在最近使用 Clojure 重写个人网站后，作者分享了学习该语言一个月后的积极感想。他指出了 Clojure 相比其他 Lisp 方言的三大主要优势： * **内聚性：** 与感觉像是“委员会设计”产物的 Common Lisp 不同，Clojure 提供了统一的“序列（seq）”抽象和标准化的操作，使用起来更为顺手。 * **实用性：** Scheme 虽然简洁但往往缺乏必要功能，而 Clojure 则是“内置电池”，拥有庞大的标准库，并能利用广阔的 JVM 生态系统。 * **数据结构：** Clojure 将向量、哈希映射和集合提升为一等公民，创造了比传统 Lisp“万物皆列表”方案更实用的开发体验。 尽管最初对复杂的语法（多种括号类型）以及最终需要了解底层 Java 生态系统存有顾虑，但作者认为 Clojure 既有趣又强大。他总结称，Clojure 是进行 Web 开发和脚本编写的高效工具，并计划通过解决 Project Euler 问题来继续他的学习之旅。
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使用 Clojure 约一个月后的想法 (acdw.net)
18 分，speckx 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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展示 HN：利用手机麦克风进行实时呼吸检测与生物反馈 Show HN: Live breath detection and biofeedback from a phone microphone
4 分钟前
本项目介绍了一套基于手机的生物反馈系统，它利用设备麦克风实时检测呼吸模式，无需佩戴任何可穿戴设备，也不包含干扰性的游戏元素。该系统旨在培养自我意识，所有音频处理均在设备本地完成，以确保用户隐私；它分析的是呼吸的频谱形状和能量包络，而非语音内容，且不会上传任何原始音频数据。 其核心技术采用了一套稳健的流程，包括信号处理、用于跟踪呼吸阶段的自适应状态机，以及用于剔除模糊信号以避免错误反馈的数据质量层。虽然该系统利用机器学习不断优化精度，但其核心仍基于规则，以确保在各种复杂的现实声学环境中保持可靠表现。 目前，该工具已在应用程序 *shiihaa* 中实现，旨在提供温和、灵敏的实时反馈，而非通用的引导式呼吸。它仅作为健康与自我意识的辅助工具，而非医疗设备，旨在帮助用户找到属于自己的“共振范围”以保持平静。该项目目前仍处于研究阶段，正在针对临床标准进行验证，以提升其在各类不受控的日常硬件环境下的有效性。
瑞士家庭医生 Felix Zeller 推出了一款名为 **shii • haa** 的开源移动应用，旨在利用智能手机的麦克风提供呼吸模式的实时生物反馈。基于在急救和重症监护领域的经验，Zeller 开发该工具的核心目的在于促进自我觉察，而非游戏化体验。
该应用利用信号处理、状态机和机器学习技术来分析呼吸的节奏、深度和规律性。为确保用户隐私，所有音频处理均在设备本地完成，不会将原始音频或语音数据上传至服务器。内置的质量评估层可过滤背景噪音，以保持反馈的准确性。
与许多依赖奖励机制或绩效评分的健康应用不同，shii • haa 专注于正念，鼓励用户单纯地观察自己的呼吸习惯。Zeller 目前正在寻求具备信号处理、健康用户体验（UX）和移动音频工程专业知识的开发者提供反馈，以进一步完善该项目。
Athena 是一款轻量级的、基于 Go 语言的变更数据捕获 (CDC) 解决方案，旨在将 MSSQL 数据库的变更（创建、更新、删除）流式传输至 Apache Kafka。与 Debezium 等复杂的替代方案不同，Athena 提供了一种简化的即插即用体验，在自动化数据库 CDC 配置的同时，为下游消费者提供直观的事件格式。
**主要特性：**
* **易于使用：** 自动化 CDC 设置；仅需一个简单的 `config.json` 文件。
* **Kafka 集成：** 将变更流式传输至预先创建的 Kafka 主题，并支持 SASL 身份验证和 TLS。
* **运维灵活性：** 支持通过 `skippedTables` 排除特定数据表，并包含可选的 ClickHouse 日志记录功能。
