神经光学诱导系统 心流状态•可视化•深度工作 专为高绩效者设计的神经光学引擎。即时进入心流状态并加速认知处理。 查看协议与研究→ 立体声:耳机必不可少。频率左右分离以产生双耳节拍。 光学驱动:将亮度设置为100%。闭上眼睛。将屏幕置于视觉范围之内,使整个视野充满光线。 反馈循环:记录时长以及使用前后的状态,以追踪效率。 阿尔法波 (10赫兹) - 被动观察 最佳用途:常规编码,“自动驾驶”工作。 使用方法:不要强迫思考。让思绪自由游荡。有助于稳定。 初始化
神经光学诱导系统 心流状态•可视化•深度工作 专为高绩效者设计的神经光学引擎。即时进入心流状态并加速认知处理。 查看协议与研究→ 立体声:耳机必不可少。频率左右分离以产生双耳节拍。 光学驱动:将亮度设置为100%。闭上眼睛。将屏幕置于视觉范围之内,使整个视野充满光线。 反馈循环:记录时长以及使用前后的状态,以追踪效率。 阿尔法波 (10赫兹) - 被动观察 最佳用途:常规编码,“自动驾驶”工作。 使用方法:不要强迫思考。让思绪自由游荡。有助于稳定。 初始化
## MongoBleed:MongoDB 严重漏洞 MongoBleed (CVE-2025-14847) 是一个影响几乎所有自 2017 年以来 MongoDB 版本的严重漏洞,源于其 zlib 压缩处理中的缺陷。它允许攻击者读取未初始化的堆内存——可能泄露敏感数据,如密码、API 密钥和客户信息——*无需*身份验证。 该漏洞利用方式是发送一个经过精心设计的压缩消息,并声称其大小异常巨大。这迫使 MongoDB 分配一个大的内存缓冲区,然后不正确地处理实际数据大小,留下未引用的堆空间可访问。通过发送无效的 BSON 对象,攻击者可以触发服务器将此内存中的数据泄露到错误消息中。 该漏洞存在大约八年才被发现,并于 2025 年 12 月中旬开始修复。虽然 MongoDB 声称没有证据表明该漏洞已被利用,但其易用性和长时间的暴露窗口引发了担忧。已为受支持的版本提供补丁,但较旧的、已停止支持的版本(3.6、4.0、4.2)仍然存在漏洞。缓解措施包括更新到最新补丁或禁用 zlib 网络压缩。超过 213,000 个公开可访问的 MongoDB 实例可能面临风险。
## SCTP:一种可靠且高效的传输协议
流控制传输协议 (SCTP) 是一种健壮的协议,专为可靠、有序且可能复用的数据传输而设计。与较简单的协议不同,SCTP 可以在单个连接上处理多个应用程序,并通过多归属提供自动故障转移——如果主连接失败则切换到备份连接。
SCTP 在两个关键场景中表现出色:在持续通信的同时传输大文件(如视频),以及传递小的、可操作的数据点(如遥控信号)。这使其成为需要低延迟和可靠性的应用程序的理想选择,例如远程手术、实时导航和在线游戏。
最近,SCTP 在 WebRTC 等技术中获得了重要地位,为视频通话和数据通道等功能提供支持。为了进一步提高性能,已经实施了一种名为 RACK(分块可靠确认)的新损耗恢复算法。RACK 主动跟踪网络状况,并使用有针对性的探测来快速识别和重传丢失的数据,从而减少不必要的重传,并以更低的 CPU 使用率将吞吐量提高高达 71%。
测试表明,RACK 显著提高了 SCTP 的效率,尤其是在具有挑战性的网络条件下,为各种应用程序中更快、更可靠的数据传输铺平了道路。
许多人认为作者带有愤世嫉俗,因为他建议工程师们适应职场现实——例如优先考虑管理层的期望,或承认大型科技公司对项目的控制。然而,作者认为,*一点点*愤世嫉俗实际上是*健康的*,可以作为抵御*过度*愤世嫉俗观点的保障。 核心论点是,将工程师仅仅视为组织内的“工具”本身就是一种愤世嫉俗的观点。作者认为,有影响力的工作*需要*在公司结构中周旋——一种“政治”参与——以向用户交付有价值的解决方案。这并非放弃理想,而是认识到妥协是在大型系统中实现变革的必要条件。 作者将这种观点与一种常见的、高度愤世嫉俗的观点形成对比,后者将科技公司描绘成纯粹以盈利为导向,而工程师则无能为力。作者认为这种观点不准确;大多数公司*希望*打造优秀的产品,工程师在将方向转化为实际改进方面具有影响力。最终,参与系统,就像公共服务人员一样,是一种务实的理想主义,而理解事物*实际*运作方式对于成功和产生积极影响至关重要。
