## 重拾阅读的乐趣——以及日益增长的担忧
作为成年人，我努力找回童年对阅读的热爱，这与日益下降的识字率相呼应。我决心摆脱过度使用屏幕的时间，培养了每天阅读的习惯，并将其发展成一种热情——目前每周大约阅读1.5本书，涵盖各种主题。我发现阅读本身，而不是为了自我提升，才是关键，它既能带来智力上的刺激，又能带来内心的平静。
这种重燃的热情促使我建立了一个个人图书馆，灵感来自翁贝托·埃科的哲学，在预算范围内稳步购买书籍。虽然电子书很方便，但我更喜欢实体书的触感体验和逛书店的乐趣。
然而，我最近在亚马逊购买书籍的体验变得糟糕。我越来越多地收到“按需印刷”的书籍——在订购*之后*印刷的廉价复制品，通常价格比标准版本更高，而且质量明显较差。这感觉像是对一个曾经优先考虑客户体验的平台的服务的退化，并引发了对出版商参与的质疑。虽然亚马逊的退货政策很有帮助，但退货的循环过程令人沮丧且浪费，让我开始质疑在线购买书籍的未来。
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最近的 Hacker News 讨论强调了人们对亚马逊平装书质量日益增长的不满，特别是通过按需印刷生产的书籍。用户报告质量明显下降——通常将其与自助印刷相提并论——尽管最初是被较低的价格（大约便宜 30%）所吸引。
核心问题是缺乏透明度；亚马逊在购买*之前*没有清楚地将这些书标明为“按需印刷”，导致收到货时令人失望。读者感到被误导，因为产品展示模仿了原始版本。
许多评论者现在积极避免从亚马逊购买书籍，而是选择像 Waterstones 这样的知名书店或当地商店，以确保质量。共识是，节省的成本不值得大幅降低的质量和欺骗性做法。
## Spotify 上的人工智能与古典音乐的局限性
本文探讨了在使用 Spotify 新的人工智能 DJ 功能聆听古典音乐时令人沮丧的体验。作者质疑我们对人工智能“智能”的期望是否过高，尤其是在面对看似基本的错误时。尽管提供了详细的提示——请求完整的交响曲、按顺序播放乐章，甚至指定数字序列——人工智能 DJ 仍然无法正确播放乐曲。
核心问题在于 Spotify 的元数据，它建立在流行歌曲格式之上，难以识别多乐章作品。人工智能反复播放乐章顺序错误、混淆作曲家，或者完全放弃请求，转而播放不相关的流行音乐。作者强调了人工智能失败的荒谬性，将其比作倒着阅读小说。
最终，作者怀疑人工智能是否真正能够理解音乐，因为即使是基本概念也被遗漏，并认为平台缺乏企业动力来优先准确地呈现古典音乐。这种体验引发了关于当人工智能“行为愚蠢”时责任的问题，以及当前人工智能是否能够欣赏细微的艺术结构。
一个黑客新闻的讨论集中在对Spotify AI DJ的批评上，许多评论者表达了失望和怀疑。原始文章（链接为charlespetzold.com）显然关注了AI的不足，尤其是在细致的音乐理解方面——特别是它在古典音乐方面与流行音乐相比的挣扎。
一些评论者同意AI感觉“乏味”，并且更喜欢人工策划的DJ组合来发现音乐。另一些人认为问题源于糟糕的提示或较弱的AI模型，而不是AI音乐能力的根本限制，并举例说明ChatGPT可以创作音乐。
讨论的很大一部分批评了作者的语气，认为它自命不凡，因为列举了冗长且自吹自擂的作曲家名单，并且对流行音乐持轻蔑态度。一些人对将AI融入创意领域更广泛的影响表示担忧，担心这会导致一个“更愚蠢、更无趣”的世界。
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威尔·塞尔夫的热情 (newstatesman.com)
6 分，apollinaire 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
mitchbob 36 分钟前 [–]
https://archive.ph/2026.03.07-033009/https://www.newstatesma... 回复
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这项探索始于研究三角函数和双曲函数的复合，旨在创建比较表。然而，过程发现Mathematica处理这些恒等式，特别是双曲函数时存在复杂性。虽然Mathematica正确地简化了圆函数复合，如`Sin[ArcCos[x]]`，但对于`Sinh[ArcCosh[x]]`和`Tanh[ArcCosh[x]]`却产生了意想不到的结果。
这种差异源于`ArcCosh(x)`的细微定义。由于`cosh`的偶数性质，`ArcCosh`需要在复平面上通过分支割来保持一致的定义——具体来说，是从负无穷到1的不连续性。此外，简化`√(x + 1)² = (x + 1)`并非普遍成立，尤其是在`x`小于-1时。
Mathematica的输出反映了结合了解析延拓和极限的严格定义，而更简单的公式则假定`x`是大于或等于-1的实数值。通过明确声明假设 (`Assumptions -> {x >= -1}`)，Mathematica*可以*返回简化的形式。这强调了仔细定义诸如`ArcCosh`和`sqrt`之类的函数的重要性，以确保在所有可能的输入下都能保证正确性。
