## 地铁编程：最大化利用空闲时间
搬到纽约市大大减少了空闲时间，但作者发现了一个高效利用每日一小时通勤时间的办法：编程。尽管存在局限性——没有理想的设置，没有稳定的网络，以及难以测试代码——他们发现这种专注的环境出奇地有益。
由于潜在的干扰可能导致无法充分发挥能力，可以通过处理简单的任务（如系统配置或硬件初始化）来缓解。复杂的难题则在纸上勾勒出来。虽然存在被盗的风险（通过一台廉价、易于更换的笔记本电脑和Nix配置备份来解决），作者也发现了一个社交益处，引发了与同为技术爱好者的对话。
目前最大的障碍是找到座位，促使他们想出了一个古怪的解决方案：安装在裤子上的分体键盘，搭配AR眼镜。最终，作者提倡拥抱“地铁编程”，以此来夺回被浪费的时间，并培养对干扰的适应能力。
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地铁编程 (scd31.com)
6 分，作者 evankhoury 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 3 条评论
kevin_thibedeau 7 分钟前 | 下一个 [–]
> 我甚至没有网络连接。
氛围编码者感到一股强大的力量波动。回复
cadr 15 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
我过去在 BART 通勤时完成了很多工作。还用一个 25 键迷你 MIDI 键盘学习钢琴，直到我使用的学习程序需要第 26 个键。回复
abstractspoon 23 分钟前 | 上一个 [–]
在 80 年代，我会带着伦敦地铁往返于工作途中，处理成堆的扇折式代码打印稿。
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## ELF 作为一种数据格式：一个有趣的技巧 本次探索深入研究了 ELF（可执行和可链接格式）文件的非标准用法——利用其解释器功能来存储和访问数据。通常，ELF 文件中的 `PT_INTERP` 段指向一个动态链接器，这对于运行带有共享库的程序至关重要。然而，作者意识到操作系统只是*加载*“可执行文件”和解释器，让解释器可以自由地做……任何事情。 这为将 ELF 用作数据容器打开了大门，有效地运行一个解释器来“打开”和处理其中的数据。作者最初尝试使用十六进制编辑器手动构建 ELF，然后切换到链接器脚本和 `objcopy`。一个令人惊讶的微妙错误——解释器路径缺少空终止符——导致了大量的调试问题。 最终的概念验证加载了一个包含“hello, world!”的数据 ELF，然后由一个简单的解释器打印出来。虽然功能正常，但作者强烈建议*不要*在生产中使用这种方法，理由是架构硬编码、潜在的不稳定性和缺乏工具支持。这是一个展示 ELF 灵活性的巧妙技巧，但远不如 shebang 或 `binfmt_misc` 等成熟方法实用。
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ELF 罪行：程序解释器乐趣 (nytpu.com)
9 分，nytpu 发表于 32 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
dzdt 发表于 4 分钟前 [–]
“它简直散发着粗糙感”……这句话引起了我的共鸣，但不知为何又有点吸引人。就像这是在某个更粗犷的宇宙中可能做的事情。就像凯莉会在《萤火虫》上让数据格式这样执行。这就像蒸汽朋克编程。
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Mozilla 现在。
发布于 2025年12月19日
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2294 - 2925 许可：David Revoy 的 “Mozilla 现在” – CC-BY-SA 4.0
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一个黑客新闻的讨论围绕着Mozilla的最新发展，特别是关于人工智能整合及其潜在影响。一些用户为Mozilla辩护，承认需要开源用户代理以及资助注重隐私的浏览器的挑战。另一些用户则表示怀疑。
担忧集中在Mozilla可能在人工智能领域被谷歌和微软等大型科技公司掩盖。一位评论员指出Mozilla较小的浏览器市场份额（2%），而另一位则使用漫画（链接为peppercarrot.com）来说明Mozilla可能被“吞噬”的潜力。
对话还涉及了选择加入人工智能整合作为Mozilla摆脱谷歌依赖并利用来自Perplexity等公司的资金的可接受性。还有一些关于Firefox标志起源的玩笑式讨论（参考小熊猫和Phoenix浏览器）。最后，一位用户指出人工智能有可能自动化超链接的创建。
展示HN：WalletWallet – 从任何内容创建Apple Pass
Show HN: WalletWallet – create Apple passes from anything
27 分钟前
