使用锂电池一周后，作者对其充电效率和电压稳定性印象深刻，远胜于铅酸电池。他们成功地用其驱动了一个1200W的吸尘器，且没有过热现象。然而，在连续使用第六个晚上，电压出现了下降，暴露出电池组之间存在不平衡。电池数量较少的电池组电压下降最为明显。 作者认为这是由于电池容量和放电速率差异造成的。为较弱的电池组增加电池并重新平衡后，这个问题似乎得到了解决。作者还观察到，虽然电池组在充满电和低电量时会有轻微的漂移，但在3.8V左右通常可以保持平衡。这表明轻微的不平衡是可以接受的，只要不达到极端值，这突显了正确平衡的重要性，尤其是在电池组由不同数量和容量的电池组成的情况下。后续还计划进行调整后的测试。
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Hacker News正在讨论一个男子用1000块回收的笔记本电脑电池为家供电8年的故事。用户指出原文缺乏细节，并且存在代词错误（可能是AI生成的），并链接到Second Life Storage上的原始论坛帖子以获取更多信息。主要关注点是电池集中存放带来的潜在火灾隐患。用户讨论了该男子采取的安全措施（或缺乏安全措施），包括将电池组储存在单独的棚子里。一些用户分享了完整设置和其它相关电池回收项目的图片链接。讨论围绕着该项目的独创性和固有风险展开，一些人质疑保险问题，并将其与Jehu Garcia等创作者的类似作品进行比较。
Igatha是一款开源的SOS信号和救援应用，用于战区和灾区等无法联网环境下的紧急通讯。它利用蓝牙低功耗技术(BLE)广播SOS信号，扫描附近的求救请求并估算距离，完全离线运行，避免信号干扰和操控。 主要功能包括手动发送SOS信号和自动灾难检测，后者会触发“你还好吗？”的通知。未回应或选择“需要帮助”将启动SOS信号。在Android 11及以下系统中，位置权限允许后台灾难监测。 作为最小可行产品(MVP)，Igatha在传统网络失效时提供了一条潜在的生命线，但其有效性无法保证。该应用在GNU GPL v3.0许可证下开源，以确保透明度、可访问性和社区驱动改进。欢迎通过问题反馈或代码贡献（例如测试、文档和功能增强）参与其中。Igatha优先考虑用户隐私，不收集任何数据，使用匿名标识符，并且无需网络连接。
Hacker News 上正在分享一款用于灾难和战争期间离线 SOS 信号和救援的应用程序。该应用程序旨在识别被困在瓦砾下的人员，它利用蓝牙低功耗 (BLE) 广播，但其在瓦砾下的有效性有限。
该应用程序的创建者 nizarmah 正在征求反馈和贡献。评论中提出的讨论点包括：
* **BLE 范围：** 对于标准 BLE 范围有限的担忧，有人建议使用“LE 长距离 (Coded PHY)”以获得更远的距离。
* **电池续航时间：** 电池电量消耗的可能性，有人建议仅在触发时使用手电筒脉冲作为 SOS 信号。
* **“灾难检测”：** 要求说明该应用程序如何检测灾难并发送 SOS 信号。目前该功能使用运动传感器，但是必须由用户激活。SOS 信号结合了 BLE 广播和音频警报。
开发者计划更新 README 以提供详细信息，并鼓励提出更多建议。
Drechsler、Jung、Peng、Supera和Zhou研究了为什么美国信用卡利率如此之高，2023年平均利率高达23%。他们利用3.3亿个账户的数据，分析了利率差（年利率减去联邦基金利率），发现无论FICO评分如何，利率差都居高不下。
虽然违约损失是其中一个因素，但这并不能完全解释高利率的原因。研究人员发现，奖励计划的费用由互换费支付。一个重要因素是信用卡银行的高运营成本，特别是营销成本，这赋予了它们定价权。运营成本更高的银行收取更高的利差。
此外，研究支持利率补偿了不可分散的违约风险，尤其是在经济低迷时期。信用卡违约风险与其他贷款违约和公司债券相关。作者估计，违约风险溢价每年为5.3%。高利率反映了通过高运营成本获得的定价权以及对信用卡贷款固有、不可分散的违约风险的补偿。
Hacker News 正在讨论纽约联储银行一篇关于高信用卡利率的文章。文章指出，高利率并非仅仅源于违约或奖励计划，很大程度上是因为高昂的运营成本（占余额的4-5%），这些成本主要用于营销，以及银行在经济低迷时期无法分散风险。
富裕消费者使用信用卡是为了购买/退款保护和奖励。商家将信用卡手续费计入商品价格，因此现金折扣很少见。争论的焦点在于优势是否超过风险，尤其是在不按月还款的情况下。
许多人认为，与借记卡相比，信用卡提供更好的欺诈保护。按月还款可以使用户获得奖励而无需支付利息，这实际上是一种“免费”的短期贷款。然而，一些人认为奖励在道德上存在问题，因为它是靠那些背负欠款的人支付的高利率来维持的。另一些人则强调，信用卡的使用有时是弥补收入差距的必要手段，尤其是在医疗费用方面。与之形成对比的是，另一种观点强调自律，提倡储蓄应急资金而不是依赖信用卡，并推迟购买直到能够负担为止。
