VEXcode GO 新增 Python 支援
VEXcode GO 呢個教育機械人編程平台，最近加咗 Python 支援，專為小學生設計，畀佢哋可以用積木式同文字式編程一齊玩，唔使再怕轉換麻煩。
呢個更新透過 Switch 功能，畀學生喺積木項目入面直接插入 Python 指令，自動補全同縮進幫手，減少語法錯誤，學生可以專心學概念。呢樣嘢好適合 K-12 教育，幫學生建自信，繼續學電腦科學。
VEX Robotics 話，呢個免費更新適用於 VEX GO 等平台，鼓勵大家試下，特別喺電腦科學教育周期間，有新活動同資源畀學生探索。
“
Zed嘅開發團隊近日將佢哋嘅GPUI框架開源咗，呢個係一個用Rust寫嘅GPU加速UI框架，專為高性能桌面應用而設。
GPUI結合咗即時模式同保留模式嘅渲染方式，支援Metal、Vulkan同DirectX等多種圖形API，喺macOS、Windows同Linux平台上跑得飛起。佢嘅設計靈感嚟自React，狀態管理同組件重用都好方便。
開源之後，開發者可以用create-gpui-app工具快速起個新項目，仲有齊全嘅文件同例子。Rust社區已經開始熱烈討論，預計會有好多新應用湧現。
如果你係Rust愛好者，唔好錯過呢個機會，嚟貢獻代碼或者建自己嘅app啦！”
Pi Network 近日宣佈推出全新 Rust 軟件開發套件（SDK），專為區塊鏈智能合約開發而設計。呢個新 SDK 提供咗一堆工具嚟建、測同部署智能合約喺 Pi Network 嘅區塊鏈上面。佢係類型安全同異步優先設計，提供 CLI 嚟本地測試同除錯，之後先部署。SDK 仲包括咗智能合約專用功能，例如持久儲存同加密函數。Pi Network 為咗鼓勵 SDK 採用，同埋實用性，舉辦緊 Pi Hackathon，黑客松比賽到 10 月 15 日完，獎金池有 160,000 Pi。呢個舉動旨在擴闊開發者基礎，提升 Pi 代幣嘅實用性。SDK 提供現代、類型安全工具，令合約開發更易接觸同可靠。呢樣都符合 Pi 創造可擴展、開發者友好區塊鏈生態系統嘅願景。呢個 SDK 仿效 Stellar Soroban Rust SDK，提供工具、庫同命令行介面嚟簡化合約開發。Pi 致力擴展生態系統，呢個係重要一步。開發者可以利用現有 Rust 庫嚟建先進功能，例如異步過程、更好錯誤處理同優化性能。
Rust 呢個程式語言最近喺 Linux 核心度加咗好多專門功能，專門針對核心開發，嚟提升系統穩定性。
據報導，Rust 嘅支援已經成熟到可以開始寫核心抽象同驅動程式，Miguel Ojeda 帶頭嘅團隊喺最新補丁系列入面加咗超過 43k 行代碼，包括 Kbuild 整合同內建模組支援。
呢啲新功能主要解決記憶體安全問題，因為核心漏洞有大約三分之二嚟自記憶體錯誤，Rust 用嚴格編譯檢查嚟防範呢類錯誤，又唔犧牲低層效能。
雖然唔會重寫成個核心，但新代碼可以用 Rust 嚟寫，預計喺未來 Linux 版本會見到更多 Rust 驅動子系統、網絡、儲存同調度器擴展。
開發者工具鏈同除錯工具都喺度成熟，原則係喺最大化安全嘅地方用 Rust，戰略地方留低 C 語言。
喺 TIOBE 程式語言流行度指數十月報告度，Python 雖然小小跌咗，但仍然穩穩噉領先大局，得24.45%嘅評分。
不過喺第二位嘅位置，就有C、C++ 同 Java 三個語言打緊激戰，佢哋嘅分別少過1%，好緊張。InfoWorld今次C 反超咗 C++，C 升到9.29%坐第二，C++ 落咗到8.84%第三位，Java 就守住8.35%第四。
TIOBE CEO Paul Jansen 話，呢個情況維持咗超過一年，C23 版本推波助瀾，C 返嚟第二；C++26 同 Java 25 都喺度努力，未來邊個贏仲未定。
呢場戰鬥真係扣人心弦，C# 都慢慢迫近，距離縮窄到1.4%。
Oracle 近日推出 Java 25，呢個最新嘅長期支援（LTS）版本喺語言語法、API、安全、效能同監控方面都有重大升級，令 Java 變得更容易上手同埋更強大。
呢啲改進特別利於使用 AI 平台、網頁框架同微服務嘅應用程式。
結構化並發（Structured Concurrency）將相關嘅並發任務視為單一工作單位，簡化錯誤處理同取消操作，提升可靠性同可觀察性。
