Дайджест новостей № 1308

Важные объявления связанные с Linux. Выпуск новых версий, ошибки безопасности, обновления и др.
Ответить
Аватара пользователя
Писатель Гудвин
Сообщения: 1640
Зарегистрирован: 19 авг 2013, 13:05
Темы: 1640
Статус: Не в сети

Дайджест новостей № 1308

Сообщение Писатель Гудвин » 01 янв 2018, 12:00

Наиболее важные события 2017 года
Итоговая подборка наиболее важных и заметных событий 2017 года.
[Подробнее]


Релиз дистрибутива Manjaro Linux 17.1.0
Подготовлен релиз дистрибутива Manjaro Linux 17.1.0, построенного на основе Arch Linux и ориентированного на начинающих пользователей. Дистрибутив примечателен наличием упрощённого и дружественного пользователю процесса установки, поддержкой автоматического определения оборудования и установки необходимых для его работы драйверов. Manjaro поставляется в виде live-сборок с графическими окружениями KDE (2 Гб), GNOME (1.7 Гб) и Xfce (1.7 Гб). При участии сообщества дополнительно развиваются сборки с Budgie, Cinnamon, Deepin, LXDE, LxQt, MATE и i3.
[Подробнее]


Выпуск дистрибутива Siduction 2018.1
Представлен релиз Siduction 2018.1 десктоп-ориентированного дистрибутива Linux, построенного на пакетной базе Debian Sid (unstable) по состоянию на 5 марта. Siduction является форком Aptosid, отделившимся в июле 2011 года. Ключевым отличием от Aptosid является использование в качестве пользовательского окружения более новой версии KDE из экспериментального репозитория Qt-KDE, а также формирование сборок дистрибутива на базе свежих версий Xfce, LXDE, GNOME, Cinnamon, MATE и LXQt, а также минималистичной сборки X.Org на основе оконного менеджера Fluxbox и сборки "noX", поставляемой без графического окружения для пользователей которые желают сами скомпоновать свою систему. Поддержка 32-разрядных сборок прекращена.
[Подробнее]


Facebook открыл систему распознавания речи Wav2Letter
Facebook опубликовал проект Wav2Letter, в котором открыл наработки, связанные с распознаванием речи, созданные в лаборатории искусственного интеллекта Facebook AI Research. Wav2Letter сочетает простоту и высокую эффективность преобразования речи в текст. Код оформлен в виде модулей к библиотеке глубинного машинного обучения Torch, написанных на языке Lua и распространяемых под лицензией BSD. Для обработки звука применяется библиотека Libsndfile, а для цифровой обработки сигналов при помощи дискретного преобразования Фурье - FFTW. Поставляются готовые натренированные модели для английского языка.
[Подробнее]

Ответить

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 0 гостей