## luarrow：Lua 中的优雅函数管道 luarrow 为 Lua 带来了受 Haskell 启发的函数组合和真正的管道操作符，增强了代码的可读性和可维护性。它利用 Lua 的运算符重载，提供了两种风格：**管道风格**（使用 `%` 和 `^` 实现从左到右的数据流，类似于 OCaml/Julia）和 **Haskell 风格**（使用 `*` 和 `%` 实现从右到左的组合）。 该库提供了 `arrow` 用于管道组合（例如 `42 % arrow(f) ^ arrow(g)`）和 `fun` 用于数学风格的组合（例如 `fun(f) * fun(g) % x`）。两者都能达到相同的结果，但满足不同的偏好——管道风格因其更广泛的应用而推荐。 luarrow 是纯 Lua 实现，没有依赖项，提供出色的性能，尤其是在 LuaJIT 环境中。它允许编写更简洁、更具表现力的代码，从而实现诸如“无点风格”之类的技术。可以通过 [luarocks](https://luarocks.org/) 轻松安装。详细文档和示例可在 [GitHub](https://github.com/aiya000/luarrow.lua) 上找到。
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Luarrow – 真正的管道操作符和优雅的 Haskell 风格函数组合 (github.com/aiya000)
4 分，by todsacerdoti 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论
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经济实惠的现代便携式卡带播放器和录音机，具有双声道立体声播放功能。音质良好，可播放所有（I-IV型）卡带。频率响应：40Hz-11KHz（I型），信噪比50dB，失真1%，哇音和颤动0.3%，耳机输出功率：32欧姆时2x2mW。
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现代卡带随身听 (walkman.land)
32 分
由 classichasclass 31 分钟前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论
fsckboy 2 分钟前 [–]
哇，过去，在卡带随身听之后，FM随身听实际上非常流行！他们甚至没有做2合1的，甚至没有AM/FM！我爱我的 <3 https://www.radiomuseum.org/images/radio/sony_tokyo/fm_walkm... 回复
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## CXL 与异构内存的未来：摘要
现代应用程序，特别是人工智能和数据分析，对内存容量和带宽的需求不断增加，通常超过标准服务器所能提供的能力。计算互连链路 (CXL) 作为一种解决方案出现，它能够通过 PCIe 添加大量内存，但采用它并非易事。最近来自 UCSD 的研究，涉及对 13 个服务器系统的广泛测试以及与行业合作伙伴的合作，揭示了关键的注意事项。
CXL 擅长**大规模容量扩展**和**有针对性的带宽提升**，适用于对延迟不敏感的工作负载。然而，它会引入**延迟税**——访问速度比本地 DRAM 慢 50-300%。成功的 CXL 实现需要仔细的架构规划。
至关重要的是，性能因 CPU 而异。**英特尔早期型号 (Sapphire Rapids/Emerald Rapids) 存在有限的 LLC 对远程 CXL 内存的访问限制**，需要将工作负载固定到本地插槽。AMD Zen4 和英特尔 Granite Rapids 则没有这个问题。此外，AMD 平台显示出**读/写性能不对称**，写入速度较慢。尽管存在延迟，添加 CXL 可以*降低*整体系统延迟，从而防止 DRAM 饱和。
最终，CXL 并非 DRAM 的替代品，而是为容量受限的工作负载（例如大规模科学计算，如 AlphaFold3）提供的新内存层级。理解这些细微差别对于最大限度地提高异构内存系统的性能至关重要。研究团队已在 ArXiv 上分享了详细的观察结果，并在 GitHub 上开源了他们的基准测试套件。
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《银河系漫游指南》到连贯架构：5条编程规则 (sigarch.org)
4点 由 matt_d 1小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 讨论
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## 展示 HN: Docket - 会议中的主动笔记