## 非洲森林生物量:十年的变化 (2007-2017) 本研究利用机器学习方法,绘制了2007年至2017年非洲的地上木质生物量密度图。研究人员结合了GEDI LiDAR(提供详细的树冠高度测量)、ALOS PALSAR雷达图像和Landsat树木覆盖图的数据,以预测整个非洲大陆的树冠高度。然后,将该树冠高度与来自非洲各地的机载LiDAR数据关联,以确定生物量密度。 生成的年度地图分辨率为100米,并使用大量实地样地测量数据进行了验证。该分析量化了总木质生物量储量及其年度变化,并通过标准差计算考虑了不确定性。通过比较历年估计值(考虑误差范围),确定了显著的生物量增加或减少。 研究发现,虽然一些地区经历了生物量增加,但生物量减少更为普遍,尤其是在生长停滞的成熟森林中。结果按陆地生物群落汇总,以提供区域生物量统计数据。这项研究有助于改进碳清单、了解长期趋势以及评估非洲森林生物量动态的变化。
## 双语:一种新型LLM越狱攻击
双语是一种新颖的攻击方式,它通过微妙地劫持模型对词语的内部表示来绕过LLM的安全机制。其工作原理是向LLM呈现示例,其中有害关键词(如“炸弹”)始终被无害的替代词(如“胡萝卜”)替换。
这种重复的替换导致模型在内部将无害的token与有害含义联系起来,从而有效地隐藏恶意意图。因此,看似无害的提示(“如何建造一个胡萝卜?”)被解释为危险请求,从而导致生成有害的回复。
研究人员在Llama-3-70B(74%)和Llama-3-8B(88%)上取得了很高的成功率,并证明了该攻击对GPT-4o、Claude和Gemini等各种模型的有效性。分析表明,劫持过程会通过模型的层层进行,绕过了当前仅检查初始输入token的防御措施。
双语凸显了一个关键漏洞:LLM安全依赖于语义稳定的错误假设。强大的对齐需要*贯穿*整个处理序列的持续语义监控,而不仅仅是在输入端。
## PySDR:软件定义无线电与数字信号处理实用入门
PySDR是一本实践性教材,专为希望通过实践和可视化方法学习软件定义无线电(SDR)和数字信号处理(DSP)的学习者设计。它面向具有Python编程经验的人员——例如计算机科学专业的学生——但对DSP或无线通信的先验知识有限。
与传统的、数学性强的教科书不同,PySDR优先理解*概念*,使用大量的动画和图像来阐释关键思想。它将基础的DSP理论(通常是一整个学期的课程)浓缩成简洁的形式,然后将这些原理应用于SDR应用。
本书使用Python以及NumPy和Matplotlib等库来提供代码示例,重点在于智能地使用SDR,而不是详尽的理论覆盖。它旨在作为该领域的入门,鼓励使用现有的资源(如dspguide.com)进行进一步的探索。
PySDR在线免费提供,并欢迎通过反馈、建议的编辑或通过Patreon捐赠来贡献。
作为 Mockito 的维护者近十年(预计2026年3月达到十年里程碑),作者计划将维护权移交给他人。这一决定源于多种因素影响了他们继续有效维护的能力。 一个关键问题是 JVM 代理变更的复杂实施,作者认为 Mockito 作为该领域的重大用户和创新者,在没有协作支持或考虑志愿者维护者影响的情况下受到了压力。 此外,由于 Kotlin 独特的 JVM 实现,支持 Kotlin 的复杂性日益增加,导致维护问题和较差的开发体验。作者在 Servo Web 引擎等其他开源项目上获得了更大的成就感。 最终,作者认为 Mockito 的未来需要新的视角来引导。他们强调了协作开源开发的重要性,并对有机会为该项目贡献如此长时间表示感谢,认为现在是时候让其他人接管了。过渡计划的细节将很快公布。
此文档似乎是PDF文件的内部结构,特别是其交叉引用表(xref)和流数据。**这不是人类可读的内容**,例如文本或图像。 `xref`表对于PDF阅读器定位文件中的不同对象至关重要——例如文本、图像、字体和元数据。列出的数字(例如“71 45”、“0000000016 00000 n”)是指向这些对象在PDF中存储位置的偏移量。 `stream`数据(由`stream`和`endstream`指示)包含这些对象的实际压缩数据。看似随机的字符(“xb```f``Md`c`bb@ !%F&3Ⱦ0ijcr*```”)是PDF对象的压缩字节。 本质上,这是允许PDF阅读器显示文档的“幕后”代码。如果没有PDF阅读器,这些数据毫无意义。
特朗普政府最近宣布了新一代大型军舰的计划,这些军舰被不准确地称为“战列舰”。专家认为,它们更准确地归类为“大型导弹巡洋舰”,可与苏联的基洛夫级舰艇相提并论。虽然体型庞大,但它们缺乏真正战列舰的决定性特征——重型火炮和大量装甲。 这些提议中的军舰将配备新型舰射核巡航导弹、常规高超音速武器、128个垂直发射系统(VLS)发射单元、电磁轨道炮(一项长期延缓的技术)以及各种激光系统。然而,人们对为巡航导弹设计新平台以及整体设计与现有驱逐舰或计划中的DDG(X)计划相比的效率表示担忧。 与此同时,一项旨在取代星座级护卫舰的努力涉及对国家安全巡逻舰设计进行修改,优先考虑部署速度而非全面的多用途能力,这可能会导致更弱的防空能力。这两个项目都受到批评,认为它们是由审美偏好和政治考虑而非战略海军需求驱动的,并且命名方式也存在问题(护卫舰拟命名为“特朗普”级)。最终,分析人士质疑这些昂贵、超大型军舰的价值,考虑到海军需要大量、易于部署的舰艇。