1906年6月，在有关学校官员谋杀移民儿童的谣言传播开来后，纽约市下东区爆发了规模最大的骚乱之一。由于犹太家庭曾因逃离欧洲大屠杀而深受创伤，他们对政府绑架其子女的恐惧加剧了这场恐慌。 事件的导火索是公立第110学校校长阿德琳·E·辛普森（Adeline E. Simpson）和约翰·J·克罗宁（John J. Cronin）医生进行的一场出于好意但未经授权的医学实验。为了提高“落后”学生的表现，他们在不到两小时内现场进行了83例腺样体切除手术。尽管手术成功改善了学生的健康状况，但孩子们带着血迹斑斑的嘴唇回家，引发了巨大的反弹。一个可能由当地心怀不满的医者（royfes）散布的谣言称，医生正在割断孩子们的喉咙。 成千上万惊慌失措的家长蜂拥至学校，袭击了工作人员和警察，教师们则竭力证明他们的学生安然无恙。虽然这场骚乱没有造成人员死亡，但它凸显了移民社区与城市当局之间深刻的文化鸿沟。最终，这一事件加速了学校公共卫生的专业化进程，标志着医疗预防开始成为衡量教育成功的标准。
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关于腺样体的喧嚣 (damninteresting.com)
SamuraiLion 发布于 23 小时前 | 32 点积分 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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Polars 已发布 2.0 版本的首个候选版本 (RC)。该版本旨在通过优化默认设置和强制执行更严格的数据处理，提供更稳定、更高效的体验。 最重大的更新是将 **流式处理引擎 (streaming engine) 设置为 `LazyFrame` 查询的默认引擎**。这一转变显著改善了内存使用率和性能（通常速度可提升至原来的 5 倍）。由于流式处理引擎默认不对 Join 或 GroupBy 等操作保证行顺序，用户若有需要，可选择设置 `maintain_order=True` 或切换回“内存中 (in-memory)”引擎。 Polars 2.0 还优先考虑了**更严格的“快速失败 (fail-fast)”机制**，以便及早发现错误。这包括防止有损类型转换、强制要求横向拼接时明确长度，以及移除歧义的 `cast` 方法，转而使用专用的解析函数。 为辅助迁移，Polars 引入了特定的异常类型（`AttributeRemovedError` 和 `ArgumentRemovedError`），为更新后的 API 提供明确指引。虽然此版本侧重于清理和合理的默认设置而非新增功能，但开发团队仍在持续进行重大改进，包括提升核外 (out-of-core) 支持、基于成本的规划器以及端到端异步流水线。鼓励用户立即测试此候选版本。
Polars 宣布推出 2.0 版本预发布版，强调了对语义化版本控制的承诺，并将长期稳定性置于增加“炫酷”新功能之上。此次大版本更新的主要目标是消除阻碍开发的技术债务和遗留设计，同时引入更严格的默认配置以提高可靠性。
Hacker News 社区对此反响积极，用户称赞 Polars 采取了“沉稳”的开发策略，且相比 Pandas 等替代方案，其具备生产级的稳定性。支持者非常看重该库的严格性和对性能的专注，认为这对于构建可靠的无人值守数据流水线至关重要。
不过，讨论中也指出了围绕 API 人机工程学以及“流式处理”引擎默认行为的持续争论。虽然一些用户认为该库的冗长程度优于 Pandas 的“随心所欲”，但另一些用户则更喜欢 DuckDB 等基于 SQL 工具的可读性。总体而言，社区认为 2.0 更新是使该库在生产环境中走向成熟所必需的、尽管具有颠覆性的一步。此次发布明确释放了一个信号：该项目将架构完整性和可预测的性能放在首位。
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这是一场关于大型语言模型（LLM）、自指性与意识之间关系的 Hacker News 讨论，起因是 Scott Aaronson 发表的一篇文章。
主要议题包括：
* **“自指”问题：** 许多人认为 LLM 缺乏真正的自我意识。由于它们作为统计模型在每个上下文窗口中都会重置，因此表现出一种“永久性健忘”。批评者指出，没有动态更新的自我模型，它们就无法实现真正的推理或意识。
* **智能与意识：** 评论者区分了智能（问题解决能力）、能动性（目标导向行为）和意识（感质）。虽然 LLM 在智能和预测方面表现出色，但用户指出它们仍需要“照看”和不断的引导，缺乏人类专业人士所具备的“品味”、批判性判断和长期自主性。
* **架构局限：** 一些人认为，当前 Transformer 这种侧重于表征的“左脑”特质，需要一个“右脑”对应物或“三元”架构（如法官或裁判）来管理不确定性和上下文。
* **定义阈值：** 这场争论仍存在两极分化。一些人将 LLM 仅仅视为“高级自动补全”，而另一些人则认为人类意识与机器意识之间的界限尚未得到证实，其根源可能在于尚未被复制的生物性“感质”。
过去 21 年来，前美国计算机博物馆的大量藏品一直被安全地保存在圣迭戈州立大学的洛夫图书馆中。作为全球最大的信息时代文物收藏库之一，该馆藏涵盖了硬件、软件、文献及技术手册，为理解过去 70 年间计算技术如何从根本上改变人类生活提供了重要的记录。
得益于 2025 年的一笔慷慨资助，组织者已开始对这些文物进行编目，以确保其作为未来的研究资源得以留存。通过保护这些资料，该倡议旨在为历史学、社会学和工程学等领域的研究人员提供工具，以理解那场重新定义了我们工作、学习和互动方式的技术革命。该组织目前正在进行筹款和宣传工作，以提高公众意识，并确保这一宝贵的档案能够代代相传。
