## Fitdrop：时尚时间胶囊与“氛围编码”实验 Fitdrop是由网页开发者Iain创作的一个趣味互动项目，探索1980年至2025年的时尚潮流。它利用人工智能（Gemini & Nano Banana）和物理引擎（matter.js），根据用户互动生成特定时尚造型的图像——只需将服装“丢弃”到角落即可获取更多信息。 Iain过去受限于编程挑战，发现“氛围编码”让他能够实现以前难以企及的创意项目。Fitdrop正是这项新能力的直接成果，也实现了他新年伊始公开分享作品的决心。 Fitdrop不仅仅是时尚展示，更代表着他克服技术障碍的个人胜利，以及对简单数字互动的庆祝。Iain欢迎感兴趣的人通过Instagram、LinkedIn或Github与他联系，了解更多关于该项目开发的信息。

## Goroutine 泄漏总结 本文详细描述了一起由 WebSocket 通知系统中 goroutine 泄漏导致的重要生产事故。最初表现为轻微的性能下降（API 迟缓、超时增加、内存使用量上升），问题迅速升级到严重级别——峰值超过 50,000 个 goroutine 和 47GB 的内存使用量。 根本原因有三：未调用 `context.Context` 对象的 `cancel()`，泄漏 `time.Ticker` 实例（这些实例不会自动垃圾回收），以及未关闭的 channel 累积数据。尽管通过了代码审查，但在使用 Uber 的 `goleak` 工具之前，泄漏并未被发现，该工具显示 WebSocket 断开连接后存在持续的 goroutine。 修复方案包括在 `Subscribe` 和 `Unsubscribe` 函数中实现适当的清理程序，确保上下文取消、ticker 停止和 channel 关闭。分阶段推出，包括紧急 goroutine 限制和一次性清理脚本，逐步恢复了系统健康。 关键经验教训包括：使用 `context.Context` 管理 goroutine 生命周期的关键重要性、主动监控 `runtime.NumGoroutine()`，以及将泄漏检测测试（如 `goleak`）纳入 CI/CD 流程。该事件凸显了 goroutine 泄漏的静默、指数级特性，以及忽视它们所带来的巨大成本——包括财务和声誉方面的损失。

明尼苏达州联邦法官周五裁定，联邦移民局探员不得仅仅因为和平观察他们的工作而拘留或使用武力，即使是紧随其后。该裁决源于六名活动家提起的诉讼，得到了明尼苏达州美国公民自由联盟的支持，指控侵犯了宪法第一修正案权利。 国土安全部（DHS）坚称其行动是合法的，旨在维护法治和保护执法人员，并引用近期冲突中发生的袭击和财产损失事件——在1月份涉及一名冰冻执勤局特工的致命枪击事件后，局势加剧。 这起枪击事件被拍成视频，至今仍存在争议，对于这是否为自卫或过度使用武力存在不同看法。 门endez法官澄清，探员需要有犯罪或扰乱秩序的*合理怀疑*才能justify干预，并表示和平观察不应构成拦截的理由。 探员不得拘留个人，除非他们正在积极妨碍公务。 国土安全部表示他们正在采取“适当且合宪的措施”，但未对该裁决发表评论。

## AVIF v1.2.0：增强图像质量与兼容性 AOMedia 发布了 AVIF v1.2.0，更新了 AV1 图像文件格式，带来了关键改进，最显著的是**对采样变换的支持**。 这使得即使底层编解码器本身不支持，也能实现更高的位深度（高达 16 位或更高），从而获得卓越的图像质量和工作流程灵活性。 重要的是，使用采样变换的文件仍然**向后兼容**——旧的 AVIF 解码器仍然可以解码高达 12 位精度的图像。 此更新还提供了在不损失质量的情况下**节省文件大小**的潜力，测试表明与 16 位 PNG 相比，文件大小减少了 10%。 除了采样变换之外，v1.2.0 还加强了符合性，明确了编解码器-容器映射，并提供了通过增益图进行 HDR 图像编码的指导。 开发者可以通过 libavif GitHub 仓库访问规范和最新实现。