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为什么Mathematica不能简化sinh(arccosh(x)) (johndcook.com)
18点 由 ibobev 2小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1评论 帮助
hnarayanan 0分钟前 [–]
这是计算机代数系统中的一个普遍模式。对于一个更基本的情况，sqrt(square(x))在没有对x的进一步假设的情况下，是否会简化为x并不明显。回复
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杰夫·贝佐斯颠覆了《华盛顿邮报》
Jeff Bezos wants Washington Post’s newsroom budget halved, productivity doubled
4 小时前
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一篇最近的《纽约时报》文章详细介绍了杰夫·贝佐斯拥有的《华盛顿邮报》的变化，正在Hacker News上讨论。据报道，《邮报》在2024年亏损1亿美元，促使贝佐斯寻求改变——这与他持续资助持续亏损的蓝色起源形成对比。
评论员认为贝佐斯购买《华盛顿邮报》可能更多是为了影响力，而非利润。对《邮报》近期质量下降的批评很多，具体提到平庸的报道、令人难忘的照片新闻以及“垃圾”/倾向于宣传的评论版块。
一位评论员指出，超级富豪的行为正在发生转变，暗示着甚至慈善动机的*假象*也在下降。 还有一个小小的更正被指出：标题应该用“结束”而不是“颠覆”。
微小斜坡
Microslop
4 小时前
## “微量垃圾”日益引发不满与科技的未来
本文表达了对微软日益激进策略的强烈不满，特别是其对人工智能集成的推动——被称作“垃圾”（slop），以及对用户体验的控制。作者预测可能会出现反弹，并可能因使用的强烈措辞导致在必应网络上被列入黑名单。
核心论点集中在微软从一个有用的平台转变为一个控制力量，优先考虑云服务和人工智能（Copilot），而牺牲了用户需求和隐私。担忧范围从占用资源的软件和强制使用浏览器，到侵入性监控功能，如“Microsoft Recall”。作者详细描述了在Windows版本迭代中的个人经历，强调更新始终如一地降低性能并限制用户控制。
出于对所有权和自由的渴望，作者提倡使用Debian、Ubuntu和Void Linux等替代方案，并详细说明了从微软生态系统中转移的工作流程。文章警告了依赖人工智能代理的危险，这些代理可能会集中权力并侵蚀个人自主权，最终担心未来技术将服务于企业贪婪，而不是人类赋权。
最终，这篇文章是一个行动呼吁：承认问题，感到愤怒，并积极寻求解决方案，通过重新掌控你的技术并抵制朝着封闭、人工智能主导的未来的趋势。
Hacker News新版 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录[标记]signa11 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏
charcircuit 4分钟前 | 下一页 [–]
Windows Vista 在 Windows 7 之前发布。
AtlasBarfed 4分钟前 | 上一页 | 下一页 [–]
哈哈，在首页第二位，但“Microslop”违反了 HN 的发布/评论政策，我为此受到批评。
我想人们看到纳德拉试图，呃，“领导”并说不要称人工智能为垃圾，这还挺让人欣慰的，但微软在智能手机出现之前，就已经在个人电脑领域拥有了数十年的垄断地位，控制着人们的思想和感受。
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令人不愉快的灌木变成了不同的蔬菜。
Centuries of selective breeding turned wild cabbage into different vegetables
5 小时前
## 从杂草到奇迹：芸薹的故事 几乎所有农作物都源自野生植物，经过几个世纪的选择性育种而塑造。然而，*芸薹*，或野生甘蓝，以其卓越的多功能性而脱颖而出——它是卷心菜、羽衣甘蓝、西兰花、球芽甘蓝、花椰菜等的祖先。尽管外表朴实而粗糙，古代文明却认识到了它的潜力。 通过持续选择特定性状——更密的叶子用于卷心菜和羽衣甘蓝，花簇用于西兰花和花椰菜，或可食用的芽用于球芽甘蓝——农民极大地改变了植物的发育。这归功于一种独特的遗传特征：*芸薹*是多倍体，具有多套染色体，从而允许更大的遗传多样性和对突变的耐受性。 研究表明，驯化始于古希腊，最初侧重于叶片发育，然后传播到地中海及其他地区。今天，研究野生甘蓝种群——天然地对气候变化和病虫害具有抵抗力——为改善现代作物和确保未来的粮食安全提供了宝贵的见解。*芸薹*的故事证明了人类选择的力量和植物卓越的适应性，它不断地随着我们不断变化的世界而进化。
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一种难吃的灌木变成了不同的蔬菜 (worksinprogress.news)
