未发布 VintaSoftTwain.NET SDK更新至v10.2发布，增加Visual Studio .NET 2017演示丨附下载
VintaSoft Twain .NET SDK v10.2更新内容：
新的Vintasoft.Twain.Web.Services.dll程序集，其中包含一个独立的Web服务，用于与TWAIN设备配合使用。该Web服务能够为任何.NET兼容的Web平台（例如ASP.NET WebForms、ASP.NET MVC、ServiceStack）快速创建其他Web服务。
新的Vintasoft.Twain.Web.Api2Controllers.dll程序集，其中包括用于在ASP.NET MVC 5中与TWAIN设备配合使用的Web API 2控制器。
已验证Vintasoft.Twain.js的JavaScript代码与jQuery 2和3的兼容性。
现在，VintaSoft Web TWAIN解决方案可用于安全的HTTPS服务器：
· VintaSoft Web TWAIN服务（VintasoftWebTwainService项目）可以同时提供HTTP和HTTPS请求。
· VintaSoft ASP.NET MVC TWAIN演示（AspNetMvcTwainDemos项目）可以在HTTP和HTTPS服务器上使用。
新增Visual Studio .NET 2017演示项目。
未发布 Android Oreo 8.1终于发布正式版 在推出开发者预览版一个月后，Android Oreo 8.1终于发布了正式版。除了之前InfoQ已经报道过的内容，Oreo 8.1还推出了Gero Go版，可运行在低内存配置的设备上。
在谷歌I/O 2017大会上发布的Android Go定位入门级机型，这些入门级设备的内存一般不会超过1GB。谷歌通过多种手段来达到该目的：
- 全平台内存优化。
- 优化谷歌官方应用，使用更少的内存、存储空间和网络带宽。
- 推出新的Google Play特性，如FEATURE_RAM_LOW，以便更好地在入门级设备上运行。另外，Google Play为入门级设备推出了Go版本的应用，当然也可以安装其他任意一种应用。
Android Oreo 8.1最重要的一个特性是神经网络API（NNAPI），支持硬件加速，以便更好地执行机器学习任务，如创建、编译和执行模型。机器学习框架（如TensorFlow Lite等）可以使用NNAPI。
Android Oreo 8.1在下周就可以支持Pixel和Nexus，其他设备厂商则要等到下个月。Android 8.1的源代码已经发布出来了。
未发布 Visual Studio 2017最新版正式发布！适用于任何开发人员、平台及APP丨附下载 适用于任何开发人员、APP及任何平台的Visual Studio 2017 新功能介绍。
未发布 微软发布 Microsoft 365，它包含Office 365、Windows 10 和企业移动性+安全性套件 在今天举行的 Inspire 年度合作伙伴大会上 ，微软首席执行官萨提亚·纳德拉发布了 Microsoft 365，它包含了 Office 365、Windows 10 和企业移动性+安全性（Enterprise Mobility + Security）套件，为企业用户提供一套完整且智能的安全解决方案，从而实现予力员工的目标。这一解决方案的发布展示了微软在产品和解决方案的设计、构建和上市方面的根本转变，从而满足用户对于现代办公场所的需求。
办公场所正在发生一系列的转变，从改变员工的期待值，到日益多元化、移动化和分散化的团队，再到日益复杂的安全威胁。在这种情况下，新的组织文化也在不断涌现。客户希望能够通过创新技术来使他们的员工拥抱这一全新的组织文化。
目前，Office 365 的月活跃用户已经超过 1 亿，而 Windows 10 设备的使用量也已经超过了 5 亿。微软目前正以其独特的优势帮助企业予力员工，实现业务和创新的发展。
今天微软发布了Microsoft 365 企业版和 Microsoft 365 商业版来满足不同规模的企业的需求。
Microsoft 365 企业版专为大型企业而设计，它集成了 Office 365 企业版、Windows 10 企业版以及企业移动性+安全性，以激发员工的创造力，并实现更加安全的协作。
Microsoft 365 企业版
用户可以通过书写、语音和触摸的方式非常自然地工作，从而激发创造力。而这背后的技术都是通过使用人工智能和机器学习的方式实现的。
凭借团队通用工具套件，为用户提供了一套最广泛、最深入的应用和服务，从而让其可以更加灵活地选择他们联系、分享和沟通的方式。
通过统一管理用户、设备、应用和服务的方式来简化 IT。
通过内置的智能安全性来保护客户信息、公司信息和知识财产。
Microsoft 365 企业版提供两种选项，即Microsoft 365 E3 和Microsoft 365 E5，并可于2017年8月1日开始订购。