## 一次性软件的兴起 软件的经济模式正在转变。 借助日益强大的编码代理，我们正从构建持久软件的传统模式转向**一次性软件**：根据需要生成、使用和丢弃代码。 从历史上看，高昂的重写成本激励了大量的维护和精心的工程设计。 现在，随着快速、廉价的重新生成成为可能，投资于长期的完美性似乎变得没有必要。 这种“氛围编码”侧重于快速解决眼前的问题——生成数据解析器或仪表盘——而对代码质量的关注较少。 为了应对这种变化，关键在于采用三层架构：一个**持久的核心**（关键业务逻辑）、不可变的**连接器**（定义通信的API）和一个**一次性层**（AI 生成的组件）。 这种模式的成功取决于**契约优先设计**：定义严格、不变的接口（使用 OpenAPI 等标准），生成的代码*必须*遵守这些接口。 这使得组件的轻松重新生成和演化成为可能，而不会破坏系统的稳定性。 最终，软件的未来倾向于构建适应变化的系统，拥抱由强大、持久的基础支持的一次性元素。

世界各地的问候语不仅仅是礼貌，它们也反映了文化和历史。英语标准化为“hello”，而其他语言则发展出独特的问候语，反映了社会规范。日耳曼和斯堪的纳维亚语言偏爱像“hallo”这样简洁的发音，与罗曼语中更具表现力的“hola”形成对比。 许多问候语可以追溯到历史影响，例如南非语的“hallo”来自荷兰语，或者东帝汶的“óla”来自葡萄牙语。然而，将问候语直接与民族性格联系起来过于简单化。杜兰蒂教授认为，次要问候语更能揭示信息；英语的“how are you?”暗示了对福祉的关心，而波利尼西亚的问候语则侧重于当前活动。 希腊语、法语（“salut”）、夏威夷语（“aloha”）和希伯来语（“shalom”）等语言使用多用途问候语，既可以表示“你好”，也可以表示“再见”，通常根植于健康、服务或和平等概念。最终，问候语是不断演变的表达方式，不应被视为关于一个国家身份的决定性声明。

## 英国言论自由权利的侵蚀 一项新的英国法律，旨在打击未经同意的深度伪造图像，表面上是由X.com的AI问题引发，但引发了人们对更广泛压制言论自由的担忧。批评人士认为，此举连同对在线言论逮捕人数的增加以及《在线安全法》赋予的广泛权力，反映了伊朗和坦桑尼亚等国家所见的专制策略。 基尔·斯塔默首相政府被指控利用“有害言论”法规压制异议，一个由纳税人资助的游戏就是一个例子，该游戏会惩罚对移民问题的担忧。个人因表达批评政府的观点而面临警察行动的事件——包括逮捕从国外抵达的公民以及因社交媒体帖子而遭受骚扰——正变得越来越普遍。 作者认为这并非关于安全，而是关于控制。X.com作为一个不受过滤的讨论和抗议平台，被认为对一个似乎对问责制感到不安的政府构成了威胁。这种趋势预示着令人担忧的转变，远离民主原则，走向一个自我审查盛行、个人自由被侵蚀的社会。

## ZOE PREDICT 研究队列总结 ZOE PREDICT 项目是一项大型、多组学研究，旨在调查饮食、个体代谢反应、肠道微生物群和健康之间的联系。这项工作整合了五个队列的数据——PREDICT 1、2 和 3（US21、US22A、UK22A），总计超过 32,000 个样本，以及两项营养干预研究（METHOD36 & BIOME）。 各队列的数据收集方式有所不同，从全面的临床访视（PREDICT 1）到完全远程评估（PREDICT 2 & 3）。所有队列都包括通过问卷收集的饮食数据、用于微生物群分析的粪便样本收集，以及对心血管代谢标志物（葡萄糖、胆固醇等）的测量。微生物群测序采用全基因组鸟枪法宏基因组学。 研究人员基于肠道微生物与其健康指标的相关性，开发了肠道微生物的排名（ZOE MB 健康和饮食排名）。利用超过 27,000 个公共微生物群数据集进行的荟萃分析，揭示了这些排名与 BMI 以及与肠道相关的疾病（如 2 型糖尿病和炎症性肠病）之间的关联。该研究利用机器学习来评估微生物群对各种健康结果的预测能力。 所有研究均已获得伦理批准并征得参与者的知情同意，遵守相关法规和指南。生成的数据旨在增进对个性化营养和微生物驱动健康的理解。