9 分，bensouthwood 发表于 3 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论 帮助
sebastiennight 发表于 20 分钟前 | 下一个 [–]
我已经知道这棵系统发育树了（虽然我一直听到的共同祖先被称为“野生芥菜”，而不是野生甘蓝），但这篇文章很有趣。我只希望他们作为公共服务公告，提醒 30 岁以上并且讨厌球芽甘蓝的人，今天可以食用的美味球芽甘蓝和他们年轻时讨厌的不是同一种，如果你已经几年没吃过球芽甘蓝，也许可以再试一次（用盐、油烤，而不是煮或蒸！）回复
goodmythical 发表于 2 小时前 | 上一个 [–]
有趣的事实，辣椒、矮牵牛、颠茄和烟草都属于茄科。回复
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## 简化的TCP打孔测试算法 该算法提供了一种在*无需*复杂基础设施的情况下测试TCP打孔的方法，专注于打孔机制本身。传统的打孔需要同步时间、WAN IP交换和端口发现——这些都容易出错。这种方法通过从单个参数：当前时间戳确定性地推导出所有必要数据来绕过这种复杂性。 核心思想是使用时间戳计算一个共享的“桶”编号，考虑到潜在的时钟偏差。然后，该桶会作为伪随机数生成器的种子，以创建潜在端口的共享列表，利用家庭路由器中常见的“等量增量映射”（本地端口和外部端口匹配）。 该算法利用非阻塞套接字和积极的SYN数据包发送来尝试打孔。一旦建立多个连接，领导者/跟随者系统（由WAN IP地址确定）将通过简单的单字符交换选择一个“获胜”连接。 最终，这种方法允许隔离测试打孔过程，仅需要目标IP地址并最大限度地减少外部依赖。虽然简化用于测试，但它展示了用于功能性（尽管有限）打孔实现的确定性元数据生成的核心原理。
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最优雅的TCP打孔算法 (robertsdotpm.github.io)
12 分，由 Uptrenda 发表于 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论 帮助
jcalvinowens 4 分钟前 [–]
如果你在问“监听者在哪里”，你不需要一个：https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9293#simul_connectreply
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## 机架式水培：一项出乎意料的成功实验
出于从电脑转向农业的愿望，作者将一个闲置的42U服务器机架改造成了一个独特的水培系统，用于种植生菜和香草。尽管承认这是一个“糟糕的主意”，但该项目却出乎意料地有效。
该系统采用了一种简单的涨落式（潮汐式）方法，将富含养分的水循环到种植在网格盆中的植物上，这些植物使用岩棉或珍珠岩，并放置在安装到机架中的Sterilite储物箱内。组件包括储水箱、水泵、曝气器和现成的补光灯。 建设过程包括钻孔用于管道和布线，以及改装机架式搁板以容纳种植托盘。
最初的挑战包括花盆漂浮（用石头作为镇重物解决）和藻类生长。通过带开关的PDU和cron任务控制的自定义时间表，调节光照（18小时）和涨落周期（最终每天两次）。 一种神秘的肥料粉末被谨慎地试验使用。
尽管存在轻微泄漏以及涨落式系统容易出现问题的警告，但该系统仍然成功收获了多次生菜和香草。作者总结说，这不是一个实用指南，而是一次有趣的学习经历，带来了新鲜的沙拉——并且证明了按照自己的方式做事的可行性。
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机架式水培 (lj.am)
33 分
cdrnsf 1 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 3 评论 帮助
defrost 0 分钟前 | 下一个 [–]
新加坡目前声称拥有“世界上最大的（也是最高的）室内垂直农场”，一个五层、两公顷的自动化机架式场地（2026年1月）：https://www.youtube.com/watch?v=VJuo6Te1fM4 (2.5 分钟) 回复
Animats 18 分钟前 | 上一个 | 下一个 [–]
几年前，当加利福尼亚州遭遇严重干旱时，我看到一个大型版本用于种植马草。它有一个堆叠托盘和灯，每天收获一个托盘，喂养你的马，然后重新种植托盘。只有当干草价格非常昂贵时，它才具有成本效益。回复
esafak 11 分钟前 | 上一个 [–]
我发现自己种植农产品是欣赏农民和当地超市的好方法。回复
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深入了解 Dialector，电影制作人克里斯·马克的 1988 年聊天机器人 (kubicki.org)
11 分，来自 kosmavision 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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