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埃里克和温迪·施密特天文台系统旨在开创一种新的天文台模式,从根本上改变天文台的构思、开发和利用方式。该计划将开发时间从数十年缩短到数年,大大降低了全球参与的门槛,并加速了发现的步伐。通过将快速开发周期与开放数据和共享科学工具相结合,该系统使世界各地的研究人员能够参与前沿天体物理学研究。
## ToX: Firefox 浏览器扩展摘要
ToX 是适用于桌面和 Android 的 Firefox 浏览器扩展,它将用户从 x.com 和 twitter.com 重定向到 xcancel.com。这允许用户无需 X(前身为 Twitter)帐户即可查看这些平台上的内容——包括帖子和回复。
目前,该扩展的评分为 4.8 星,基于 17 条评论,并被超过 2,000 人使用。它是一种访问 X 内容的简单方法。它需要可选权限才能访问 x.com 和 twitter.com 域名上的数据。
该扩展是开源的(GNU 通用公共许可证 v3.0),定期更新(最后更新于 2025 年 5 月 11 日),下载文件很小,为 63.52 KB。它可在 Firefox 插件商店获取。
## 分布式系统设计的差距弥合 虽然像TLA+和P这样的形式化方法对于验证分布式系统的关键方面很有价值,但它们目前的行业应用主要集中在安全性和活性上——防止数据损坏等错误。然而,这些工具对于*性能*相关的关键设计问题——延迟、成本、可扩展性、硬件需求以及负载下的行为——仍然很大程度上没有答案。 目前,设计者依赖于昂贵的原型设计、复杂的封闭形式建模以及敏感的模拟(通常是蒙特卡洛模拟)来解决这些性能问题。每种方法都有局限性:原型设计速度慢,建模可能过于简化,而模拟需要大量工作并且容易受到建模假设偏差的影响。 作者提倡使用能够结合形式化建模的严谨性(如Pluscal或P)以及定量分析系统性能能力的工具。理想情况下,这些工具应该能够整合真实世界的数据并促进敏感性分析,揭示系统属性随着不同输入和假设的变化情况。这将能够实现数据驱动的基础设施投资和主动识别设计缺陷。 最终,需要转向定量设计——超越仅仅是正确性——摆脱基于经验的方法,并利用广泛适用的工具来实现更敏捷和可靠的设计流程。
格陵兰的地质勘探在19世纪末和20世纪初激增,这得益于如冰晶石等矿产的发现——冰晶石是铝生产的关键成分,在二战期间对盟军至关重要。二战后,地质测绘工作开始,但由于格陵兰广阔的冰盖地形,进展极其困难。 最初的估计表明,完成详细地图需要200年,这促使人们转向更大规模的方法,并在2000年代初完成。此后,丹麦和格陵兰地质调查局(GEUS)一直在完善这些地图,创建了55个详细版本,并扩大了冰盖*下*方的勘探工作。 最近,GEUS研究人员绘制了格陵兰冰下地质省份图,确定了具有潜在矿产资源的区域。然而,与他们所有的地图一样,这些省份图也被视为正在进行中的工作,并随着新数据的出现不断完善。
## CSharpStream:一个简单的终端聊天服务器
CSharpStream 是一个基础的、基于终端的聊天服务器和客户端应用程序,使用 C# 和 .NET 9 构建。目前在 Linux PopOS 上测试,它允许多个用户通过 TCP 连接并交换实时消息。
服务器通过 `dotnet run --project CSharpStream server` 启动,监听 8000 端口的传入连接。客户端使用 `dotnet run --project CSharpStream client` 连接,并在连接时输入用户名。然后通过终端发送消息,并广播给所有已连接的客户端。
该项目结构分为服务器、客户端和数据模型(Message & User)等独立组件。`ChatServer.cs` 处理核心服务器逻辑,而 `Program.cs` 管理基于命令行参数的启动。
确保防火墙未阻止 8000 端口。该项目采用 MIT 许可。
## GPU 加速矢量图形栅化:摘要
传统的矢量图形渲染严重依赖 CPU 进行栅化——将形状和文本转换为像素。这种方法效率低下,本文提出利用 GPU 的并行处理能力来显著提高速度。
