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一个黑客新闻的讨论集中在1997年动画电影《安娜斯塔西娅》制作过程中使用的“丢失”真人参考素材上。lostmediawiki.com上的原始文章由于广告难以访问，但用户很快分享了YouTube上纪录片《安娜斯塔西娅的制作》的链接，其中讨论了真人素材的工作。
这些素材本身尚未公开发布，但据信由迪士尼拥有。几位评论者回忆起小时候在学校看过这部纪录片的VHS拷贝。人们对寻找并可能发布原始参考资料感兴趣，一位用户甚至在下载Linux发行版时自愿调查。尽管部分用户的文章链接已损坏，但这次讨论成功地引导用户找到了相关的可用内容。
黑客入侵A16Z支持的手机农场，称其为“反基督”。
Hacker compromises A16Z-backed phone farm, calling them the 'antichrist'
2 天前
倍速（Doublespeed），一家获得a16z投资，利用人工智能和手机农场创建虚假社交媒体影响者的初创公司，遭遇了第二次安全漏洞。一名黑客访问了后端系统，并试图在数百个TikTok账户上发布表情包，将a16z联合创始人马克·安德森称为“反基督”。
虽然这些帖子最终被阻止，但黑客窃取了47MB的数据，可能影响了573个账户，并泄露了413部手机的信息。倍速声称，此次漏洞被限制在较旧、注重兼容性的系统上，没有未经授权的帖子发布。
这起事件凸显了人们对倍速商业模式的担忧，该模式积极试图规避社交媒体平台反对虚假行为的政策。去年12月的一次黑客事件揭示了他们运营的规模——数百个由人工智能驱动的账户推广产品，通常缺乏适当的披露。该公司计划扩展到X和Instagram。
## A16Z 资助的手机农场及对风险投资的担忧
一名黑客入侵了由 Andreessen Horowitz (a16z) 资助的手机农场，该农场用于生成人工智能驱动的 TikTok 账号，并将该公司称为“反基督”。这家初创公司 Doublespeed.ai 实际上运营着一个机器人农场，违反了 TikTok 的服务条款。
该事件引发了对 a16z 投资选择的讨论，许多人对他们支持这种看似反社会行为感到惊讶。评论员指出，a16z 有投资伦理上存在问题的企业的趋势，包括与加密货币诈骗和游戏化债务应用程序（如 Coverd）相关的业务。
一些用户质疑这家风险投资公司的长期价值导向，认为他们的主要目标仅仅是最大化投资回报率，即使以牺牲社会福祉为代价。人们还对 a16z 最近的一份“手册”表示担忧，该手册提倡故意破坏性的沟通策略，甚至接近操纵行为。该事件加剧了关于风险投资公司责任及其投资潜在负面后果的辩论。
## 自定义 Linter 防止数据库事务泄漏 一位开发者构建了一个自定义的 Go Linter，主动捕获一个微妙但危险的错误：数据库事务将操作泄漏到其预期范围之外。当事务内的代码意外地使用组件级别的仓库实例而不是事务范围的实例时，就会发生这种情况，可能导致数据损坏和竞争条件。 这种错误很难通过传统方法检测到——它能够干净地编译，通过测试，并且经常逃避代码审查。为了认识到对更强大的解决方案的需求，开发者利用 `go/analysis` 框架创建了一个静态分析工具。 该 Linter `transactioncheck` 遍历抽象语法树 (AST)，以识别事务调用，并验证事务回调函数内的所有数据库操作都使用事务范围的仓库参数。它处理嵌套事务，甚至递归分析辅助函数以确保完全覆盖。使用 `analysistest` 进行全面测试，并集成到 CI/CD 管道中，确保 Linter 有效地防止这些错误到达生产环境。该项目被证明非常有效，发现了现有的违规行为，并为先前难以捉摸的问题提供了一个快速、可维护的解决方案。
Leonh.fr 的一名开发者在代码中意外发布了一个交易错误后，构建了一个代码检查器。Hacker News 讨论中强调的核心问题源于数据库 API（尤其是 ORM）中的隐式事务，这可能导致意外行为和数据不一致。