Hacker News 用户 “davnicwil” 启动了 **docket.com**，这是一款专为 1-on-1 等常规会议设计的主动笔记工具。开发者对现有的笔记应用感到沮丧，因此创建了 Docket，以专门解决实时捕捉*关键点*的需求——不仅仅是会议记录或总结，而是积极处理的信息。
Docket 专注于要点式笔记，跟踪议程项目、见解和商定的行动，并具有跟进功能。目标是提供可搜索的会议讨论历史记录，随着时间的推移揭示模式和有效性。
经过个人使用和与朋友的测试，开发者认为 Docket 提供了更佳的定期会议笔记管理体验，现在已向公众开放，并提供免费版本——无需注册即可试用。
网络的成功源于其固有的*包容性*——浏览器能够优雅地处理不完善的代码，即使对于技术水平较低的开发者也能保证可访问性。这与 XHTML 形成了鲜明对比，XHTML 试图强制执行严格的编码标准，但最终导致了令人沮丧的用户体验，并走向衰落。
这种开放的原则超越了代码本身。作者认为，网络充满活力的多样性——由来自各行各业的人们构建，包括像艾伦·图灵这样的先驱者和 ARM 处理器的一位跨性别女性联合设计师——是其力量的源泉。
因此，拥抱宣扬排斥和不容忍的仇恨意识形态，与网络的价值观根本相悖。就像软件中的单一文化会扼杀创新一样，偏见也会损害社区并阻碍未来的贡献。网络依靠连接和包容性来蓬勃发展，那些鼓吹分裂的人在其中没有立足之地。
一篇由“网络建立在容错之上”的文章引发的 Hacker News 讨论，集中在技术和社会的“容错”之间的相互作用。像 HTML 这样的网络基础语言依靠*容错性*——宽容错误以确保广泛的兼容性——而现代网络*应用程序*越来越依赖像 Blink 这样的严格引擎，要求精确的代码。
评论者指出这不仅仅是一个技术问题，它反映了一种更广泛的社会趋势。有人提出了“容忍悖论”——需要对不容忍保持不容忍——以及对讨论迅速偏离到无关的社会/政治评论的担忧。许多人同意网络的成功源于渲染不完美代码的*必要性*，而不是内在的强大。最终，这场对话强调了核心网络标准的原谅性质与现代网络应用程序的严格要求之间的区别，以及对讨论方向偏移的沮丧。
## 人工智能与博物馆：重审数字化转型
本次演讲探讨了人工智能对博物馆藏品的影响，认为它迫使人们重新评估过去的“数字化转型”努力。演讲者提出了三个核心观点：博物馆应促进对文化的重访， “数字化转型” 揭示了预先存在的挑战，专业人士必须根据自身情况定义“数字化”和“博物馆”。
讨论强调了人工智能如何暴露博物馆实践中长期存在的问题——不完整的元数据、难以获取的策展知识以及对过时系统的依赖。例如，库珀·休伊特博物馆开放数据发布揭示了数据缺口，以及旧目录描述实际上是数字化前的数据库的认识。
目前博物馆中人工智能的应用主要集中在面向员工的工具：从图像中提取文本（旧金山博物馆），生成物体描述（芝加哥艺术博物馆），以及自动化翻译等任务（洛杉矶郡立艺术博物馆）。然而，演讲者告诫人们不要依赖人工智能来*解决*现有问题，而应先解决数据组织和可访问性等根本问题。
最终，演讲强调人工智能的价值不在于自动化，而在于突出系统性挑战。演讲者敦促博物馆专业人士优先考虑事实准确性，保持对数据的控制，并批判性地对待人工智能的局限性，倡导积极主动的方法，而不是被动接受。他们认为，未来取决于理解人工智能的风险和机遇，同时坚持博物馆的核心价值观。
一个黑客新闻的讨论强调了对博物馆墙面标签的批评，认为这代表了文化遗产领域一个更大的问题：**语言上的拐弯抹角**。 这指的是不必要地复杂或间接的语言，通常是由于财务或官僚原因造成的，最终会降低游客的体验。
讨论指出，数字化转型正在揭示长期存在的问题，这些问题以前被这些做法所掩盖。 基本上，通过技术使信息*更*容易获取，暴露了当前方法多么复杂和无用。 原始文章（链接为aaronland.info）大概详细说明了这些缺陷，评论者们一致认为清晰、直接的沟通对于有效的博物馆参与至关重要。 核心论点是，博物馆在呈现信息时应优先考虑清晰度，而不是含糊其辞。
## JiaLiChuang平台总结
JiaLiChuang是一个全面的硬件创新平台，提供从开源项目到制造的全方位服务。它拥有活跃的社区，包括论坛、市场和教育资源，例如“创意大学”和“星火计划”，支持初学者和高级硬件爱好者。
该平台提供PCB及PCBA制造、3D打印（树脂、尼龙、金属）和CNC加工等服务，以及EDA软件和CAM工具。其重点是促进开源硬件，例如基于RK3568处理器、配备AMOLED屏幕的小型平板电脑（成本约150元，GPL 3.0许可）。
JiaLiChuang还提供供应商平台用于采购，以及各种软件解决方案，包括SaaS 3D技术。它旨在成为硬件创作者的一站式平台，涵盖设计、生产和社区支持。
