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- Docker Desktop 4.36 发布：企业级管理功能、WSL 2 和 ECI 增强
- Smile v4.0.0 发布！Java 机器学习库迎来重大升级
Docker Desktop 4.36 发布：企业级管理功能、WSL 2 和 ECI 增强
Docker Desktop 4.36 带来了强大的更新，简化了企业管理并增强了安全性。此版本通过配置配置文件简化了 macOS 登录强制执行，使 IT 管理员能够大规模部署防篡改策略，并提供新的 PKG 安装程序以实现高 效、一致的部署。 统一的 WSL 2 mono 发行版等增强功能提高了启动速度和工作流程效率，而增强型容器隔离 (ECI) 和桌面设置管理的更新则提供了更大的灵活性和集中策略执行能力。 这些创新使组织能够保持 合规性、提高生产力并简化各种企业环境中的 Docker Desktop 管理。
更新亮点：
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1. 登录强制执行：
为 macOS 提供了简化的组织替代方案，通过配置配置文件快速部署和推出登录策略，确保合规性并最大限度地提高 Docker 订阅的价值。 配置文件可通过移动设备管理 (MDM) 解决方案快 速部署，并提供防篡改的强制执行。 此外，现在支持在allowedOrgs字段中定义多个组织，为需要在多个组织帐户下访问 Docker Desktop 的用户提供灵活性。 -
2. 多组织登录强制执行：
现在支持同时对多个组织强制执行登录，allowedOrgs字段现在接受多个字符串，使 IT 管理员能够通过任何受支持的配置方法（包括 registry.json、Windows 注册表项、macOS plist 和 macOS 配置文件）定义多个组织。 -
3. 使用 PKG 安装程序批量部署 Docker Desktop for Mac：
新的 PKG 安装程序简化了 macOS 上的大规模 Docker Desktop 部署，与传统的 DMG 安装程序相比，PKG 安装程序提供了易用性、一致性、简化的 部署和增强的安全性。 -
4. 桌面设置管理（早期访问）：
通过管理控制台直接从云端集中部署和强制执行 Docker Desktop 设置策略，确保整个组织的一致性和效率。 目前提供的功能包括管理控制台策略、快速导入、导出和共享以 及定向测试。 未来将增加合规性报告和自动化策略执行功能。 -
5. 简化 WSL 2 mono 发行版的数据工作流程：
通过将以前所需的双 Docker Desktop WSL 发行版合并到单个发行版中，简化了 Windows Subsystem for Linux (WSL 2) 设置。 这提高了性能、增强了存储管理、增加了跨平台兼容性的灵活性并增强了 Docker 性能。 -
6. 增强型容器隔离 (ECI) 改进：
允许任何容器挂载 Docker 套接字，并改进了对派生镜像权限的支持，从而减少管理开销，同时保持高水平的安全性与控制。
来源：
https://www.docker.com/blog/docker-desktop-4-36/
WSL 用户可通过 winget 模块安装或升级 Docker Desktop：
step 1：启用交互式 APP 查找目标软件
# 启用交互式 APP 查找 Docker Desktop
x winget
step 2：安装指定的应用程序
快速上手
# 查看 winget 模块 help 文档
x winget -h
进一步探索：
- https://cn.x-cmd.com/mod/winget
Smile v4.0.0 发布！Java 机器学习库迎来重大升级
Smile (Statistical Machine Intelligence and Learning Engine) 发布了 4.0.0 版本，这是一个包含机器学习、自然语言处理、线性代数、图算法、插值和可视化的快速且全面的 Java 和 Scala 系统。凭借先进的数据结构和算法，Smile 提供了最先进的性能。本次更新带来了大量新特性和性能提升，让我们一起来看看吧！
主要更新亮点：
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深度学习支持：
新增smile-deep包，为 Smile 引入了深度学习能力。 -
大型语言模型：
集成了 Llama 3.1 模型，可在 Java 环境中直接使用。 -
高效分词：
原生 Java 实现的tiktoken分词器，提升了分词效率。 -
图像分类：
新增EfficientNet模型，用于图像分类任务。 -
增强 Shell 功能：
smile-shell内置了训练和推理功能，包括流式 API，方便用户进行交互式数据分析和模型训练。 -
LLM 推理服务器：
smile-serve是一个 LLM 推理服务器，提供与 OpenAI 兼容的 API 和功能齐全的前端界面，方便部署和使用大型语言模型。 -
梯度提升算法性能提升：
在超大型数据集上，梯度提升算法的速度提升了 10 倍。 -
代码优化：
利用最新的 Java 特性对代码进行了刷新，提高了代码质量和性能。 -
数据类优化：
将各种普通值类转换为记录类，简化代码并提高可读性。 -
Java 和 Kotlin Shell：
提供了 Java 和 Kotlin 的 Shell 环境，方便用户进行交互式编程。 -
Java 21 支持：
需要 Java 21 运行环境。
来源：
https://github.com/haifengl/smile/releases/tag/v4.0.0
更多内容请查阅 : blog-241129