## Netlist.io：AI驱动的PCB设计检查 Netlist.io 是一款旨在捕捉原理图错误的工具，在PCB制造*之前*发现问题。它利用AI，并结合您的数据手册和网表（来自KiCad或Altium），执行电气设计检查。 该服务提供免费试用，无需信用卡，并允许用户通过聊天与AI互动。然而，使用会迅速消耗速率限制，聊天复杂度会影响token消耗（根据提供的示例，每个聊天的300k token限制消耗范围为11.5%到84.3%）。 用户应注意，AI可能会出错，关键信息应始终验证。虽然提供布局*建议*，但Netlist.io **不**访问或分析您的实际布局文件；它仅基于逻辑分析进行操作。
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## Netlist.io：基于LLM的PCB错误检测
Netlist.io是一个新的网络应用程序，旨在提高PCB设计的准确性。它利用大型语言模型（LLM）分析KiCad/Altium网表和数据手册，识别传统电气规则检查（ERC）工具经常遗漏的原理图错误。
这款工具的创建者是一位对昂贵返工感到沮丧的设计师，Netlist.io旨在在制造*之前*捕获错误——甚至可以通过分析故障描述来协助调试现有电路板。
该工具的设想是将协作设计评审的优势带给个人和经验较少的工程师，充当PCB项目的“飞行前检查清单”。创建者欢迎关于扩展的想法，包括供应链分析和EMC建议等功能。
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苹果和英特尔传将合作开发Mac芯片 (macrumors.com)
33点 由 bigyabai 36分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3评论
timw4mail 1分钟前 | 下一个 [–]
为了生产CPU…这比英特尔的其他任何事情都更合理。回复
mushufasa 24分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
这种谣言可能会影响股价…我怀疑这是如何泄露出去的以及是谁泄露的。回复
Izikiel43 10分钟前 | 上一个 [–]
这是2006年吗？回复
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为了将文本渲染整合到他的Geotoy项目中，作者开发了一条将文本转换为3D网格的流程。该过程首先使用JavaScript库`svg-text-to-path`，通过API密钥利用Google Fonts，生成代表所需文本和字体样式的SVG路径。为了避免浏览器应用程序臃肿并确保API密钥的安全使用，创建了一个最小的Bun Web服务器来处理文本到路径的转换。
生成的SVG路径随后使用基于Rust的`lyon`库进行处理。`lyon_extra`解析路径，`lyon_tessellation`将其转换为三角形，处理复杂的形状和曲线。这被封装在一个WebAssembly模块中，供项目使用。
最后，2D网格通过复制顶点、翻转绕组顺序和创建连接的三角形条带被挤出成3D。作者强调创建2-流形/水密网格的重要性，他的实现已经做到这一点，从而可以进行进一步的网格处理，例如布尔运算。完成的功能现在是他的Geoscript语言中的内置函数，即使对于复杂的脚本也能证明其速度和可靠性。
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从文本生成 3D 网格 (cprimozic.net)
8 分，by todsacerdoti 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
xnx 6 分钟前 [–]
令人惊讶的是，这不是关于使用像微软 Trellis 这样的 AI 模型将文本描述转换为 3D 网格，而是将 2D 文本字形转换为 3D 挤出。回复
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斯泰兰蒂斯正在向车主屏幕推送新车折扣广告。
Stellantis Is Spamming Owners' Screens with Pop-Up Ads for New Car Discounts
30 分钟前
斯特兰蒂斯公司因向车主车载屏幕推送营销广告而面临批评，这一做法最早在二月份被报道，内容是保修优惠。最近的报告证实，弹出式广告，例如针对Jeep车主的1500美元忠诚度奖励，正在车辆信息娱乐系统上出现——即使车辆静止。 一些人，例如汽车撰稿人泽林·杜贝，利用了该优惠购买了一辆新的Jeep，但许多客户对他们认为具有侵入性的“晚期资本主义”感到沮丧。人们越来越担心这种类型的广告将变得普遍。 斯特兰蒂斯为这种做法辩护，称其为与车主“保持联系”以及传递重要的召回/健康警报的方式。他们声称这些广告的设计目的是尽量减少干扰，在驾驶时或单击一下即可消失。车主*可以*通过联系客户服务选择退出。 这些广告出现之际，斯特兰蒂斯经销商正在提供大幅折扣——一些客户报告称折扣超过16000美元——以与福特Bronco等竞争对手竞争并提高销量。
## Stellantis 汽车现广告
一份最新报告指出，Stellantis 正在其车辆的信息娱乐屏幕上展示汽车折扣的弹出广告，引发了 Hacker News 用户的担忧。