Microsoft 365 企业版是基于 Secure Productive Enterprise 计划构建的。Secure Productive Enterprise 是一款非常成功的产品，在过去一年中，它的坐席数一直保持着三位数的增长速度。未来，Microsoft 365 企业版将取代 Secure Productive Enterprise，激发员工的创造力，实现更加安全的协作。
Microsoft 365 商业版
帮助企业通过更好的连接员工、客户和供应商，实现更好的业绩。
让员工可以随时随地并通过任意设备完成其工作。
凭借不间断的安全保护，实现公司数据在所有设备上的安全性。
凭借统一 IT 控制台来简化员工设备和服务的设置和管理。
Microsoft 365 商业版是专为那些员工数量不到 300 人的中小企业量身打造的，它包括了 Office 365 商业高级版（Office 365 Business Premium）以及定制的 Windows 10 安全性与可管理性以及企业移动性+安全性。它提供了予力员工、保护业务安全和简化 IT 管理的服务。
Microsoft 365 商业版的公众预览版将于8月2日发布，并将于 2017 年秋季面向全球正式发售，价格为每用户每月 20 美元。
微软清单（Listings）：一个简单易用的电子邮件营销服务。
微软关联（Connections）：能够非常简单地在热门网站上发布商业信息。
微软结账（Invoicing）：全新的方式开具和交付专业发票。
此外，微软还发布了 MileIQ，它是微软的一款收益跟踪应用，现已包含在 Office 365商业高级版中。
萨提亚认为，Microsoft 365 将为合作伙伴的业务发展带来巨大的发展机遇。利用 Microsoft 365，超过64000家微软云合作伙伴将有能力打造差异化的云产品，简化销售流程，增加营收，并真正推动业务的持续增长。
未发布 MySQL的查询优化方法及原理详解丨附下载 关于MySQL的查询优化方法大家应该都知道一些：不使用NULL字段、为字段选择合适的数据类型、合理创建索引、不能使用SELECT *等等，但是你真的理解了这些优化方法了吗？它们的工作原理是什么？在实际运用中性能可以得到提升吗？其实未必。如何合理运用这些优化方法的前提是理解其中原理，希望本文能给你一定的帮助。
MySQL逻辑架构
如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图，有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
MySQL逻辑架构
MySQL逻辑架构整体分为三层，最上层为客户端层，并非MySQL所独有，诸如：连接处理、授权认证、安全等功能均在这一层处理。
MySQL大多数核心服务均在中间这一层，包括查询解析、分析、优化、缓存、内置函数(比如：时间、数学、加密等函数)。所有的跨存储引擎的功能也在这一层实现：存储过程、触发器、视图等。
最下层为存储引擎，其负责MySQL中的数据存储和提取。和Linux下的文件系统类似，每种存储引擎都有其优势和劣势。中间的服务层通过API与存储引擎通信，这些API接口屏蔽了不同存储引擎间的差异。
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未发布 使用Windows兼容包简化向.NET Core的迁移 从.NET迁移到.NET Core的一个主要原因，在于后者具备在Linux上运行的能力。但是对于大型企业应用，不可能实现一步迁移到位。由此，Microsoft推荐采用一种逐步迁移做法： 第一步，迁移到ASP.NET Core（依然使用.NET Framework）；
第二步，迁移到.NET Core（依然运行在Windows上）；
第三步，迁移到Linux上；
第四步，迁移到（托管Linux主机的）Azure中。
这一做法理论上可行，但是在第二步中会有阻碍，因为缺乏关键API。用于.NET Core的Windows兼容包的推出，意在解决这一问题。该兼容包是一个NuGet软件包集合，其中包含了近两万个API，目的在于解决Web应用程序开发人员对于优秀软件库的需求。
新引入的API大体上可分为两类。一类是仅适用于Windows的API，另一类是跨平台的软件库。其中，仅适用于Windows的API包括：
Active directory；
加密；
事件日志和性能计数器；
文件系统安全；
命名管道；
注册表访问（Registry Access）；
Windows服务。
其中大部分API是与Windows操作系统紧密关联的，而相应的Linux API通常在设计上迥异。
跨平台的软件库包括：
缓存；
配置管理（ConfigurationManager），即处理遗留的app.config和web.config文件；