这段 Hacker News 的讨论突显了保护计算机历史所面临的挑战。参与者指出，专门的计算机博物馆生存艰难，这往往归咎于高昂的维护成本、缺乏机构资金支持，或过度依赖个人赞助者（例如现已解散的“活计算机博物馆”）。
主要观点包括：
* **“活”的困境：** 虽然一些博物馆（如布莱切利园的英国国家计算机博物馆或罗德岛计算机博物馆）通过保持机器可运行状态供公众使用而获得成功，但许多博物馆更倾向于收藏“名声显赫”的展品，而非那些定义了行业发展的实用型先驱时代硬件。
* **导师的作用：** 爱好者们强调，互动体验——例如在原始 Alto 计算机上编程或在 Altair 上学习汇编语言——对于激励后代至关重要，但随着文物被拍卖或在私人收藏中蒙尘，这些体验正逐渐消失。
* **档案挑战：** 许多评论者将这些藏品视为现代的“亚历山大图书馆”。他们呼吁加强文献记录、建立在线目录并完善法律结构，以确保这些容易损坏的实体机器在现任所有者去世后不会在历史中湮灭。
出于重新掌控个人数据并避免订阅费用的愿望，作者为自己的 12GB 文件实施了 3-2-1 备份策略。 **备份策略：** * **工作层：** 主“同步”文件夹通过 **Syncthing** 在主电脑、NAS（GMKtec M3）和笔记本电脑之间同步。**Tailscale** 提供安全的远程访问，iOS 和 Android 设备则使用第三方文件查看器。 * **硬盘层：** 作者使用 **restic** 每周自动对外部驱动器进行加密备份。 * **异地层：** 由于 restic 在云端的延迟问题，作者手动使用 **rclone** 将压缩后的副本备份到 Google Drive。 **额外措施：** * **Dotfiles：** 通过 **chezmoi** 管理并备份到 GitHub。 * **系统状态：** 安装 **Timeshift** 以进行 Arch Linux 系统恢复。 * **照片：** 通过涉及 PhotoSync 的手动流程处理。 作者总结道，尽管 Tailscale 和 Syncthing 等工具非常出色，但整个过程其实是在与平台限制和碎片化的软件作斗争，这证明实现一个真正“免费”且无缝的备份系统依然是一个脆弱的 DIY 工程。
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更新日志
v3.21.0 新增四个地下城，以及终于可以修改的游戏设置
v3.20.0 现在可以看到自己的生命值了，游戏已支持手机端游玩
v3.19.0 西南部新增真实海域，挑战终章以获取成就，并从根本上修复了移动错误
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在论文《奶牛的高阶多极矩》（*Higher multipoles of the cow*）中，本杰明·V·莱曼（Benjamin V. Lehmann）探讨了物理学中常被使用却鲜有正式论证的“球形奶牛”近似法的局限性。莱曼提出了一种正式的多极展开方法，将标准的球形奶牛仅视为级数中的第一项。 通过扩展这一框架，作者得以计算能够解释非球形几何特征的牛体势及相互作用。这种方法对于分析那些因球对称性而被抑制的物理现象至关重要，例如旋转奶牛因引力波引起的自旋减慢。该论文建立了一种定义高阶多极矩下牛体几何结构的方法，并为这些系数提供了基准计算，证明了多极奶牛模型在复杂物理问题中的实用价值。
抱歉。
该参考资料集广泛探讨了**计算语言学、心理学与大型语言模型（LLM）**的交叉领域，主要涵盖以下四个主题： 1. **身份与健康的语言标记：** 研究表明，书面语言可以揭示个体深层次的差异，包括人格特质、道德基础和政治意识形态。此外，语言模式还是心理健康状况（如抑郁症和精神病）以及认知能力下降（如阿尔茨海默病）的诊断指标。 2. **社会语言学与文化语境：** 相关研究探讨了语言如何反映社会动态，包括性别、地域差异以及随时间推移发生的文化变迁，强调了交流模式如何深植于特定的社会和地理语境中。 3. **大型语言模型的兴起：** 文献中的很大一部分关注 ChatGPT 等工具的迅速普及。研究人员正在评估这些模型的心理“特征”、政治偏见，以及它们作为研究中人类参与者替代方案的有效性。 4. **对语言多样性的影响：** 越来越多的研究警告称，人工智能辅助写作、基于合成数据的模型训练以及标准化的对齐技术正在使人类交流趋于同质化，这可能会削弱文化细微差别，并降低创造性及学术论述中的内容多样性。
对不起。
经济学教授布莱恩·卡普兰（Bryan Caplan）利用2022年消费者财务调查的数据指出，有关美国经济绝望的普遍说法在很大程度上是站不住脚的。他认为，虽然贫富差距确实存在，但这种差距很大程度上是由年龄造成的，而非制度性失败。 卡普兰观察到，大多数净资产较低的美国人只是因为年轻；随着时间的推移、稳定的就业和自律的储蓄，他们通常能积累可观的财富。到了五十多岁时，绝大多数美国人都能实现相当程度的财务安全，许多人甚至跻身百万富翁行列。他断言，美国普通民众已为退休做好了充分准备，以至于他主张对富裕的老年人进行经济状况调查，或逐步取消他们的社会保障金，因为他认为这些人已经生活得很舒适。 归根结底，卡普兰认为，人们一味关注那些拥有六位数净资产的中年美国人所面临的“经济苦难”，更多是心理感知问题，而非财务现实。他总结称，约60%的美国人口足够富裕，无需政府支持也能过得很好，且美国制度为绝大多数人提供了实现退休后财务稳定的充足机会。
对不起。