對在 App Store 的年收入小於一百萬的小型開發團隊，可向蘋果申請明年的蘋果稅調降至 15%。
上個月以 Epic 為首的 app 開發商陸續對被詬病已久的 30% 蘋果稅開槍，蘋果方面的態度一直是認定這 30% 蘋果稅是維繫整個 App Store 生態圈健康所必須要收取的費用，但這次針對小型開發商的調降措施看起來就是某種程度的態度放軟，並且試圖讓 Epic 所組織的應用公平聯盟少掉更多的盟友，但這 15% 的調降措施只是一次性的計畫，除了需要專案申請外，蘋果也並未承諾把這次的調降措施變成長期的政策，所以蘋果也算是能屈能伸啊！
微軟的 AI 應用，把 AI 的訓練和辨識技術封裝成一般大眾就會使用的 app 內。
Lobe app 內建了訓練的功能，用戶要先用相機幫電腦訓練，訓練完後就可以拿來做自己的圖像辨識，操作很簡單。
現在的 AI 應用，除了融入既有的應用內（如 Office、Photoshop），像 Lobe 這樣把 AI 的訓練和辨識功能自己包裝成一個 app 也是一種 AI 平民化的實現。
這篇介紹 Layr 的原理和用法，Layr 是 JavaScript 的套件，它可以讓物件在前後端直接傳遞和調用而不用透過 API 的格式轉換。
在前後端分離的架構下，一般前後端都需要透過 API 傳遞資料，這涉及了物件格式的轉換，最常見的是轉成 JSON，而另一端收到 JSON 也要再次轉換回自己的物件格式，Layr 的出現讓前後端可以直接互相傳遞和調用物件，Layr 背後的機制是 RPC 協定和 Deeper 協定。
台灣電子支付法令的方向，未來各間電子支付錢包可以互相轉帳，預計明年上半年修法通過實施。
在電子支付越來越普及的時代，與以往最大的差異在於業者更能掌握消費者的購物習性，而這些數據，又是有可能與你的線上行為整合，目前這些數據都只被行銷廣告所利用，未來其它更多政府或企業機構一旦挖掘出這些數據的價值，那你我的生活的各個面向就都有可能被監視著，甚至控制著。
究竟非現金交易對消費者是好是壞，省下掏錢數錢的時間後付出的又是什麼？長遠的看還很值得觀察。
MariaDB 10.5 起支援以 S3 作為儲存載體，以及 InnoDB 引擎與 MySQL 的差異越來越大，也開始逐步停用當年為了保持相容性的 mysql 命令。
MariaDB 正逐漸走出自己的路，過往 MariaDB 與 MySQL 都有十分良好的相容性，一直以來甲骨文都無心刻意維持和 MariaDB 的相容性，但自 MariaDB 10.5 起它們之間的差異會越來越大，比較矚目的是支援 S3 做為儲存載體，但目前僅能把整份 table 用 ALTER 命令移到 S3 上，在 S3 上的 table 只能讀（查詢），不能增刪改紀錄，詳細的說明可以參考 MariaDB S3 Engine: Implementation and Benchmarking 一文。
解釋程式語言的變數特性，以及 Python 身為一個動態、強型別的語言，有哪些型別檢查的工具可以使用。
文中的型別檢查工具真的就只是型別檢查，並沒有把 Python 變成靜態型別的能力，若想要把 Pyton「靜態化」，大多要改寫 Python interpreter / compiler 才能夠實現，例如以前曾經介紹過的 Nutika。
Spotify 為它們的分享功能設計了自家的條碼，稱為 Spotify Codes，上面的連結解析 Spotify Codes 背後的編碼原則。
Spotify Codes 可以分享各類 Spotify 物件，包括單首歌／藝人／播放清單／用戶等都可以被編碼成 Spotify Codes 分享出去，唱片公司也可以把 Spotify Codes 印在宣傳品上，讓有興趣的聽眾直接掃碼試聽。
Statically 提供了一系列的 CDN API 服務，包括 GitLab / GitHub 專案、圖片、WordPress 主程式／外掛／佈景主題、網頁快照等。
Statically 也有特別對 WordPress 提供整合的外掛，讓 WordPress 用戶可以享用 Statically 的服務。
Statically 的設計都是直接拿 cdn.statically.io 為開頭的網址直接調用它的服務，CDN 背後的服務則是由各大 CDN 服務商提供。
目前 Statically 是免費使用的，也接受小額捐款。
macOS 會紀錄使用者的行為並傳回給蘋果，除此之外，蘋果自家的 app 有可以繞過 VPN 的特權，iCloud / iMessage 的服務也沒有完整的兩端加密。
文中提及頗多 macOS 留下的隱私權小破口，蘋果究竟是刻意為之還是不重視／趕上市可能沒有直接的答案，但原文中的一段問與答可以滿恰當的解釋現在的狀況：
問：蘋果為什麼要監視我們？
答：我不相信這是被明確設計用來監視的，但它特別恰好地在這個目的上起到了作用。
Photoshop 的 Neural Filters 裡面把許多只存在論文或研究階段的 AI 技術帶到實際生產環境來。
Adoebe 把自家的 AI 技術統整在 Adobe Sensei 這個子品牌之下，可以訪問 Adoebe Sensei 的網站了解更多應用在 Adobe 產品內的 AI 技術。
介紹在 .NET 5 執行 Python 程式碼的方式，主要是利用一個基於 .NET 的 Python JIT compiler Pyjion 實現。
Pyjion 把 Python 轉譯成 .NET 的中介語言 CIL 再用 .NET 的 CLR 編譯成最終的二進位可執行檔，Pyjion 的另一個特性是 JIT，有了即時編譯，讓開發者在 Python REPL 內操作起來仍然保有原生的 Python REPL 體驗，可以直接對單行程式執行並立即得到結果。
用 web 原生的 Shape Detection API 做人臉識別的教學與範例。
Shape Detection API 除了人臉識別，還有條碼識別與文字識別，但在瀏覽器的實作程度不一，目前還不適合進入生產環境使用。
