在CAMLIS Red 2025上，我们推出了BlackIce，这是一个开源的容器化工具包，集成了14种AI安全工具，旨在简化设置，帮助AI红队专注于安全测试。BlackIce提供统一的命令行界面，支持多种工具，涵盖负责任的AI、安全测试和对抗性机器学习等领域。

cagent是Docker开发的容器化代理，简化AI代理的构建和部署，支持资源隔离和监控，适用于云原生和边缘环境，便于快速迭代代理服务。

AWS推出Amazon ECS Express模式，简化容器化应用和API的部署。用户只需提供容器镜像和IAM角色，系统会自动创建基础设施，包括HTTPS应用负载均衡器。该服务适合快速部署的开发者，支持自动扩展，用户可完全控制AWS资源。尽管不支持蓝绿部署，但社区反响积极，认为简化了TLS加密和负载均衡配置。

今天，Amazon推出了ECS托管实例，结合EC2的灵活性与简便的基础设施管理，帮助开发者降低成本，专注于应用开发。该服务支持多种EC2实例类型，自动选择最优实例，并提供安全更新和资源优化，确保高可用性和成本效益。

Verizon推出myPlan和myHome，承诺三年价值保障，提供高质量网络服务，用户可享受iPhone 17 Pro Max和Apple Watch等优惠，灵活省钱，无额外费用。

本文总结了基于容器化技术的Git项目开发实践，强调了团队协作中代码和环境管理的重要性。通过使用Docker和Git Flow等工具，确保开发、测试和生产环境的一致性，提升了代码质量和项目管理能力。文章还介绍了CI/CD流程的自动化，确保代码合并和部署的安全性与可靠性，从而增强了团队信心和项目稳定性。

在家用网络实验室中，使用Docker部署容器化应用可以提升效率。推荐六个应用：1. Nextcloud（开源替代Google Workspace）；2. Jellyfin（免费媒体管理和流媒体服务器）；3. Watchtower（自动更新容器）；4. Bitwarden（安全密码管理）；5. Pi-hole（网络广告拦截）；6. Homepage（定制应用仪表板）。这些应用增强家庭网络的实用性。

随着企业数字化转型，容器化网络功能（CNF）成为敏捷广域网（WAN）部署的关键。CNF轻量、可移植，适应云原生环境，支持快速配置和自动化，提升边缘计算的效率与安全性。尽管面临编排复杂性和性能调优的挑战，CNF依然为企业提供现代化网络服务解决方案。

Summer2026-Internships 是一个开源项目，汇总2026年夏季技术实习机会，涵盖软件开发和产品管理等岗位，并提供详细信息和申请链接。neko 是基于 Docker 的虚拟浏览器，支持安全网络访问和团队协作。hackathon 项目用于微调 Mistral 7B 模型，支持 Docker 安装和 LoRA 微调。1brc 是针对“一亿行挑战”的高效 .NET 解决方案，优化大数据集处理。atomicalsir 是用 Rust 编写的挖矿引擎。

本文介绍了如何在macOS 15 Sequoia上使用Apple容器的CLI运行容器，包括CLI安装、API服务器启动、容器运行及镜像构建与推送。Apple容器与Docker CLI兼容，支持大部分命令，容器无需端口映射且拥有专用IP地址，可通过DNS创建dev.local域名简化访问。

Grafana Beyla已捐赠给OpenTelemetry，成为OpenTelemetry eBPF Instrumentation项目。它是一个开源的eBPF自动化工具，能够在不修改代码的情况下监控应用程序。本文讨论了如何将Beyla与Amazon ECS集成，以提升应用可观察性。通过配置，Beyla可以作为ECS任务的sidecar运行，支持与Grafana Cloud的数据传输，从而提高服务可靠性和开发效率。

BuildKit 是高效构建工具，支持自动垃圾回收和并发依赖解析。power-pwn 提供 Microsoft 365 的安全工具。AutoCoder 在代码生成方面超越 GPT-4 Turbo，准确率达到 90.9%。streamv2v 实现实时视频翻译和面部替换。

苹果发布的Containerization Framework标志着macOS容器化的新阶段，通过轻量级虚拟机提升安全性和性能，影响行业竞争，尤其是对OrbStack和Docker Desktop等产品。开发者将享受更安全高效的本地开发体验，推动容器生态的创新与融合。

苹果在WWDC 2025上推出了容器化和容器CLI工具，支持在Mac上创建和运行Linux容器。该开源框架强调安全性、性能和隐私，每个容器在轻量级虚拟机中运行，确保隔离和资源分配。苹果还提供了类似Docker的命令行工具，所有组件已在GitHub上开源。

虚拟化是通过虚拟机监控器在单一物理机上创建和运行多个操作系统的过程。容器化则是一种更轻量的技术，适合微服务，能够独立扩展后端而不影响前端和数据库，并共享主机操作系统内核。

本文介绍了一个机器学习项目的结构及Dockerfile的应用，包括数据处理、逻辑回归模型的训练与评估，最终将模型保存为文件。通过Docker，可以在任何环境中重现训练流程。