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为什么我在 Linux 上使用 exa 而不是 ls？

我们生活在一个繁忙的世界里，当我们需要查找文件和数据时，使用 ls 命令可以节省时间和精力。但如果不经过大量调整，默认的 ls 输出并不十分舒心。...这个工具是用 Rust 编写的，该语言以并行性和安全性而闻名。...它使用颜色来区分文件类型和元数据。它能识别符号链接、扩展属性和 Git。而且它体积小、速度快，只有一个二进制文件。 跟踪文件 你可以使用 exa 来跟踪某个 Git 仓库中新增的文件。...扩展文件属性 当你使用 exa 探索 xattrs（扩展的文件属性）时，--extended 会显示所有的 xattrs。...它的颜色编码让我更容易在多个子目录中进行搜索，它还能帮助我了解当前的 xattrs。

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2020 年，苹果的 AI 还有创新吗？

（苹果不久前确实 收购了Xnor.ai……） 在 CPU 上，Core ML 现在也可以使用 16 位浮点操作，而不是 32 位浮点操作（A11 Bionic 及以上）。...在新的 CloudKit 部署中，你可以选择使用加密，也可以选择不使用。 Xcode 加密编译后的模型 mlmodelc，而不是原始的 mlmodel 文件。模型总是以加密的形式保存在用户的设备上。...目前，你可以在 iOS 和 macOS 上使用这些苹果 API 来训练机器学习模型，特别是神经网络： 使用 Core ML 进行 设备端训练。...这实际上是两种不同的 API，如果你不熟悉 Metal，那么它们并不是特别容易使用。...我已经在博客上做了大量的探讨。 如今，大多数人都使用 Core ML 而不是 MPS。当然，在 GPU 上运行模型时，Core ML 在底层仍然是使用 MPS。

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    2020苹果Core ML框架三大更新：更多层类型、模型加密、基于CloudKit模型部署

    CoreML是视觉处理，自然语言，speech转换音频文本，以及音频识别的核心模型，Core ML 本身构建于低层面的原语之上，比如 Accelerate and BNNS 和 Metal Performance...CPU上的Core ML现在也可以使用16位浮点运算而不是32 位浮点运算（在A11 Bionic及更高版本上）。16位浮点数现在是一流的Swift数据类型。...这不是一个新的想法，一些第三方供应商都为此提供了SDK，自己构建它也不难。 使用Apple解决方案的优点是模型托管在Apple Cloud上。...该密钥存储在Apple的服务器上，但是用户还可以获得在Xcode中加密模型所需的本地副本，无需在应用程序中嵌入此加密密钥。...在CreateML.framework中，还提供了更多针对视觉和自然语言的 API。

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    iOS 10 和macOS中的神经网络

    有时候，我们可能想超越平台内置API的限制，创造独一无二的东西。但更多的时候，我们是使用了一些现成的库或直接建于Accelerate或Metal的快速计算功能之上，推出自己的机器学习功能。...但是现在，我们有了用于神经网络的第一方支持：在2016年的WWDC上，苹果公司推出了两个神经网络的API，分别称为基础神经网络子程序（BNNS）和卷积神经网络（CNN）。...目前，苹果公司新的机器学习API，可用于构建只做推理的神经网络，而不是训练。这都是Big Nerd Ranch的功劳。...Accelerate是在CPU上进行快速计算的框架，而Metal将GPU发挥了极致。Metal的特点是卷积神经网络（CNN，Convolution Neural Network）。...GPU通常首选各种机器学习所需的计算，而数据局部性可能会导致Metal CNN的运行性能比Accelerate BNNS版本要差。

