Ubuntu 26.04 LTS 正式发布,向更高效、更流畅的现代化企业开源 Linux 桌面进化!

戳下方名片,关注并星标!

回复“1024”获取2TB学习资源!

👉体系化学习:运维工程师打怪升级进阶之路 4.0

—   特色专栏  —

MySQL/PostgreSQL/MongoDB

ElasticSearch/Hadoop/Redis

Kubernetes/Docker/DevOps

Kafka/RabbitMQ/Zookeeper

监控平台/应用与服务/集群管理

Nginx/Git/Tools/OpenStack

大家好,我是民工哥!

Ubuntu 26.04 LTS 每日构建正式发布!未来桌面原来长这样,快来尝鲜体验吧。

图片

向更高效、更流畅的现代化企业与开源 Linux 桌面进化!

2025 年 10 月 22 日,Canonical 已发布了即将到来的 Ubuntu 26.04 LTS(代号 Resolute Raccoon)首个可正常工作的每日构建 ISO 镜像,面向早期用户、应用开发者和公众测试。此前发布的每日构建镜像均不可用。

此版本基于Ubuntu 25.10 "Questing Quokka"(2025年10月9日发布),继承其稳定架构,降低早期构建的兼容性风险。

内核版本 Linux 6.17(提供基础硬件支持与性能优化)。桌面环境GNOME 49(延续熟悉界面,小幅升级交互体验)。

首个可正常工作的每日构建,修复此前版本错误,适合尝鲜测试。

开发周期为期约6个月,持续引入新技术,预计2026年4月23日发布正式版,提供5年LTS支持(至2031年4月)。

计划引入的核心组件:

  • 内核升级:可能采用Linux 6.18 LTS(稳定优先)或6.20(最新版本,需权衡兼容性)。
  • 图形栈:Mesa 25.3(提升显卡性能与兼容性)。
  • 开发工具链:GCC 16、Python 3.14、GNU Binutils 2.46、Golang 1.25(支持现代应用开发)。
  • 桌面环境:GNOME 50(优化多任务处理与界面流畅度)。

官方衍生版本同步更新,也就是说 Kubuntu、Xubuntu、Lubuntu 等版本均提供每日构建镜像,沿用Ubuntu 25.10的桌面环境配置,满足多样化用户需求。

桌面版

  • 64-bit PC (AMD64):适用于主流x86架构设备。
  • 64-bit ARM (ARMv8/AArch64):支持树莓派等ARM设备。

服务器版

  • 64-bit PC (AMD64):针对企业级服务器部署。
  • 64-bit ARM (ARMv8/AArch64):优化低功耗服务器场景。

虚拟机模板:提供VMware兼容的OVF格式,简化虚拟化环境部署。

结语

Ubuntu 26.04 LTS的发布标志着新一轮长期支持周期的开启,其核心目标是通过整合最新开源技术(如Linux 6.18 LTS内核、GNOME 50桌面环境),在保持稳定性的同时,为用户提供更高效的开发环境与更流畅的桌面体验。

对于企业用户,5年LTS支持周期可降低长期维护成本;对于个人用户,每日构建则提供了接触前沿技术的便捷途径。

都看到这里了,觉得不错的话,随手点个赞👍 、推荐

、转发分享三连吧,如果想第一时间收到推送,也可以给我个星标⭐~

公众号读者专属技术群

构建高质量的技术交流社群,欢迎从事后端开发、运维技术进群(备注岗位,已在技术交流群的请勿重复添加微信好友,无备注一律者不通过)。主要以技术交流、内推、行业探讨为主,请文明发言。广告人士勿入,切勿轻信私聊,防止被骗。

扫码加我好友,拉你进群

史上最强开源虚拟机又悄悄更新了!向更稳定、更兼容、更流畅的虚拟化平台进化

再见 Ingress NGINX!Kubernetes 新一代流量管理利器来了!

TeamViewer、ToDesk 已过时!更简单高效、更流畅的跨平台替代工具来了

Kubernetes v1.35 即将改变一切!资源利用率暴涨 50%,故障修复提速 70%,向自动化、可观测性全方位进化

Fedora 43 正式发布,全面拥抱 Wayland!向更快、更强、更安全、更现代的 Linux 桌面进化!

现代化终端神器炸裂登场!性能飙升、界面焕新,即刻更新享受稳如老狗的终端体验

全新一代 Linux 桌面环境来了!界面焕新,性能与易用性全面提升

2025 年 11 月编程语言排行榜|C# 暴涨,有望成为 2025 “年度编程语言”!

微软发布“全球首款智能IDE” Visual Studio 2026

编程模型新卷王来了!火山引擎正式发布全新代码模型 Doubao-Seed-Code

MySQL 8.0 即将寿终正寝。。。

马斯克Grok 4 深夜大升级:200 万上下文窗口,对标 GPT-5!