## 以任务为中心的PARA方法：四年回顾 本总结详细描述了四年内将PARA方法（项目、领域、资源、归档）应用于个人和专业任务管理的过程。作者认为PARA方法非常适合组织信息，但缺乏“执行”层面——任务。他们添加了一个专门的任务数据库到Notion，将任务与项目和领域关联起来，纳入重复性，并利用收件箱进行快速记录。 主要经验包括放弃过度自动化（人工智能任务管理降低了信任度）和过多的重复性任务。简单性至关重要；复杂的结构难以维持。成功的要素包括保持PARA方法中持续的*领域*和有时间限制的*项目*之间的核心区别，将任务表述为具体的*行动*，以及将*收件箱*视为临时存储空间。 最终，作者强调不存在“完美”的系统。价值在于持续调整和认识到结构本身并不能保证效率。核心建议是：**不要完全复制一个系统。** 相反，找出*你*的痛点，构建一个最小化的解决方案，并根据实际使用情况进行迭代。

该网站正在使用安全服务来保护自身免受在线攻击。您刚才的操作触发了安全解决方案。 提交特定词语或短语、SQL命令或格式错误的数据等行为可能会触发此阻止。

## 基于形状与对比度的图像到ASCII渲染 该项目详细介绍了图像到ASCII渲染器的创建，旨在实现比典型实现更清晰、更高质量的结果。标准渲染的核心问题是将ASCII字符视为简单的像素，忽略了它们固有的*形状*。该渲染器通过使用多维向量量化字符形状来解决这个问题，这些向量代表每个单元格内的密度分布，从而能够根据图像亮度更准确地选择字符。 最初使用2D形状向量，系统改进为6D向量以获得更细微的差别。然而，仅仅捕捉形状是不够的；*对比度*至关重要。实施了两个阶段的对比度增强：**全局**增强以提高整体清晰度，以及**定向**增强，利用相邻单元格数据来锐化边缘并减少“阶梯”伪影。 性能是一个重要的障碍。优化包括使用k-d树进行更快的字符查找，以及至关重要的是，将密集的采样和对比度计算卸载到GPU。这大大提高了帧速率，尤其是在移动设备上。作者强调了缓存大小、查找质量和性能之间的权衡，最终实现了流畅、视觉上吸引人的ASCII渲染。该项目表明，对字符形状的周全考虑和战略性的对比度增强可以显著提高ASCII艺术生成的质量。

《每周维基百科》通讯强调了维基百科编辑的迷人世界，揭示了在线百科背后巨大的志愿者努力。每周被编辑最多的文章通常属于可预测的类别：细节 obsessively 详尽的列表、快速更新的体育/娱乐事件、传记项目，以及最显着的——时事新闻。 该通讯记录了维基百科成立25周年，承认它从一个备受争议的、可公开编辑的来源，发展成为一个非常可靠的来源，这归功于内置的问责制。它认为新闻机构可以借鉴维基百科的模式：优先进行持续更新，而不是不断重写，建立严格的编辑标准（如中立性和可验证的来源），并重视文章的永久性以及稳定的网址。 至关重要的是，维基百科依赖于围绕共识和透明度建立的强大的编辑*文化*——这体现在详细的讨论页面上，记录了辩论和来源验证。这与许多缺乏这种基础的失败的维基项目形成对比。以关于蕾妮·古德遇害案的详细新闻文章为例，展示了维基百科的深度、协作性质以及对公共记录的承诺。

