Ubuntu 17.10因致BIOS损坏暂停下载+阿里宣布即将开源AliOS【马哥教育早报-168期】
2017年12月22日 星期五
马哥教育新闻快报
导读：Ubuntu 17.10因致BIOS损坏暂停下载+阿里宣布即将开源AliOS
每日一句
明智的人使自己适应世界；而不明智的人则坚持要世界适应自己。所以人类进步靠的是不明智的人。
早报内容
0.因被指损坏 BIOS ，Ubuntu 17.10 已临时关闭下载
Canonical 已暂时从官网移除了 Ubuntu 17.10 的下载链接，并留下通知：
由于在某些笔记本电脑（主要为联想）上出现 BIOS 固件问题，目前不推荐下载 Ubuntu 17.10 。待问题解决后，再重新开放。
从该 Bug 描述来看，被许多用户报告的问题是在安装 Ubuntu 17.10 之后重启，BIOS 不再能保存任何新的设置，系统仍然以旧设置启动。更重要的是，从 USB 引导的能力也失效，因为 USB 不被识别，这对于没有 CDROM 的机器来说，十分麻烦。
1.分布式搜索引擎 Elasticsearch 6.1.1 发布，功能增强
Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决越来越多的用例。作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎， 它能让你以一个之前从未有过的速度和规模，去探索你的数据。
Elasticsearch 6.1.1 已发布，该版本包括功能增强、Bug 修复以及一些升级，增强了Snapshot/Restore。
2.阿里宣布即将开源AliOS Lite 已有17家芯片厂商合作
自今年9月正式升级品牌后，AliOS在开源方面的动态不断。面向IoT领域的轻量级物联网嵌入式操作系统AliOS Things，宣布即将在明年1月20日开源AliOS Lite。
作为面向IoT领域的轻量化操作系统，AliOS Lite支持更多任务处理，支持语音交互、视觉计算等智能处理，适用于CPU性能和内存需求较低（最低可支持256MB）的IoT设备，例如智能音箱、智能手表、智能摄像头等。
3.继“Angel”开源后，腾讯又开放TDinsight机器学习平台
目前 BAT 都有各自的机器学习开源平台，阿里云早在 2015 年就推出了数据挖掘平台“DTPAI”；百度推出了面向开发者的 PaddlePaddle，腾讯推出了面向企业的 “Angel”。而在最近，腾讯又发布了最新的机器学习基础平台 TDinsight。
据腾讯方面介绍，TDinsight 机器学习平台是为政企提供的一站式机器学习平台。用户通过可视化的拖曳布局，组合各种数据源、组件、算法、模型和评估模块，支持各种主流的开源机器学习框架，包括 Spark、Python、R、XGBoost。覆盖特征工程、分类、聚类、回归、关联规则、时间序列等传统机器学习算法的同时，支持图算法、深度学习等更加丰富的算法库，可以让用户可以快速接入人工智能，释放数据潜力。
4.男子私自搭建VPN服务器非法获利50余万元被判刑
2013年至2017年6月期间,犯罪嫌疑人吴向洋在未取得相关经营许可的情况下,为非法牟利,自己在网上搭建VPN服务器并提供会员账号和登录软件,该软件登录后可以浏览境外网站;另外犯罪嫌疑人吴向洋还把一些VPN会员账号密码写到硬件路由器上,使得修改过的路由器能够直接登录VPN,实现能够收听境外网站音视频节目的功能。
之后犯罪嫌疑人吴向洋利用“淘宝网”开设网店以及在互联网开设“凡狗VPN”网站等方式向一般用户出租或销售VPN软件、VPN路由器硬件,交易数千次,非法经营额达792638元,非法获利约50余万元。
吴向洋在未取得《增值电信业务经营许可证》的情况下,在网络上销售VPN代理服务,根据《中华人民共和国电信条例》和《中国人民共和国刑法》等相关法律规定,吴向洋涉嫌非法经营罪。近日,经广西平南县检察院提起公诉,被告人吴向洋因非法经营罪被法院判决有期徒刑五年六个月,并处罚金人民币五十万元。
面试演练
Python是如何进行内存管理的？
参考答案：
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc。另外Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的 整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。这也就是之前提到的Pymalloc机制。