许多评论者同意，API 应该*显式地*要求开发者管理事务，使其成为代码中可见的部分，而不是为了“易用性”而隐藏它们。讨论的解决方案包括 Haskell 中的软件事务内存 (STM)，它为事务代码使用不同的类型，以及设计内置事务处理的框架。
其他讨论点包括人类难以处理“模式”（在事务和非事务操作之间具有不同的代码路径），以及由于意外的多个事务请求而导致连接池耗尽的风险。 许多用户分享了类似的经历，并称赞这篇文章是构建 Go AST 代码检查器的有用指南。
## Google 将惩罚“后退按钮劫持” Google 将于 2026 年 6 月 15 日更新其垃圾信息政策，明确禁止“后退按钮劫持”——一种欺骗性做法，会干扰用户的浏览器导航。这意味着阻止用户使用后退按钮返回上一页，而是将他们重定向到不需要的页面或显示未经请求的广告。 Google 将此视为对用户体验的侵犯，会造成沮丧和被操纵的感觉。这符合现有政策，禁止浏览器历史记录中的欺骗性做法。 发现实施后退按钮劫持的网站将受到惩罚，包括在搜索结果中降级或手动采取垃圾信息措施。 建议网站所有者检查其代码，包括第三方库和广告平台，以确保后退按钮按预期工作并删除任何干扰脚本。有关问题和重新考虑请求的资源可通过 Google Search Console 获取。
## VectorWare 将标准 Rust 线程带到 GPU VectorWare 正在开创 GPU 原生软件开发，并取得了一项重大里程碑：成功地在 GPU 上实现了 Rust 的 `std::thread` 功能。这使得开发者能够利用熟悉的 Rust 抽象来编写高性能 GPU 应用程序，弥合了 CPU 和 GPU 编程模型之间的差距。 传统上，GPU 编程需要以并行 *内核* 的形式思考，这些内核会启动许多实例，本质上是并发的。这与 CPU 编程的顺序线程生成形成对比。VectorWare 的方法将每个 Rust `std::thread` 映射到 GPU *warp* – 一组并行通道 – 有效地模拟 CPU 线程行为。 这种创新的解决方案避免了直接映射到 GPU 通道的陷阱（这些通道不是真正的线程），并防止了性能杀手的 *分歧*（warp 中的通道采取不同的代码路径）。它允许现有的 Rust 代码，包括依赖于线程的库，如 Rayon 和 Tokio，在 GPU 上运行，只需进行最少的修改，同时保持 Rust 的安全保证。 虽然仍然存在挑战 – warp 限制、同步成本和内存约束 – 但这一突破解锁了 Rust 生态系统的巨大潜力，用于 GPU 加速，并为使用 Rust 的强大功能和安全性构建真正 GPU 原生应用程序铺平了道路。VectorWare 计划未来将此支持扩展到其他语言，但相信 Rust 在 GPU 开发方面具有独特的优势。
对不起。
对于摄影师，照片页面提供了熟悉的工具，以及DaVinci强大的色彩分级功能。它原生支持佳能、富士、尼康、索尼，甚至iPhone ProRAW的RAW格式。所有图像处理都在源分辨率下进行，最高可达32K，或超过4亿像素，因此您绝不会受到项目分辨率的限制。熟悉的白平衡、曝光、色彩和饱和度等基本调整为您提供了一个舒适的起点。通过无损处理，您可以随时重新构图、裁剪和重新解读原始传感器数据。并且，借助GPU加速，整个相册的处理速度比传统照片应用程序快得多！
## tseda：时间序列探索应用概要 tseda是一个Python应用程序，旨在探索规则采样的时间序列数据（每小时或更高频率），目前限制为2000个样本。它引导用户完成一个三步工作流程：**初步评估**、**时间序列分解**和**观测记录**。 **初步评估**利用核密度估计、箱线图以及自相关/偏自相关函数（ACF/PACF）来揭示数据分布和潜在季节性。**分解**采用奇异谱分析（SSA）来识别底层成分（趋势、季节性、噪声），基于特征值分布和用户定义的组别。这允许进行变化点分析和噪声结构评估。**观测记录**提供AIC排名诊断、自动摘要以及用户笔记的空间，最终生成一份报告。 tseda可以通过pip或conda安装，并提供Web应用程序界面和notebook环境。它需要Python 3.13或更高版本，并接受包含时间戳和数值列的CSV或Excel文件——数据必须是规则采样的，并且不包含缺失值。欢迎通过GitHub提交开发贡献和功能请求。
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探索定期抽样时间序列的工具 (github.com/rajivsam)
