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为什么几乎所有人都会在预测市场中输掉，除了少数“鲨鱼”玩家。
Why Almost Everyone Loses–Except a Few Sharks–On Prediction Markets
1 天前
## 重大版本发布，包含大量更新 此版本包含对整个项目的大量修复和改进，并采用完整的语义化版本控制（SemVer）。主要更新涵盖核心功能、事实收集、操作执行、连接器和文档。 **主要亮点包括：**通过引用不可信的值来增强安全性，改进 Docker 操作（包括 compose 和 build 支持、登录/注销），以及扩展 Docker、服务器详细信息（端口、授权密钥）和包管理器（apt、yum、dnf、zypper）的事实。 多个操作收到了修复和新功能——git 深度支持、SELinux 端口处理、文件下载速率限制等等。 连接器改进侧重于 SSH 配置解析和兼容性。文档经过彻底修订，包括更清晰的解释和自动化生成。 还添加了 dzdo 支持用于权限提升和 AI 编码代理集成等新功能。 许多较小的修复和增强功能有助于整体稳定性和可用性。 完整的更改列表和贡献者可以在发布说明中找到。
## PyInfra 3.8.0：使用 Python 进行基础设施自动化
PyInfra 是一种无代理的基础设施自动化工具，为 Ansible、Salt 和 Chef 提供替代方案。 与依赖 YAML、Jinja 或其他 DSL 的工具不同，PyInfra 使用**实际的 Python 代码**来定义期望的系统状态。 这允许更高的表达能力、调试能力，并利用熟悉的 Python 功能，如循环、条件语句和类型提示。
其核心原理是 SSH 进入主机，用 Python 定义期望的状态，PyInfra 会处理差异比较和收敛。 用户称赞它的简单易用，特别是对于已经熟悉 Python 的用户。 许多评论员指出，由于对 YAML 和复杂配置感到沮丧，而*从* Ansible 切换。
虽然功能强大，但一些讨论集中在与 Ansible 广泛模块生态系统相比的潜在限制，以及集成现有模块的可能性。 该项目正在积极维护，贡献者数量不断增加，旨在为基础设施即代码提供更适合开发人员的方法。 突出的一个关键优势是避免 YAML 的复杂性，而选择直接的代码方法。
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对不起。
## 从孤独巫师到健身社交
大学毕业后，作者在交友方面遇到困难，于是开始为期一个月的实验来对抗孤独。他们意识到应该通过社交方式培养爱好，因此选择了健身房——尽管对尴尬的互动感到焦虑——作为他们的试验场。目标是：每天主动接近一个人，并进行5-10分钟的对话。
最初的尝试令人望而却步，但积极的回应推动了进展。虽然并非每次互动都能发展成友谊，但很多都带来了友好的问候、分享的建议，甚至Instagram上的联系。其中一个联系发展成真正的友谊，最终以一顿自制晚餐和共同的活动为结局。值得注意的是，作者甚至积极影响了另一位在雪城挣扎的新人。
这次实验展现了一种视角的转变：尴尬是可以应对的，而拒绝是过程的一部分。虽然周末计划仍然是一个挑战，但作者现在拥有一群熟人，以及一种重生的韧性。这个月将他们从感到孤立和恐惧的状态转变为拥有可以联系的人，并愿意拥抱具有挑战性的社交场合——有效地结束了他们自封的“孤独巫师”称号。
## 意想不到的平行：神经网络与密码学 尽管看似不同，训练语言模型和加密数据却存在令人惊讶的算法相似性。这两个领域都严重依赖于信息的**顺序和并行处理**——最初类似于循环神经网络和SHA-3哈希函数，并发展为利用位置编码进行并行处理，就像Transformer架构和快速消息认证码一样。 在其核心，两者都利用重复的**线性与非线性变换**来“混合”数据，在无需定制设计的情况下实现复杂性。这扩展到以网格组织数据并交替混合模式——在神经网络的注意力/前馈层和AES和ChaCha20等密码算法中，都存在行/列混合——优先考虑高效且可并行化的操作。 这些平行并非直接复制的结果，而是源于共同的底层属性：**弱正确性要求**（网络的微分性，密码学的可逆性）、对**复杂性和彻底混合**信息的关注，以及对**性能的强烈重视**。这些约束自然会导致相似的解决方案——深度并行、重复层的混合器——展示了一种“算法趋同进化”的形式。这表明这两个领域之间进一步的交叉授粉是可能的，并可能导致双方的新颖进展。
## 神经网络与密码学：令人惊讶的相似性
最近的讨论探讨了神经网络（NN）和密码学密码之间令人惊讶的相似之处。虽然并非完全相同，但这两个领域都在处理“信息混合”——确保输入的变化会显著影响输出。密码的目标是实现*完美的*混合，以防止密钥或明文的推断，而神经网络*容忍*混合，因为即使在复杂的层中，推断仍然是可能的。
