诗歌 | 数据可视化 我尝试用数字讲述的短篇故事。 热门 死亡 环境 语言 金钱 循环 宗教 空间与现象
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## Remarkable 2 & Pro:用户详细视角
这位用户最初很喜欢Remarkable 2,并购买了Pro,希望同时使用两台平板电脑——一台用于参考,一台用于书写,模拟纸质设置。虽然Pro的微妙色彩添加值得赞赏,但其在导出绘画时准确性不足,会扭曲原始意图。令人惊讶的是,褪色的色彩方案让用户感到怀旧,在设备上查看照片时别有一番风味。
为了解决色彩差异问题,用户为GIMP等图像编辑软件创建了一个基本的色彩配置文件,为预览和调整Pro显示的图像提供了一个“聊胜于无”的解决方案。
然而,Pro也存在一些缺点。笔的精准度感觉不如Remarkable 2,缺乏真实笔的响应速度。显示屏也太暗,需要不断使用背光,这会引入蓝色的色调。软件方面的问题包括笔记本同步缓慢、管理界面笨拙,缺乏拖放功能,以及移动应用程序表现不佳。此外,用户还惋惜Pro失去了Remarkable 2所享有的强大的Linux/OSS支持,影响了屏幕共享等功能。尽管存在这些问题,核心书写体验仍然简约且吸引人。
经过61年,中央情报局广泛使用的参考资源《世界概况》已停止发布。它起源于1962年的一份名为《国家基础情报手册》的机密文件,于1971年公开发布,并在1981年更名为《世界概况》。 该手册于1997年转型为在CIA.gov上的流行数字格式,每年吸引数百万用户,包括研究人员、记者、教育工作者和旅行者。它提供了关于国家和全球实体的全面基本信息,甚至还收录了超过5000张无版权照片,其中一些由中央情报局官员提供。 虽然它的出版已结束,《世界概况》留下了易于获取的全球知识遗产,并鼓励人们继续探索世界。
## Litestream 与 Fly.io Sprites 摘要
Litestream 是一款免费开源工具,旨在将 SQLite 数据库与 S3 风格的对象存储同步,提供强大的备份和恢复解决方案,同时不牺牲 SQLite 的速度和简洁性。 近来,Litestream 已成为 Fly.io 新的“Sprites”的核心组件——极其快速、可扩展的无服务器容器。
Sprites 通过两种关键方式利用 Litestream:作为全球编排器的基础(取代传统的 Postgres 集群),以及直接在 Sprite 的存储堆栈中使用。 存储堆栈利用 Litestream 实现快速启动时间(低于一秒),并提供 100GB 的持久存储。
诸如 Litestream VFS(虚拟文件系统)的新功能允许直接从对象存储进行按时间点的 SQLite 查询,即使在冷启动期间也是如此。 一种可写 VFS 模式,在同步到对象存储之前缓冲写入,进一步提高了性能。“补水”——后台数据库下载——通过最终从本地副本提供查询来提高稳定状态下的性能。
这些功能专为 Sprites 苛刻的需求而设计,优先考虑速度和最终持久性。 虽然可能对其他应用程序有用,但 Litestream 仍然是作为伴随进程进行标准读/写 SQLite 同步的强大而高效的解决方案。
## Codex 与软件开发的未来
OpenAI 的新款 Codex 桌面应用,虽然并非革命性,但预示着软件构建方式的重大转变。作者将 Codex 与 Claude Code 结合使用,轻松管理“工作树”——允许并行开发较小功能,同时专注于主项目。这使得更高效的多代理工作流程成为可能。
然而,该应用真正的意义在于它所代表的更广泛趋势:远离直接与代码交互。作者认为,现代 AI 驱动的开发正在将重点从调试代码本身,转移到管理*生成*代码的*系统*。
这可以被视为一个光谱:从传统的 IDE 编码,到 AI 辅助编码,再到代理 IDE,最后到像 Codex 这样的多代理编排——界面中心在于管理 AI 代理,而非阅读代码行。作者认为,最终方向是“规格说明”——优先考虑需求和设计,代码成为次要输出。他们目前正在构建一个专注于这种“规格说明优先”方法的工具。
## Qodo 代码审查基准测试 1.0:AI 评估新标准
Qodo 发布了一项新的基准测试(版本 1.0),用于客观评估 AI 驱动的代码审查系统,解决了现有方法的局限性。当前的基准测试通常只关注通过追踪修复来*检测*错误,忽略代码质量,并且在小型、孤立的提交上运行。
Qodo 的基准测试将功能性错误*和*最佳实践违规注入到来自活跃开源项目的**真实、合并的拉取请求**中(100 个 PR,共 580 个问题)——模拟更大规模的真实审查场景。这允许同时评估代码的正确性和质量。
在一项与 7 个领先的 AI 代码审查平台的比较中,**Qodo 获得了 60.1% 的优异 F1 分数**,展现了更好的整体性能。该基准测试采用严格的方法,包括仓库分析、规则提取和真实数据验证,并且已在 GitHub 上公开可用。
这项新的基准测试超越了仅仅查找现有错误,以评估工具强制编码标准和理解复杂、系统级代码的能力——这是衡量实际代码审查有效性的更全面和实用的方法。
本指南详细介绍了如何检查您的 LinkedIn 联系人是否出现在公开的杰弗里·埃普斯坦法庭文件中。它使用一个 Python 脚本(“EpsteIn.py”)来自动化搜索过程。
首先,您需要通过 LinkedIn 的“获取您的数据”功能下载您的 LinkedIn 联系人数据(为 CSV 文件)。然后,在设置了所需库的 Python 环境后,运行该脚本,并提供 Connections.csv 文件的路径。
该脚本在 DugganUSA.com 索引的埃普斯坦文件中搜索完全匹配的名字,并生成一份报告(EpsteIn.html)。该报告总结了搜索的总联系人数量、被提及的联系人数量,并为每个匹配项显示单独的“卡片”,包括姓名、职位、公司、提及次数、文档摘录以及原始 PDF 的链接。结果按提及次数排序。
请注意常见名字可能出现的误报,并仔细审查提供的上下文。
本网站目前遇到技术问题。我们已知悉该问题,并正在尽快修复。对于由此带来的不便,我们深表歉意。
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## 奇点幻觉
本文最初写于20年前,认为预测中的“技术奇点”——技术失控、无法理解的增长点——是一种持续的幻觉。虽然技术呈指数级发展是真实的,但关于未来明确“奇点”的设想具有误导性。
这个概念源于物理学,描述了黑洞内部一个未知的点。应用于技术,它暗示人工智能将超越人类智能,从而进入超出我们理解范围的自我改进循环。然而,作者认为这是一个有缺陷的比喻。任何指数增长曲线*总是*看起来会“现在”趋近于无穷大,无论观察的时间点如何——这意味着奇点永远是迫在眉睫,却从未到来。
此外,先进的人工智能并不能保证永生,而且我们的智能可能甚至无法引导不断增长的智能。至关重要的是,变革性的转变在*转型期间*是难以察觉的,只有在回顾时才能被认识到。就像我们没有注意到语言的逐渐发展一样,我们也不会经历突然的“奇点”时刻。它是一种海市蜃楼,随着我们前进不断后退,最终,是一个毫无意义的概念。