## Simply Scheme: 摘要 《Simply Scheme》是一本使用Scheme编程语言的计算机科学入门教材。它强调“符号编程”方法，侧重于操作符号而非数字，旨在建立核心概念的坚实基础。 本书引导读者学习列表、句子、高阶过程、递归和抽象。它强调通过“小人们”和“结果替换”等模型理解程序*如何*工作，并结合Pig Latin和阶乘等实用示例。 主要主题包括定义过程、利用特殊形式（如`if`和`let`）以及掌握递归模式（Every、Keep、Accumulate）。 后续章节探讨抽象数据类型、解析以及处理结构化列表。本书最终以构建更大的应用程序——井字游戏、数据库和简单的电子表格为高潮，展示了如何将所学原理应用于现实世界的问题。 《Simply Scheme》还涵盖了文件、向量和调试技术等基本工具，同时也承认纯函数式编程的局限性。它专为自学而设计，包含大量的练习和解答。
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Simply Scheme: 介绍计算机科学 (1999) (eecs.berkeley.edu)
8 分，作者 AlexeyBrin 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
AlexeyBrin 22 分钟前 [–]
如果有人想体验书中使用的 Scheme 风格，请安装 Racket 并使用： #lang simply-scheme 回复
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由于提供的文本是PDF文件中的二进制流数据，其中包含大量非文本字符，直接翻译成可读的中文没有意义。 这些字符看起来像是压缩或加密后的数据，或者是一些程序指令。 如果需要翻译PDF文件中的实际文本内容，请提供PDF文件的文本内容，而不是二进制流。
社交安全号码（SSN）潜在数据泄露在Hacker News上被讨论，源于一份法庭文件([pdf](courtlistener.com))。标题声称整个社会安全数据库被DOGE“意外”泄露（可能指埃隆·马斯克与加密货币和X/Twitter的关联）。
虽然一些评论员质疑文件中关于完整数据库泄露的说法，但讨论强调了将SSN作为主要身份识别的固有风险。用户解释了SSN在验证身份方面的广泛用途——从信用申请和税务到医疗保健——以及个人获取此信息后可能造成的重大损害，包括身份盗窃和欺诈性金融活动。
许多人对继续依赖SSN感到沮丧，尽管此前已有警告，并且一些人希望此事件能够促使转向更安全、不透明的身份识别方法。然而，一种普遍的情绪是悲观主义，表明系统性问题可能仍然存在。
为数百家医疗保健企业提供支持。 构建医疗保健营销的未来。 在Freshpaint，我们帮助医疗保健公司在不损害患者隐私的前提下实现增长。我们的平台使您能够在保持HIPAA合规性的同时使用现代分析和营销工具。在幕后，我们正在解决复杂的数据问题，以便医疗保健营销人员可以快速行动，覆盖更多人群，并扩大医疗服务范围。 我们是一个高成长、高情商的团队，行动迅速，对结果负责，并将客户放在首位。如果您充满好奇心、积极进取并热衷于产生影响，您将在这里茁壮成长。 加入我们，共同构建驱动下一代医疗保健的数据基础设施。
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Freshpaint (YC S19) 正在招聘高级软件工程师，数据 (freshpaint.io)
31分钟前 | 隐藏
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破碎的心
A Broken Heart
1 小时前
## 心形表情符号导致100倍减速
最近一个Web应用仪表盘的性能下降，最初被认为是React的问题，结果却是一个奇怪的Safari错误，由单个心形表情符号（❤️）触发。在与编码助手（Claude）的初步调查没有发现React相关问题后，深入研究Safari的性能时间线显示，布局期间CPU使用率达到94%——具体来说，每次布局耗时1600毫秒，比预期慢约100倍。