## 太阳能驱动美国2025年电力增长 Ember的一项新分析显示，太阳能是满足美国2025年电力需求增长的主要力量。美国电力需求增长了3.1%，增幅达135太瓦时，而太阳能发电量激增了创纪录的27%——提供了全国**61%的新电力**。 电力需求增长最快的地区——德克萨斯州、中西部和中大西洋地区——严重依赖太阳能，太阳能满足了德克萨斯州和中西部地区81%的新需求。重要的是，太阳能覆盖了*所有*增加的白天需求（美国东部时间上午10点至下午6点），并与不断增长的电池储能相结合，也为晚间需求做出了贡献。 电池储能的日益普及正在将太阳能转变为更灵活、更可靠的能源，加利福尼亚州六年内太阳能和电池发电量增长了58%，就证明了这一点。Ember分析师强调，太阳能满足——甚至超过——未来电力需求的潜力巨大，因此进一步投资至关重要。

## VM370 社区版：入门指南 本指南帮助您启动并运行 VM370 社区版操作系统，这是一个大型机模拟器。您可以通过 Docker（使用 `docker run -n vm370 -p 3270:3270 rbanffy/vm370ce`）或直接在您的操作系统上安装 Hercules 来访问它。 运行后，使用用户名“cmsuser”和密码“cmsuser”登录。然后您可以探索系统，检查诸如“PROFILE EXEC”之类的文件，并运行程序。该系统包含 BASIC 和 FORTRAN 解释器。一个简单的 BASIC “Hello World”程序演示了过程：输入 `basic` 进入编辑器，编写 `10 print 'hello world'`，将文件保存为“hello”，然后使用 `basic hello` 运行它。 除了基本程序，您还可以编译和运行 FORTRAN 代码，探索现有的系统文件，甚至玩游戏！可以使用 x3270 应用程序的文件传输功能来传输文件。该系统允许用户自定义，但为用户创建一个专用 VM 需要更高级的配置。 文档重点介绍了磁盘管理等功能（使用诸如 `QUERY DISK` 和 `LISTFILE` 之类的命令），并暗示了未来的扩展，包括 TCP/IP 网络和打印功能。鼓励进一步探索和贡献！

## 极简地图海报生成器 摘要 该工具使用Python和OSMnx、Matplotlib等库，生成世界各地城市的精美极简地图海报。用户指定 `--city` 和 `--country`，并可使用 `--theme`（17种可选，从蓝图到日落）和 `--distance`（地图半径，单位米，针对不同城市规模优化 – 4000-20000米）等选项自定义输出。 脚本通过OSMnx获取地图数据，通过Nominatim进行地理编码，然后使用Matplotlib渲染海报，叠加道路（根据OSM高速公路类型设置样式）、公园、水域和文本标签等元素。主题在JSON文件中定义，控制背景、道路和其他特征的颜色。 海报保存为PNG图像，存储在 `posters/` 目录中。代码设计具有可扩展性，地理编码、数据获取和渲染部分清晰明确，允许贡献者添加新的地图图层、主题或样式选项。性能提示包括缓存坐标和使用合适的网络类型以加快渲染速度。

## WSI Streamer：云原生全玻片图像服务器 WSI Streamer 是一款专为存储在对象存储（如 S3）中的大型全玻片图像 (WSI) 设计的现代切片服务器。它通过按需流式传输切片来简化 WSI 查看，避免下载整个文件。 安装简单，使用 Rust (`cargo install wsi-streamer`)，只需一条命令即可开始从 S3 提供服务。它原生支持 Aperio SVS 和金字塔 TIFF 格式，利用 HTTP Range 请求实现高效的切片传输。 主要功能包括内置的 OpenSeadragon 基础查看器、生产级别的 HMAC-SHA256 身份验证和多层缓存。配置最少，依赖于命令行标志或环境变量。也提供 Docker 支持，方便部署。 WSI Streamer 提供 REST API 用于访问玻片、切片、元数据和缩略图。它专为可扩展性和易用性而设计，为 WSI 可视化提供精简的解决方案。 [https://github.com/PABannier/WSIStreamer](https://github.com/PABannier/WSIStreamer)