大阪市立大学的研究人员开发了一种深度学习模型，用于分析来自斯皮策和詹姆斯·韦伯等空间望远镜的数据，旨在更好地理解银河系内的恒星形成和星系演化。该AI模型经过训练可以识别图像，能够高效地识别斯皮策泡——围绕大质量恒星形成的泡状结构，这些结构包含着恒星形成过程的线索。 由西本慎平（Shimpei Nishimoto）和远石俊和教授（Professor Toshikazu Onishi）领导的研究团队成功探测到许多斯皮策泡，并且值得注意的是，还识别出可能由超新星爆炸产生的壳状结构。这些发现凸显了人工智能在加速天文研究方面的潜力，因为它能够对恒星形成以及爆炸事件对星系的影响进行详细调查。研究人员希望人工智能的进一步发展能够有助于更深入地了解驱动星系演化和恒星形成的复杂机制。他们的研究结果发表在《日本天文学会出版物》上。
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AI图像识别技术探测到宇宙中类似气泡的结构 (phys.org)
4 分，由 PaulHoule 发帖，1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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这是一个关于音乐中共享 DNA 的项目。正在加载可视化数据……
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音乐中的共享 DNA（pudding.cool）
ksampath02 37 分钟前 10 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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成为畅销书作家并不一定意味着经济上的保障。许多作家，尤其是来自弱势群体的首部小说作家，得到的预付款很少，版税也很低，勉强够维持生计。以作者自身为例，2500英镑的预付款分摊到18个月，每个月只有大约69英镑。 即使有可能成功，比如卖出几千本或登上畅销书榜单，但折扣价和版税减少意味着经济上的收益往往微不足道且短暂。作者的经历突显了公众对作家成功的认知与大多数作家实际面临的经济困境之间的巨大反差。 作者鼓励读者通过预订书籍、在当地书店购买、在社交媒体上分享、请求图书馆收藏、留下评论以及给予鼓励的话语来支持作家。每一个小小的举动都有助于作家继续创作，并且都将被感激。
Hacker News上的一篇帖子讨论了文章“发表并不意味着赚钱”。评论者们正在辩论作者暗含的需要更多作者支持的需求。一位评论者认为销量低只是表明对该作者特定作品缺乏需求。另一位建议作者在出版前应该自出版并在网上大力推广他们的作品。第三位评论者建议除非提供巨额预付款，否则应避免传统出版，主张独立出版，以获得更高的电子书版税，从而获得更好的收入潜力。他们认为传统出版是一个排外的俱乐部，对大多数作者来说经济回报有限。总的来说，讨论集中在作者在不断变化的出版环境中取得财务成功的替代策略上。
WordPerfect最初为Data General公司开发，通过以打印效果显示屏幕文本的方式彻底改变了文字处理，这与当时以代码为主的系统截然不同。WordPerfect从SSI*WP改名后，于1982年为IBM PC推出了2.20版本。4.0版本巩固了其主导地位，到1985年超越了WordStar。
虽然WordPerfect在5.0版本中引入了激光打印机支持等创新功能，但其专注于DOS和OS/2操作系统却最终损害了自身发展。该公司低估了微软Windows日益增长的普及程度，导致Windows版本的发布延迟，并最终以失败告终。当WordPerfect最终拥抱Windows时，微软Word早已占据了大量的市场份额。
DOS版本的WordPerfect 6.0提供了一个极简的、无干扰的写作环境。它在字符模式下使用颜色显示格式化文本，或在图形模式下渲染文本以模拟激光打印输出。尽管它拥有先进的功能和用户友好的菜单系统，但该公司未能适应Windows环境最终导致了它的衰落。
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回顾：DOS 版 WordPerfect (2023) (technicallywewrite.com)
5 分，来自 TMWNN，22 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
neverartful 3 分钟前
[–]
那真是最好的时光（WP5.1）和最糟糕的时光（Windows 的早期版本）。我广泛使用过 DOS 5.1 版的 WordPerfect，用起来非常愉快。它不是所见即所得的，但速度快、稳定，功能非常强大。几年后，我使用过早期版本的 Windows 版 WordPerfect（我不记得版本号了），那简直是一场灾难。它经常崩溃。因此，我对 WordPerfect 又爱又恨。