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OSHW: 基于RK3568和AMOLED屏幕的小平板电脑 (oshwhub.com)
15 分，thenthenthen 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
thenthenthen 1小时前 [–]
刚刚发现这个中国开源硬件网站，想和大家分享这个可爱的项目。回复
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访问被拒绝。您没有权限访问此服务器上的“http://pallais.scholars.harvard.edu/sites/g/files/omnuum5926/files/2025-11/Power%20of%20Proximity%20to%20Coworkers%20November%202025.pdf”。 参考编号：18.4e7c3617.1765247520.1ea31252 https://errors.edgesuite.net/18.4e7c3617.1765247520.1ea31252
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同事亲近度的力量 [pdf] (scholars.harvard.edu)
4 点 由 yodon 30 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 评论
inamberclad 4 分钟前 | 下一个 [–]
将“编写更少的代码”定义为一种权衡对我来说是危险信号。任何以编写的代码行数来衡量生产力的人都应该来找我咨询关于一座桥梁的限时优惠……回复
gnabgib 28 分钟前 | 上一个 [–]
讨论 (201 点, 6 天前, 149 评论) https://news.ycombinator.com/item?id=46121243 回复
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## 理解与分析系统中的延迟
本文强调了依赖*平均*延迟测量值的危险性，这可能会掩盖关键的性能问题——例如在关键事件期间的缓慢响应。相反，工程师应该关注*百分位数*（95%、99%等）来了解最坏情况。
核心思想是量化请求处理每个阶段所花费的时间，区分**墙钟时间**（用户体验）和**CPU时间**（实际处理）。延迟源于**微延迟**（函数调用、分配）和**宏延迟**（网络、I/O）。将延迟视为一个*分布*至关重要——大多数请求很快，但异常值很重要。
Python 提供了用于**CPU 性能分析**（cProfile、line_profiler、snakeviz）的工具，以识别计算瓶颈，以及用于**墙钟时间性能分析**（py-spy）的工具，以捕获等待造成的延迟。除了性能分析之外，使用 Prometheus 和 OpenTelemetry 等工具进行的**监控**可以创建连续的指标（直方图），用于实时监控。
最后，本文提倡在生产环境中进行**持续的延迟性能分析**，以主动识别性能回归，并了解延迟在负载下的变化。这涉及平衡采样率与开销，并可视化数据以将延迟峰值与部署或配置更改相关联。关键要点：可见性是优化的第一步。
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Python 中的延迟分析：从代码瓶颈到可观测性 (quant.engineering)
6 分，rundef 发表于 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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这个博客最近庆祝了它的十周年，标志着作者分享其不断变化的兴趣和开源工作已经超过十年。从一篇关于解码欧洲FreeDV网络的简单帖子开始，该博客已经发展到包含534篇帖子，反映了作者不断变化的关注点和日益增长的知识。 保持稳定的发布计划——至少每月一篇帖子——一直是一个优先事项，这源于真诚的热情，而非义务。作者打算继续这种方式，承认博客的内容会随着个人成长而自然地转变。 为了欢迎新读者并提供回顾，这篇周年纪念帖子作为博客亮点总结，旨在展示过去十年涵盖的主题广度。
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科学与技术业余无线电 (destevez.net)
10 分，来自 gballan 39 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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