在Claude的帮助下，二分查找迅速确定表情符号是罪魁祸首。问题源于使用Google的Noto Color Emoji字体，该字体依赖于COLRv1。Safari为此字体回退到SVG渲染，导致极端的布局延迟。
在Claude的帮助下创建了一个最小的重现案例，证实了该错误，并向Safari团队提交了报告，他们确定了CoreSVG中的问题。解决方法？在Apple平台上，在字体列表中优先使用“Apple Color Emoji”，直到发布修复程序。
这次经历凸显了编码助手的强大功能——以及潜在的陷阱，它极大地加速了调试，但也引入了一个复杂的字体解决方案，最初导致了问题。
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一颗破碎的心 (allenpike.com)
4 分，由 memalign 2小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
Yash16 5分钟前 [–]
为你，我创建了一个工具来寻找你的情人节伴侣：
https://picxstudio.com/valentine-askreply
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## 数据之危：过去、现在与未来 阿姆斯特丹精心保存的公民登记处，包括宗教信仰信息，不幸地协助了二战期间纳粹对犹太人的迫害。该登记处使得大约7万名犹太居民能够被高效地识别和搜捕，导致阿姆斯特丹80%的犹太人口丧生。一次勇敢但部分失败的反抗袭击摧毁了一些记录，可能挽救了生命。 这一历史事件在最近的2015年美国人事管理局（OPM）数据泄露事件中再次显现，泄露了超过2000万人的敏感信息。 就像阿姆斯特丹的登记处一样，为看似良性目的收集的数据——安全审查——变成了一种漏洞。 这些事件凸显了“没什么可隐瞒就没什么好怕的”这种论点的谬误。隐私不是关于掩盖错误；它是一项基本人权，载于《世界人权宣言》。即使是无害的数据，一旦被泄露或重新利用，也可能导致严重后果——从身份盗窃到历史上造成的死亡。保护隐私至关重要，不仅仅对于那些有秘密的人，也对于所有重视在日益数据驱动的世界中对其个人信息控制权的人。
## 黑客新闻讨论：“没什么可隐瞒”与隐私 (2015)
2015年jacquesmattheij.com的一篇文章引发了黑客新闻关于“没什么可隐瞒”隐私论的逻辑缺陷的讨论。用户普遍认为这句话并非字面意思，而是代表着对处理数据的机构的信任程度——这种信任不应是绝对的。
对话强调了对看似无害的数据未来被滥用的担忧，强调了默认隐私的必要性。 许多评论员指出数据收集中固有的权力失衡，将其比作扑克游戏，在游戏中透露信息会使个人处于劣势。 还有人指出冲突不可避免，以及当权者可能利用收集到的数据。
讨论还涉及隐私与秘密的区别，以及这些问题日益增长的相关性，尤其是在最近发生的数据泄露和政府监控事件之后。 一个指向当前黑客新闻关于ICE数据实践的讨论的链接进一步推动了对话，一些人对科技公司与当局的合作表示担忧。 最终，该帖子强调了保护个人信息的重要性，即使——特别是——对于那些认为自己“没什么可隐瞒”的人。
## TeleHunt：您的 Telegram 机器人入口 TeleHunt 是一个全面且经过验证的目录，收录了数千个 Telegram 机器人。它的设计宗旨是帮助用户轻松发现各种用途的机器人，从人工智能助手和加密货币追踪器到生产力工具和娱乐应用。 该平台将机器人组织成人工智能、加密货币、生产力、工具等类别，还有更多可用类别——包括游戏、新闻和购物。每个机器人列表都包含详细描述、用户评论和直接链接，以便快速添加到 Telegram。 TeleHunt 通过验证所有上架机器人来优先考虑质量和安全性。它还为开发者提供免费提交平台，以展示他们的作品，确保选择始终保持更新和相关性。无论您是休闲用户还是专业人士，TeleHunt 都能简化您寻找完美的机器人，从而提升您的 Telegram 体验。
## Telehunt：索引 Telegram 机器人
一名 Hacker News 的开发者 (alenmangattu) 宣布启动 Telehunt ([telehunt.org](https://telehunt.org))，一个旨在索引公共 Telegram 机器人和频道，以提升在 Telegram 有限的内置搜索之外的发现能力的项目。