* **管理功能：** 提供辅助命令以进行卸载、添加/删除 CDC 以及清除历史记录。
**入门指南：**
1. 下载预编译的二进制文件。
2. 创建一个包含您的 MSSQL、Kafka 以及（可选的）ClickHouse 凭据的 `config.json` 文件。
3. 手动创建目标 Kafka 主题。
4. 运行 `setup` 命令配置数据库，然后部署服务（例如在 Linux 上使用 `systemd`）以在后台运行 `athena run` 进程。
Athena 基于 MIT 许可证开源，并完全支持通过 Go 进行自定义构建。
一位开发者发布了 **Athena**，这是一个基于 Golang 的轻量级变更数据捕获（CDC）工具，旨在将 Microsoft SQL Server 的变更数据流式传输到 Apache Kafka。
Athena 的设计追求运维简洁，旨在提供一种比 Debezium 等复杂工具更易用的替代方案。它具备配置简单、支持 SASL 认证的 Broker 以及自动管理 CDC 设置等功能。该工具将数据库变更发布到单个 Kafka 主题中，并以简洁直观的格式交付事件，从而简化了下游应用程序的消费过程。
在讨论中，用户指出虽然基于 Kafka 的解决方案行之有效，但其他数据库也存在类似的实现，例如 Zendesk 用于 MySQL 的 Maxwell，它可以将变更流式传输到 ActiveMQ 等其他消息代理，以执行缓存失效等任务。
不起眼的塑料水瓶是数十年来不懈的工程设计和供应链创新的见证。虽然我们经常忽视一次性用品，但它们却是惊人技术努力的成果，从20世纪初易碎的玻璃瓶演变为当今高度优化、轻便的塑料瓶。 该行业向塑料的转型曾经历过早期失败，例如20世纪70年代可口可乐公司推出的丙烯腈“Easy-Goer”瓶，该产品因健康问题被禁用。这为PET（聚对苯二甲酸乙二醇酯）铺平了道路，事实证明它经久耐用、食品安全且具备无限的可扩展性。注拉吹塑（ISBM）工艺的发展彻底改变了生产方式，实现了数以十亿计产品的高速且经济高效的制造。 随着时间的推移，包装工程师们积极地对这些容器进行“轻量化”处理。现代瓶子，如超薄的尼亚加拉（Niagara）Eco-Air瓶，使用的塑料量比前代产品大幅减少，同时仍保持了在全球分销过程中生存所需的结构完整性。尽管围绕这些一次性用品存在环境担忧，但它们的设计代表了化学工程和物流方面的复杂成就。虽然消费与浪费的循环仍然是个问题，但塑料瓶的历史突显了人类不断优化即使是最短暂的日常物品的执着追求。
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比亚迪汽车零部件的 CT 扫描 (lumafield.com)
19 分，由 viasfo 发布于 32 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 3 条评论
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embedding-shape 4 分钟前 | 下一条 [–]
> 这个方形电池并不是刀片电池，但它们确实采用了相同的化学成分。
有点惊讶，这辆车上最有“比亚迪”特色的部件，竟然不是比亚迪刀片电池所用的那种电芯，这本来是我最期待看到的部分 :(
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kmoser 10 分钟前 | 上一条 | 下一条 [–]
“你不会去给一辆车做 CT 扫描的！”
实际上，我们真的会：https://www.kmoser.com/ctscan/
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viasfo 32 分钟前 | 上一条 [–]
比亚迪汽车零部件的 CT 扫描。比亚迪实现了完全的垂直整合，达到了 20 世纪初福特汽车以来前所未见的水平。