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    小明带你看WWDC 2017（day2实况）

    在https://developer.apple.com/machine-learning/，苹果已经提供了一部分成熟的model供开发者使用，后面会加入越来越多的模型。...不过ARKit由于硬件限制，需要在iPhone7以上的版本才可以使用。 AR程序使用ARKit做虚拟现实处理，使用SceneKit、SpriteKit或者Metal来做渲染。 ?...下图说明了HEVC在iPhone7以上设备都支持硬件解码，iPhone 7以下只支持软件解码，macOS的支持情况见下图。...除了以上几个重磅技术话题，今天还参加了Metal2的session，介绍了Metal2的几大性能优化和相关API： ? 主要是讲原理，这里就不过多阐述来，具体使用Metal2的专业人士后续来研究吧。...另外再纠正一个昨天文章的错误，Drag&Drop的能力iPad/iPhone都可以使用，交互同学可以尝试使用下这种交互了。还有，不是steam VR SDK是stream VR SDK ：）。

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    支持12系统的VM虚拟机：VMware Fusion Pro中文版

    VMware Fusion Pro中文版可以让您能够轻松的在Apple的macOS和Mac的硬件上无缝运行Windows，Solaris，Linux和Netware操作系统。...VMware Fusion Pro中文版 下载图片功能适用于 macOS Mojave在装有 macOS 10.14 Mojave（包括 APFS 支持）的 Mac 上启动虚拟机，或在当前 Mac 上的沙箱中无中断...更强劲的图形处理能力Fusion 利用 Apple Metal 图形技术改进了硬件加速 3D 图形引擎，可以运行复杂的 GPU 密集型应用和游戏。...利用 Swagger.io 框架，Fusion API 可使用标准 HTTP/S 和 JSON 来控制超过 25 个不同的虚拟机和主机与网络操作。...IT 专业人员、开发人员和企业选择 VMware Fusion Pro，是因为它可提供广泛的操作系统支持、可靠的稳定性和高级功能，而上述这些功能特性在非虚拟化环境中根本无法获得。

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    Vibe Coding 时代：如何选择和管理你的AI员工（二）搭建本地Claude Code模型服务，每人月立省200美金

    背景与动机 作为一名AI技术从业者，我每天都需要大量使用Claude Code进行编程和代码审查。然而，随着使用频率的增加，API费用也水涨船高——每月约200美金的支出成为了不可忽视的成本负担。...硬件配置 芯片: Apple M2 Max 统一内存: 32GB (与GPU共享) 存储: 1TB SSD 操作系统: macOS Sonoma 14.0+ 软件环境 操作系统: macOS Sonoma...测试 - 验证服务是否正常工作 一键启动 - 自动启动Claude Code Router 性能监控与优化 系统资源使用情况 CPU使用率 从监控数据可以看出，系统CPU使用率在正常负载下保持在40-60%...性能优化策略 统一内存优化：利用M2 Max的统一内存架构，GPU和CPU共享32GB内存 模型量化：使用4bit量化，内存占用从~40GB降至~12GB Metal加速：启用Apple Metal框架...=1 # 启用Metal优化 ollama serve --metal 成本效益分析 费用对比 项目 Claude API 本地部署 节省 月均费用 $200 $15 $185 年均费用 $2,400

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    【移动端DL框架】当前主流的移动端深度学习框架一览

    TensorFlow Lite使用Android Neural Networks API，默认调用CPU，目前最新的版本已经支持GPU。 项目地址和相关学习资源如下。...公司在WWDC上与iOS11同时发布的移动端机器学习框架，底层使用Accelerate和Metal分别调用CPU和GPU。...在一年之后，也就是2018年WWDC上，Apple发布了Core ML 2，主要改进就是通过权重量化等技术优化模型的大小，使用新的Batch Predict API提高模型的预测速度，以及容许开发人员使用...3 Caffe2 Caffe2是facebook在2017年发布的一个跨平台的框架，不仅仅支持Windows，Linux，Macos三大桌面系统，也支持移动端iOS，Android，可以说是集训练和推理于一身...两者的区别就是PyTorch是为研究而开发，更加灵活。Caffe2是专为移动生产环境而开发，更加高效。 项目地址以及其相关的model zoo地址如下。

