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## 肠道蠕动时间和你的微生物组:令人惊讶的联系
最新研究强调了食物通过肠道的速度——肠道蠕动时间——与肠道微生物组构成之间的显著联系。2023年的一项研究综述显示,“快进型”(蠕动快)和“慢进型”(蠕动慢)的人群具有不同的微生物组特征,可能影响整体健康。
较慢的蠕动时间,通常与便秘有关,与代谢、炎症,甚至帕金森病等神经系统疾病相关。较快的蠕动时间也显示出独特的微生物特征。重要的是,考虑蠕动时间可以改善对肠道菌群构成的预测,*超越*单纯分析饮食。
该研究发现,较快的蠕动有利于以碳水化合物为生的微生物,而较慢的蠕动则常常以蛋白质为食的物种占主导地位,两种极端情况都表现出较低的微生物多样性。这表明存在一个反馈循环,优势物种维持着它们的环境。
了解个体肠道节律可以彻底改变个性化营养和治疗,解释了为什么肠道健康建议并非普遍有效。将蠕动时间测量纳入微生物组研究,有望改善疾病预防、诊断和治疗策略。
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这篇文章由米歇尔·布撰写,回顾了Stripe支付API的首个十年(截至2020年12月)。它是一个开发者资源中心,指向Stripe的关键资料,包括他们的博客、文档、YouTube频道、Github仓库和本地聚会。 除了概述之外,该页面还重点介绍了相关的工程文章。这些文章包括关于“Stripe Credits”(一种可编程的支付方式)和“Ledger”(Stripe跟踪资金流动的系统)的细节,展示了平台背后的技术深度。 本质上,这不是一篇*关于*这十年的文章,而是一个提供Stripe资源的登陆页面,面向希望理解和集成其支付API,并了解其底层基础设施的开发者。它强调通过Discord和本地聚会进行社区参与。
本·勒纳的新书《转录》源于一种矛盾的经历:受邀为《巴黎评论》采访他的诗歌导师罗斯玛丽·瓦尔德罗普。勒纳发现这个过程凸显了作者“声音”的构建性,促使他创作了一部小说式的“通灵会”——一种诗歌、小说和散文的混合体,探讨类似的主题。 本书以一个受命采访年迈德国艺术家托马斯的叙述者为中心,但由于一个坏掉的电话,他假装用它来录音。由此产生的对话,以及随后从记忆中进行的“重建”,构成了叙事的核心,深入探讨了父权、技术以及真相的难以捉摸。与勒纳之前的作品(包括普利策奖提名作品《托皮卡学校》)不同,《转录》拥抱了模糊性和“感受到的沉默”,而非明确的解释。 在经历重大心脏手术后,勒纳反思了小说形式的局限性以及他自己作为作家的角色。他拒绝了创作一部决定性的“伟大的美国小说”的想法,转而采取一种更谦逊、更个人的方式。他承认围绕自传小说和接受所固有的焦虑,旨在创作一部诚实面对自身妥协的作品,并最终由表达真挚情感的愿望所驱动——即使这意味着拥抱“感伤的废话”。
[ SDF 公共访问 UNIX 系统.. 建立于 1987 ] 加入 欢迎 常见问题 状态 成员 商店 参观 gopher 滥用 拨号 minecraft 社交 tilde europa 网页邮件 相册 用户地图 irc 教程 telnet git ssh 连接到 SDF 的老式系统 MacOS X 用户,点击这里:ssh://[email protected] Linux/UNIX 用户可以在他们的 shell 提示符下输入 'ssh [email protected]'。 Microsoft Windows 我们推荐免费的 SSH 客户端 putty.exe。 Web 浏览器 SSH 对于新用户 WeTTY 浏览器客户端 要连接到您的用户帐户,请将用户名替换为 menu ©1987-2065 SDF 公共访问 UNIX 系统公司。501(c)(7) (此页面使用 ksh, sed 和 awk 生成)
## 材料编程项目 - 第四周总结
本周专注于推进适用于Kniterate机器的可塑编织软件。进展包括动手学习Brother肋针机,以更好地理解双床编织——这对于在Kniterate上复制诸如罗纹和夹花等技术至关重要。
在Kniterate上的测试结果积极,尤其是在废线段生成和基本罗纹图案(1x1,渔人针)方面。由于提花器位置问题导致掉针,目前正在通过比较Kniterate编辑器输出与Knitout转换脚本来调查。脱针代码也得到了改进,摒弃了导致变形的“岛田式”方法。
Knitout可视化工具的开发继续进行,增加了Kcode导出和自动废线段生成功能。未来的工作包括解决提花器位置问题,深入研究Kcode文件格式,以及探索诸如提花编织等高级技术,灵感来源于NAFA展览上展示的学生作品,这些作品创新地使用了氨纶。目标是创建一个用户友好的系统,让学生能够将Knitout代码转换为可用的Kniterate图案。
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本文详细描述了一个实验,作者使用人工智能(Grok和Claude)来优化一个简单的C++函数:计算一组字符串中字符('!')出现的次数。最初的C++实现使用`std::count`,每个字符串需要大约1200条指令。 通过迭代提示,人工智能生成了越来越优化的ARM64汇编代码。Claude和Grok逐步采用了基本循环、SIMD指令(NEON)以及更大的数据块处理(高达64字节),并改进了累加器处理。 最终人工智能生成的汇编版本显著减少了指令数量,降至每个字符串约154条——提高了八倍。作者发现他们可以将最佳汇编代码转换回使用SIMD内在函数的C++代码,从而无需*保留*汇编代码。 该实验提出了一个问题:人工智能能否发现超越传统编译器或人类程序员的优化方法,并表明,对于这项特定任务,人工智能目前可以胜过标准的C++编译器。
## planb-lpm:一个可移植的IPv6最长前缀匹配库 planb-lpm是PlanB IPv6查找算法(Zhang等人,NSDI '26)的C++17重新实现,采用MIT许可,旨在方便研究、教学和生产使用。原始算法利用线性化的B+树和AVX-512 SIMD指令进行高效的前缀匹配。此实现提供了一个可移植的核心,可以在没有AVX-512的情况下编译并回退到标量路径,同时通过pybind11提供Python绑定。 主要特性包括使用重建和交换模型进行动态FIB,具有无等待查找功能,针对暴力方法的全面正确性测试,以及用于FIB/跟踪生成工具。在Intel i5-1035G7上的基准测试显示,使用真实BGP表时的性能约为65 MLPS,与Patricia trie相当,并可扩展到2线程时的~130 MLPS。观察到批量处理带来的性能提升,最佳批量大小约为8。 该项目旨在解决原始参考代码的局限性(仅限Linux/AVX-512,无许可等),并为进一步研究提供基础,包括与其他LPM结构的比较以及服务器级硬件评估。