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随着人工智能成本飙升，Uber 已对每位员工使用 Claude Code 和 Cursor 等 AI 编程工具设定了每月 1500 美元的消费上限。此前，该公司曾大力鼓励员工使用相关技术，结果仅用了四个月就耗尽了全年的人工智能预算。 员工可以通过内部仪表板监控自己的使用情况，只有获得批准才能申请例外。这一转变反映出 Uber 管理层（包括首席运营官 Andrew Macdonald）日益增长的质疑——即人工智能的使用是否真的能直接转化为生产力的提升或面向消费者的产品改善。 Uber 的这一决定凸显了整个科技行业日益加剧的矛盾：尽管企业在人工智能领域投入巨资，但预期的投资回报大多仍处于理论阶段。随着最初的热情逐渐消退，各公司对“过高”的成本越来越警惕，并开始要求提供更明确的证据，以证明其人工智能支出确实能带来财务收益。
Uber 在短短四个月内耗尽了大部分预算，随后对员工的 AI 支出实施了上限，这一趋势反映出企业对失控的 AI 成本日益感到焦虑。Hacker News 上的讨论指出，随着各公司竞相集成 Anthropic Claude 等工具，“代币最大化”（即在处理每项琐碎任务时都使用高端模型）的习惯已变得难以为继。
评论者指出，尽管由于模型复杂性增加导致代币成本持续上涨，但企业仍难以衡量 AI 应用的实际投资回报率（ROI）。工程师们认为，目前的定价模式缺乏针对企业的可预测订阅上限，这助长了浪费行为。许多人注意到，公司早期吹嘘高 AI 采用率，如今却因预算触顶而不得不转向配给制，这显得颇具讽刺意味。
这场讨论表明科技行业正在产生更广泛的共识：AI 的重心正在转向软件维护成本和架构效率。最终，大家的共识是，除非企业能够有效地将模型能力与任务难度相匹配，否则 AI 支出仍将是一项不稳定且往往低效的企业开支。
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最近的一场 Hacker News 讨论凸显了人们对经典 HP-16C 计算机科学计算器（由惠普授权商生产）重新发售的兴奋之情。
社区的反响反映出人们对惠普传统硬件所带来的触感体验和高效性能有着强烈的怀旧之情。许多用户称赞了逆波兰表示法（RPN）的优越性，一些人指出他们至今仍在使用基于 RPN 的移动应用或现代替代品，因为他们觉得标准计算器并不直观。
这场讨论还提到了 SwissMicros，该公司生产备受推崇的现代版经典惠普计算器（如 DM42），对于那些无法找到或负担不起原始复古设备的人来说，它仍然是一个热门选择。虽然一些人对原始设备在二级市场上高达 500 美元的高价表示沮丧，但另一些人指出，新发售产品的 117 美元预购价格极具竞争力。总的来说，该讨论帖强调了科技爱好者对复古惠普计算器的做工品质和以逻辑为中心的设计的持久赞赏。
微软正在推出一款名为“Scout”的AI驱动自动驾驶工具，旨在代表用户在 Microsoft 365 环境中执行操作。该工具由企业副总裁 Omar Shahine 领导，利用受控的 Entra 身份在后台自主运行，无需持续提示即可执行任务。 Scout 集成了 Teams、Outlook、OneDrive 和 SharePoint，可访问聊天、邮件和日历中的数据。它还利用模型上下文协议（MCP）与外部应用程序和浏览器数据进行交互，从而打破了桌面、网页和云环境之间的壁垒。通过管理日常行政工作（例如安排会议、锁定日历时间以及识别项目瓶颈），Scout 旨在消除琐碎任务。其主要目标是主动处理工作流并标记潜在风险，让办公人员能够专注于更复杂、更高价值的职责。
微软近日发布了基于 OpenClaw 框架的自主 AI 智能体“Scout”。此举在 Hacker News 上引发了质疑与批评，反映出市场对微软近期 AI 战略及产品稳定性的普遍不满。
评论者对微软 365 生态系统中的持续性问题（如邮件服务中断和性能不稳定）表示沮丧，认为该公司专注于复杂的品牌重塑类 AI 项目，却牺牲了核心服务的可靠性。许多用户批评 OpenClaw 设计粗糙且缺乏安全性，还有人嘲讽了微软“Copilot”套件令人费解的命名策略。
讨论还涉及了微软的长期企业健康状况。尽管一些批评者称该公司已“走向没落”或机构臃肿，但支持者则指出，微软在企业基础设施、云服务（Azure）以及开发工具（GitHub、VS Code）领域依然拥有巨大的营收和统治地位。归根结底，这场讨论凸显了微软强大的市场实力与其日益下降的软件质量及产品专注度之间的矛盾。
