Qbix Server 是一款高性能的纯 PHP 网络服务器，旨在替代传统的 Nginx/PHP-FPM 架构。它能够在单一进程中处理静态文件、PHP 脚本和 WebSocket，且无需外部依赖。 **主要优势：** * **10 倍并发能力：** 通过“预加载后分叉”（fork-after-preload）架构，Qbix 利用了操作系统层级的写时复制（copy-on-write）内存共享机制。相比 PHP-FPM 为每个工作进程复制整个框架（每个占用 30-60MB），Qbix 共享基础内存，将每个工作进程的开销降低至约 5MB。 * **零引导延迟：** 框架类、配置和数据库连接在父进程中仅加载一次。工作进程继承此状态，消除了 PHP-FPM 每个请求中 10-50 毫秒的引导成本。 * **真正的“无共享”安全性：** 与可能导致请求间“状态泄露”的 Swoole 或 FrankenPHP 不同，Qbix 为每个请求分叉出一个全新的进程。这确保了完全的隔离性，在保持 PHP 完全兼容性的同时，防止了内存泄漏和安全漏洞。 * **高级功能：** 内置组件级缓存失效机制（`X-Cache-Tree`）、访问控制的静态文件流式传输（`X-Accel-Redirect`）以及一个轻量级的微框架。 Qbix Server 是寻求最大化扩展性与部署简便性，且不愿牺牲现有 PHP 代码或安全性的开发者的理想选择。
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GitHub 上一个新的 PHP 服务器项目声称能处理传统 Nginx+PHP-fpm 架构 10 倍的并发请求。这一消息在 Hacker News 上引发了开发者的讨论，既有兴奋也有质疑。
评论者提出了几个技术方面的担忧：
* **稳定性：** 对服务器如何管理“不良”客户端，以及单个连接挂起时是否会导致资源耗尽存有疑问。
* **兼容性：** 用户质疑其能否支持 WordPress 等传统生态系统。他们指出，像 Swoole 或 Workerman 这样的替代方案，往往难以应对 WordPress 对全局状态和特定标头的严重依赖。
* **瓶颈：** 一些人指出，对于许多 PHP 应用程序来说，主要问题在于 CPU 密集型执行而非请求并发，这意味着该服务器可能无法改善所有使用场景的性能。
尽管该项目前景广阔，但社区的共识是采取“观望”态度，因为该技术目前过于新颖，尚不适合大规模应用于生产环境。
尽管“超市旅游”如今已成为一个流行标签，但作家妮可·詹姆斯（Nicole James）早已深谙探索外国超市之道。作为曾经的超市收银员，詹姆斯将超市视为“带着购物篮的人类学”——一种避开旅游景点刻意营造的门面，从而发现某种文化最原始、最真实一面的方式。 博物馆和餐馆往往展示着一个国家希望被铭记的内容，而超市则揭示了一个群体私密的日常生活真相：当他们感到疲惫时吃什么，他们的经济现状，以及他们独特的区域焦虑。从日本制作精良的三明治和稀奇古怪的奇巧（KitKat）口味，到荷兰人对甘草糖的痴迷，再到越南令人震惊的蛇酒，这些货架为人们提供了一窥当地生活方式的真实视角。 与奢侈品购物不同，超市旅游具有大众化和真实性的特点。它让游客能将目的地的一件有形且往往令人费解的东西带回家——一罐芥末或一种奇特的零食，作为“未经修饰的日常”的纪念品。归根结底，詹姆斯认为超市旅游就是一种专注观察的艺术，证明了一个国家的真实品格往往隐藏在饼干和清洁用品之间。
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Little Navmap 是一款强大的开源飞行计划工具，兼容 X-Plane 和微软模拟飞行等飞行模拟器。该应用由 Alexander Barthel 在过去十年中开发，基于 C++ 和 Qt 构建，并利用 SQLite3 数据库和 KDE 的 Marble 进行地图渲染。
该软件既是一款复杂的飞行计划器，也是一款实时电子飞行包（EFB），允许用户导入广泛的航空数据库，根据特定的飞机性能配置文件计算航线，并通过 XConnect 实时监控飞行。
