## SHARP：快速、照片级逼真的视图合成
SHARP是一种新方法，能够从*单个*输入图像创建照片级逼真的场景视图，并在不到一秒钟内完成。它通过使用神经网络快速回归场景的3D高斯表示来实现。这种表示允许从新视点实时渲染高分辨率图像，并具有准确的度量比例，以实现逼真的相机运动。
SHARP的性能显著优于以前的方法，降低了图像差异指标（LPIPS 和 DISTS）21-43%，并将合成速度提高了三个数量级。
该软件提供了一个命令行界面，用于从图像预测3D高斯斑点（.ply 文件），并可以选择从指定的相机轨迹渲染视频（渲染需要CUDA GPU）。安装使用`conda`和`pip`非常简单。预训练模型会自动下载，或可以手动指定。
更多详细信息、定量结果和定性示例可在附带的研究论文和在线演示中找到。如果您使用这项工作，请务必引用该论文。
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## OrangePi 6 Plus：强大的新型SBC竞争者
OrangePi 6 Plus是一款新型单板计算机（SBC），旨在实现台式机级别的性能，显著超过典型的SBC能力。它不同于信用卡大小的板子，具有更大的尺寸，集成了散热器和丰富的端口选择，包括双5GbE、两个M.2插槽（PCIe 4.0 x4）和HDMI 2.1。
该板由12核CIX CD8180处理器提供动力，配备强大的Arm Immortalis-G720 GPU和高达64GB的LPDDR5 RAM，性能令人印象深刻。基准测试显示，CPU得分可与Intel i5和AMD Ryzen 7处理器相媲美。虽然游戏需要一些调整（Box64用于x86游戏），但它能够以可玩帧率运行游戏。
目前，软件支持依赖于Debian Bookworm以及较旧的内核（6.1或6.6），这可能会带来与较新软件的兼容性挑战。集成的NPU提供高达45 TOPS的AI性能，但需要特定的SDK（NeuralONE）才能使用。尽管存在软件限制，OrangePi 6 Plus仍然具有卓越的价值，16GB型号起价为199美元，使其成为Radxa Orion 6等竞争对手的有力替代品。对于寻求用于桌面、服务器应用或AI实验的强大而多功能的SBC的用户来说，它是一个引人注目的选择。
## OrangePi 6 Plus：优缺点并存
OrangePi 6 Plus 是一款新的 SBC，拥有令人印象深刻的规格，包括快速的 CPU 和 30 TOPS NPU，使其成为 Raspberry Pi 和 x86 迷你电脑的潜在替代品。然而，Hacker News 的讨论显示出对软件支持的重大担忧。
用户报告了过去 OrangePi 硬件存在的问题，特别是稳定性以及对中国仓库的依赖。一个关键问题是缺乏对 Linux 内核的上游支持，导致支持过时并可能过时。虽然该板子*可以*运行 Linux，但实现完全功能通常需要自定义构建和故障排除。
许多评论者提倡使用 Intel N150/N300 迷你电脑，理由是它们具有更好的软件兼容性和易用性，尽管原始性能可能较低。讨论强调了一个反复出现的主题：功能强大的 ARM SBC 经常受到较差的软件生态系统的阻碍，与成熟的 x86 世界相比。虽然 OrangePi 6 Plus 表现出潜力，但潜在买家在投资前应谨慎考虑所需的软件投入。最终，该板子的成功取决于 OrangePi 是否优先考虑长期的软件支持。
## 使用 psutil 7.2.0 检测 Python 中的原生内存泄漏 Python 的内存管理通常使泄漏检测变得简单直接，但 C 扩展模块中的泄漏却很难找到。传统的指标，如 RSS 和 VMS，通常无法揭示这些泄漏，因为 Python 的分配器位于原生堆的*上方*。 psutil 7.2.0 引入了新的 API – `heap_info()` 和 `heap_trim()` – 以直接检查底层平台分配器（如 glibc 的 malloc）。`heap_info()` 提供堆和 mmap 使用情况的统计信息，而 `heap_trim()` 尝试释放未使用的堆内存，有助于减少基线噪声以进行泄漏检测。 工作流程包括在执行 C 扩展之前和之后拍摄堆快照，比较结果以查看 `heap_used` 或 `mmap_used` 是否增加。为了简化此过程，创建了一个新工具，**psleak**。它自动化重复测试、修剪和泄漏检测，并无缝集成到 Python 的单元测试框架中。 这种能力至关重要，因为许多 Python 项目（NumPy、pandas、PyTorch 等）依赖于 C 扩展，而这一级别的泄漏会绕过 Python 的垃圾回收和引用计数。psutil 现在提供了一个实用的调试工具，用于识别和解决这些隐藏的内存问题。
## psutil 7.2.0 & psleak 发布总结
psutil 库的新版本 (7.2.0) 已发布，包含用于检查 C 堆内存分配的 API。 随附的是一个新工具 **psleak**，旨在检测 Python C 扩展模块中的内存泄漏。 创建者 grodola 在 Hacker News 上分享了此版本，引发了开发者之间的讨论。
用户 parados 赞扬了 psutil 的实用性，并分享了相关项目——一份编写无泄漏 Python C 扩展的指南 ([https://github.com/paulross/PythonExtensionPatterns](https://github.com/paulross/PythonExtensionPatterns)) 和一个 Python 内存跟踪器 pymemtrace ([https://github.com/paulross/pymemtrace](https://github.com/paulross/pymemtrace))。
一些评论者表示很高兴在他们的项目中可以使用这些工具，特别是欣赏 psleak 对 Windows 的支持。 围绕更新文档以反映较新的 Python C API 产生了一些小讨论。 一位用户指出，最初的文章感觉“由 AI 生成”，这一说法被另一位熟悉作者风格的用户反驳。
更多信息：[https://gmpy.dev/blog/2025/psutil-heap-introspection-apis](https://gmpy.dev/blog/2025/psutil-heap-introspection-apis) & [https://github.com/giampaolo/psleak](https://github.com/giampaolo/psleak)
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## 黑客新闻讨论：对抗赌博
一篇最近的《经济学人》文章引发了黑客新闻关于赌博日益普遍和掠夺性本质的讨论，特别是线上体育博彩。用户们对这个行业感到沮丧，一些人希望它能回到更隐蔽、本地化的状态。
对话涉及“基督教右派”似乎忽视赌博危害的虚伪性，以及更广泛的个人责任与系统性问题。许多人一致认为，赌博本质上是剥削性的，旨在从成瘾中获利，并且经常不公平地针对弱势群体。
一个关键的争论点在于是否应该允许有技巧的投注者参与。一些人认为禁止他们是不公平的，并且最终不可持续，而另一些人则认为该行业的目的是从信息不足的玩家身上获利。人们将其与金融市场进行比较，强调了激励措施和监管方面的差异。 几位评论员指出赌博的成瘾性，并质疑为什么它不像其他有害活动（如快餐）那样受到严格审查。最终，这场讨论描绘了一个亟需更严格监管并对其社会影响进行批判性审查的行业。
## 优化扩展欧几里得算法总结 本文详细介绍了一种对扩展欧几里得算法的性能优化，该算法用于计算模乘逆元（寻找‘x’，使得 a*x mod m = 1）。虽然存在快速的二进制欧几里得算法，但其用于模逆元的扩展却相对滞后。这项工作旨在纠正这一点，并基于一篇经常被忽视的2020年论文，因为该论文侧重于专门的算术运算。 作者在GitHub上展示了一个Rust实现，平均比教科书中的实现快1.3-2倍。基准测试很复杂，性能会因编译器、架构和优化标志的不同而显著变化。核心优化在于跟踪算法过程中的系数，以避免使用大整数，并利用SWAR（寄存器内SIMD）等技术有效地打包和处理这些系数。 该算法巧妙地管理系数大小，定期重置它们以适应64位整数，即使对于64位输入也是如此，从而最大限度地减少对较慢的128位算术的需求。预计算和规约技术进一步提高了速度。作者还解决了编译器处理零输入时可能出现的问题，并提供了一种处理可变模数的方法。最终，这种优化方法有望实现更快的模逆元计算，可能超越传统的扩展欧几里得算法。
## Mysti：你的 VSCode AI 编程团队
Mysti 是一款 VSCode 扩展，可与 Claude、Codex 和 Gemini AI 模型集成，甚至允许你将它们结合起来，以获得更强大的编码辅助。与单一 AI 工具不同，Mysti 的“头脑风暴模式”同时利用两个代理的优势，促进辩论并产生更可靠的解决方案。
它具有灵活性，没有供应商锁定，允许你轻松切换你已经付费的 AI 工具。Mysti 超越了基本的代码补全，提供 16 种可定制的角色（如架构师、调试器或安全专家），以调整 AI 的方法。
主要功能包括现代聊天界面、智能计划检测、保存的对话以及对 AI 访问级别的精细控制（从只读到完全访问）。你可以通过一键操作快速开始，并自定义设置，例如令牌预算。
Mysti 免费供个人使用，并提供商业许可。它直接通过 VSCode 安装，并且需要至少两个 CLI 工具（Claude、Codex 或 Gemini）才能充分发挥功能。
## Mysti：协作式AI编码工具 - 摘要
Mysti是Baha Abunojaim创建的一款新工具，旨在解决在多个强大的AI模型（Claude、Codex、Gemini）之间为编码任务做出选择的难题。Mysti允许用户同时利用*两个*模型，而不是一次只能使用一个。
该工具的工作原理是让每个选定的AI分析提示，然后在合成最终解决方案之前进行“辩论”。核心思想是，结合不同模型各自独特的优势和劣势，可以产生更健壮、更经过深思熟虑的代码。Mysti利用现有的用户对这些AI服务的订阅，并提供16种可定制的角色和权限控制。
该项目是开源的（现在采用MIT许可证），并使用TypeScript构建。创建者正在寻求对多代理协作的实用性的反馈，并欢迎贡献，特别是关于与其他工具（如Cursor和Cline）集成以及基准测试方面的贡献。一个关键的未来发展方向是令牌优化，以降低成本。 许多评论员讨论了类似的工作流程和现有工具，如Pal MCP和LLM Council，突显了对协作式AI方法日益增长的兴趣。
光纤拼接
Splice a Fibre
2 天前
(Empty input provided. There is nothing to translate.)
## 光纤熔接互动工具与讨论
一个全新的互动工具 ([https://rackout.net/splice-a-fibre/](https://rackout.net/splice-a-fibre/)) 允许用户使用 React 虚拟练习光纤熔接。Hacker News 的讨论指出，虽然现代自动化（且出人意料地实惠）的熔接机使得熔接*过程*本身相对容易，但真正的挑战在于**电缆管理**：布线、防止弯曲、考虑热膨胀以及确保未来的可访问性。
用户分享了从依靠气味判断熔接质量（因健康问题不建议的做法）到在 Netbox 等工具中模拟光纤基础设施的复杂性的经验。关于 Netbox 的粒度存在争论，一些人提倡对物理连接进行详细建模，而另一些人则优先考虑逻辑拓扑。
对话还涉及了现代熔接技术的精度（可实现低至 0.02dB 的损耗）以及“临时解决方案”的普遍做法，例如为了多个连接而拆分配对，尽管存在更好的长期解决方案。最后，对互动工具本身的反馈建议改进拖放功能和连接逻辑。
## Intertapes：对寻回磁带的回忆之旅
一篇Hacker News讨论强调了[intertapes.net](https://intertapes.net)，这是一个来自各地的寻回磁带收藏。该网站引发了人们对模拟媒体时代的回忆，特别是C15磁带，由于其快速且廉价的复制性，而受到ZX Spectrum和Commodore 64等早期家用电脑的青睐。
评论者分享了相关项目，如[tapedeck.org](https://www.tapedeck.org)和[c-90.org](http://www.c-90.org)，以及[tapeheads.net](https://www.tapeheads.net)。用户们享受着发现意想不到的音乐——有人发现了一盘无法通过Shazam识别的无标签Techno音乐——以及一个名为Kovcheg的俄罗斯阿卡佩拉组合。
讨论还涉及了磁带线性、逐步展开的体验的吸引力，表明尽管即时数字访问普及，但人们仍然欣赏模拟格式。一位用户甚至注意到磁带标签上可能存在OCR错误。
这个思想实验探讨了利用Go的模块系统进行Ruby包管理，从而实现令人惊讶的供应链完整性。通过将Ruby gems视为Go模块——在将`GOPATH`设置为Ruby加载路径后使用`go get`来获取它们——Ruby可以利用Go去中心化、版本化的文件系统布局和安全特性。 Go的导入路径约定（例如`github.com/rails/rails`）具有自描述性，并避免了对像RubyGems这样的中央注册表的依赖。至关重要的是，Go的代理(`proxy.golang.org`)会缓存模块，而`sum.golang.org`会为每个版本创建永久的、防篡改的密码学哈希日志。这提供了RubyGems所缺乏的完整性保证。 虽然这听起来很荒谬，但这个“黑客”展示了共享基础设施的潜力。一个概念验证的“go-bundler”表明依赖关系解析基本没有改变，只有获取过程外包给了Go。然而，仍然存在挑战——特别是与原生扩展和Go的文件系统特性有关。最终，这个实验强调了一个内容寻址、透明度日志分发层的优势，该层可能可用于多个软件包生态系统，即使将其改造到现有语言上是不切实际的。
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受诅咒的打包工具：使用 go get 安装 Ruby Gems (nesbitt.io)
24 分，SPBS 1 天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 3 条评论
NewsaHackO 1 天前 | 下一个 [–]
使用 LLM 帮助校对或撰写博客文章是可以理解的，但直接将 ChatGPT 的答案复制粘贴到博客文章中并发布在这里有什么意义？如果它真的很有趣，为什么不直接发布提示词，让我们自己看看呢？回复
nasretdinov 1 天前 | 上一个 [–]
不错的文章！一个小问题：Go 可以通过 cgo 在进行 go get 时构建 C 代码，但当然，这可能无法生成 Ruby 模块期望的对象文件。回复
arccy 1 天前 | 父级 [–]
自从 1.18 版本以来，Go 在 "go get" 期间不再构建任何内容。
它现在只是下载。
https://go.dev/doc/go-get-install-deprecation 回复
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这个系列展示了在Lean 4 + Mathlib中形式化验证的令人惊讶且常常令人不安的“垃圾定理”，强调了类型理论对于不熟悉它的数学家来说的反直觉后果。这些定理源于Lean的具体定义——例如，定义除法时1/0 = 0——以及其底层的逻辑框架。 例子包括证明1/2的第三坐标是一个双射，将一个多项式的坐标等同于30的质因数分解，甚至表明黎曼猜想位于“非非”的拓扑闭包中。更根本地说，该系统允许证明*不同类型*的对象之间的相等性，例如断言二次互反律的证明等于一个双射，甚至在特定的（不一致的）公理下0=1。 这些结果不一定是缺陷，而是源于Lean处理相等性、命题和计算规则的方式。一些是Mathlib定义的产物，而另一些则暴露了类型理论、定义证明无关性，甚至Lean编译器的实现更深层的影响。它们说明了看似合理的数学概念在形式化的、类型理论系统中如何表现出意想不到的行为。
这个Hacker News讨论围绕着Lean定理证明器中的“垃圾定理”——看似无意义但技术上可证明的陈述，它们源于数学形式化。核心问题是Lean灵活的基础可能导致意外的结果，例如证明“3 ∩ 4 = 3”或“1/2的第三坐标是一个双射”。
虽然在Lean系统中在数学上是有效的，但这些定理可能会令人困惑并阻碍实际的证明开发。它们代表了一种“泄漏的抽象”，其中实现细节会干扰更高层次的推理。一些人认为这些定理是无害的，甚至是有用的，因为它们不允许证明*错误*的陈述。另一些人则担心它们的影响，尤其是在LLM辅助证明生成兴起的情况下，这些“变通方法”可能会被利用。
讨论涉及形式化验证中数学纯粹性和实用可用性之间的权衡，以及Lean是否应该优先阻止这些定理，还是仅仅要求用户意识到它们。一个关键点是Lean本身并不阻止这些定理，而是依赖于用户在证明中添加适当的约束。 许多评论者链接到相关的博客文章，解释了Lean方法背后的设计选择。