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    WWDC20中iOS的改变

    现在可以在iOS 13上使用。PencilKit使开发人员可以轻松地在其应用程序中集成绘图画布视图和工具包。 PencilKit可让您轻松快捷地将手绘内容整合到iOS或macOS应用中。...，特别是在卡顿方面的监控，是不是与用户的感知相一致，也是一个需要研究的问题。...参考https://xiaozhuanlan.com/topic/0378415692 3.Metal Metal 自2018年开始成为了苹果全线系统的 GPU 编程的默认推荐，OpenGL API开始被全线...4.Catalyst Catalyst是能够将iOS应用程序引入macOS的基础架构，这些年，很多的iOS的app开始尝试跨平台开发，事实上，Catalyst也在不断的改进，今年也将更多iOS的库或者对应的功能加入到...Catalyst中，甚至引入了macOS上不存在的框架，从而可以更轻松地将应用程序引入Mac Catalyst，而不必在为Mac编译时有条件地排除代码，目前的目标（macOS Big Sur或更高版本）

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    Vulkan简介

    什么是Vulkan Vulkan是一个低开销、跨平台的适用于高性能的2D、3D图形与计算的API，最早由科纳斯（Khronos Group）在2015年游戏开发者大会（GDC）上发表 起初Vulkan...更显式的渲染流程控制 在OpenGL中，驱动程序会帮助开发者做很多事情，包括API验证、状态管理、内存控制等 而Vulkan提供一个更精简的驱动层，应用层获得更多控制权则能更精细化的控制渲染流程；...，每个线程都能向Command Buffer中提交渲染指令 通过Command Buffer充分发挥现代CPU多核多线程的优势 跨平台 在2018年的WWDC上，Apple宣布弃用OpenGL、...ES和OpenCL 而Vulkan的开发者来自图形领域的各行各业，包括：GPU厂商、系统厂商、游戏引擎厂商等，天然具有跨平台属性 Apple虽然没有在官方层面直接支持Vulkan，但是可以通过MoltenVK...在iOS和Mac平台运行Vulkan （MoltenVK is a runtime library that maps Vulkan to Apple's Metal graphics framework

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    苹果发布： Core ML 几行代码构建智能APP（SDK下载）

    由于它是建立在 Metal 和 Accelerate 之类的低级技术之上，Core ML 能够无缝利用CPU和GPU的优势来提供最高的性能和效率。...你可以在设备上运行机器学习模型，因此数据的分析在设备上就可完成。 视觉 你可以轻松将计算机视觉机器学习功能加入你的app。...自然语言处理 自然语言处理API使用机器学习深入理解文本，使用语言识别，标记化，词汇化，词性化和命名实体识别等功能。...下载和使用 Core ML 在这里下载最新包含 iOS 11 SDK的beta版Xcode 9，以及 iOS 11 beta版来为你的app构建机器学习支持：https://developer.apple.com.../download/ 文档 获取有关如何在你的app上使用机器学习的具体文档，以及最新的 iOS SDK： Core ML Vision NSLinguisticTagger Integrating a

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    深度 | 详解苹果Core ML：如何为iOS创建机器学习应用？

    选自developer.apple 机器之心编译 参与：吴攀 在昨天开幕的 WWDC 2017 开发者大会上，苹果宣布了一系列新的面向开发者的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理...软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 介绍说，Core ML 的核心是加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络...Core ML 本身构建于低层面的原语（primitives）之上，比如 Accelerate、BNNS 和 Metal Performance Shaders。 ?...严格在设备上运行能够确保用户数据的隐私，并且能保证你的应用在没有网络连接时也能够工作和响应。 如何使用 Core ML？ 获取 Core ML 模型 如何将 Core ML 模型用在你的应用中？...另外，一些研究组和大学也会发布自己的模型和训练数据，这些可能并不是 Core ML 模型格式的。要使用这些模型，请将其转换成 Core ML 格式。

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    Java 17 更新（4）：这波更新，居然利好 mac 用户

