2025
10-28
10-28
苹果在iOS 26.1 Beta 4中增加开关 允许用户关闭液态玻璃的半透明效果
苹果在 iOS 26 中的重大设计包括具有半透明效果的液态玻璃 ( Liquid Glass),不过半透明效果有时候会导致看不清内容或者存在遮挡等,所以苹果在此前版本中已经对部分应用的液态玻璃效果进行调整以增加对比度。
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苹果在 iOS 26 中的重大设计包括具有半透明效果的液态玻璃 ( Liquid Glass),不过半透明效果有时候会导致看不清内容或者存在遮挡等,所以苹果在此前版本中已经对部分应用的液态玻璃效果进行调整以增加对比度。
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当地时间 2025 年 10 月 17 日,美国联合航空 1093 号航班从丹佛飞往洛杉矶的途中遭到未知物体撞击,执行本次航班的是 Boeing 737 MAX 8 (注册号为 N17327),遭受撞击后飞机前挡风玻璃的一层玻璃破裂。
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根据2024年度Python开发者调查数据,Web开发重新兴起,46%的开发者使用Python进行Web开发,这与前三年的下降趋势形成了转折。同时,AI和数据科学领域的快速发展使得Python在这些领域的应用越来越广泛。本文将基于最新的行业数据和技术动态,分析Python在2024-2025年及其后的发展趋势。
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在学习 Python 的过程中,「面向对象」绝对是绕不过去的一关。很多人听说它很重要,但一上手就懵圈: 到底什么是封装?继承是干嘛的?多态又是什么意思? 别急~这篇文章带你一次性彻底搞懂!
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Tor 项目组日前推出洋葱浏览器 (Tor Browser) v15.0a4 版,该版本包含大量常规错误修复和改进,但最大的变化其实是删除 Mozilla Firefox 中包含的人工智能模块和机器学习组件。
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微软开源的实用工具 PowerToys 在上周发布的新版本中新增 Light Switch 工具,该工具可以用来自动切换 Windows 11 的深色和浅色模式,比如在用户设定的时间段内自动将系统设置为深色模式。
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2025 年 10 月 7 日 ,Python 3.14 正式发布。Python 3.14 更新了自由线程、延迟注解、模板字符串等功能,最大的亮点是支持了去GIL(全局解释器锁 )的多线程模式,这让 Python 能更好地构建CPU多核多线程并行计算任务。
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博通日前宣布修改虚拟机软件 VMware Workstation Pro 和 Fusion Pro 的版本名称,从最新版本开始博通不再使用类似 17.6.x 这类的传统数字版本号,而是改成微软使用的年度版本号。
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2025 年 10 月 10 日 06:00 前后加密货币市场出现暴跌,当时比特币在 15 分钟内暴跌 15%,以太坊暴跌 21%,其他各种山寨币和代币跌幅甚至高达 80%,这种极端行情导致海量杠杆 / 合约投资者的仓位被强制平仓。
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我是一个被 Python 折磨多年、又被它治愈无数次的程序员。 这两天翻了翻 Python 3.14 的更新日志,说实话,有点震惊—— 这次是真的狠活满满,底层、语法、性能全线升级。 不是那种“修修补补又一年”,而是能让整个生态“重构未来”的大版本。
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这个问题在面试里出现的频率比你想象的要高。很多人平时用字典操作很随意,想删就删,用啥都行,但一到面试官让你解释 del 和 pop 的区别,就开始含糊。其实这俩看起来相似,干的事确实都是“删除”,但语义、行为、返回值、异常处理都不一样。下面我们一步步聊清楚。
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那天吃完午饭,我正靠在工位上打着瞌睡,突然我们组的实习生跑过来问我一句:“哥,Python 的 generator 到底是干嘛的?我看文档上写能节省内存,但我一点没体会到啊。”我一听这个问题,瞬间清醒了。因为这事儿我当年也懵过,直到有一次线上日志炸了,才算真理解了生成器的妙处。
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英伟达将从本周开始销售 Nvidia DGX Spark 个人 AI 超级计算机,这款 AI 个人超算功能强大并且可以满足用户处理复杂的 AI 模型,超算本身体积较小类似 Mac Mini,可以放在桌面上使用。
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目前支持 Wi-Fi 7 的设备已经越来越多,现在业界也开始测试 Wi-Fi 8,例如普联 (TP-Link) 日前就完成了 Wi-Fi 8 的原型机测试,此次测试只是用于验证 Wi-Fi 8 的连接性,距离产品上市还需要好些年。
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有时候下班晚了,我在公司电脑上跑个脚本,跑完就直接关机走人,第二天再打开,发现昨天开的那些 Python 进程已经没了。那问题就来了——Python 程序退出以后,它申请过的内存到底会不会全部释放?要不要担心“内存泄漏”这种事?
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前两天晚上我在咖啡店里加班写 Python 脚本,脑袋昏昏沉沉的时候,突然遇到一个很蠢的问题:我忘了某个对象能不能直接调用一个属性,结果写完一跑就报错。那一刻我才想起来——哎呀,其实 Python 里不是有现成的工具帮我查的嘛,就是 help() 和 dir() 这俩函数。很多人可能平时写代码时没太注意用,但说实话,这两个小东西就是你的随身“说明书”和“目录表”,尤其是当你临时抱佛脚、记不清 API 的时候,简直救命。
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前几天啊,我在公司写个小脚本,明明逻辑跑得挺快的,结果机器风扇狂转,内存飙到八九个G,我人都傻了…同事走过来一看,笑我说:“你这就是典型的 Python 内存没管好,数据全堆内存里了”。那天我回家路上想了半天,才意识到,很多人写 Python,尤其是数据处理、爬虫、甚至是服务端代码,都容易掉进这个坑。今天我就用聊天的方式,跟你们聊聊 Python 里的内存管理,怎么回事,能怎么优化,避免被系统反杀进程。
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