传统命令行工具已过时!这款开源跨平台命令行神器火了!仅 1M 大小, 内置 1000+ 实用小工具

Arch Linux 2025.11.01发布,全新内核,向更强、更现代、更纯净的Linux进化!

试用 7 天这款国产神器后!发现其他远程工具都弱爆了

传统下载工具 IDM、迅雷已过时!更轻量、现代化的替代利器来了,53.8 MB/s 速度快到起飞

PS:因为公众号平台更改了推送规则,如果不想错过内容,记得读完点一下“在看”,加个“星标”,这样每次新文章推送才会第一时间出现在你的订阅列表里。点“在看”支持我们吧!

Read more

深入解析 Rust + LLM 开发:手把手教你写一个 AI 运维助手

深入解析 Rust + LLM 开发:手把手教你写一个 AI 运维助手

目录 * 摘要 * 第一章:Linux 环境下的 Rust 开发生态构建 * 1.1 构建工具链与系统依赖安装 * 1.2 Rust 工具链(Toolchain)的部署 * 1.3 环境变量配置与验证 * 第二章:蓝耘 MAAS 平台接入与资源配置 * 2.1 获取 API 凭证 * 2.2 模型选型与端点配置 * 第三章:Rust 项目架构设计与依赖管理 * 3.1 依赖库(Crates)深度解析 * 第四章:核心模块实现原理 * 4.1 AI 客户端模块 (ai_client.rs) * 4.2

By Ne0inhk

为OpenClaw构建双层记忆系统:QMD + Mem0的混合架构实战

# 引言 作为一名重度使用AI助手的开发者,我一直面临一个核心问题:**如何让AI真正"记住"知识,而不是每次对话都从零开始?** 传统的云端记忆方案虽然强大,但存在几个痛点: - API调用成本和延迟 - 搜索实时性不足 - 缺乏对本地工作区文档的快速检索能力 今天,我为OpenClaw(一个开源AI Agent系统)构建了一个**本地+云端混合的双层记忆架构**,实现了毫秒级本地检索与深度语义理解的完美结合。 --- ## 第一部分:QMD本地搜索的Windows集成之旅 ### 初始尝试 QMD是一个本地文档搜索引擎,支持BM25关键词搜索和语义向量搜索。它使用SQLite存储索引,理论上非常适合作为本地记忆底层。 安装过程看起来很简单: ```bash bun install -g github:tobi/qmd bunx tsx src/qmd.ts --help ``` ### Windows噩梦:better-sqlite3编译失败 问题来了:

By Ne0inhk
企业级部署升级:Nginx 反向代理 + ELK 日志监控,让成绩预测平台稳定可追溯

企业级部署升级:Nginx 反向代理 + ELK 日志监控,让成绩预测平台稳定可追溯

⭐️个人主页:秋邱-ZEEKLOG博客 📚所属栏目:python 前言 上一期的 Docker+Linux 部署,让成绩预测平台实现了局域网共享,但真正落地到团队 / 学校使用,还缺两个关键支撑:访问体验不够专业(IP + 端口难记、无加密),运维排查全靠 “猜”(日志分散、无监控)。 这一期,我们跳出 “步骤式部署” 的框架,以 “问题驱动 + 场景落地” 为核心,先拆解企业级部署的核心诉求,再分模块实现 Nginx 域名化改造和 ELK 日志监控,最后通过实战验收和运维手册,让你既能搞定部署,又能轻松应对后续运维问题,全程聚焦 “实用、稳定、可追溯”。 一、企业级部署的 3 个核心诉求(先明确目标再动手) 为什么互联网公司都在用 “Nginx+ELK”

By Ne0inhk
周红伟:独家揭秘,DeepSeek-V4 深度技术报告:原生多模态架构

周红伟:独家揭秘,DeepSeek-V4 深度技术报告:原生多模态架构

报告编号:DTR-2025-V4-001 发布日期:2024年5月23日 撰写机构:AI架构实验室 / 独立技术分析组 字数统计:约 5200 字 1. 执行摘要 (Executive Summary) 在人工智能大模型竞争进入“后训练时代”的关键节点,深度求索(DeepSeek)即将发布的下一代旗舰模型 DeepSeek-V4 标志着中国AI基础设施在架构效率、多模态融合及国产硬件适配上实现了质的飞跃。不同于国际巨头单纯依赖算力堆叠的“暴力美学”路径,DeepSeek-V4 通过原生多模态架构、Engram条件记忆机制、双轴稀疏(Dual-Sparse)架构以及DualPath智能体推理框架四大核心技术支柱,在万亿级参数规模下实现了推理成本降低90%、长文本处理能力提升8倍、国产芯片算力利用率突破85%的惊人指标。 本报告将从技术原理、架构创新、性能基准、成本控制及国产算力生态五个维度,深度剖析DeepSeek-V4如何通过“算法-系统-硬件”的协同设计,打破英伟达CUDA生态的垄断,为全球AI发展提供“中国效率”的全新范式。 DeepSeek-V4 vs

By Ne0inhk