阅读更多

2顶
0踩

操作系统
Linus Torvalds之前曾表示,Linux Kernel 3.3 RC6 将是 3.3 主线的最后一个候选版本,之后将发布正式版。但是原定本周发布的Linux Kernel 3.3并不会如期出现,取而代之的是RC7版的发布。


Torvalds称,目前3.3主线分支在网络、内存管理、驱动和其他子系统中还存在一些小的问题,所以有必要再发布一款候选版。同时,Torvalds希望不再有第8个候选版本,他认为下周发布正式版本的时机已经成熟了。

与此同时,Linux Kernel 3.2和3.0分支均有所更新,发布了3.2.11和3.0.24两个版本,这是稳定分支的惯例升级,这两个版本都包含了许多改进和修复,从ALPS触摸检测修复到ARM端口更正等。建议这两个分支的用户尽快升级。

下载地址:http://kernel.org/

Via TheH
  • 大小: 10.7 KB
2
0
评论 共 0 条 请登录后发表评论

发表评论

您还没有登录,请您登录后再发表评论

相关推荐

  • python平台无关性_《Ruby/YARV/Python跨平台性能对比测试报告》(附单词频率统计实例)...

    详情请进入我的博客,不足之处还望各位同学多多指正:http://blog.csdn.net/Rails/archive/2006/09/17/1232993.aspx)目 标:从一个文件中选出使用频率最多的30个单词Ruby代码:def testcount = Hash.new(0)for line...

  • Python:Python语言的简介(语言特点/pyc介绍/Python版本语言兼容问题(python2 VS Python3))、安装、学习路线(数据分析/机器学习/网页爬等编程案例分析)之详细攻略

    Python:Python语言的简介(语言特点/pyc介绍/Python版本语言兼容问题(python2 VS Python3))、安装、学习路线(数据分析/机器学习/网页爬等编程案例分析)之详细攻略 目录 Python语言的简介 Python语言IDE的...

  • python和ruby性能比较_Ruby和Python的比较

    python和ruby的相同点:都强调语法简单,都具有更一般的表达方式。python是缩进,ruby是类basic的表达。都大量减少了符号。都是动态数据类型。都是有丰富的数据结构。都具有c语言扩展能力,都具有可移植性,比perl的...

  • python跨平台开发_Python 跨平台PyQt5开发系列(一)界面从0到1

    它是Qt C++跨平台应用程序框架和跨平台解释语言Python的结合而成,它是Python编程语言和Qt库的成功融合。PyQt是由Phil Thompson 开发。 PyQt实现了一个Python模块集。它有超过300类,将近6000个函数和方法。它是一个...

  • Python和Ruby两大语言全方位对比

    最近在考虑学习一门后端语言,在Ruby和Python直接犹豫,然后自己做了一些对比,希望能帮到有同样问题的你。 一、异同对比选择 1、Python和ruby的相同点: 都强调语法简单,都具有更一般的表达方式。python是缩进,...

  • 【Python】AppUI自动化—appium自动化开发环境部署、APP测试案例(17)上

    Appium是一个跨平台移动端自动化测试工具,可以为IOS和Android平台创建自动化测试用例。可以模拟App内部的各种操作,如点击、滑动、文本输入等。只要我们手工操作的动作Appium都可以完成。appium 支持多平台、多语言...

  • python和ruby性能比较_Python与Ruby比较

    从三个方面:1.各自所适用于什么应用2.开发环境、运行环境3.可移植性如何,因为项目最后计划移植到手机平台,如windows CE Symbina现把调研的一些大致整理...Python:摘取了跟项目有关的一些应用方面的叙述跨平台开发...

  • Python 基础数据结构

    Python 是一种跨平台的计算机程序设计语言,是一种面向对象的动态类型语言,笔记内容包括编译安装python,python列表,字典,元组,文件操作等命令的基本使用技巧。

  • ruby调用python_ruby与python

    ruby与python

  • 测试工程师应懂的Python知识

    1. 列出5个常用Python标准库? import os import sys import re import math import time import datetime import random import threading import multiprocessing 2. Python的内建数据类型有哪些? int、float、...

  • python和ruby对比

    一、异同对比选择 1、python和ruby的相同点: * 都强调语法简单,都具有更一般的表达方式。python是缩进,ruby是类basic的表达。都大量减少了符号。 * 都是动态数据类型。都是有丰富的数据结构。 * 都具有...

  • csdn最牛“首发”性能测试系类文章---jmeter性能测试从理论基础到项目搭建【3-1】

    你真的会性能测试?一篇文章带你从0到1 ,基础理论到项目实战

  • Python和Ruby语言对比

    一、异同对比选择 1、python和ruby的相同点: * 都强调语法简单,都具有更一般的表达方式。python是缩进,ruby是类basic的表达。都大量减少了符号。 * 都是动态数据类型。都是有丰富的数据结构。 * 都具有...

  • Python 和 Ruby 的对比

    (点击上方公众号,可快速关注) ...最近在考虑学习一门后端语言,在ruby和python直接犹豫,然后自己做了一些对比,希望能帮到有同样问题的你。 一、异同对比选择 1、Python和ruby的相

  • 【Java基础学习打卡08】Java语言跨平台原理

    重点是了解Java语言跨平台原理。

  • Python移动自动化测试面试准备

    自动化测试工具 原文地址:自动化测试工具 Instrumenttation UIAutomator +uiautomatorviewer Selendroid Robotism Appium selenium 自动化框架 Unittest框架 单元测试 数据驱动DDT python的第...

  • 开源/免费界面自动化测试工具对比研究

    摘要:随着我行自动化测试实施范围的不断扩大,参与界面自动化测试的应用系统越来越多。我行的应用系统现阶段多采用商用工具QTP(UFT)作为执行工具来进行界面自动化测试,采购...

  • 《基于YOLOv8的八段锦练习指导系统》(包含源码、完整数据集、可视化界面、部署教程)简单部署即可运行。功能完善、操作简单,适合毕设或课程设计.zip

    资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

  • 大语言模型教育应用中的知识冲突挑战与应对策略

    内容概要:本文详细探讨了大语言模型(LLMs)在教育应用中遇到的知识冲突问题,包括概念定义、事实陈述和逻辑推理层面的认知不一致性。文章分析了知识冲突的技术成因,如训练数据噪声、参数化知识表示的局限、推理机制的缺陷、模型架构的不足及外部知识的偏差,并探讨了这些因素对教育应用的深远影响。文中提出了多维度的解决路径,如通过数据增强优化知识表示、利用提示强化上下文连贯、开发量规完善模型评估等。此外,文章从社会文化的宏观视角剖析了知识冲突的外部驱动因素,探讨如何在多元异质、动态演进的社会建构语境中构建开放进取、兼容融通的智能教育应用体系。 适合人群:从事教育技术研究的学者、教育工作者、人工智能研究人员和技术开发者。 使用场景及目标:①帮助教育工作者理解大语言模型在教育应用中的局限性;②为技术人员提供优化大语言模型教育应用的具体策略;③促进教育人工智能技术的可靠性、适应性和普及性提升。 其他说明:文章强调了知识冲突的有效化解不仅能够提升大语言模型在教育场景中的应用价值,还将为人工智能在更广泛领域的可持续发展奠定坚实基础。

  • 《基于YOLOv8的家具鉴定系统》(包含源码、完整数据集、可视化界面、部署教程)简单部署即可运行。功能完善、操作简单,适合毕设或课程设计.zip

    资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics