组建与组件库

什么是组件？组件是对数据和方法的简单封装。C++ Builder中，一个组件就是一个从TComponent派生出来的特定对象。组件可以有自己的属性和方法。属性是组件数据的简单访问者。方法则是组件的一些简单而可见的功能。使用组件可以实现拖放式编程、快速的属性处理以及真正的面向对象的设计。VCL和CLX组件是C++ Builder系统的核心。

组件的概念在开发编程领域被广泛使用，随着开发与设计、策划、产品等其他岗位的密切沟通，为了统一沟通语言，设计、产品等岗位也在广泛的使用组件这一概念。与开发工程师们一样，设计行业也在普通运用组件库提升工作效率。凡事能够被经常重复使用的设计元素，都可以作为组件。

在目前移动互联网时代，每个 APP 就是流量入口，与过去 PC Web 浏览器时代不同的是，APP 的体验与迭代速度影响着用户的粘性，这同时也对从事移动开发人员提出更高要求，进而移动端框架也层出不穷。

ChatUl 是一个专为构建对话式用户界面(Conversational Ul)设计的语言和基于 React 的库，源自阿里巴巴的丰富聊天交互经验。它的核心目标是提供最佳实践，帮助开发者轻松创建出响应式、无障碍且具有良好用户体验的聊天应用。

它提供了强大的工具集，包括 TypeScript 编写的稳健代码、自动适应不同设备的响应式设计以及对无障碍功能的支持。不仅如此还内置了主题定制和国际化的功能，让用户在享受对话式交互的同时，能够感受到个性化的体验。

JavaScript是一门应用广泛的程序语言，不仅可以帮助开发者很好的完成交互式设计，还能够对跨平台的web开发有所帮助。在这里我们收集了6个值得大家一试的，对移动开发很有帮助的JavaScript框架：

该移动端web开发框架能够让你使用常用的web开发技术（如HTML5、CSS3和 JavaScript）来构建本地应用程序。目前，它支持iOS和Android操作系统上的app与web程序的构建。不久以后，该框架将加入对其它移动平台上（如Windows Phone）的应用程序开发的支持。

家装照明是个技术活儿，随着家私电器逐渐增多，房间内总是容易留下照明死角。为了解决这种尴尬，日本朝日电器公司推出了一款能像胶带一样随手贴、随手用的超轻薄LED灯具ALT-1090IR。

这款LED灯具造型呈长条状，它最大的特色就是轻薄。有30厘米、60厘米、90厘米三种长度可选，即使是最长的90厘米版本，重量也只有184克，和一台大屏幕手机差不多，用手指轻轻一挑就能举起。灯具的具体尺寸是900×30×8毫米，表面几乎没有凹凸，为了降低重量，整个灯具都使用了铝制框架。

ALT-1090IR LED灯的用途是弥补房间内的照明死角，因此便于移动和安装非常重要。朝日电器提供了两种安装方式，第一种是传统的金属螺丝钉固定扣具。除此之外，ALT-1090IR还有一种极富特色的双面胶固定方式，它随灯附赠了两张特殊的聚氨酯泡沫双面胶，撕开双面胶贴在想要固定的位置，然后将灯具贴上固定牢，就能正常工作了。在没办法打孔的墙面上或者是衣柜内部，双面胶固定的效果特别好。

【环球时报综合报道】美国把伊朗精锐武装力量伊斯兰革命卫队列为“恐怖组织”的做法点燃了伊朗的怒火。伊朗方面迅速以牙还牙，宣布将美国中央司令部及其所辖部队认定为“恐怖组织”。伊朗总统鲁哈尼9日控诉美国是“世界恐怖主义的头子”。

当地时间8日晚，伊朗最高国家安全委员会发表声明，严厉谴责当天早些时候美国宣布将伊朗伊斯兰革命卫队列为“恐怖组织”的做法，称这一行径是“非法且愚蠢的”。声明还表示，一直以来，伊朗伊斯兰革命卫队都处在中东地区打击恐怖主义和极端主义的第一线，美国才是“支持恐怖主义的国家”，伊方将美国中央司令部及其下辖的所有军队认定为“恐怖组织”。

如果你曾体验过廉价的消费级无人机，就会知道它们的四轴桨叶很容易撞到墙壁和家具。如果换到工业场景，这样的设计显然是无法满足实际使用需求的。不过本文要为大家介绍的，就是来自堪萨斯州 Digital Aerolus 公司的 Aertos 130IR 工业无人机，特点是相当坚固耐用。

除了 9 个传感器组成的全向阵列（包括 LiDAR 激光雷达和深度感测单元），它还配备了碳纤维复合材料框架、胶质提手、以及四个螺旋桨周围的防护罩。

Fury 是一个基于 JIT 动态编译和零拷贝的多语言序列化框架，支持 Java/Python/Golang/JavaScript/C++

All Rivers Run to the Sea: Private Learning with Asymmetric Flows

研究背景

在当前的机器学习（ML）时代，云端ML服务因其高端GPU资源而变得不可或缺。然而，确保数据隐私是ML平台面临的最关键挑战之一。在训练过程中，如果训练数据暴露给ML服务提供商，可能会增加遭受潜在攻击的风险。此外，用户在访问包含敏感数据的ML服务时，其推理查询也可能易受攻击。特别地，不受信任的ML平台可能会在用户不知情的情况下缓存、学习和泄露查询数据。