讨论的中心是互联网互联汽车日益普及的趋势以及内置连接带来的意想不到的后果——特别是侵入性的广告和基于订阅的功能，这些功能降低了车辆的所有权。
用户哀叹汽车过度数字化的转变，指出即使是基本功能现在也需要屏幕（由于强制后视摄像头）。一些人正在考虑坚持使用更旧、更简单的车辆，甚至修理他们现有的汽车以避免这些问题。人们也对这些系统的锁定性质表示担忧，这使得广告拦截或自定义变得困难，以及车载干扰可能造成的潜在安全隐患。一位用户甚至详细描述了黑客入侵保时捷以启用 Apple CarPlay，突出了修改这些系统的复杂性。
## Skald & Local，注重隐私的RAG管道 Skald旨在实现自托管、尊重隐私的AI解决方案——允许组织利用强大的LLM，而不会损害数据安全。这意味着使用本地运行的、理想情况下是开源的组件来构建检索增强生成（RAG）管道。 典型的RAG设置包括向量数据库、嵌入模型、LLM、重排序器和文档解析器。虽然每个组件都有云服务可用，但Skald专注于开源替代方案，例如Qdrant/Weaviate（向量数据库）、Sentence Transformers（嵌入）、Llama/Mistral（LLM）和Docling（解析）。 最近的基准测试将完全本地化的堆栈（Postgres + pgvector，Sentence Transformers，GPT-OSS 20B）与基于云的Voyage AI + Claude进行了对比。云设置得分很高（9.45/10），但使用Voyage嵌入/重排序和GPT-OSS的本地堆栈也获得了可观的9.18分。仅使用默认Sentence Transformers的性能下降（7.10），在处理多语言查询和复杂信息聚合方面遇到困难。然而，使用多语言模型（bge-m3）将分数提高到8.63。 Skald的初始本地部署仅用了8分钟，证明了可行性。目前的工作重点是优化性能、基准测试各种开源选项以及简化部署，以提高更广泛的可访问性。
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想构建一个本地的RAG吗？ (yakkomajuri.com)
13点 由 pedriquepacheco 38分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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这篇论文探讨了我们对爱和性的认知转变，这种转变源于普遍存在的在线监视和评判预期。作者详细描述了个人经历，无辜的欲望却遭到剥削或问题行为的指责，突显了一种将每个想法和行动都通过严厉批判的视角解读的趋势。 这不仅仅是“取消文化”，而是对情欲和情感隐私更深层次的侵蚀。互联网倾向于即时评判，营造了一种恐惧的气氛，人们会预先审查自己的欲望和别人的欲望，常常用创伤或病理的语言来构建经验。 虽然承认像#MeToo这样的运动在解决系统性虐待方面的重要性，作者认为当前的环境缺乏明确的目标，反而助长了一种惩罚性的心态，以及对真正伤害和主观冒犯之间界限的模糊。我们已经变成了自己盘optic，不断地监视和评判自己和他人。 作者提出的解决方案在于，重新夺回个人隐私，将欲望从僵化的叙事中解放出来，并认识到性唤起往往是情境性的，并且天生是无辜的。最终，我们必须克服暴露的恐惧，才能让欲望自由发展。
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重拾性感。互联网监控扼杀了色情 (lux-magazine.com)
20 分，eustoria 发表于 26 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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经过长时间的中断，一个业余操作系统项目重新启动开发，最终实现了一个可用的Web服务器。该项目最初专注于构建完整的网络协议栈（以太网、IP、TCP/UDP、DHCP、DNS），其中TCP的实现尤其具有挑战性，需要调试损坏的终端缓冲区和E1000驱动问题。
网络稳定后，实现了一个自定义的HTTP引擎，利用了另一个项目的现有HTTP解析器。该引擎支持使用lambda函数处理程序的简单路由，模仿了现代Web框架的方法。添加了一个带有缓存的文件存储库，用于提供静态内容。
该服务器现在可以成功处理请求、提供文件，甚至可以处理TCP RST数据包的突发——这是浏览器刷新行为的关键修复。未来的计划包括更完善的用户界面、优雅的关闭功能，以及雄心勃勃的构建操作系统Web浏览器的任务。这一里程碑标志着一个长期、从零开始的业余项目取得了重大进展。
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C++ Web 服务器在我的自定义爱好操作系统上 (oshub.org)
9 分，作者 joexbayer 16 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
roetlich 11 分钟前 [–]
很酷！为什么以及整个网络协议栈都很直接，但 HTTP（和 TCP）却不是呢？ 你能从其他项目中获取灵感来处理像 DNS 这样的事情吗？回复
joexbayer 9 分钟前 | 父评论 [–]