18 分，rsva 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 帮助
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## 人工智能对数学发现的快速影响 近期人工智能的进步，特别是像AlphaEvolve和Gemini这样的大型语言模型（LLM），正在极大地加速数学研究。在2026年初，人工智能意外地在置换群的布鲁哈特区间内发现了一种隐藏的超立方体结构——这是一个数学家甚至没有有意识地追求的问题。这突显了人工智能发现人类忽略的模式的能力，这种能力以前在较老的机器学习中有所体现，但现在更容易获取。 人工智能正在帮助数学家解决复杂的问题，例如在旗变体中嵌入球体，甚至生成优雅的证明来阐明以前晦涩的结构。虽然数学家仍然逐行验证这些证明，但人工智能显著减少了所需的时间和精力。 然而，这一进展并非没有挑战。人们担心人工智能生成的大量“无意义”内容及其对学生学习的影响，人工智能可以轻松解决作业。数学家们正在探索“自动形式化”——使用人工智能来翻译和验证证明——以对抗不可靠性。尽管担心被淘汰，但大多数人认为人工智能将成为一种标准工具，类似于LaTeX，辅助而非取代人类数学家，特别是在解决最具挑战性、长期的问题时。关键在于平衡人工智能的计算能力与人类直觉和定义数学的艺术元素。
托斯滕·格鲁斯特（Torsten Grust）在图宾根大学开发了一门为期15周的本科课程，专注于DuckDB数据库系统的内部运作。课程材料，包括幻灯片，已在GitHub上公开提供。 “数据库系统内部设计与实现”（DiDi）课程涵盖了查询性能、内存管理、聚合、排序、索引、查询计划和优化等关键领域——特别是利用DuckDB的架构。 虽然一个学期无法提供全面的概述，但该课程提供了对数据库内部运作的实践探索。 期望学生具备基本的SQL知识，但查询主要集中在核心SQL概念上。需要SQL介绍的学生可以参加配套课程“表格数据库系统”。 这门课程提供了一种实践方法来理解现代数据库系统的工作原理。
## Hacker News 上关于 DuckDB 的讨论
最近 Hacker News 上的一场讨论强调了 DuckDB (duckdb.org) 是一款功能强大的“瑞士军刀”工具，适用于数据科学家和所有处理数据的人员。用户称赞它在数据清洗、处理和临时分析方面的多功能性，并推荐一个 2020 年 CMU 的演示文稿 ([https://www.youtube.com/watch?v=PFUZlNQIndo](https://www.youtube.com/watch?v=PFUZlNQIndo)) 以了解其优势。
对话还解决了过去对 DuckDB 崩溃的担忧，用户报告了稳定性得到改善，特别是关于内存不足错误。值得注意的是，正确使用时崩溃的情况很少发生，尤其是在 OLAP 应用中。
多位用户分享了他们的实际应用，包括使用 DuckDB 进行复杂分析、从 GitHub 数据构建教育数据仓库，甚至在页面排名计算等任务中实现与 NetworkX 相当的性能。该讨论指向了 DiDire 仓库 ([https://github.com/DBatUTuebingen/DiDir](https://github.com/DBatUTuebingen/DiDir)) 以更深入地了解 DuckDB 内部原理。
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对不起。