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7月操作系统市场份额数据：Windows 10持续增长
最新的市场份额数据显示，Windows 10 在2019 年7 月的用户数大幅增加。目前Windows 10占据了领先地位，而Windows 7继续下滑。报告显示，Windows 10份额从45.79%增加到了48.86%，Windows 7 只剩31.83% 。意外的是，Windows 8.1 竟从4.51% 升到了5.29% 。只要再努点力，它甚至可以超过MacOS X 10.14 。
据悉，微软将于2020 年1 月14 日正式结束对Windows 7 的支持。这意味着它不会再接收到任何安全和功能更新，但大型企业仍可通过付费的方式，以获得一段时间的扩展支持。
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Fuchsia OS 源代码国内镜像上线
Fuchsia OS 是Google 正在开发中的一款全新操作系统，同时也是一个开源操作系统，因为一些原因，国内开发者无法直接访问Fuchsia 的源代码，最近由Fuchsia 中文社区提供的Fuchsia OS 源代码国内镜像上线。
国内开发者们可以通过git 方式获得主repo 核心代码；以及从镜像站获取完整代码，包括第三方代码，以及单独的tar 包，Fuchsia 镜像同时提供每日当天打包的源码包，方便正在学习和开发Fuchsia 的同学。
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Dice 称这5 种编程语言可能衰落
根据Dice 报道，并不是所有的编程语言都永远存在，因为新一代的开发人员会接受他们觉得更容易使用的其他语言和框架。为了确定哪种编程语言可能在中长期内注定失败，他们查看了TIOBE 和RedMonk 的受欢迎程度排名，以及Dice 自己的职务公告数据库，认为Ruby、Haskell、Objective-C、R和Perl这5 种编程语言可能衰落。
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10nm普及开始Intel十代酷睿迎来全新命名
8月1日，Intel正式发布了多达11款十代酷睿处理器，专为轻薄型笔记本设计，包括低功耗的U系列和超低功耗的Y系列。
Ice Lake十代酷睿是Intel第一批大规模采用10nm工艺的产品，同时拥有全新设计的Sunny Cove CPU架构、11代GPU核芯显卡架构，也是PC处理器第一次大规模集成和应用AI人工智能，Wi-Fi 6(Gig+)、雷电3连接也开始普及，支持最多四个雷电3接口。此外，十代酷睿采用了新的型号命名体系，包含四位数字与一位字母。
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OpenWhisk晋升为Apache基金会顶级项目
根据Bertrand Delacretaz向OpenWhisk 团队发送的一封邮件，Apache 基金会已在7 月的董事会一致通过决议：OpenWhisk从孵化器毕业，晋升为Apache 基金会顶级项目。
OpenWhisk 是一个由IBM 开源的、事件驱动的无服务器计算平台。用户可以将操作代码发送给OpenWhisk，然后提供OpenWhisk 代码要处理的数据流。OpenWhisk 负责处理计算资源的扩展，这些资源是处理工作负载所需要的；你只需要处理操作代码以及触发这些操作的数据。
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Bootstrap 公布长期支持计划Bootstrap 3 生命周期结束
Bootstrap 团队近日在官方博客正式宣布了他们针对旧版本Bootstrap 的长期支持计划（Long Term Support plan），此举旨在加强发布新版本的稳定性和频率。作为该计划的一部分，每个主要版本的Bootstrap 在退役后将获得至少六个月的技术支持，随后是六个月的关键错误修复和安全更新。
按照计划，从上个月开始，Bootstrap 3 已进入EOL 阶段，亦即代表其生命周期已结束，将不会再接收到重要的安全更新。
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Academic News
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“天机”登Nature封面：清华施路平团队发布全球首款异构融合类脑芯片！
清华大学开发出全球首款异构融合类脑计算芯片——“天机芯”，由该芯片驱动的的“无人驾驶自行车”登上了最新一期Nature封面！这项研究由清华大学类脑计算研究中心施路平教授带队，历时7 年，终于修成正果，实现了中国在芯片和人工智能两大领域《Nature》论文零的突破。
这种混合芯片被命名为“天机芯”(Tianjic)，有多个高度可重构的功能性核，可以同时支持机器学习算法和现有类脑计算算法。研究人员用一个自动行驶自行车系统验证了这一混合芯片的处理能力。试验中，无人自行车不仅可以识别语音指令、实现自平衡控制，还能对前方行人进行探测和跟踪，并自动避障。
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BERT王者归来！Facebook RoBERTa新模型，制霸三大排行榜
BERT再次制霸GLUE排行榜！今天，Facebook公开一个“强力优化”版的基于BERT预训练模型，名为RoBERTa，在GLUE、SQuAD和RACE三个排行榜上全部实现了最先进的结果。距被XLNet超越没过多久，BERT再次回到了最强NLP预训练模型的王座。
这项研究由Facebook AI和华盛顿大学的研究团队共同完成。作者在论文中写道：“我们对BERT预训练(Devlin et al. , 2019)进行了一项复制研究，仔细衡量了许多关键超参数和训练数据大小对结果的影响。我们发现BERT的训练明显不足，并且可以匹配或超过之后发布的每个模型的性能。我们最好的模型在GLUE，RACE 和SQuAD上都实现了最先进的结果。”
???? 论文链接：
.11692.pdf
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