WalletWallet — 免费创建Apple Pass 免费且在浏览器中运行。一个简单的工具，可以将实体条形码转换为Apple Wallet®的数字凭证。完全免费，直接从浏览器运行。 1. 输入您的会员卡或积分卡的条形码数据。 2. 配置您的凭证外观和标题。 3. 下载并打开文件以将其添加到您的Wallet。 无需注册 隐私保护 无需安装 生成标准的.pkpass文件 由Alen + Claude制作（说实话，主要是Claude）| 更多项目请访问 Apple Wallet是Apple Inc.的商标。
一位开发者创建了“WalletWallet”应用程序，允许用户从手动输入的条形码数据生成Apple Wallet通行证。开发者创建此应用是为了解决他们最喜欢的商店没有提供Wallet通行证的问题，并承认创建通行证需要一个签名证书。
该应用避免使用人工智能驱动的卡片扫描，以尽量减少错误，而是依赖用户输入。Hacker News评论区的讨论显示，已经存在像“Wallet Creator”这样的提供类似功能的应用程序。由于服务器端处理，人们对数据隐私表示担忧，但开发者解释说签名需要服务器。用户还质疑潜在的服务条款违规行为，但其他人指出类似的应用程序仍然可用。
值得注意的是，一位用户报告说使用生成的通行证在Google Wallet中也成功了，而其他人强调了在没有Google帐户的情况下创建Google Wallet通行证的困难。多位用户请求添加Code39条形码支持等功能。
## RenderCV：轻松生成 PDF 简历
RenderCV 通过使用 YAML 文件作为输入，简化了专业质量简历的创建。 您无需在传统的文档编辑器中苦苦挣扎格式，只需专注于*内容*。 简单地以结构化的 YAML 格式编写您的简历详细信息——姓名、教育、经验等——RenderCV 就会生成一份排版精美的 PDF。
主要优势包括版本控制（因为它纯文本）、格式一致性和像素级对齐。 您可以通过可定制的设置完全控制设计元素，如页边距、颜色和排版。
RenderCV 提供 JSON Schema 以实现具有自动完成功能的交互式编辑，并支持多种语言环境。 安装通过 pip 非常简单，一个简单的命令 (`rendercv render your_cv.yaml`) 即可创建您完善的 PDF。
了解更多信息并查看示例，请访问 [https://rendercv.com](https://rendercv.com)。
## RenderCV：现代简历生成器
RenderCV 是一款开源工具，旨在简化简历/CV 的创建。开发者对 Word 的局限性和 LaTeX 的复杂性感到沮丧，因此创建了 RenderCV，以将简历管理为单个、可版本控制的 YAML 文件。
通过单个命令 (`rendercv render cv.yaml`)，用户可以生成由 Typst 提供支持的完美排版的 PDF。主要功能包括通过 YAML 进行完全设计控制、LLM 友好的编辑（可轻松使用 ChatGPT 定制）以及内置 JSON Schema，用于自动完成和文档。
RenderCV 拥有强大的基础——经过数千用户的实践检验，具有广泛的测试覆盖和积极的维护。该项目还作为教育资源，详细介绍了 Python 项目维护的最佳实践，涵盖 GitHub Actions 和 Docker 等主题。可在 GitHub 上找到它：[https://github.com/rendercv/rendercv](https://github.com/rendercv/rendercv)
## AV1部署：Meta与Evolution Gaming的实际经验 最近的Streaming Media Connect面板讨论，Meta、Evolution Gaming和Rethink TV分析师Alex Davies分享了关于AV1编解码器采用的实用见解。讨论的重点较少关注未来潜力，而更多地关注当前的实施挑战和优势。 两家公司都使用基于软件的SVT-AV1编码，通过FFmpeg实现。Evolution Gaming运营着数千个直播赌场流，选择软件是为了可扩展性和在全球工作室中轻松复制，认为硬件编码速度太慢。Meta利用AV1用于Reels、Stories和Feed，优先考虑计算效率，并利用设备能力过滤器，仅在适当的时候提供AV1。 解码策略各不相同：Evolution严格向*具备*硬件解码的设备提供AV1，而Meta则采用基于设备规格的预测模型，自动为能够支持的用户启用AV1。 虽然显著的比特率节省目前还不是主要目标，但两者都看到了价值。Evolution长期目标是节省10-15%，优先保证稳定的播放。Meta报告AV1现在驱动了大约70%的视频观看时间，收益因地区而异——在带宽受限的地区实现观看，并在可能的情况下提高质量。分析师Alex Davies指出，Netflix报告称80%的*新*设备已通过认证支持硬件AV1解码。 结论？AV1部署并不像预期的那么令人望而却步，特别是与FFmpeg集成后，但需要仔细测试和制定战略性的解码方法。
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从两位部署者那里了解到的 AV1 部署经验 (streaminglearningcenter.com)
6 分，by breve 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
cmbernard333 0 分钟前 [–]
我一直在将我的 H265 (HVEC) 收藏转换为 AV1。我仍在尝试找到 FFMPEG 的确切参数，以针对我使用 plex 的设备生成最佳输出。到目前为止，有点像打地鼠，但如果设置正确，它似乎在文件大小方面是理想的。回复