数据集扩展（DatasetExtensions），用于不使用ORM访问数据库；
ODBC数据库访问；
System.Configuration.ConfigurationManager（MEF v1）；
System.Drawing；
System.IO.Packaging，用于与MS Office类型的压缩文件交互；
System.ServiceModel，即WCF（Windows Communication Foundation）。
需指出的是，这些API是刻意独立于.NET Core的完整发布的。对此，Microsoft的Immo Landwerth给出了如下解释：
以独立软件包提供的原因在于：（一）不少API是仅出于兼容性的考虑而提供的。在新代码中，不应依赖于这些API；（二）不少API仅用于Windows平台。我们不希望将用户引上一条更难以跨平台迁移应用的道路。
为了易于区分仅适用于Windows的和跨平台的API，现在有一种API兼容性分析工具可用。该工具可以标记出那些在应用中不应继续依赖的API。 你可以使用与弃用API相同的抑制选项，但是也可以选择对特定平台给出抑制警告。如果你仅规划在一组特定的平台上支持你的代码，例如只支持Windows和Linux但不支持macOS，这一工具十分有用。为此，你只需编辑项目文件，添加一个PlatformCompatIgnore属性，并在该属性中列出所有要忽略的平台。
未发布 Microsoft更新发布了开发者可用的人工智能服务与工具 在近期的Ignite大会上，Microsoft发布了多个与人工智能服务及工具相关的更新，其中包括发布Azure ML Experimentation服务、Azure ML Model Management服务、Azure ML Workbench以及Microsoft Cognitive Services的一般可用版（GA）。
Microsoft的机器学习平台业已得到了相当可观的采用，但是在服务中也发现了一些问题。Microsoft的高级项目经理（Group Program Manager）Matt Winkler给出了这样的解释：
我们已经部署了成百上千的模型，服务了数十亿次的请求。虽然我们只做了数年，但是已经开始看到一些经常性模式。客户告诉我们他们喜欢这种便捷性，但也提出他们需要对计算和数据具有更大的控制，为模型部署提供更多的选项。客户对框架也有着非常多样化的需求，并希望对模型具有同等程度的管理和部署能力。
此次新发布的功能，有望通过在模型的开发和部署方式为客户提供更多控制，解决客户感受到的这些不足之处。
Azure ML Experimentation服务
Azure ML Experimentation服务使用了基于Git的检查点和版本控制机制，管理项目依赖和对任务的训练操作，无论这些任务是本地执行的，还是以横向或纵向扩展方式执行的。此外，数据科学家也可以选择使用他们自己的框架，例如TensorFlow、Microsfot CNTK和SparkML等。他们也可以选择自己喜欢的开发工具，例如Microsfot Code、Visual Studio、Jupyter和PyCharm等。该服务还捕获服务端运行的度量、输出日志和模型。
Azure ML Model Management服务
Azure ML Model Management服务为客户提供了灵活控制模型部署位置的能力。客户可以使用Docker在本地（On-Premise）或云中部署模型，并具有充分的可移植性。
模型的部署和管理是通过HTTP终端实现的。客户可使用Application Insights监控并洞悉模型的性能。该服务对SparkML、Python、Cognitive Toolkit、TF和R提供了最好的支持，还可通过扩展支持Caffe和MXnet等其它一些工具。
Azure ML Workbench
Azure ML Workbench是一种用在Windows和Mac OS X上的人工智能开发工具，其中包括完全的Python和Jupyter环境设置，并嵌入了IPython Notebook。它还提供全面的运行历史，并提供对实验对比的体验。Microsoft还在其中添加了数据整理（Data Wrangling）工具，简化了将数据导入到数据科学实验中的体验。数据整理能力包括数据采样和数据理解，进而在数据上执行转换。上述功能是通过使用PROSE（Program Synthesis Using Examples，一种通过示例准备数据的技术）提供的。
Microsoft Cognitive服务
Microsoft还宣布了升级了Cognitive Services平台，其中提供Text Analytics服务的一般可用版（GA）。Text Analytics服务支持开发人员做情感分析，以及从文本中检测关键短语、话题和语言。
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