五大开源社区共同发起开源生态发展合作倡议。

Anolis OS 作为国内首个正式提供 OpenVINO 开发包和镜像的服务器端操作系统，推动国内 AI 推理生态和能力的升级。

如何加速基于龙蜥和企业平台的Arm系统开发与部署进程？

旨在书写开源生态繁荣的新篇章。

欢迎参加，玩转Linux智能管家OS Copilot。

Java内存管理与优化是提升程序性能的关键。掌握堆与栈的运作机制，学习如何有效管理内存资源，雕琢出更加高效的代码，是每个Java开发者必备的技能。

《C 语言函数指针：解锁灵活编程的强大工具》介绍了函数指针在 C 语言中的应用，通过实例解析其在程序设计中的灵活性和强大功能，帮助读者掌握高效编程技巧。

围绕OS升级选代的兼容性与安全性问 题，展开一场思想与灵感的碰撞。

宏任务和微任务是浏览器事件循环中的两种任务类型。宏任务包括整体代码块、setTimeout等，微任务有Promise.then、MutationObserver等。每个宏任务执行完毕后，会先执行完所有微任务，再进行下一轮渲染或执行下一个宏任务。

物联网（IoT）通过互联网连接各种设备，实现数据交换和远程控制。本书深入解析了物联网的关键技术，如传感器、通信协议、数据处理等，并探讨了其在智慧城市、工业自动化等领域的广泛应用前景。

一键查看高性能网络 SIG 10 月各项目进展。

一键查看10月高性能存储SIG项目进展。

在C语言中，通过定义结构体并使用指向该结构体的指针，可以对动态分配的内存进行操作。首先利用 `malloc` 或 `calloc` 分配内存，然后通过指针访问和修改结构体成员，最后用 `free` 释放内存，实现资源的有效管理。

提前锁定。

明天，天津大学见。

欢迎报名。

明天，广州见。

本文介绍了VIM编辑器的特点和使用方法，包括VIM的定义、安装步骤、四种工作模式（命令模式、编辑模式、末行模式、可视模式）及其基本操作。重点讲解了命令模式下的光标移动、编辑、搜索、撤销等操作，以及末行模式下的文件保存、退出等快捷键。此外，还涉及了VIM的高级操作，如窗口分割和调整。

如何构建良性的软件供应链生态？

JNDI（Java Naming and Directory Interface）配置的正确性对于应用程序的稳定运行至关重要。确保 JNDI 配置正确的方法包括：仔细检查配置文件中的语法和路径，使用测试环境进行验证，以及启用日志记录以捕获潜在错误。

在 `componentWillMount` 生命周期方法中调用 `setState` 会导致组件在初始渲染前进行额外的状态更新和重新渲染，可能影响性能并引发潜在的逻辑问题。建议避免在这种情况下使用 `setState`。

用好开源、做深开源、自研创新，打造全方位安全可信的服务器操作系统。

Alinux产品家族，助力云+AI 时代多样使用场景。

揭秘eBPF最新技术进展。

点击开启一场奇妙的编译期反射之旅。

机密计算软硬结合技术保障数据安全。

Cloud Kernel SIG 月度动态送达，欢迎查看。

下一代操作系统研发思考。

高亮一览。

联盟成员通过软件安全、硬件安全、软件供应链安全合作方向，实现共赢。

恭喜各位小伙伴。

操作系统如何满足 AI 应用场景需求？未来发展趋势如何？

成熟案例样板+1。

英特尔与龙蜥社区的合作成果、未来计划。

49位委员参会。

构建高效、灵活、可拓展的AI应用基础设施。

欢迎点击报名。

围绕 AI、操作系统、 Arm 生态等关键技术和领域，深入探讨了 AI 技术与操作系统的融合。

协同共赢。

Java中的“ClassFormatError”是一个运行时异常，通常发生在类文件格式不正确或被篡改时。本文将介绍该错误的常见原因及解决方法，帮助开发者快速定位并解决问题。

源码编译安装通常包括三个步骤：1) `./configure` 检测平台特征和依赖项，生成 Makefile；2) `make` 编译源码，生成可执行文件；3) `make install` 将可执行文件安装到指定目录并配置环境变量。

在Java中，ArrayStoreException异常通常发生在尝试将不兼容的对象存储到泛型数组中时。为了避免这种异常，确保在操作数组时遵循以下几点：1. 使用泛型确保类型安全；2. 避免生类型（raw types）的使用；3. 在添加元素前进行类型检查。通过这些方法，可以有效防止 ArrayStoreException 的发生。

大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）是一类具有大量参数的深度学习模型，它们在自然语言处理（NLP）领域中，通过处理大量的文本数据来学习语言模式、语法和语义，从而理解和生成人类语言。

人工智能基于深度学习的自适应控制器设计在自动化系统、机器人控制、工业制造、无人驾驶等领域中有着广泛应用。自适应控制器借助深度学习模型的强大特征提取和学习能力，能够在未知或动态变化的环境中对系统进行实时调节，从而提升系统的响应速度、稳定性和控制精度。

基于深度学习的实时库存管理在电商、零售、制造业和物流等多个行业中具有极高的应用价值。深度学习模型可以帮助企业实时监测库存动态、优化库存补充决策、预测需求波动，确保库存水平稳定且适合实际需求，从而降低成本、提高客户满意度。以下从核心技术、常见应用场景、技术挑战及未来发展方向进行详细说明。

基于深度学习的路径优化与车辆调度技术在交通管理、物流配送、公共交通、共享出行等领域具有重要应用价值。这些技术利用深度学习模型处理复杂的交通数据、实时信息以及用户需求，旨在提高运输效率、降低成本、减少拥堵并提升服务质量。