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比MP3小10倍，Meta公开全新音频压缩技术
来源：OSC开源社区（ID：oschina)
Meta 近日在一篇题为 “High Fidelity Neural Audio Compression”（高保真神经音频压缩）的论文中公布了一项名为 "EnCodec" 的开源音频压缩技术，该技术由 AI 驱动，可以在音频质量没有损失的前提下，将音频压缩到比 MP3 格式还要小 10 倍的程度。
Meta 将这项技术的实现方法分成了一个由三部分组成的系统，经过训练后的 AI 可以将音频压缩到所需的目标大小，其实现过程如下：
首先，编码器将未压缩的数据转换为较低帧率的 "latent space" 表示（representation）；
然后，量化器将这个表示压缩到目标大小，同时跟踪最重要的信息，这些信息以后将被用于重建原始信号（这个压缩信号将通过网络发送或保存在磁盘上）；
最后，解码器使用单个 CPU 上的神经网络将压缩的数据实时地转变回音频；
至于应用，Meta 表示这种由人工智能驱动的 "超压缩音频" 可以在恶劣的网络条件下获得更快、更优质的通话效果。作为一家 “梭哈” 元宇宙的公司，这项技术还可以提供更加丰富的元宇宙体验（视频会议、影音流媒体、VR 游戏等），而不需要提高带宽。
除了语音通话，这项技术同样可以应用于音乐领域，未来我们有望可以获得高品质、小体积的音频文件。
目前这项技术仍处于研究阶段，源代码和一些音频样本都已公开在 GitHub 上：网页链接
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今天，对于英伟达和Linux开源社区而言，都是颇有意义的一天。
英伟达宣布开源其Linux GPU内核驱动模块，使用双GPL/MIT许可，并从R15驱动程序开始。英伟达已经在GitHub上创建了一个名为「Open GPU Kernel Modules」库，用户可以在该库中找到这些内核驱动模块的源代码。仅仅三天的时间，该项目已经获得了5.6k的Star量。
英伟达表示，此次开源将大幅度提升用户在Linux操作系统（OS）中使用英伟达GPU的体验，实现与该OS更紧密的集成，并助力开发者debug、集成和反馈。
对于Linux发行版供应商而言，开源的模块提升了易用性，改善了签署和分发英伟达GPU驱动程序的开箱即用用户体验。
Ubuntu开发商Canonical和Linux发行商SUSE能够立即将开源的内核模块与Ubuntu（一种Linux操作系统）和SUSE Linux Enterprise Distributions打包在一起。
广大开发者可以跟踪代码路径，了解内核事件调度（kernel event scheduling）如何与自己的工作负载交互，以实现更快的根源debugging。企业软件开发者现在可以将英伟达GPU内核驱动无缝地集成到各自项目所配置的定制化Linux内核。
总之，此次开源将通过来自Linux终端用户社区的输入和检验（input and reviews），进一步提升英伟达GPU驱动程序的质量和安全。
项目地址：GitHub - NVIDIA/open-gpu-kernel-modules: NVIDIA Linux open G...
官博地址：网页链接
封面图源：
#大数据书籍推荐#
《数据库系统内幕》英文版
《Database Internals : A deep-dive into how distributed data systems work》
本书旨在指导开发者理解现代数据库和存储引擎背后的内部概念，包含从众多书籍、论文、博客和多个开源数据库源代码中精心选取的相关材料。本书深入介绍了数据存储、数据构建块、分布式系统和数据集群，并且指出了现代数据库之间最重要的区别在于决定存储结构和数据分布的子系统。本书分为两部分：第一部分讨论节点本地的进程，并关注数据库系统的核心组件——存储引擎，以及最重要的一个特有元素；第二部分探讨如何将多个节点组织到一个数据库集群中。本书主要面向数据库开发人员，以及使用数据库系统构建软件的人员，如软件开发人员、运维工程师、架构师和工程技术经理。
适读人群 ：
数据库系统工程师、开发工程师、运维工程师、存储工程师及其他相关从业人员
本书从数据库开发者角度，对现代数据库技术进行了全景式解读，完全不拘泥于任何一款数据库系统，也不偏袒任何一种数据库的类型或特性。这本书只会讨论现代数据库必不可少的那些东西，例如存储格式、索引数据结构、数据一致性等，以及相关的许多选项与权衡。第一部分从单机的角度，介绍磁盘存储格式、索引数据结构、事务处理等，第二部分则以分布式系统切入，讲解分布式数据库的多副本、分布式事务、一致性等问题。书中内容的选材紧跟业内前沿进展，不仅有提及各种新兴的数据库产品，还有涉及许多来自学术界前沿的研究成果。不论你是一名有志于从事云计算领域的开发者，深入的研究数据库系统的设计与实现，还是作为一名开发者，即将使用云数据库以及云原生数据库，阅读本书都会大有裨益。
