微軟曾為 Windows 11 的發(fā)布進行了大肆宣傳，包括全新的設計、全新的功能和性能提升等等。但時至今日，無論是用戶反饋還是實際性能方面，Windows 11 的表現(xiàn)好像并不盡如人意，反而 Windows 10 更加受到用戶的偏愛。

谷歌方面表示，其 ChromeOS 團隊已開始借鑒 Android 的技術堆棧，以便加速創(chuàng)新、減輕維護多個操作系統(tǒng)的負擔，并在供應商內(nèi)核多變的情況下增強設備互操作性。

去年，F(xiàn)edora 和 Red Hat 開發(fā)人員計劃在 Fedora 37 中 放棄傳統(tǒng) BIOS 支持，只關注 UEFI 平臺。但該計劃隨后遭到 用戶極力反對，認為現(xiàn)在棄用傳統(tǒng) BIOS 支持為時尚早，希望 Fedora 能夠給出一個更加平緩的過渡方式。

OpenJDK 的 JEP 445 提案正在努力簡化 Java 的入門難度。這個提案主要是引入“靈活的 Main 方法和匿名 Main 類” ，希望 Java 的學習過程能更平滑，讓學生和初學者能更好地接受 Java 。

版本 6.0.0參考文檔的這一部分涉及數(shù)據(jù)訪問和 數(shù)據(jù)訪問層與業(yè)務或服務層之間的交互。

作者：熊兮、歡夏、章捷、臨在多模態(tài)內(nèi)容（例如圖像、文本、語音、視頻等）在互聯(lián)網(wǎng)上的爆炸性增長推動了各種跨模態(tài)模型的研究與發(fā)展，支持了多種跨模態(tài)內(nèi)容理解任務。在這些跨模態(tài)模型中，CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一種經(jīng)典的文圖跨模態(tài)檢索模型，它在大規(guī)模圖文數(shù)據(jù)集上進行了對比學習預訓練，具有很強的文圖跨模態(tài)表征學習能力。在先前的工作（看這里）中，中?NLP/多模態(tài)算法框架EasyNLP支持了CLIP的基礎功能，包括模型的Finetune、文圖向量抽取等。在本期的工作中，我們對EasyNLP框架進行了再一次升級，推出了融合了豐富電商場景知識的CLIP模型，在電商文圖檢索效果上刷新了SOTA結果，并且將上述模型免費開源，貢獻給開源社區(qū)。

杭州知衣科技有限公司是一家以人工智能技術為驅動的國家高新技術企業(yè)，致力于將數(shù)據(jù)化趨勢發(fā)現(xiàn)、爆款挖掘和供應鏈組織能力標準化輸出，打造智能化服裝設計的供應鏈平臺。知衣成立于2018年2月，同年獲得千萬美金A輪融資；2021年完成由高瓴創(chuàng)投、萬物資本領投的2億人民幣B輪融資，同年入圍“杭州市準獨角獸企業(yè)榜單”。

盤點行業(yè)內(nèi)近期發(fā)生的大事，Delta 2.0 的開源是最讓人津津樂道的，尤其在 Databricks 官宣 delta2.0 時拋出了下面這張性能對比，頗有些引戰(zhàn)的味道。

大家好我是咸魚了大半年的一灰灰，終于放暑假了，把小孩送回老家，作為咸魚的我也可以翻翻身了，接下來將趁著暑假的這段時間，將準備一個全新的分布式專欄，為了給大家提供更好的閱讀體驗，可以再我的個人站點上查看系列的專欄內(nèi)容：

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