    JEP 382: New macOS Rendering Pipeline 不知道大家在 macOS 上用 IntelliJ IDEA 或者 Android Studio 会不会觉得卡，就是在本地打字打出了远程控制的感觉的那种卡...JDK 也不客气，直接用 IntelliJ IDEA 做测试： 简单来说就是 Mac 上以前 Java 2D 的 API 是基于 OpenGL 的，从 Java 17 开始则提供了基于最新的 Metal...所以这条更新，建议使用 Mac 的小伙伴们密切关注，也建议开发 Mac 桌面程序的小伙伴尽快适配。 （跟我有什么关系，Windows 11 YYDS!...module 当中声明公开的 API，这个策略 Java 17 也有调整，我们后面会讲到）。...的版本）： 哎，等等，下面的 DMG Installer 是不是丢了个 Arm 啊。。

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    iOS之深入解析Xcode 13正式版发布的40个新特性

    、Vim 键绑定支持、Swift 包集合； 可以在命令行上使用 cktool 与 CloudKit 数据库架构和记录进行交互； 可以在命令行上使用 TextureConverter 将纹理压缩为所有 Metal...斜角类型在 macOS 12 中支持斜角颜色； 在适用于 macOS 12 的应用程序中，您可以使用属性检查器中的 localize 属性在非系统 NSMenuItem 上配置本地化的等效键选项； 在...文件，这使您可以在应用程序中进行 Metal 着色器调试和分析，而无需在您的 metallib 中嵌入着色器源； Metal Debugger 中的 Apple GPU 可以使用 GPU 时间线，使用此时间线可视化和检查...Mac 上为 TestFlight 配置应用程序； 现在可以在命令行上使用 notarytool 与 Apple 公证服务进行交互； 二十一、Source Control 现在，可以在登录 GitHub...； 可以通过选择 Edit > Copy Location 以 : 的形式将所选内容的当前位置复制到剪贴板； 在 Swift 中将占位符扩展为闭包时，代码完成使用闭包的参数名称而不是 ；

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    WWDC 2017前瞻：硬件细节已遭曝光，但苹果在软件方面的布局却始终慎重

    而全新的Safari浏览器则采用了符合系统全新扁平化视觉风格的UI界面，另外在用户使用的隐私性上也有一定的增强。 ?...macOS Sierra 在WWDC 2016大会上，OS X被正式更名为macOS，而新版的系统则名为macOS Sierra。...在此次更新后，iCloud Drive也可以在Mac上使用，所有文件在macOS和iOS之间共享，支持自动将旧文件移动到iCloud上，从而释放macOS的空间。...macOS版Siri可在Dock栏以及顶部出现，并在Finder中搜索文件，同时可以进行图片搜索、使用Siri进行语音回复，甚至可以使用Siri进行网页上的Apple Pay支付。...此外，watchOS 3还开放了大量API，并加入游戏中心、Apple Pay功能，同时也能够直接在Apple Watch上观看视频。 ?

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    苹果开放机器学习API，但是没有看到苹果的机器学习开发平台

    在iOS的本身功能里，苹果已经尝试用机器学习带来更好的用户体验，比如在iPad上利用机器学习识别手写便签的文本、在iPhone上通过学习和预测用户的使用习惯来让iOS更省电、在照片app里自动创建的回忆相册以及面部识别...苹果首先拿出了在已经自家应用中使用的Vision API和Natual Language API，分别负责图像识别处理和自然语言识别处理。 ?...根据官网资料，由于Core ML是基于iOS底层的Metal和Accelerate开发的，所以Core ML利用CPU和GPU资源的效率非常高，性能也可以全部发挥出来。 ?...苹果已经在官网机器学习介绍页面（https://developer.apple.com/machine-learning/）提供了四种训练好的机器学习模型，模型转换工具也在这个页面中提供了下载。...曾在2013年到2017年带领过苹果人工智能开发的Daniel Gross对苹果公司的态度做了精确的表述：“苹果的内部目标是造出伟大的产品，而不是发论文”。

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