技术专栏 第295页

本篇为第二课第二周的课程习题和代码实践部分笔记。

Microsoft
表示
，Azure MCP 服务器将智能体连接到超过 47 种 Azure 服务，包括 Azure AI Foundry、AI 搜索、Kusto、事件中心、服务总线和函数应用程序。它使开发人员能够查询数据、管理存储、运行 CLI 命令和自动部署，同时保持 Azure 的性能、安全性和可靠性标准。该版本还通过 Microsoft 容器注册表带来了 Docker 映像支持，允许以最少的设置集成到 CI/CD 管道和容器化工作流程中。

云电脑与本地物理机的核心差异在于“无直接硬件访问权”“资源共享”“环境依赖预装”，因此CANN安装需突破这些限制，每一步都要兼顾兼容性与稳定性。

原文链接 PHP 基金会宣布：Streams 现代化 将引入事件循环与异步新能力

  无

Aider 是一个终端中的 AI 结对编程工具，支持云与本地大语言模型，能为大型项目生成代码库地图以理解代码结构，兼容 100 多种编程语言，集成 Git 自动提交变更，可在 IDE 中使用，还支持图像、网页、语音交互及代码 linting 与测试等功能。

记
\(X_i\) 为
\(i\) 步后
\(|X|\) 的值。为了描述
\(X_i\)，我们猜测存在一个比较好的函数
\(x(t)\)，满足
\(X_i/n\approx x(i/n)\)。换句话说，如果
\(d\) 相同，则即使
\(n\) 不同，则在看了一定比例的点之后，选出的独立集标记掉的点比例是一样的。如果存在这样的
\(x(t)\)，如何求出它的表达式呢？我们考虑一步（
\(i\to i+1\)）时
\(X\) 的变化，变化量
\(E[X_{i+1}-X_i\mid X_1,\dots,X_i]=-1-\frac dn(X_i-1)\)，因为在
\(X\) 中选出的点期望有
\(p(X_i-1)\) 个邻居。反映到
\(x\) 上就是（令
\(t:=i/n\)）

一、编程更易学易用

此外还有经典的基于 RSIC 的 MIPS 架构，目前已开始转向 RISC-V。由 IBM 主导的基于 RISC 的 Power 架构，用于大型机和高性能计算，包括用于桌面电脑的 PowerPC 和用于服务器的 POWER 系列。

2025 年 10 月的微软补丁星期二更新中，ASP.NET Core 漏洞 CVE-2025-55315 引起关注，其 CVSS 评分为 9.9，预示重大风险。这个漏洞涉及 HTTP 请求走私，允许攻击者绕过安全检查。受影响的.NET 版本包括.NET 10、9、8 及老版本.NET Core 2.x。微软明确指出，没有缓解措施，唯一修复方案是升级到最新 SDK 版本或更新 NuGet 包引用。漏洞危害严重，开发者需高度重视。此文章提供了详细的漏洞解析和修复指引。官方链接也提供了更多信息。