Там большой кипиш, MinIO прекратили отгрузку патчей и сборок для Docker имаджей.
Important: The MinIO community edition is now distributed as source code only. We will no longer provide pre-compiled binary releases for the community version.
Ссылка на тред:
https://github.com/minio/minio/issues/21647
Ссылка на анонс от минио:
https://github.com/minio/minio
Important: The MinIO community edition is now distributed as source code only. We will no longer provide pre-compiled binary releases for the community version.
Ссылка на тред:
https://github.com/minio/minio/issues/21647
Ссылка на анонс от минио:
https://github.com/minio/minio
У нас в Bitcoin Embassy на десктопе у мужиков стоит старенький Ubuntu 20.04 LTS с Gnome Shell.
Респект 💪
Респект 💪
Forwarded from Адовый UX
Браузер Open AI — браузер, который решает за вас, что вы не будете смотреть и читать
Forwarded from opennet.ru
Выпуск Wine 10.18. Доля Windows-игр, работающих через Wine и Proton, приблизилась к 90% https://opennet.ru/64156/
www.opennet.ru
Выпуск Wine 10.18. Доля Windows-игр, работающих через Wine и Proton, приблизилась к 90%
Опубликован экспериментальный выпуск открытой реализации Win32 API - Wine 10.18. С момента выпуска 10.17 было закрыто 30 отчётов об ошибках и внесено 298 изменений.
Forwarded from Data Secrets
О, Гарвард опубликовал отличную книгу по ML-системам
Это не совсем обычный учебник по ML: акцент сделан не на моделях, а на инженерной стороне.
Тут найдете все про то, как строить, оптимизировать и поддерживать ML-решения на всех этапах – от данных и инфраструктуры до развёртывания и эксплуатации. Авторы объясняют, как связаны между собой алгоритмы, данные и железо, и почему одни пайплайны масштабируются, а другие ломаются под нагрузкой.
В общем, очень полезная и довольно редкая литература (особенно учитывая, что книга бесплатная). Забираем на долгие выходные.
pdf-ка и онлайн версия доступны здесь, репозиторий тут
Это не совсем обычный учебник по ML: акцент сделан не на моделях, а на инженерной стороне.
Тут найдете все про то, как строить, оптимизировать и поддерживать ML-решения на всех этапах – от данных и инфраструктуры до развёртывания и эксплуатации. Авторы объясняют, как связаны между собой алгоритмы, данные и железо, и почему одни пайплайны масштабируются, а другие ломаются под нагрузкой.
В общем, очень полезная и довольно редкая литература (особенно учитывая, что книга бесплатная). Забираем на долгие выходные.
pdf-ка и онлайн версия доступны здесь, репозиторий тут
🔥1