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## 名声的浮士德式交易
2007年，随着《高效能人士的四小时工作法》的成功，作者的生活发生了巨大变化，他被推向了一个他没有准备好的公众视野。最初，他寻求名声是为了解决根深蒂固的不安全感，但他很快发现名声并非他想象中的万能药。相反，它放大了现有的问题，并带来了一系列新的挑战。
作者详细描述了公众生活阴暗的一面，从令人不安的粉丝互动——包括一位他曾指导过的人留下的自杀笔记——到严重的威胁，如跟踪、死亡威胁和敲诈勒索企图。他强调，受众规模的扩大不可避免地会吸引一定比例的不稳定和恶意的人，将其比作居住在大城市所固有的风险。
虽然他承认名声带来的好处——人脉、投资机会以及支持他关心事业的能力——但他告诫人们不要将追求名声作为解决内心问题的手段。他强调优先处理内在成长与外部追求同等重要，并建议专注于与较小、忠实的受众（“1000个真粉”）建立联系，而不是寻求大众的崇拜。最终，他认为名声并不能*解决*问题，而是*放大*问题，并警告有志于成为公众人物的人在攀登可见性的阶梯之前，要了解潜在的危险。
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成为名人的理由 (2020) (tim.blog)
7 分，Tomte 发表于 18 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 结构化输出与LLM：质量的权衡
尽管结构化输出API（如OpenAI提供的）具有吸引力，但实际上可能*降低*响应质量。虽然它们保证了特定格式，但这需要付出代价。
主要问题包括：数据提取错误增加（即使在简单情况下，例如错误读取收据数量）、不准确的错误建模、阻碍推理能力（如思维链）、以及增加提示注入攻击的脆弱性。
核心问题在于“受限解码”——强制LLM适应严格的模式限制了其自然且准确地响应的能力。允许自由形式的文本输出，然后对其进行解析，可以产生更好的结果，使LLM能够充分利用其能力，甚至表达不确定性或错误。
本质上，结构化输出会产生“虚假自信”——对格式的保证而非对质量的保证。解决方案？让LLM自然响应，并在之后解析输出，优先考虑响应质量而非严格的符合性。这种方法也增加了对抗恶意提示的一层安全性。
一篇最近的博客文章（boundaryml.com）在Hacker News上引发了关于大型语言模型（LLM）“结构化输出”可靠性的讨论。一些用户报告了积极的体验，包括成功地与文本、图像以及通过Vercel AI等SDK进行工具调用。但也有用户表示怀疑。
一个主要担忧是，该博客文章缺乏关键细节，例如提示词和模式定义，使得其声明难以验证。用户注意到不同模型之间存在不一致性；OpenAI的结构化输出被认为比Gemini的更稳定，后者有时会产生格式错误的JSON。一个用于修复损坏的JSON的工具（`github.com/josdejong/jsonrepair`）也被建议作为一种潜在的解决方法。
总体情绪表明，结构化输出在*取决于*任务的情况下是有用的，但需要仔细的提示词设计，并且并非普遍可靠。
E.W.Dijkstra Archive
1 小时前
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E.W.Dijkstra 档案 (utexas.edu)
10 分，由 surprisetalk 发表于 29 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## ARIN IPv4 分配错误 - 摘要 (2025年12月) 2025年12月2日，ARIN错误地将IPv4区块23.150.164.0/24重新分配给了一个申请客户，尽管该区块已正确分配给原始客户。 这一错误是由于4.10过渡空间的有缺陷的手动盘点流程造成的，该流程依赖于过时的电子表格以及主要的在线系统。 问题在原始客户于12月9日报告差异之前，未被发现长达七天。 ARIN迅速将/24恢复给原始客户，为申请客户签发了替代方案，并协调了路由撤销以防止冲突。 该事件凸显了ARIN当前库存管理中的关键弱点，特别是对离线数据的依赖以及缺乏自动化检查。 已经采取了立即措施来改进流程控制，包括双重审核要求和更新的操作手册。 ARIN正在加速其路线图，以完全自动化和集成其库存架构，包括增强的警告、基于角色的控制以及消除离线电子表格，以防止未来出现错误。
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ARIN 公开事件报告 – 4.10 错误发行 (arin.net)
33 分，immibis 40 分钟前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论
gbil 25 分钟前 [–]
几年前，ARIN 大幅提高了费用 - 远高于为更少资源向 RIPE 支付的费用 - 并与他们的管理层通话以表达我的沮丧，不是因为我自掏腰包，而是因为他们想要获得的东西与他们的服务数量/质量之间的巨大差异。现在我可以看到他们的骨干服务并没有真正改进，而他们的收入肯定增加了。
顺便说一下，我欣赏 RIPE 和 ARIN 的一点是，当您与他们的支持团队进行有效论证时，至少可以进行适当的讨论。
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