作者指出，DOS 对双核的支持之所以从未实现，是因为它在技术上并无必要，且在商业上不切实际。当多核硬件普及之时，DOS 作为主流游戏平台的地位早已被 Windows NT 以及后来的 Windows 9x 所取代。 文章认为，只有在“主频竞赛”提前陷入停滞，或者 Windows 98/DirectX 遭遇灾难性失败并迫使开发者回归 DOS 的情况下，“多核 DOS”才有可能出现。归根结底，双核 DOS 开发的缺失是一个“先有鸡还是先有蛋”的问题：由于 DOS 缺乏足以证明多核硬件价值的“杀手级应用”，其用户群体规模过小，无法激励开发者投入研发。这与后来 Windows 游戏的发展历程如出一辙，尽管当时硬件早已普及，但 Windows 游戏也是经过多年才真正实现了对多核性能的充分利用。
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DOS 的多核支持是真的——部分实现 (vogons.org)
10 点，发布者 beebix，1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论
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ronsor 1 分钟前 | 下一条 [–]
> ERR_HTTP2_PROTOCOL_ERROR
嗯？
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**开放维修数据标准 (ORDS)** 为收集和共享小型电气与电子产品维修数据提供了一个统一框架。通过规范社区团体记录信息的方式，ORDS 能够汇总数据以识别全球趋势，例如反复出现的产品故障和常见的维修障碍。
该标准将数据分为三个核心模块：
* **产品：** 品牌、类别和制造年份。
* **维修：** 具体问题、维修结果以及遇到的任何障碍。
* **会话：** 日期和参与的社区团体。
ORDS 目前版本为 0.3，是一个由“开放维修联盟”(Open Repair Alliance) 维护的不断发展的项目。该联盟将来自不同组织的数据汇编成标准化的开放访问格式，并每六个月根据知识共享许可协议 (Creative Commons) 发布一次。
该倡议旨在提高数据的一致性，使研究人员和政策制定者能够获得关于设备寿命和可维修性的可行性见解。未来的发展将侧重于细化故障分类和产品分类。该联盟积极邀请相关方为这些标准的持续完善做出贡献。
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开放维修数据标准 – 开放维修联盟 (openrepair.org)
7 分，发布者：cassepipe，25 分钟前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论
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Kapa 开发了一种高效的方法，将技术图像（图表、屏幕截图和原理图）集成到 RAG 管道中，同时避免了查询时多模态处理的高昂成本。
与其在每次查询时都将图像发送给模型（这种方式成本高、速度慢且受限于 Token 限制），Kapa 选择在**索引阶段**完成这项工作。他们使用具有成本效益的视觉模型，为每张相关图像生成基于文本的描述或转录。这些内容会作为单独的检索块与标准文本一起存储。
这种架构具有以下优势：
* **成本与性能：** 单次查询的开销极低（成本仅增加 1–6%），而查询时多模态方法通常会导致 27–51% 的成本激增。
* **准确性：** 通过转录表格或图表等“关键”数据，大模型可以获得结构化且可操作的文本，从而显著提高回答质量。
* **可扩展性：** 通过使用零样本分类器过滤掉噪声（如徽标、横幅）并提供上下文感知的标题，Kapa 确保只有高价值信息进入管道。
最终，这种“一次描述，文本检索”的策略使 AI 助手能够在提供基于图像的高精度技术支持的同时，保持系统的高速、经济和可扩展性。
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我们如何为 RAG 索引图像 (kapa.ai)
17 分，mooreds 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
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