## 正式验证与人工智能：超越“无差错” 最近的讨论强调正式验证是人工智能的关键应用，旨在创建“无幻觉”的程序合成。然而，这假定形式化方法本身就能消除错误——这是一个危险的误解。经验丰富的证明工程师知道，形式化代码也可能存在疏漏，这会对使用形式化来确保“良好”的人工智能推理产生影响。 核心问题在于，形式化证明并非易事。错误比在传统代码中更难修复，并且可能表明底层目标存在根本缺陷。自动形式化工具难以处理交互式定理证明器的细微之处，通常需要优先考虑可证明性而非直接翻译的“惯用”实现。确保形式化代码准确反映原始意图是一个重大挑战。 此外，证明可能具有误导性——定义不明确的概念、依赖于潜在的无效公理（如选择公理），甚至故意设置的“后门”都可能导致技术上正确但最终无用或*错误*的结果。人工智能可能会优先考虑证明的简易性而非对原始问题的忠实度。 尽管存在这些挑战，但通过改进的规范技术和加固的证明核心正在取得进展。关键要点是：正式验证并非万能药。它需要专家监督和对自身局限性的批判性理解，以避免虚假的安全性。

您的请求已被阻止，原因是网络策略。请登录或在此处创建帐户以恢复浏览。如果您正在运行脚本或应用程序，请在此处注册或使用您的开发者凭据登录。此外，请确保您的User-Agent不为空，并且是独特且具有描述性的，然后重试。如果您正在提供替代的User-Agent字符串，请尝试改回默认设置，因为这有时会导致阻止。您可以在此处阅读Reddit的服务条款。如果您认为我们错误地阻止了您，或者想讨论更轻松地获取所需数据的方式，请在此处提交工单。联系我们时，请提供您的Reddit帐户以及以下代码：019bcb68-1bd4-7489-897f-3eab6a0990b1。

## Langfuse 加入 ClickHouse：摘要 Langfuse，一个 LLM 工程平台，已被 ClickHouse 收购，以加速其开发并扩展其功能。对于现有用户，**目前没有任何变化**：Langfuse 将继续开源且可自托管，没有许可变更，现有云端客户将继续获得不间断的服务和支持。 此次收购使 Langfuse 能够利用 ClickHouse 的资源，在性能、可靠性、安全性以及企业级合规性等关键领域取得更快进展。这种合作是自然契合，因为 Langfuse 自 v3 版本起就将 ClickHouse 用作其核心数据层，并且双方团队拥有共同的工程文化，专注于开发者工具和快速分析。 Langfuse 的路线图仍然专注于帮助团队构建和改进生产中的 AI 应用程序，未来将投资于生产监控、简化的迭代工作流程以及更高的可扩展性。创始人强调，此举并非为了出售，而是为了与强大的合作伙伴加速他们的愿景，最终使 Langfuse 社区受益。

启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。

这篇帖子是对在亚马逊等强大科技公司工作的优秀人才的警告，他们将自己的工作视为构建一个新的“新封建”体系。作者认为，在这个体系内积累财富最终是徒劳的。随着自动化使劳动力边缘化，即使拥有可观的收入也无法抵御集中资本的控制——以一种假设的、极其昂贵的AI（“GPT$$$”）为例。 与历史上劳动具有*一定*价值的封建主义不同，完全自动化的未来将使人们在经济上变得无关紧要。仅仅投资于这个体系并不能提供保障，因为当权者会贬低大众持有的任何资产。核心信息是呼吁考虑为这个未来做出贡献的伦理影响，并质疑参与一个最终会使除少数人之外的所有人都处于劣势的体系。作者认为，集体拒绝参与是避免普遍贫困下层阶级的唯一途径。

## “匠人代码”的兴起与人工智能的角色 手工软件与自动化工具之间的界限正在模糊，导致一种日益增长的“匠人”式编码观念——代码的价值在于其可理解性和可维护性。虽然像Claude和Codex这样的人工智能工具提供了显著的节省时间的好处，尤其是在样板代码和熟悉任务方面，但它们完全取代传统开发的潜力值得怀疑。 作者认为，真正的软件工艺建立在对代码的深刻心理模型之上，从而能够有效地进行调试、修改和长期维护。目前的人工智能，即使具有“代理”能力，也常常生成缺乏这种清晰度的复杂代码，从而产生一种新的“作弊”形式——一种可能导致不可持续、不透明系统的风险。 无代码工具被持负面看法，被认为本质上不如代码的灵活性。最终，成功的人工智能集成需要工程师*理解*和*批准*生成的代码，将其视为一个强大的助手，而不是自主的替代品。关键在于利用人工智能提高效率，同时保留对最终产品的所有权和理解——确保它仍然是“匠人代码”，而不是“速成烧毁品”。