神经网络对混合的容忍至关重要，因为理想的数据流事先未知，需要一个灵活的系统。这两个领域也深受硬件限制的影响，并为高效计算进行优化。有人认为，这种相似性源于两者都在处理巨大的状态空间。
讨论强调了这两个领域如何受益于最大化熵，并共享结构上的相似性——例如迭代变换和非线性函数。最终，密码学和机器学习都是试图将复杂性分解为可管理单元的尝试，由于潜在的压力而趋向于相似的解决方案。然而，人们也警告说，表面上的相似性不应掩盖目标上的根本差异：可预测性与近似性。
一架从意大利威尼斯飞来的联合航空波音767客机周日在新泽西州高速公路降落时撞到了一根路灯和一辆半挂卡车，当时正在进入纽瓦克自由国际机场。航班载有超过200名乘客和10名机组人员，事发时时速超过160英里。 幸运的是，机上无人受伤，飞机正常降落。然而，卡车司机受了轻伤并被送往医院。行车记录仪画面显示飞机的起落架与车辆相撞。目击者报告称当时有强风，并看到了碎片。 初步调查显示，飞机的轮胎和机身底部的一部分与电线杆和卡车发生了接触。值得注意的是，空中交通管制员和飞行员最初并不知道发生了撞击。联合航空和国家运输安全委员会正在调查，分析飞行数据和飞机损伤情况。用于降落的29号跑道非常靠近高速公路，这可能导致了事故的发生。
对不起。
阿斯麦的极紫外光 (EUV) 光刻工具至关重要，这些价值 4 亿美元的机器负责制造驱动现代技术的芯片。它们极其复杂，需要三架波音 747 才能运送，其重要性往往难以传达。 具有讽刺意味的是，最受欢迎的阿斯麦产品不是真正的机器，而是由阿斯麦数据分析师里克·伦森 (Rick Lenssen) 创建的 1000 片乐高复制品。这些套装仅向员工独家销售——反映了实际技术的稀缺性——并且在线上以数千美元的价格转售。 除了收藏价值外，乐高模型还具有关键作用：它使阿斯麦工程师们难以置信的工作变得具体且易于理解，让朋友、家人甚至孩子都能理解。它弥合了尖端物理学与日常理解之间的差距，提醒着每个人，即使在创新最前沿，创造和玩乐的愿望仍然是根本的。
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## 巨型遥控A380惊艳Hacker News
一段世界最大遥控A380飞机的视频在Hacker News上引发讨论。这款令人印象深刻的模型由泰勒·佩里（Madea的创作者）在其私人庄园建造和飞行，拥有超过300磅的推力以及精细的构造。
评论者惊叹于其规模和涉及的技巧，并将其与他们自己较小的遥控爱好进行对比。一些人欣赏其艺术性，而另一些人则对驾驶如此复杂的机器感到担忧。讨论涉及将喷气发动机技术缩小规模用于遥控的挑战——由于安全问题和维护小型涡轮机的复杂性，倾向于使用电力。
许多人强调了可能使用的先进飞行控制系统，可能利用了Ardupilot等开源软件。该帖子还引发了对这一爱好演变的思考，从组装套件到从中国容易获得且廉价的模型，以及完成此类雄心勃勃的项目所需的投入。
该文档似乎是名为“ruflo”的项目在GitHub上的页面快照，该项目由用户“ruvnet”创建。GitHub是一个使用Git进行软件开发和版本控制的平台。 该页面详细介绍了项目的公共仓库，拥有4万颗星和4500个fork，表明社区兴趣浓厚。它提供代码访问、问题跟踪（404个开放问题）、pull requests（94个）、讨论以及Actions和Wiki等项目管理工具。 该页面还强调了GitHub的更广泛的功能，包括代码安全（Advanced Security）、AI驱动的开发工具（Copilot, Models）以及针对各种用例（DevOps, CI/CD）和行业的资源。它提供登录、提供反馈、保存搜索以及访问支持和文档的选项。本质上，它是一个供开发者协作和贡献“ruflo”项目的中心枢纽。
对不起。
## 假冒 macOS Notepad++ 网站警报
一个欺诈网站 notepad-plus-plus-mac.org 虚假声称提供官方的 macOS 版 Notepad++。该网站**不**与真正的 Notepad++ 项目有关联，并且未经授权使用了商标甚至开发者的个人简历。
Notepad++ **从未**发布过 macOS 版本，该网站误导用户相信这是一个官方发布版本——甚至欺骗了一些科技媒体。开发者已联系该网站所有者，但仍在等待回复。
建议用户保持警惕并传播信息：如果您在网上看到关于 macOS Notepad++ 发布的说法，请通过声明这是一个未经授权的项目，滥用 Notepad++ 商标，并链接到官方公告来纠正信息。社区的警惕对于保护项目的身份至关重要。