核心思想是逐像素方法。对于每个像素,算法会检查其与矢量线段的交点,并计算“环绕数”以确定像素是否在形状内部。抗锯齿通过分析方法实现,根据线段覆盖率计算 alpha 值,而不是代价高昂的超采样。
将此适配到 GPU 需要仔细考虑其并行架构。屏幕被划分为块,每个块接收一个包含相交形状列表和“覆盖表”的列表,其中包含预先计算的覆盖信息。然后,GPU 线程处理块内的每个像素,使用覆盖表和线段数据来确定最终像素颜色。
关键优化包括使用简单的线段进行表示、避免在 SIMD 组内进行分支以及预先计算形状边界。这种方法与优化的 CPU 渲染相比,性能提高了 10-15 倍,尤其是在图像填充和渐变方面,为高效的矢量图形渲染提供了一个有希望的基础。
## Seer:强大的工作流构建器
Seer 是一款用于构建和执行自动化工作流的工具,注重视觉易用性和强大的控制力。它具有拖放式工作流编辑器、AI辅助设计和调试功能,以及与Google Workspace、GitHub和网络搜索工具等常用服务的无缝集成。
一个关键的设计原则在API层面将工作流(确定性、基于节点)与代理(动态、基于对话)区分开来,从而提高清晰度和独立演进能力。
**入门:** Seer 可以使用Docker快速本地部署(`git clone & repo & cd seer & docker compose up`)或通过Railway一键部署(预计每月$15-30)。
**核心功能:** 实时工作流验证、流式执行、通过PostgreSQL进行持久状态管理,以及OAuth和基于角色的访问控制等企业级安全功能。需要OpenAI或Anthropic API密钥才能运行。配置通过`.env`文件管理API密钥和集成细节。
## 没有OOP的Rust:反对继承的案例 本文继续一系列文章,解释为什么Rust在没有面向对象编程(OOP)的情况下也能蓬勃发展。封装和多态在Rust中都有可行的等效实现,但继承带来了独特的难题。与动态OOP语言不同,本讨论侧重于C++和Java等静态语言,在这些语言中接口是显式的。 作者认为,继承虽然具有直观的吸引力——反映了现实世界中的“是一种”关系——但很少能很好地转化为实际代码。它混淆了三种概念:记录类型(数据字段)、模块(代码封装)和接口(行为)。继承笨拙地处理这些概念,本质上创建了代表父类的隐式、未命名的字段。 Rust通过偏爱组合(“有一个”)——显式定义字段——而不是继承来避免这种情况。与其说`Circle` *是一种* `Shape`,不如说它 *拥有一个* `Shape`作为字段。这种方法明确了关系,并避免了继承不需要的状态的陷阱。 当一个类同时具有字段 *和* 虚拟方法时,继承会变得特别有问题,混淆了接口和实现。Rust通过trait将它们分开,允许接口实现而无需共享状态。作者建议将基于继承的设计重构为Rust,提取struct用于数据,trait用于行为,并提供替代方案,如enum、具有enum字段的struct以及使用trait参数的基于策略的设计,以获得更大的灵活性和清晰度。最终,作者认为继承通常是一种代码异味,而Rust的方法可以促进更健壮和可维护的设计。
作为她在国会任期内最后的行动之一,众议员玛乔丽·泰勒·格林提出了一项法案,旨在完全取消H-1B签证计划,该计划允许美国公司雇佣技术型外国工人。此举反映了对该计划日益增长的审查,特别是来自那些担心其对美国就业影响的人。 H-1B计划目前每年签发85,000个签证,通常通过抽签方式,主要面向技术、工程和科学领域的工人。支持者认为它填补了关键技能缺口并促进了创新,而格林等批评者认为它被公司滥用以取代美国工人。 最近的进展包括一项有争议的特朗普时代规则,该规则征收100,000美元的申请费(目前正在法律挑战中),以及即将出台的签证抽签变更,优先考虑高薪申请人。其他立法者,如众议员贝丝·范·杜因,也倡导对H-1B进行重大改革或完全禁止。商业团体和一些州反对这些限制,担心它们会损害竞争力并使经济竞争对手受益。