Spring Boot 项目想上 K8s？用 Zadig 就完事了
网页链接
Spring Boot 是构建 Java 后端应用程序的一种非常流行的框架，被企业和开发者广泛采用。本文介绍如何使用Zadig 持续交付Spring Boot 项目到 Kubernetes上，该项目主要包含 Maven 构建的 Worker 、DB(Postgres) 以及 Redis 这三个服务，以下步骤包含从 Code 到 Ship 的整个过程的演示。
准备工作
项目案例中用到的worker 服务源代码、YAML 文件、Dockerfile 文件，可以在 GitHub Zadig仓库 examples/voting-app项目中找到
建议把源码放到自己的 GitHub代码仓库后再进行下面的操作
项目配置
创建项目，具体内容如下图1所示：
接下来会看到创建成功的提示,如图2
创建服务
创建服务有两种方式，第一种是选择平台编辑直接把 YAML 内容粘到系统中。第二种是选择从仓库导入 YAML 文件，示例中采用第二种。
点击仓库托管，在弹出的窗口中选择代码仓库，同步 examples->voting-app->freestyle-k8s-specifications->worker 文件目录，加载 worker 服务 YAML 配置文件。
系统会自动检测 YAML 格式是否合法，右侧会自动解析出来系统变量、自定义变量和服务组件，这里也可以继续添加自定义变量。具体过程如下图3所示：
创建构建
这里可以选择 worker-e2e 这个服务组件添加构建，然后选择代码库和添加构建脚本，具体如下图4所示：
构建脚本如下
cd$WORKSPACE/zadig/examples/voting-app/worker
dockerbuild-t$IMAGE-fDockerfile.j.
docker push $IMAGE
添加完成后，点击保存构建。然后点击仓库托管，继续添加 DB(Postgres) 和 Redis 服务，如下图5所示：
实际场景中已存在现有可用的中间件服务，在网络联通情况下可以直接使用；若同一中间件服务针对不同环境需要使用不同的服务地址，可以通过设置环境变量的方式配置
添加成功后，点击下一步，完成服务配置。
加入运行环境
进入「加入运行环境」，系统会自动创建两套集成环境和三条工作流，两套集成环境可分别给开发和测试使用，三条工作流也会自动绑定对应的集成环境以达到持续交付的目的。具体如下图6所示：
工作流交付
点击运行工作流 voting-app-workflow-dev 对 worker 服务进行更新，来实现 dev 环境的持续交付
qa 环境的持续交付类似的操作，不赘述。
到此，您已熟悉 Zadig 的基本功能了，下面将展示如何配置自动触发工作流。
配置自动触发工作流
创建基于 GitHub 事件的触发器，修改 voting-app-workflow-dev 工作流，为 dev 环境设置 GitHub 事件触发器，系统目前支持 push 和 pull_request 两种事件，具体如下图7所示：
前提条件：需要配置 GitHub Webhook，全局 Webhook 请参考 GitHub Webhook
提交 代码库 PR，在 Check runs 中会展示具体的系统工作流的状态，具体如下图8所示：
点击任务链接可以跳转到 Zadig 系统里查看工作流具体执行信息，如下图9所示：
待工作流执行完毕，可看到 dev 环境 worker 服务的镜像已经被更新了，具体如下图10所示：
通过以上步骤，我们已经完成了部署在 Kubernetes 上的 Spring Boot 项目持续交付配置，通过接入 Zadig 开发者可以方便的对服务进行查看、管理和更新，比如服务查看、Pod Debug、实时日志等。
关于 Zadig
Zadig 是基于 Kubernetes 设计、研发的开源分布式持续交付 (Continuous Delivery) 产品，为开发者提供云原生运行环境，支持开发者本地联调、微服务并行构建和部署、集成测试等。Zadig 内置了面向 Kubernetes、Helm、云主机、大体量微服务等复杂业务场景的最佳实践，为工程师一键生成自动化工作流 。
原文链接：网页链接
#rust-lang#
Rust 1.56.1发布。这是继新版1.56.0大版本及Edition之后，紧急修复的一个版本。
此版本修复了从1.0.0至1.56.0以来一直存在的安全漏洞：利用Unicode编码标准中的的方向覆盖、同形异义等创造出对编译器和人类视觉审查上存在差异的源代码，人眼看不出的漏洞，但对于编译器来说逻辑编码顺序和显示顺序是不同的。
建议使用rust的开发者尽快升级。
具体见：
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