今日已更新 134 条资讯 | 累计 32171 条内容
关于我们

标签:#m

找到 9521 篇相关文章

AI 资讯

Asus’ top-end 4K QD-OLED gaming monitor is $400 off

The Asus ROG Swift 32-inch 4K QD-OLED gaming monitor has almost everything I want in a high-end gaming monitor, most notably a QD-OLED panel for inky black levels and vivid colors that go beyond what’s possible on an LCD screen. Amazon, Best Buy, and B&H Photo have this model on sale for $899.99 (usually $1,299.99). […]

2026-07-18 原文 →
AI 资讯

Florida man arrested for allegedly stealing over $200,000 in crypto using Steam game malware

Federal authorities have arrested a Florida man suspected of stealing at least $220,000 in crypto through malware-infected Steam games, as reported earlier by local news outlet Local10. In the complaint, officials accuse 21-year-old Zyaire Wilkins and co-conspirators of launching eight malware-embedded games from around May 2024 to February 2026, allowing them to infect about 8,000 […]

2026-07-17 原文 →
AI 资讯

Configuring Data Access Control (DAC) Team Level Visibility for Enterprise AI Governance

How Bifrost Enterprise combines Data Access Control (DAC), Role Based Access Control (RBAC), Access Profiles, and Bifrost Edge to secure AI applications at scale. Artificial intelligence is quickly becoming part of every employee's workflow. Developers rely on coding assistants, customer support teams use AI powered chat applications, analysts generate reports with large language models, and organisations increasingly deploy AI agents connected to internal tools through the Model Context Protocol (MCP). While this rapid adoption improves productivity, it also introduces a significant governance challenge. It's no longer enough to decide who can log into an AI platform; you must also determine who can access specific AI resources, which models they can use, what they can spend, and which data they should even be able to see. This is where Bifrost Enterprise provides a comprehensive governance layer. By combining Role Based Access Control (RBAC), Data Access Control (DAC) , Access Profiles , and Bifrost Edge , organisations can secure AI workloads without slowing down innovation. Together, these capabilities create a governance framework that scales from small engineering teams to global enterprises and you can learn more about this in the documentation on GitHub . Why Enterprise AI Needs More Than Authentication Traditional enterprise applications typically answer two questions: Who is the user? What can that user do? Modern AI platforms introduce a third and equally important question: What information should this user actually be able to see? Imagine an organisation with several engineering teams working on independent AI products. Each team has its own prompts, routing rules, API budgets, virtual keys, observability data, and model configurations. If every developer can view every configuration simply because they have developer permissions, sensitive information can easily become exposed. This challenge becomes even more complicated when organisations begin deplo

2026-07-17 原文 →
AI 资讯

#Build in Public

Just getting this concept is like money in the bank! I'm too excited for words! At age 67, I have never coded a thing in my life. All of the sudden in 2026, I find that I've become a "vibe" coder with the help of Grok and Gemini. Both in segregated project silos are acting as my PMs and doing a damn fine job of it. As CEO of a brand new company, I'm taking on the entire scope of development for The Avinoam Group, LLC. My business partner Eyal and I have a very cool vision for what we intend to accomplish. And while it is beyond the scope of this post, only 2 crazy non-dev guys would be this bold, with all due respect to the young guns here on DEV. Our core principles incorporate transparency and authenticity. I can think of no better business idea as 4 separate cornerstones (we have 4 separate projects) than the brilliant concept-commitment to #build in public. So, I'm looking forward to telling everyone what we're doing and how we're doing it. We have nothing to hide except a little "secret sauce" that we can't really talk about without shooting ourselves in the foot. Other than that, I want to "show & tell" just like when I was in kindergarten in 1964 and brought "Meet The Beatles" in to Miss Shreiner's class and all the little kids danced! Right now, I'm reading how to get the most out of DEV and being here. At my age, I like to give back. What can an old geezer whose never coded before offer? My life experience and business knowledge. For example, we are developing freepaycalc (Google it if you want) to help devs, makers and freelancers plug the leaks in their "money buckets." and how to kill off that dreaded "scope creep" that so many independent consultants and contractors get trapped in. I don't want this post to be too long. I just wanted to reinforce the value of building in public. If you want to punch through each and every challenge of a complex project, then why not tell brilliant dev colleagues what you're up to? Whatever problem you're facing has a so

2026-07-17 原文 →
AI 资讯

Coding Agents Evolved. Our Repositories Didn’t.

