Обновить

Состоялся релиз утилиты для синхронизации файлов и резервного копирования Rsync 3.3.0, позволяющей минимизировать трафик за счёт инкрементального копирования изменений.

В качестве транспорта могут быть использованы ssh, rsh или собственный протокол rsync. Поддерживается организация работы анонимных rsync-серверов, оптимально подходящих для обеспечения синхронизации зеркал. Исходный код проекта распространяется под лицензией GPLv3.

Значительное изменение номера версии не связано с функциональными изменениями в нынешнем выпуске, а является отложенной реакцией на изменения в прошлой версии 3.2.7.

В Rsync 3.3.0 в основном выполнено исправление ошибок. Репозиторий проекта на GitHub перенесён из аккуаунта сопровождающего WayneD в отдельную организацию RsyncProject. Также сообщается о формировании новой команды сопровождающих rsync из-за нехватки времени у нынешнего сопровождающего.

Примечательно, что в команду проекта вернулись Эндрю Триджелл (Andrew Tridgell), основатель проектов samba и rsync, а также Пол Маккеррас (Paul Mackerras), один из первых разработчиков rsync, принимавших в 1996 году участие в создании протокола rsync.

Изменения в Rsync 3.3.0:

  • в утилиту rrsync (restricted rsync) добавлена опция "-no-overwrite", запрещающая перезапись существующих файлов в целевом каталоге;

  • вспомогательные скрипты mapfrom и mapto, написанные на языке Perl, переписаны на Python и объединены в общий скрипт idmap;

  • переписан на языке Python perl-скрипт mnt-excl.

Источник: OpenNET.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии0

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации