《红猪》通过和平研究与国际关系的视角被分析为一部反战和平主义电影。文章认为,波尔可变成猪是因为他拒绝了自私的人性、民族主义/法西斯主义以及军国主义/战争,这反映了肯尼思·沃尔兹的战争原因三层次。通过关键场景与角色对话,文章突出了波尔可的不杀原则、吉娜与菲奥在预防和化解冲突中的软实力、波尔可的反法西斯立场以及他的战争创伤。以战间期亚得里亚海历史及更广泛冲突为背景,该电影传达了宫崎骏的和平主义。文章结论指出,波尔可的变身表达了他对战争所造成的人性丑恶的厌恶,而电影则倡导不杀与和平化解冲突。
《红猪》通过和平研究与国际关系的视角被分析为一部反战和平主义电影。文章认为,波尔可变成猪是因为他拒绝了自私的人性、民族主义/法西斯主义以及军国主义/战争,这反映了肯尼思·沃尔兹的战争原因三层次。通过关键场景与角色对话,文章突出了波尔可的不杀原则、吉娜与菲奥在预防和化解冲突中的软实力、波尔可的反法西斯立场以及他的战争创伤。以战间期亚得里亚海历史及更广泛冲突为背景,该电影传达了宫崎骏的和平主义。文章结论指出,波尔可的变身表达了他对战争所造成的人性丑恶的厌恶,而电影则倡导不杀与和平化解冲突。
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作者描述了一种使用轻量级 AppVM 与颜色编码信任级别的复杂 Qubes OS 安全域设置。核心域包括 work(绿色、可信、网络受限)、personal(黄色)和 red(不受信任,用于一般浏览)。额外域包括 shopping、banking、work-admin、work-blog、qubes-dev、accounting、work-archives、very-personal 和 vault(最高信任、无网络)。每个域都有针对其用途的受限网络访问。
主要挑战包括域间数据流,尤其是从较低信任域流向较高信任域时,可能利用漏洞。作者指出,消除协作域之间的隐蔽通道不切实际。替代方案——用于文件类型的可信转换器——可能稍后开发。目前,此类传输由用户自行承担风险。
域间文件复制也存在风险,Qubes Beta 1 通过共享内存方案加以应对。正在规划强制机制和易用功能(如在指定域中自动打开 URL)。作者承认该方案复杂且因用户而异,建议更简单的模板可帮助普通用户。企业部署将由管理员设计,而家庭用户必须自行创建分区。
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Sylphide OS 是一款面向基于微控制器的计算机的通用操作系统,目标是无 MMU 的复古风格受限机器。它面向配备键盘/鼠标、标准显示输出、帧缓冲和存储的系统,定位介于开发板和可运行 Linux 的单板计算机之间。项目包含开放硬件与软件,由 Thomas Capricelli 开发。它基于 FreeRTOS 构建,添加了输入、显示、存储和网络驱动以及图形界面。代码主要使用 C/C++,采用有限的 C++ 特性。0.1 版提供配置、渲染、三个硬件目标加模拟器,以及带窗口和图标的桌面 GUI。计划功能包括存储、网络、小组件和从 SD 卡加载可执行文件。它重现了早期计算机集成、自成一体的操作系统体验。
```swift @View struct LoveCounter { @State var count = 1 var body: some View { p { String(repeating: "❤️", count: count) } if count < 10 { button { "更多爱" } .onClick { count += 1 } } else { p { "你已经有了足够的爱!" } button { "减少爱" } .onClick { count = 1 } } } } ```
食物队列由Ines管理,使用报告值而非实时值。许多居民的饥饿状况被追踪,并通过命名预约防止重复分配。紧急案例包括Orla(获救并喂食)、Tove(HP1危急,吃鲑鱼后恢复至16/17)和Priya(饥饿,喂食面包)。Noor、Kiri、Hester等人随后获得了预约配给。远程的Viggo仍为HP14/food2,尽管有预约的鲑鱼却仍未被服务。Ines在避难所安全,HP16.357/food8,门已关闭,未收到配给且无未读消息。农耕与捕鱼有所进展:种植了小麦,制作了面包,烹制并存放了鱼,燃料问题已解决。最终记录显示有未完成的快递/审计任务以及若干未被服务的低食物居民,因此分配必须在食用前继续确认。
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作者反思人工智能在数学中的快速进步:几个月内从玩具般工具变为几乎不可或缺,但个人生产力仅提升约50%,因为数学包含思想、证明、组织和理解。自动化旧工作流可能错过转变后的平衡。人类仍然有价值:AI常产生缺乏良好抽象的混乱、无意义证明;人类引导可以缩短证明并得到更强结果。AI也会造成错误起点,需要警惕。人类仍贡献品味、符号、抽象和阐释——不只是更好的写作。存在社会担忧(低价值论文、作者责任不明确)和存在性疑问:当AI能解释或复现人类证明时,人类证明是否还有意义。总体而言,AI是增强谨慎的人类主导数学的强大工具,但该领域的意义与工作流仍不稳定。
一个项目在 Raspberry Pi Pico 2 W 上运行两个微型神经网络:一个循环 Transformer 世界模型预测下一帧和奖励,一个 actor 选择动作。两者都在 core 1 上运行;core 0 处理 USB 和显示。int8 世界模型使用重复的 Transformer block,循环次数在速度与精度之间权衡,并在 Breakout、Doom-lite、Flappy Bird、Pong、Pac-Man 等小游戏上达到高精确帧准确率。它在录制的游戏上训练,对照真实规则验证,并使用 agent 生成的数据微调。actor 使用 Stream AC(λ) 并可设备端学习。no_std Rust 固件静态存储权重,无运行时分配,支持 USB 游玩、可选 Display Pack 和 WebAssembly。仓库包含游戏、训练、导出、固件和浏览器演示。