範圍值（Scoped Values）比傳統線程局部變量更容易推理，空間同時間成本更低，尤其配合虛擬線程同結構化並發使用。
呢啲功能令開發者更容易構建可擴展、安全嘅系統。
Python嘅霸主地位喺2025年10月TIOBE指數繼續維持，雖然由25.98%輕微跌到24.45%，但仍然遠遠領先對手。TechRepublic讚揚Python喺AI、數據科學同埋易學方面嘅角色，同埋年比年增長2.55%。呢個指數基於搜尋引擎數據，顯示Python仍然係最受歡迎嘅程式語言。
喂，大家好呀！今日 Microsoft 宣佈咗 adlfs 最新版本 2025.8.0 出爐喇，呢個係一個超方便嘅 Python 檔案系統介面，專門用嚟連繫 Azure Blob Storage 同 Azure Data Lake Storage 呀。
數據專家成日要面對程式碼同雲端儲存之間嘅橋樑問題，無論規模幾大都一樣。Python 嘅 fsspec 標準就係萬能嘅『檔案適配器』，而 adlfs 就係佢專門為 Azure 打造嘅高效門戶喇。雖然任何 Python 程式碼都可以用 adlfs，但佢特別厲害嘅地方係原生整合咗 Dask、Pandas、Ray、PyTorch、PyIceberg 等框架，對於 Azure 中心嘅 ML、數據科學同 ETL 工作負載嚟講，係絕佳選擇。例如開發者可以用 adlfs 載入數據集同儲存模型檢查點到 Azure，用 PyTorch 同 PyTorch Lightning 都得。
呢啲 adlfs 嘅改進，一次過惠及晒廣泛嘅 AI/ML 工具。令 Azure Storage 喺 adlfs 入面更快更可靠，每個用 fsspec 嘅工具，從 PyTorch 到 pandas，都喺 Azure 上得到提升。唔使額外整合，轉換自本地檔案或其他雲端檔案到 Azure，通常只需改改檔案路徑（例如由 file:// 或 s3:// 改成 az://）或設定一吓就得。
2025.8.0 版本帶來幾個重點提升，集中喺效能、彈性同易用性。總括嚟講，呢個更新提供更快嘅檔案操作（透過並行上傳），同埋更好嘅可靠性（預設區塊大小由 1 GiB 減到 50 MiB，減少超時同連接問題，仲修復咗地理冗餘儲存嘅情況）。寫大檔案快咗兩至五倍，因為支援並發區塊上傳；預設區塊大小減低，解決咗大檔案上傳嘅超時同連接問題。
adlfs 喺 PyPI 上架，你可以用最愛嘅套件管理器裝，例如 pip install adlfs==2025.8.0。
adlfs 可以直接用喺 Ray 上，啟用 Ray 數據管線入面嘅分散式存取 Azure Blob Storage。你可以傳入 adlfs 嘅 AzureBlobFileSystem 做 filesystem 參數喺 Ray 嘅數據載入函數，咁樣數據就可以喺 Ray 叢集入面並行讀取自 Azure 儲存。你可以用各種方法設定認證，包括 Azure CLI 憑證、環境變數、管理身份或明確參數。呢種靈活性令你容易喺唔同開發環境之間切換。
Microsoft 積極貢獻 adlfs 套件，確保客戶喺 Azure Blob Storage 互動數據時有最佳體驗。如果你係搞 Python 或 AI/ML 框架嘅，升級到 adlfs 2025.8.0 試吓啦。如果你已經用緊呢啲框架，我哋嘅改進會自動適用喺你嘅應用，唔使改程式碼。
我哋好想聽你嘅反饋。如果你有功能要求或遇到問題，嚟 adlfs GitHub repo 講吓啦。社群意見會直接影響我哋下一輪貢獻。我哋好興奮持續改善 AI 工作負載點樣利用 Azure Storage。
上年，Azure Container Storage 宣佈正式可用，提供高性能、可擴展、容器原生儲存畀公有雲環境。v2.0.0 版本喺呢個基礎上提升性能，透過深度整合本地 NVMe 磁碟喺 Azure VM 實例附喺 AKS 節點度。呢個可以實現高 IOPS、吞吐量同低延遲，比起網絡附加磁碟，同時減低成本。數據平面嘅改進同更精簡嘅架構進一步提升性能，喺 fio 基準測試中達到亞毫秒延遲喺更高事務率。具體嚟講，fio 測試顯示大約 7 倍更高 IOPS 同 4 倍更少延遲比起之前版本，加速數據庫提交同 AI 模型數據加載，畀更快應用響應。