作者通过两个实际案例展示了该工具的多功能性：使用西锐 SR-22T G6 进行从塔林到哥本哈根的短途飞行，以及使用空客 A350-900 进行从赫尔辛基到曼谷的长途飞行。虽然 Little Navmap 可以自动生成航线，但作者强调了它与 SimBrief 等外部服务集成的能力，以兼顾复杂的现实世界空域限制。总的来说，对于希望提升飞行模拟体验的航空爱好者而言，Little Navmap 是一款功能强大且轻量级的替代方案。
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出于对在虚拟现实中体验生存恐怖游戏《GTFO》的渴望，作者投入了超过 800 小时和 500 次代码提交，开发了一款全面的 VR 模组。 该项目最初是通过 DnSpy 进行简单的汇编修改，随后演变为使用 Harmony 和 BepInEx 进行运行时补丁的强大开源工具。这一转变带来了更好的可维护性和合规的分发方式。该模组引入了诸多沉浸式功能，如动作控制、拟真用户界面（diegetic UI）、触觉反馈支持以及终端交互，同时平衡了游戏难度，确保了与非 VR 玩家相比的公平体验。 该项目面临了重大障碍，最主要的是游戏转向 IL2CPP 脚本后端，这使得可读的 C# 代码被复杂的 C++ 反汇编所取代，开发过程变得更加艰苦。尽管面临重重挑战，且作者对该游戏的个人兴趣逐渐减退，但该模组仍取得了成功，获得了超过 6,000 次下载，并得到了专注社区的贡献。最终，该项目成为了作者职业生涯中关键的积累，证明了模组开发既是一项宝贵的技术挑战，也是为游戏社区做出贡献的有益方式。
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对足球的数学致敬 (nytimes.com)
7 点 由 igonvalue 1 小时前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 2 条评论 | 帮助
pmdulaney 29 分钟前 [–]
如果每个黑色五边形都与 5 个六边形共用一条边，且每个白色六边形都与 3 个五边形共用一条边，你能算出六边形与五边形的比例吗？（我还没解出这道题，但我认为这是可行的。）
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gus_massa 30 分钟前 | 父评论 [–]
提示：数一下边。想象每条边都有两个面/条带。一面是白色的，另一面是黑色的。
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Incremental 是一个函数库，它提供了一种构建复杂计算的方法，能够根据输入的变化高效地进行更新。该库深受 Umut Acar 等人在自调整计算方面研究的启发。Incremental 可应用于多种场景，包括： * 构建大型计算（类似于在电子表格中构建的那种），使其能够对数据的变化做出高效响应。 * 在图形用户界面（GUI）应用程序中构建视图，以便高效地整合新数据。 * 在计算衍生数据时，确保衍生数据与源数据保持同步，例如进行过滤或映射反转。 你可以在 `incremental/src/incremental_intf.ml` 中找到该库的详细文档及使用说明。此外，你也可以通过这篇博客文章和这段视频来了解该库的非正式介绍。
该 Hacker News 讨论帖探讨了 Jane Street 推出的 OCaml 增量计算库 **Incremental**。该库能够仅在输入发生变化时高效地重算计算图中必要的部分，从而避免冗余工作。
讨论的主要观点包括：
* **广泛的相关性**：用户指出增量计算在多个领域都有应用，包括 UI 框架（如 SolidJS 或 React 库中的“信号”模式）、构建系统（如 *tup*）以及金融建模（如“银行 Python”系统）。
* **概念区分**：参与者讨论了函数式响应式编程（FRP）与增量计算的定义。尽管两者常被混淆，但增量计算通常被视为一种基于记忆化的图“损坏与修复”方法，而 FRP 则常与事件流或连续时间信号联系在一起。
* **实现挑战**：讨论涉及了“拉取（pull）”与“推送（push）”传播模型之间的权衡、处理动态图结构的难度，以及内存局部性对于高性能应用场景的重要性。
* **替代方案**：参与者分享了多种实现和学术参考资料，如 *Salsa*、*PSAC* 和 *DBSP*，强调尽管核心概念是通用的，但易用性与性能之间的权衡决定了特定领域所适用的最佳工具。