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## Rust 构建作弊引擎:第一部分总结 本系列详细介绍了为教育目的用 Rust 创建一个简化的作弊引擎的过程,重点在于理解游戏修改工具的工作原理。作弊引擎本身是单人游戏强大的调试器和内存编辑器。 该项目利用 Rust 的内存安全、速度以及与 Windows API 接口的便利性(尽管技术可以通过 GameConqueror 等工具应用于 Linux)。目标不是复制作弊引擎的全部功能,而是理解其核心原理。 第一步的重点是枚举和识别进程。代码利用 `winapi` crate 调用 Windows API 函数,如 `EnumProcesses` 和 `OpenProcess`。它展示了处理潜在错误、谨慎使用 `unsafe` 代码,以及使用 `NonNull` 和 `MaybeUninit` 等结构进行内存管理。 代码成功枚举了正在运行的进程,使用 `GetModuleBaseNameA` 获取它们的名称,并显示它们。它强调了查阅 Windows API 文档以及获取必要的权限(如 `PROCESS_QUERY_INFORMATION` 和 `PROCESS_VM_READ`)以访问进程信息的重要性。此步骤的完整代码可在 GitHub 上找到,标记为“step1”。下一步将解决精确值扫描,模仿作弊引擎教程。
## Fate:适用于 React 和 tRPC 的现代数据客户端
Fate 是一个为 React 应用程序设计的新型数据客户端,灵感来自 Relay 和 GraphQL,旨在简化使用 tRPC 时的 数据获取和状态管理。它专注于**可组合性、可预测性和类型安全**。
主要特性包括**视图组合**,组件通过位于同一位置的“视图”声明数据需求,并将其组合成单个网络请求,以及**规范化缓存**,用于高效更新和避免陈旧数据。Fate 强制执行**严格的数据选择**和**数据屏蔽**,防止过度获取和意外耦合。它利用 Async React 的特性,如 Suspense 和 Actions,提供无缝的用户体验,并提供对**列表、分页和乐观更新**的内置支持。
Fate 旨在弥合 tRPC 的类型安全性和 GraphQL 的人体工程学数据获取之间的差距。它通过简单的 API 减少样板代码,依赖于纯 JavaScript 而不是 DSL。它围绕三个基本元素构建:组件、hooks 和 **视图**——声明式数据需求。
目前处于 alpha 阶段,Fate 需要 React 19.2+,并与 tRPC 和 Prisma 集成(但不受其限制)。它是一个有前景但仍在开发的解决方案,用于构建健壮且易于维护的 React 应用程序。欢迎贡献和反馈!
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## 多尺度石墨烯用于高性能超级电容器:摘要 本研究介绍了一种新型“多尺度石墨烯”(M-rGO)材料,旨在克服传统无序或堆叠石墨烯结构在超级电容器应用中的局限性。与密度有限的无序石墨烯或离子可及性差的堆叠石墨烯不同,M-rGO集成了随机取向的石墨烯片*与*丰富的弯曲纳米晶体。这些晶体增强了电荷存储,而无序区域则充当高效的离子传输通道。 M-rGO通过氧化石墨的二步热处理制成,其结构通过显微镜和光谱分析证实,同时具有无序区域和大量的弯曲石墨烯晶体。这种独特的结构带来了显著的性能提升:高表面积归一化电容和增强的离子扩散。 至关重要的是,采用“电化学层间扩展”(e-IE)协议来充分利用材料的电容,从而促进离子进入石墨烯层。该工艺与优化的器件制造相结合,产生了展示出卓越循环稳定性(50,000次循环后保持91%)和高体积能量/功率密度的软包电池,与最先进的超级电容器具有竞争力。测试后分析表明,在e-IE过程中形成了稳定的电极-电解质界面,最大限度地减少了降解,并有助于器件的长期寿命。这项工作凸显了多尺度石墨烯作为下一代能量存储的潜在材料。
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## X 因欧盟《数字服务法》被罚 – 美欧合作
X(前身为Twitter)成为首个因违反欧盟《数字服务法》(DSA)而被罚款的平台,面临1.2亿欧元的罚款,原因是其 allegedly 拒绝与“虚假信息研究人员”共享数据。这些研究人员编纂被标记的内容列表,助长了在线审查活动。然而,《数字服务法》的数据访问条款并非纯粹的欧洲倡议。
《数字服务法》源于美国和欧盟之间的跨大西洋合作,并在拜登政府领导下通过美国-欧盟贸易和技术委员会得到巩固。该委员会优先考虑研究人员的数据访问,这是现在被用来针对X的关键组成部分。文件显示,美国机构——贸易代表和国际贸易管理局——与欧盟在制定《数字服务法》框架方面进行了直接合作。
目前,有23个由美国资助的组织,总额超过1500万美元的纳税人资金,参与了欧盟的审查制度,并准备访问X的数据。虽然目前的美国政府已经减少了对这些措施的支持,但欧盟仍在继续执行最初通过这种美欧合作培育的政策,实际上是在执行前美国政府设定的优先事项。 这项罚款预示着更广泛的控制在线内容的努力,X 因持续不合规而将面临进一步的处罚。
## OpenEvolve:基于LLM的算法发现
OpenEvolve是一个开源框架,它在进化过程中使用大型语言模型(LLM)来*自动发现算法*。与依赖手动设计或暴力搜索的传统方法不同,OpenEvolve利用LLM生成和优化代码,并由用户定义的指标进行指导。
该系统采用“质量-多样性”方法,使用MAP-Elites来维护跨多个并行进化的“岛屿”的候选程序多样化种群。LLM基于包含程序代码、性能数据甚至执行错误的提示生成代码编辑(或完全重写),并将这些信息反馈到后续迭代中。
OpenEvolve已在多个领域取得成功,包括系统优化、科学发现、GPU内核优化,甚至LLM提示工程。值得注意的是,它已自主发现诸如JAX JIT编译和高效GPU内核之类的优化,并实现了显著的性能提升。该框架的灵活架构支持级联评估以进行高效过滤,并可通过库和命令行界面访问。其开源性质鼓励社区贡献并进一步推动自动化算法设计的创新。
自从近两年前成为 CVE(通用漏洞披露)编号机构以来,Linux 内核社区已成为 CVE 的主要发布者,目前按数量排名第一。这促使人们需要对该流程进行透明化。 作者曾在广泛场合就此主题进行演讲,详细介绍了 Linux 社区如何大规模管理 CVE 分配。虽然这项工作的大部分内容发生在内核源代码之外(主要通过 `linux-cve-announce` 邮件列表),但理解这一点至关重要,特别是考虑到 Linux 独特的版本方案,经常被外部团体误解。 这些文章旨在记录用于 CVE 报告的演进工具和工作流程,提供一种简化的跟踪分配方法,超越像 CVE JSON 和 NVD 这样复杂的格式。最终,这份文档不仅为关注 Linux 安全的人员提供资源,也为面临类似挑战的其他开源项目提供参考。
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