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Hightouch是一家位于旧金山的公司，它凭借其可组合式CDP（客户数据平台）和AI决策平台，正在彻底改变企业使用数据的方式。它使非技术用户能够利用数据来创建个性化的客户体验和优化的营销活动。Hightouch获得了主要投资者的支持，估值达12亿美元，它使公司能够通过反向ETL（Extract, Transform, Load）及其无需编码的客户工作室直接从其数据仓库中激活数据，而客户工作室已经占其收入的一半。 他们正在寻找一位注重产品的前端高级工程师，以推动客户工作室的创新，重点关注受众和旅程构建器、分析以及Hightouch UI设计系统等功能。该职位需要与产品和设计团队合作，指导其他工程师，并塑造前端最佳实践。理想的候选人将拥有强大的沟通能力、成长型思维模式以及对用户体验的热情。年薪范围为170,000 - 240,000美元，另加股权。面试流程包括初步电话沟通、技术测试、技术面试和招聘经理面试。
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Hightouch（YC S19）正在招聘前端工程师 (greenhouse.io)
29分钟前 | 隐藏
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Deda是一个Python工具，用于分析和匿名化打印机跟踪点——那些编码打印机/打印信息的小黄点。它允许你解码扫描文档中的跟踪数据（无损压缩，推荐300 dpi），比较打印输出以识别不同的打印机，并提取点模式进行分析。 使用Deda，需要安装Python 3，然后通过pip安装Deda以及可选的Wand库（用于在匿名化过程中处理白色区域）。GUI可以通过`deda_gui`启动。常用功能包括解析打印数据(`deda_parse_print`)，比较打印件(`deda_compare_prints`)，提取点(`deda_extract_yd`)，创建自定义点(`deda_create_dots`)以及匿名化扫描件(`deda_clean_document`)。对于打印匿名化，需要先生成特定打印机的掩码(`deda_anonmask_create`)，然后在打印前将其应用于你的PDF(`deda_anonmask_apply`)。常见问题包括需要设置`PATH`、扫描设置问题以及`wand`库问题。请参考文档进行故障排除。
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DEDA – 追踪点提取、解码和匿名化工具 (github.com/dfd-tud)
12 分，来自 pavel_lishin，16 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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管理咨询行业正在快速整合AI，但并非没有问题。波士顿咨询公司（BCG）的一位顾问幽默地承认，尽管被告知要避免第一性原理的解决问题方法，但他仍在使用ChatGPT。AI工具越来越多地用于制作演示文稿和研究等任务，模糊了咨询顾问工作和AI输出之间的界限。 一些人担心AI会威胁到该行业，因为它缩小了公司和客户之间的知识差距，但各公司仍在积极拥抱AI。然而，负责AI实施的初级顾问报告说压力越来越大。项目完成的预期时间大大缩短，导致仓促完成、质量较低的AI生成的工作。一位前贝恩公司经理强调，高级合伙人将AI视为“魔法子弹”，设定了不切实际的期限，给初级顾问带来了过大的负担，迫使他们在不可能的时间范围内完成低质量的工作。AI减轻工作量的承诺并没有实现；相反，它加剧了压力，并贬低了创造性投入的价值。
Hacker News 上的一个帖子讨论了 AI 对麦肯锡、贝恩和波士顿咨询等管理咨询公司潜在的影响。一位用户建议咨询公司提供“高管保险”，并认为 AI 可以轻松生成他们制作的那种精美演示文稿。另一位则认为这些公司也便利了“规范化的产业间谍活动”。一些评论者讨论了 AI 自动化制作演示文稿的潜力，这项工作目前外包给了印度。
几位用户认为，AI 将通过自动化任务和降低劳动力成本，显著扰乱包括咨询、投资银行、法律和医疗在内的众多职业。一位发帖者认为，软件工程师工作的自动化是前提条件，如果大规模自动化发生，这将迫使社会认真对待这个问题。讨论中链接的文章需要付费才能查看，但评论者提供了一个存档版本的链接。一位用户指出，该文章的网站使用了印度数字系统。