在 TCP 之前，大多数协议都非常直接，至少让它们半可靠地工作。但 TCP 由于所有状态管理和连接可能采取的路径而变得非常复杂。HTTP 主要是因为所有文本解析而令人恼火：D
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该PDF文件似乎主要包含与图形元素相关的结构和编码信息，可能用于渲染视觉文档。数据由大量对象组成，这些对象定义了边界、编码方案（特别是`Encode[0 1 0 1 0 1]`）和处理集（`/ProcSet[/PDF]`）。 重复的`Bounds`值（如`25.00032 75.00096`）表明某些元素具有一致的尺寸。`Extend[true false]`和`Extend[false false]`属性指示了这些元素在缩放或变换时的处理方式。 值得注意的是，还有包含二进制数据（`stream xP(...) endstream`）的流对象，这些很可能代表实际的视觉内容（图像、形状或文本），并为PDF渲染进行编码。在进一步分析这些流之前，文档的具体内容仍然未知，但结构表明它是为视觉显示而设计的。
一位研究人员分享了一种湍流直接数值模拟（DNS）的新方法，声称在稳定性与分辨率方面取得了突破，无需依赖传统稳定技术，如人工耗散。其核心思想是“T³周期域+傅里叶正交性”方法，通过时间过采样实现光谱超分辨率——在标准8GB笔记本电脑上（*无需*GPU）将分辨率从128³提升至411³。
展示的结果包括在较高雷诺数（Re=10⁵和Re=10⁸）下的稳定模拟，以及较低的耗散误差。然而，一位评论者质疑出版社的合法性，称其可能为“AI辅助的伪科学出版物”。其他人则询问了所选雷诺数的意义。作者已提供GitHub链接，以便审查代码和数据。
## 专注力的消逝：现代工作的一种数学解读 我们都*感觉*在工作中越来越难集中注意力，而且情况还在恶化。持续的会议、Slack通知以及即时响应的文化正在侵蚀深度工作。但到底有多糟糕，我们能做些什么呢？ 这篇分析将工作建模成一个数学公式，确定了三个关键参数：**λ (lambda)** – 中断频率，**Δ (delta)** – 中断后的恢复时间，以及 **θ (theta)** – 有意义的工作所需的最小不间断时间。 模拟结果揭示了一个严峻的现实：高中断率和长的恢复时间会大幅减少有效工作时间。研究表明，许多工作者面临着深度工作在统计上不可能实现的状况。然而，这个模型并非为了指责，而是为了理解这些因素*如何*影响生产力。 你可以通过**减少中断 (λ)** – 保护你的日程安排并尽量减少干扰 – 以及**缩短恢复时间 (Δ)** – 使用诸如给自己留便条或尽量减少上下文切换等技巧来提高你的专注力。至关重要的是，**调整你的任务以适应你的环境 (θ)** 是关键；将大型项目分解为更小、更易于管理的部分，即使在频繁中断的情况下也能取得进展。 最终，认识到这些参数可以让你调整工作环境并重新获得专注力，从被动状态转变为主动状态。一个工具，[中断模拟器](链接到工具)，可以用来试验这些参数并可视化它们的影响。
这个Hacker News讨论的核心是现代工作场所越来越难集中注意力。一位拥有25年以上工作经验的用户回忆说，以前的办公室环境安静且干扰较少——会议有限，电话较少，邮件更少，并且有一种尊重专注工作时间的文化。
评论者认为，注意力下降的原因包括“敏捷”方法的兴起、工单系统助长了工人易于被取代的观念，以及持续不断的通知。一位用户引用了一句据称来自杰夫·贝佐斯的名言，提倡独立工作而非强制协作（请求来源）。
普遍的观点是，虽然协作很有价值，但应该是自发的，而不是强制的，许多人只是希望有不被打扰的时间来专注于他们的任务。这场讨论强调了人们认为工作环境变得越来越干扰的趋势。
## 书写与韧性：强大的联系
简单的书写行为，从快速短信到详细的文章，从根本上改变大脑并培养韧性。研究表明，书写能够帮助我们处理并疏远痛苦的经历，从 overwhelmed 到清晰——这是从挑战中恢复的关键要素。
韧性通常被描绘成一种非凡的特质，但实际上它是由日常实践建立起来的。书写通过外化情绪、减轻认知负担，并有效地“搁置”创伤来实现这一点。这个过程调动了大脑的多个区域，巩固记忆并能够重新构建经历。
具体来说，书写通过平静杏仁核（恐惧中心）并激活前额叶皮层（推理中心）来调节情绪，将我们从反应性的回应转变为深思熟虑的行动。即使是像待办事项清单这样平凡的书写任务也能提高注意力。
为了通过书写培养韧性，专家建议：手写，每日日记，在强烈的情绪反应 *之前* 书写，撰写未发送的信件，以及将修改视为学习过程。最终，书写不仅仅是 *表达*；它是一个主动的意义构建和适应过程，证明韧性往往存在于平凡之中。
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写作通过改变大脑在日常挑战中建立韧性 (scienceclock.com)
13 分，由 PikelEmi 3 小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
r-u-serious 0 分钟前 | 下一个 [–]
写 LLM 提示算吗？:D 回复
ChrisArchitect 46 分钟前 | 上一个 [–]
非联合来源：https://theconversation.com/writing-builds-resilience-by-cha... 回复
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