该项目涉及构建爬虫来克服速率限制和缺乏全面的 Telegram “站点地图”。目前，它使用元数据抓取来维护最新的索引。
讨论很快明确了 Telehunt 更像是一个机器人目录，而不是像 Oksearch.me 这样的全文搜索引擎。用户们争论了“搜索引擎”的定义，并指出平台上存在大量非功能或垃圾机器人。 也有人指出 Telegram Premium 提供对公共频道的有限搜索功能。 项目的 GitHub 仓库链接也报告称已失效。
## Linux内核交换子系统改进 – 摘要 Linux内核的交换子系统，对于内存管理至关重要，正在由宋凯锐领导进行简化和优化。这项工作的第一阶段已合并到6.18内核版本中，解决了长期存在的复杂问题。 传统上，交换子系统使用分层方法，利用`address_space`结构和XArrays来跟踪交换页的状态（空闲、在RAM中或仅在交换空间中）。这涉及查找开销和潜在的竞争。6.18更新通过利用现有的交换集群，并在`swap_cluster_info`中引入一个新的`table`数组来简化这一过程。该数组直接存储每个交换页的状态，无需XArrays，并在交换文件未满时减少内存使用。 此更改将交换区域划分整合为单一的集群方案，提高了局部性和可扩展性。初步基准测试显示，吞吐量和响应速度提高了5-20%。虽然这是一个重要的步骤，但这仅仅是第一阶段；未来的内核版本将在此基础上进行进一步改进，以进一步优化交换子系统。
## Linux 交换讨论总结
这次黑客新闻的讨论围绕着 Linux 交换机制的现代化以及其必要性的持续争论。有些人认为交换已过时，但许多人认为它对于系统稳定性仍然至关重要，尤其是在 RAM 成本不断上升的情况下。
关键点包括：**zswap** 和 **zram** 是传统磁盘交换的可行内存压缩替代方案，尽管有些人更喜欢像 macOS/Windows 那样的直接内存压缩。人们对内核在极端内存压力下的行为表示担忧，驱逐可执行页面可能导致系统冻结——这个问题不能简单地通过禁用交换来解决。
许多用户提倡*一些*交换空间（4-8GB 是一个常见的建议），以防止 OOM（Out Of Memory）杀死进程并允许休眠。较新的技术，如 **MGLRU**（多代最近最少使用），正在改进 Chromebook 等系统上的交换处理。最终，共识倾向于策略性地使用交换，可能使用 cgroup 限制，而不是完全避免它。
Allegro，一家大型电商公司，寻求一种解决方案，以便在iOS、Android和Web上构建一致且高性能的移动UI，同时兼顾速度、原生质量和可维护性。他们现有的服务器驱动UI解决方案MBox虽然有效，但缺乏对日益交互化的屏幕和现代开发体验的灵活性。
他们调研了Lynx，一个开源框架，承诺使用单一React代码库实现所有三个平台的原生渲染。初步测试重新实现了一个移动屏幕显示出有希望的商业指标改进和技术稳定性。Lynx提供了原生渲染、跨平台开发和服务器驱动UI支持等关键特性，与Allegro的长期目标相符。
然而，尽管具有潜力，Allegro最终决定目前不采用Lynx。主要担忧包括缺乏服务器端渲染（对Web SEO至关重要）、与他们采用现代原生UI框架（SwiftUI/Jetpack Compose）的摩擦，以及维护具有有限社区支持的C++核心引擎的挑战。可访问性权衡和文档缺失也促成了这一决定。虽然承认Lynx的强大功能，但Allegro认为其风险对于他们的特定需求来说太高，并将继续关注其发展。
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在Allegro测试Lynx (allegro.tech)
6点 由 tgebarowski 1小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1条评论
tgebarowski 1小时前 [–]
在Allegro构建和运行我们自己的服务器驱动UI超过6年后，我们决定是时候问问：接下来是什么？ 去年LynxJS备受关注，我们仔细研究了一下，看看它是否真的符合预期。 在这篇文章中，我们分享了我们的经验、经验教训以及在实际生产环境中使用它的想法。 如果您对移动架构、SDUI、React或跨平台开发感兴趣。回复
