今年的KubeCon大会有一个很奇怪的现象，到场的几乎都是小公司，没有大公司。可能是因为这些大公司恰好在这个时候都有自己的活动要举办，也有可能是他们正在快马加鞭研发他们的边缘计算方案？因为Gartner预测到2025年，75%的计算将会发生在边缘侧，所以现在每一家厂商都在努力探索各自的边缘计算解决方案。例如微软的AKSLite（之前叫ProjectHaven）现已进入公开预览阶段，由AzureArc集中管理，同时支持Linux和Windows。SUSE也推出了SUSEEdge2.0方案，与AKSLite类似，底层都是基于K3s。KubeSphere从v3.1.0开始便与KubeEdge深度集成
今年的KubeCon大会有一个很奇怪的现象，到场的几乎都是小公司，没有大公司。可能是因为这些大公司恰好在这个时候都有自己的活动要举办，也有可能是他们正在快马加鞭研发他们的边缘计算方案？因为Gartner预测到2025年，75%的计算将会发生在边缘侧，所以现在每一家厂商都在努力探索各自的边缘计算解决方案。例如微软的AKSLite（之前叫ProjectHaven）现已进入公开预览阶段，由AzureArc集中管理，同时支持Linux和Windows。SUSE也推出了SUSEEdge2.0方案，与AKSLite类似，底层都是基于K3s。KubeSphere从v3.1.0开始便与KubeEdge深度集成
Confluent官网已经放出了《Kafka权威指南第二版：大规模实时数据和流处理》，相比于第一版新增了以下内容：Kafka管理客户端概述；API更新到最新的ApacheKafka版本（2.5）；安全和交易。开源项目推荐WebVMWebVM是通过WebAssembly技术运行在浏览器中的Linux虚拟机，并利用Tailscale进行联网。KueueKueue是开源的云原生作业队列控制器，它充分利用了Kubernetes现有组件的各种成熟的功能，比如节点自动伸缩由cluster-autoscaler负责，Pod调度由kube-scheduler负责，作业生命周期管理由kube-controlle
这是ShowMeAI周刊的第6期。聚焦AI领域本周热点，及其在各圈层泛起的涟漪；关注AI技术进步，并提供我们的商业洞察。欢迎关注与订阅！👀日报合辑⌛独立开发者案例：每周只工作4小时，独立开发者打造月入数万美金的歌词网站创业一定需要007把事件都投入到辛勤的工作中吗吗？未必哦~🌏Directlyrics是一个歌词网站，发布十年间，每个月都能从谷歌吸引数百万访问者。网站的盈利方式是广告，平均每个月收入在4-5万美金，最高达到过10万美金。但是网站维护成本很低，只需要TimFerris和另一位兼职内容编辑2个人。Directrics网站的整体运行简单稳定：单个基于云的服务器、内容交付网络、广告收入合
汇聚每周AI热点，不错过重要资讯！欢迎扫码，关注并订阅智源社区AI周刊。英伟达推出Magic3D，性能超过谷歌DreamFusion近一段时间，让AI生成3D点云成为业界研究的重点。谷歌曾在9月提出DreamFusion，引起广泛关注。近日，英伟达提出了Magic3D，可以从文字描述中生成3D的AI模型。整个生成过程分为三个阶段，首先团队使用eDiff作为低分辨率图像先验，获得初始3D表示。之后通过反复的抽样和渲染，来训练和优化模型，并最终抽取出3D体素。之后，研究者采用扩散模型，对第一阶段获得的粗略模型进行抽样和渲染，优化为更高分辨率的图像。最终获得高分辨率的3D生成结果。Magic3D实现
编辑：国薇、一口锅、菜菜、静怡、小淑子、夏至、CC今天是2022年02月04日，欢迎来到第57期！这里记录过去一周我们看到的软件测试及周边的行业动态，周五发布。本期看点：携程机票开源的BDDUITesting框架Flybirds怎么用？智能化测试服务平台都有哪些能力？如何为不同测试场景提供服务？Gauge：一款使用Markdown描述的自动化神器；字节工程师基于IntelliJ自研的终极文档套件怎么样？测试工程师在质量和效能领域发展的关键要素是什么？如何运用产品思维写好产品需求文档？快速上手产品经理的9大方法论是什么？元宇宙的“42条共识”是什么？2022普通人有哪些个人发展新机会？·阅读愉快
开源项目推荐KamajiKamaji可以大规模地部署和运行Kubernetes控制平面，而只需承担一小部分操作负担。Kamaji的特别之处在于，控制平面组件是在一个单一的pod中运行，而不是在专用机器中运行。这种解决方案使运行多个控制平面的成本更低，更容易部署和操作。RobustaKRRRobustaKRR（KubernetesResourceRecommender）是一个用于优化Kubernetes集群中资源分配的CLI工具。它从Prometheus收集pod使用数据，并建议CPU和内存的请求和限制。这降低了成本并提高了性能。KadaluKadalu是一个在容器生态系统中提供持久存储的项目。
社区周刊今日改版！汇聚每周AI热点，不错过重要资讯！欢迎扫码，关注并订阅智源社区AI周刊。提示工程模拟人类思考模式，推理等任务迎来曙光谷歌近日发布的新提示工程方法，再次说明了数据和训练方式对大模型性能的影响。今年早些时候提出的Chain-of-Thought（CoT）方法，结合其他指令微调方式，在PaLM、T5等模型上进行了验证，让30亿规模的模型性能超过了1750亿的GPT-3。智源社区也邀请了该论文通讯作者侯乐做报告分享。同时，Self-consistency和Least-to-most方法，模仿了人类在推理中的多策略投票和复杂问题拆解机制，或许在将来也能够在大模型上进行验证。提示工程融合
推荐一个GitHub仓库“DevOps-resources”。这个GitHub仓库包含了学习和实践DevOps所需的资源列表。它包括涉及云计算、容器化、微服务、自动化和安全问题的文章、书籍、课程和工具。资源按最佳实践、代码基础设施和安全性等类别进行排序，使得用户可以更轻松地找到与他们需求相关的资源。仓库还包括示例代码和项目，这些项目可供那些刚刚接触DevOps的开发人员作为起点使用。总的来说，这个GitHub仓库对于想要学习和实践DevOps的人来说是非常有价值的资源。链接：https://github.com/bregman-arie/devops-resources。开源项目推荐Skipp
记得点击文章末尾的“ 阅读原文 ”查看哟~下面先一起看下本期周刊 摘要 吧~奇舞推荐■■■ 算法工程师深度解构ChatGPT技术本文用专业视野带你由浅入深了解ChatGPT技术全貌。它经历了什么训练过程？成功关键技术是什么？将如何带动行业的变革？开发者如何借鉴ChatGPT思路和技术，投入到日常工作中？期望本文能给你新的灵感。 微前端究竟是什么？微前端核心技术揭秘！微前端是将Web应用由单一的单体应用转变为多个小型前端应用聚合为一的一种手段。本文从微前端的基础理论出发，对其核心技术进行阐述，最后结合项目进行简单的应用实践。 把puppeteer融入调试流程，调试体验爽翻了！自动化测试工具pup