Why giant AGENTS.md files may be wasting context, hurting maintainability, and making AI-assisted development harder to scale. A few years ago, for many developers, using AI for software development meant copying a small piece of code into a chat window. We would ask for a refactoring, copy the response back into the editor, run the tests ourselves, and return to the chat when something failed. Coding agents changed that workflow. Tools such as Codex, Claude Code, and others can now explore an entire repository, modify multiple files, execute commands, run tests, and iterate on failures. Coding agents turned code assistants into tools capable of executing multi-step software development tasks. But most repositories were not designed for this new kind of contributor. The repository became part of the agent's working context A coding agent needs much more than source code. It may need to understand: the project architecture; dependency boundaries; coding conventions; test strategy; build commands; local environment requirements; validation steps; security restrictions; the definition of done. A common solution is to place these instructions inside files such as AGENTS.md , CLAUDE.md , or other agent-specific configuration files. This works. I have been doing something similar in my own projects for a while. But as the repository grows, the instruction file grows with it. Eventually, a single file may contain thousands of lines covering unrelated concerns: Architecture Testing Environment setup Coding standards Infrastructure UI conventions Validation Release workflows Definition of done At that point, the file is no longer just a set of agent instructions. It has become an informal repository operating manual. The monolithic context problem A large AGENTS.md has an obvious advantage: the agent knows where to find it. But it also creates several problems. It is difficult for humans to navigate These files are not only for agents. Developers also need to read, review, m

2026-07-17 原文 →
开发者

Ken Thompson — คนที่เขียนระบบปฏิบัติการใน 3 สัปดาห์

Ken Thompson — คนที่เขียนระบบปฏิบัติการใน 3 สัปดาห์ ปี 1969 เคน ทอมป์สัน อายุ 26 เป็นวิศวกรที่ Bell Labs เขากับทีมเพิ่งเสียโปรเจกต์ Multics ซึ่งเป็นระบบปฏิบัติการที่ซับซ้อนเกินไปจนถูกยกเลิก Bell Labs ถอนตัว ทีมแตก โปรเจกต์ตาย เคนมีเวลาเหลือเฟือ และมี PDP-7 ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์เก่าที่แทบไม่มีใครใช้ ใน 3 สัปดาห์ เขาเขียน Unix kernel, shell, editor, และ assembler ขึ้นมาบน PDP-7 — ทั้งหมดเป็น assembly — ภาษา B ยังไม่เกิดตอนนั้น B ถูกสร้างขึ้นหลังจากนั้น — เพื่อใช้เขียน utility ต่าง ๆ แทน assembly — และนี่คือจุดเริ่มต้นของสายภาษา B → C → Go ภาษา B — เกิดหลัง Unix เวอร์ชันแรก Unix เวอร์ชันแรกสุด — สิงหาคม 1969 — เป็น assembly ล้วน หลังจากนั้นไม่นาน Ken ก็เริ่มสร้าง B — โดยตัดทอนมาจาก BCPL — เพื่อให้มีภาษาระดับสูงไว้เขียน tools โดยไม่ต้องใช้ assembly ทั้งหมด B มาจาก BCPL (Basic Combined Programming Language) ซึ่งพัฒนาโดย Martin Richards ที่ Cambridge ในปี 1966 BCPL เป็นภาษาที่ไม่มี type — ทุกอย่างคือ word — และออกแบบมาให้ compiler พกพาง่าย Ken เอา BCPL มาตัดทุกอย่างที่ไม่จำเป็นออก — จนเหลือภาษาเล็กมากที่ทำงานได้บน PDP-7 ซึ่งมี RAM แค่ 4K words PDP-7 Assembly → Unix v1 (1969, 3 สัปดาห์) ↓ BCPL (Richards, 1966) ↓ ตัด feature, ลดขนาด B (Thompson, 1969-1970) ↓ ใช้ rewrite Unix utilities (ไม่ใช่ kernel) ↓ ↓ เพิ่ม type system, struct, portability C (Ritchie, 1972) ↓ Unix v4 rewrite ด้วย C (1973) B ไม่มี type system ไม่มีโครงสร้างข้อมูล มีแค่ word — เหมือนกับว่าเป็น BCPL เวอร์ชัน minimal B ถูกใช้เขียน shell, utilities, และ tools ต่าง ๆ ของ Unix — แต่ kernel ยังเป็น assembly อยู่ จนกระทั่ง Dennis Ritchie สร้าง C ขึ้นมาในปี 1972 ทำไมต้อง B PDP-7 มี assembly แต่นั่นไม่ใช่เหตุผลที่ดีพอที่จะใช้มัน Ken ไม่เชื่อในการเขียน OS ด้วย assembly ทั้งระบบ — assembly เร็วแต่เขียนช้า แก้ยาก พกพาไม่ได้ การใช้ภาษาระดับสูง (แม้จะสูงนิดเดียวแบบ B) ทำให้: เขียน shell, utilities เร็วขึ้นมาก แก้ไขง่าย — ไม่ต้องเขียนใหม่เวลาย้ายเครื่อง ใช้คนน้อยลง — Unix version แรกเขียนโดย 2 คน จาก B → C → Unix → ทุกอย่าง เมื่อทีมได้ PDP-11 ซึ่งเป็นเครื่องที่ใหญ่กว่า — B เริ่มมีปัญหา PDP-11 มี byte-addressing แต่ B ออกแบ

2026-07-17 原文 →