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Adobe Animate 将于 2026 年 3 月 1 日停止服务。
Adobe Animate will be discontinued effective March 1, 2026
1 小时前
我们不会停止提供Adobe Animate，也不会移除访问权限。Animate将继续对现有和新客户开放，我们将确保您持续访问您的内容。Animate不再有停止服务的截止日期。这些内容与我们最初邮件中的信息有所不同。Adobe Animate对所有客户都处于维护模式。这适用于个人、小型企业和大型企业客户。维护模式意味着我们将继续支持该应用程序，并提供持续的安全和错误修复，但不再添加新功能。Animate将继续对新用户和现有用户开放——我们不会停止提供或移除对Adobe Animate的访问权限。我们致力于确保Animate用户能够访问其内容，无论开发状态如何变化。
## Adobe Animate 的未来与Flash情怀
Adobe 最初宣布将在 2026 年 3 月 1 日停止 Animate（前身为 Flash），引发了强烈反弹。 然而，他们后来改变了主意，表示 Animate 将继续向现有和新客户提供，并提供持续的支持和安全补丁。 这一逆转被推测是由于与订阅相关的消费者权益以及意识到 Animate 对忠实用户群的价值。
这一消息点燃了人们对 Flash 的怀旧之情，许多人回忆起它作为一个独特的可访问和愉快的编程环境。 用户们哀叹缺乏可与之媲美的开源替代品，并强调了 Flash 在动画和快速原型设计方面的优势。 像 Ruffle 这样的工具允许继续播放 Flash 内容，而 Haxe 和 OpenFL 等语言提供了创建 SWF 文件的途径。
尽管 Adobe 改变了计划，但有些人仍然持怀疑态度，预计该软件最终会被忽视。 社区正在通过 Newgrounds 的“Flash Forward”游戏制作活动等方式积极地保持 Flash 的活力，这表明了对该平台的持续热情。
维尔特的复仇
Wirth's Revenge
2 小时前
## 维尔特定律与现代软件的权衡 尼克劳斯·维尔特在1995年的观察，即“维尔特定律”——软件变慢的速度快于硬件变快——至今仍然非常具有现实意义。虽然硬件呈指数级增长，但软件膨胀常常抵消了这些收益。作者回顾了职业生涯中受这种张力影响的经历，承认维尔特虽然批评了窗口和图标等功能，但它们确实扩大了计算机的可访问性。 最近的例子说明了这一点。使用现代工具测量的输入延迟，实际上高于1983年的Apple 2e，这是由于软件复杂性增加造成的。同样，云计算虽然解决了可扩展性问题，但也引入了成本和复杂性的层级。 一个关键的结论是，优先考虑便利性而非效率的危险性。作者回忆起一个项目，ORM的自动加载功能造成了数据库的巨大负载，需要一个复杂的缓存解决方案。这种模式现在被大型语言模型（LLM）所放大。虽然LLM普及了编程，但它们的计算成本巨大，并且仅仅依赖它们来解决问题可能会阻碍技能发展，并导致低效的解决方案。 最终，令人担忧的不仅仅是软件变慢，而是一种潜在的转变，即软件解决资源密集型（有时甚至是错误）问题的能力超过了硬件的补偿能力，从而可能逆转数十年的工程进展。
## 黑客新闻讨论摘要：维尔特的复仇与LLM
最近黑客新闻围绕一篇名为“维尔特的复仇”的文章展开讨论，引发了关于软件膨胀、性能和大型语言模型（LLM）使用的争论。核心观点认为，文化上出现了一种容忍低效的转变，这反映了过去对尼克劳斯·维尔特关于操作系统膨胀的警告的漠视。
许多评论者认为，性能问题通常源于开发者的懒惰和不必要的抽象层（例如，使用React进行终端渲染），而非内在限制。有人认为熟练的图形程序员不会陷入这些陷阱，但可能会创建*更多*的抽象。
一个关键点是，用户对延迟的容忍度出奇地高——人们优先考虑结果而非速度，甚至将处理延迟视为一种努力的标志。另一些人指出，LLM公司受益于最大化token的使用，从而激励了低效的解决方案。
最终，讨论涉及LLM是否被滥用（在传统编程更优越的地方插入它们）以及硬件成本是否合理，从而依赖人工智能而不是优化代码。一些评论员认为原文缺乏明确的观点，而另一些人则为其相关性辩护，认为如果应用得当，LLM *可以* 用于创建精简的代码。