访问被拒绝。您没有权限访问此服务器上的“http://thereader.mitpress.mit.edu/meditation-and-the-unconscious-buddhism-neuroscience-conversation/”。 参考编号：18.1cd62c17.1768638936.342f7944 https://errors.edgesuite.net/18.1cd62c17.1768638936.342f7944

2020年末，芬兰校长蒂娜·帕里卡收到一封令人不寒而栗的电子邮件，勒索比特币以阻止其个人治疗记录公之于众。她是33,000名Vastaamo患者中被黑客入侵的一员，他们的敏感数据——包括社会安全号码和详细的治疗记录——被用于敲诈勒索。 罪犯是亚历山大·基维马基，一名臭名昭著的黑客，有网络恶作剧的历史。他利用Vastaamo惊人地宽松的安全措施，获取了数年的患者记录。尽管经过了漫长的调查，基维马基最终被判有罪，但判刑相对较轻，引发了受害者的愤怒。 这次泄露暴露了一个令人震惊的脆弱性：将私密细节委托给数字治疗平台的风险。许多受害者经历了深刻的痛苦，一些人不幸自杀。此案不仅凸显了一起犯罪行为，还暴露了数据保护方面的系统性失误，以及个人最私密想法被暴露造成的持久创伤。基维马基表现出令人不寒而栗的缺乏同情心，至今仍不悔改，认为在数字时代完全的隐私只是一种幻觉。

``` 1 连接只读 使用AWS IAM或Azure RBAC。CleanCloud仅需Describe/List权限。无需写入权限。 2 审查发现 每个发现包含证据、时间以及置信度。按标签过滤。导出为JSON/CSV进行分析。 3 手动操作 您决定删除、归档或保留什么。CleanCloud提供建议。您保持控制。 ```

您的请求已被阻止，原因是网络策略。请登录或在此处创建帐户以恢复浏览。如果您正在运行脚本或应用程序，请在此处注册或使用您的开发者凭据登录。此外，请确保您的User-Agent不为空，并且是独特且具有描述性的，然后重试。如果您正在提供替代的User-Agent字符串，请尝试改回默认设置，因为这有时会导致阻止。您可以在此处阅读Reddit的服务条款。如果您认为我们错误地阻止了您，或者想讨论更轻松地获取所需数据的方式，请在此处提交工单。联系我们时，请提供您的Reddit帐户以及以下代码：019bcadf-a8bb-7cc1-adcf-f02a1306c042

Please provide the content you want me to translate. I need the text to be able to translate it to Chinese.

关于按住版权联系我们创作者广告开发者条款隐私政策和安全性YouTube的工作原理测试新功能© 2026 Google LLC

## Potensic Atom 2 航拍器固件提取：摘要 Neodyme 研究人员在 2025 年 7 月的一次安全研究活动中拆解了一架 Potensic Atom 2 航拍器，旨在提取和分析其固件以寻找漏洞。由于序列号检查和加密，直接下载固件被阻止，并且没有调试接口。这导致他们不得不物理提取 NAND 闪存芯片。 固件转储过程充满挑战。初步尝试由于读取过程中可能发生的数据位翻转而产生不一致的数据，需要多次读取并采用多数表决法。进一步分析表明，NAND 芯片的数据组织方式包含嵌入式 ECC（纠错码）和带外数据，这使得提取更加复杂。 通过数据手册分析和逆向工程，团队确定了正确的 ECC 布局并实施了纠错算法。这包括识别 SoC 使用的正确本原多项式和变换。在纠正位错误和 ECC 后，重建了一个可用的固件镜像，从而可以进行进一步的逆向工程和漏洞分析——详细内容将在后续文章中介绍。该过程凸显了从嵌入式设备提取固件的复杂性以及理解硬件和软件层的重要性。