来扩大业务。

3. Amazon / Google / Microsoft 提供数据库的托管版本并在其上赚钱。轻松获得数百万的收入。原始创作者/公司一无所获，超大规模公司也没有义务付费。

4. 公司决定更改许可证，以迫使 Amazon / Google / Microsoft 参与并支付费用。

5. Amazon / Google / Microsoft 分叉数据库。社区起义。有时，反抗者是超大规模公司的员工，有时这些只是讨厌“可用源代码”许可证或重新许可的 FOSS 粉丝。

6. 数据库公司被迫撤回更改。仍然没有收入。

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解决方案很明确：从第一天起就使用 “公平的来源 / 来源可用” 许可证启动您的新数据库。没有人会抱怨重新授权，因为您的许可证将立即处理超大规模提供商。

基本上，如果您想防止 Amazon 带走您的钱，您的许可证需要以下几样东西之一：

- 超大规模条款，使得任何托管产品都必须 （1） 完全开源，（2） 必须支付费用，或者 （3） 被彻底阻止。

- 一个 MAU / ARR 子句，使超大规模企业处于爆炸半径内。请注意，这也会打击您的客户。

PyXL通过自定义的工具链将Python代码编译成CPython字节码，再转换为自定义汇编，最终生成可在硬件上运行的二进制文件。

PyXL在GPIO往返延迟仅为480纳秒，而MicroPython在PyBoard上的延迟约为15000纳秒，PyXL速度快30倍

这是一种将应用程序和工具连接到Claude的新方式。同时，Claude的Research功能也得到扩展，新增高级模式，可以搜索网络、Google Workspace，以及现在的Integrations。Claude可以进行长达45分钟的研究，然后提供包含引用的综合报告。此外，Web搜索对所有Claude付费计划用户在全球范围内开放。

利用gzip压缩的特性，当检测到恶意bot时，会返回一个200 OK响应，并向它们提供一个gzip响应，该响应包含一个1MB到10MB的文件。当这些bot尝试解压缩文件时，文件会膨胀成1GB甚至10GB，导致它们耗尽内存并崩溃。

创建zip bomb的命令：dd if=/dev/zero bs=1G count=10 | gzip -c > 10GB.gz，警告：这样做有可能会损坏自己的设备。

多集群架构（Cells）：将消息索引分布到多个小型 Elasticsearch 集群中，每个集群控制在 2 亿条消息和 50GB 数据以内，降低主节点负载。

高可用性设计：每个集群部署在三个不同的可用区，配置三个主节点和至少三个 Ingest 节点，确保在区域故障时仍能正常运行。

消息队列迁移至 PubSub：将索引消息队列从 Redis 迁移到 PubSub，实现消息传递的可靠性和对大规模消息积压的容忍。 Discord

智能批量索引：工作线程根据消息所属的集群和索引进行分组，确保每次批量索引操作仅针对单一 Elasticsearch 节点，减少因节点故障导致的影响范围

两国政府均已排除网络攻击的可能性，但正在调查停电原因。

Gonzalez Rogers 法官最终裁定苹果必须允许开发者在App Store之外销售应用，并且不得收取费用。更严重的是，法官指控苹果财务副总裁 Alex Roman 在宣誓后撒谎，并将此事提交给美国检察官进行刑事蔑视调查，同时直接批评了苹果CEO Tim Cook。

共和党领袖 Jim Jordan 试图取消联邦贸易委员会（FTC）禁止“不正当竞争行为”的权力，这项权力被用于针对亚马逊、联合健康集团和CVS等公司的重要案件中。但在遭到反对后，Jordan 最终撤回了该提案。

新法律还授权学校工作人员在学生干扰教学或学习时没收他们的移动设备。尽管对手机使用有所限制，教育部长强调学生的数字技能仍将得到支持。

以色列医生Gat和Goren提出的理论，即BPH(良性前列腺增生)和前列腺癌可能与精索静脉功能不全有关。

Gat和Goren提出通过破坏精索静脉来解决这个问题。

由于创新医学面临的障碍，包括缺乏资金支持、法律风险、保险不赔付、以及医生广告限制等,Gat和Goren的理论没有得到广泛认可.

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• 协作困难： Rust 的学习曲线陡峭，新手难以快速上手并有效参与游戏逻辑开发。
• 抽象层级： Rust 的底层特性不利于快速迭代高层游戏机制。
• 迁移成本： Bevy 更新频繁，API 变动大，导致项目维护成本高，容易出现回归问题。
• 学习资源： C# 和 Unity 的成熟度和广泛应用使得 AI 辅助学习更加高效。
• Modding： Rust 和 Bevy 在 Modding 方面存在局限性，缺乏清晰的脚本解决方案和不稳定的 ABI。

该功能只会在拥有至少8GB内存和5GB可用磁盘空间的电脑上启用。用户可以在Word设置或任务计划程序中禁用此功能。作者表达了对微软没有直接优化Office效率，而是选择这种“治标不治本”方法的质疑。