喺真實工作負載中，用 PostgreSQL 喺 AKS 上測試顯示每秒事務提升 60%，延遲減低超過 30%，導致更快查詢響應、更高吞吐量，同更好用戶體驗畀數據庫驅動應用。
對於 AI 同機器學習，v2.0.0 整合咗 KAITO，即 Kubernetes AI Toolchain Operator，用嚟加速加載大型模型檔案（幾十或幾百 GB）入 GPU 記憶體。KAITO 喺 GPU 節點上提供條紋 NVMe 卷，由 Azure Container Storage 後備，本地緩存模型畀重用跨 pod 重啟。呢個導致超過 5 倍模型加載性能提升比起用臨時 OS 磁碟，畀更快擴展 AI 推理 pod、更快響應流量峰值、減低冷啟動，同更好 GPU 利用率透過最小化 I/O 等待時間。
架構簡化咗畀更容易管理：佢消除咗自訂 StoragePool CRD，允許用戶直接透過標準 Kubernetes StorageClasses 同 PVCs 提供儲存，符合原生 Kubernetes 模式。足跡更輕，只有一個操作員同 CSI 驅動程式組件，無保留 CPU 資源，支持單一或兩個節點集群（之前需要三個節點）。內置 Prometheus 移除咗避免衝突，度量而家暴露畀 Azure Monitor 或現有 Prometheus 實例刮取。額外改進包括無依賴 cert-manager 畀 webhooks、喺 kube-system 命名空間操作，同更少組件減低故障點。
定價變化令 v2.0.0 完全免費，無每 GB 月費畀大於 5 TiB 儲存池喺管理同開源版本；用戶只付底層儲存後端。
核心喺 GitHub 上開源，包括本地 CSI 驅動程式畀 NVMe 同臨時磁碟，畀自託管 Kubernetes 集群喺 Azure VMs 上使用，提供透明度，同邀請社區貢獻功能、修復同改進。
未來更新 (v2.1.0) 會加支持 Azure Elastic SAN，提供耐用、大容量塊儲存，優化價格性能透過 iSCSI 畀快附/脫，補充臨時 NVMe 畀同一集群中多樣工作負載需要。
要開始，參考 Azure Container Storage 介紹文件、PostgreSQL 部署指南，或 GitHub 儲存庫畀開源安裝；聯絡 [email protected] 畀問題。
https://blog.aks.azure.com/2025/09/15/acstor-v2-ga
Microsoft Azure 今日宣佈咗新嘅 NDv6 GB300 VM 系列，推出咗業界首個超級運算規模嘅 NVIDIA GB300 NVL72 系統生產叢集，專為 OpenAI 最嚴苛嘅 AI 推理工作負荷而設。
呢個超級電腦規模嘅叢集有超過 4,600 個 NVIDIA Blackwell Ultra GPUs，透過 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 網絡平台連接。Microsoft 獨特嘅系統方法應用咗激進工程喺記憶體同網絡上，提供咗所需嘅巨大量運算規模嚟實現推理模型同 agentic AI 系統嘅高推理同訓練吞吐量。
今日嘅成就係 NVIDIA 同 Microsoft 多年深入合作嘅結果，專門為世界上最嚴苛嘅 AI 工作負荷建造 AI 基礎設施，並提供下一代 AI 嘅基礎設施。呢個標誌住另一個領導時刻，確保領先邊緣嘅 AI 推動美國嘅創新。
Azure 新 NDv6 GB300 VM 系列嘅核心係液冷、機架規模嘅 NVIDIA GB300 NVL72 系統。每個機架都係一個強大單位，整合咗 72 個 NVIDIA Blackwell Ultra GPUs 同 36 個 NVIDIA Grace CPUs 成為一個 cohesive 單位，加速巨型 AI 模型嘅訓練同推理。
系統提供咗驚人嘅 37 terabytes 快速記憶體同 1.44 exaflops FP4 Tensor Core 效能每 VM，創造咗一個巨型統一記憶體空間，對推理模型、agentic AI 系統同複雜多模式生成 AI 至關重要。閱讀更多