作者94岁的母亲阿黛尔中风，被送往纽约市的贝尔维医院——这个地方萦绕着作者的过去。1977年，她的父亲在贝尔维医院因癌症去世，那是一段痛苦的经历，她长期以来将这段经历与医院作为精神病院的历史联系在一起。 母亲的病情让她回忆起痛苦的记忆，以及一种恐惧感，她和丈夫匆忙赶往纽约。尽管贝尔维医院已经现代化，但仍然是一个混乱和冷漠的环境，充满了侵入性的程序和她母亲痛苦的哭喊。 摔倒造成的头部受伤比最初的中风更严重，导致病情迅速恶化。阿黛尔去世后两周，与她父亲近五十年前在同一家医院去世的时间相仿。出乎意料的是，家属收到了贝尔维医院工作人员的一封衷心的信，给予安慰并肯定他们陪伴在母亲身边的决定，在悲痛和旧伤重开中带来了一丝平静。
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黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 返回贝尔维尤 (theamericanscholar.org) 14 分，来自 prismatic 11 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论
com2kid 6 小时前 [–]
西雅图也有类似的 Harborview 医院。那里是去看你爱的人死去的地方，是在床边看着生命支持被拔掉的地方，是坐着等待医生尝试拯救生命措施的地方。通常情况下，医生确实会成功，那里也有很多好消息。但一家能够治疗最糟糕情况的医院，会以悲伤而闻名。回复
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## DPaint.js：浏览器中的复古图像编辑器
DPaint.js 是一款功能齐全、免费且开源的图像编辑器，灵感源自经典的 Deluxe Paint，直接在您的网络浏览器中运行。它独特地专注于复古 Amiga 图像，支持读取和写入 Amiga 图标文件和 IFF ILBM 图像（包括 HAM 和 24 位），甚至可以直接从 Amiga 磁盘文件 (ADF) 读取。
除了复古支持外，DPaint.js 还提供图层、选区、遮罩、变换、效果以及广泛的颜色还原/抖动工具。内置的 Amiga 模拟器允许在原始 Deluxe Paint 环境中预览作品。
它使用纯 JavaScript 编写，没有依赖项，可在任何系统上使用——甚至包括触摸屏——并且从 Web 服务器提供后即可离线工作。目前处于 Alpha 阶段，欢迎提交错误报告和贡献，最近添加了动画支持和着色工具。未来的开发可能包括对更多图形模式和文件类型（如 PSD 和精灵表）的支持。
**查找地址：** [https://www.stef.be/dpaint/](https://www.stef.be/dpaint/)
## DPaint-js：一款 Deluxe Paint 风格的网页编辑器
一款名为 DPaint-js 的网页图像编辑器，灵感源自经典 Deluxe Paint，正在 Hacker News 上受到关注。该项目使用纯 JavaScript 构建，旨在重现原版的感觉，作者是一位才华横溢的平面艺术家和演示场景开发者，并将其用于演示场景创作。
最初的反馈集中在涂抹工具上，用户报告了混合问题和浏览器特定的行为。开发者随后发布了更新来解决这些问题，但仍存在一些差异。讨论还强调了画笔功能的重要性，这是 Deluxe Paint 的一个标志性特征，目前正在项目的开发版本中积极开发中。
用户注意到代码简洁易读，与典型的 Web 应用程序复杂性形成了鲜明对比。其他替代方案，如 PyDPainter（一个基于 Python 的克隆），也被提及，以及对诸如透视工具和与 exaequos.com 等平台的文件兼容性的功能请求。
联合国宣布世界已进入“全球水资源破产”时代。
UN Declares That the World Has Entered an Era of 'Global Water Bankruptcy'
1 天前
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## 联合国宣布“全球水资源破产” - 摘要
一份最近的联合国报告宣布进入“全球水资源破产”时代，这意味着人类正在过度使用水资源，造成不可逆转的损害。虽然世界并非*耗尽*水资源，但获取途径严重失衡且管理效率低下。
Hacker News上的讨论指出，问题并非仅仅是缺乏水——海水淡化是可行的，管道可以分配资源——而是缺乏投资和政治意愿，尤其是在贫困和冲突地区。
对话深入探讨了水资源管理的复杂性，包括抽水的高能源成本（尤其是上坡抽水）、大型基础设施项目的挑战，以及农业和工业领域更有效利用水资源的需求。人们对海水淡化的环境影响（盐水排放）以及可能加剧现有不平等现象的可能性表示担忧。
最终，该讨论表明，解决这场危机需要的不仅仅是技术解决方案，还需要在政策、投资和消费模式方面进行重大改变，承认仅仅“转移”水资源并非简单的解决方案。
秘密“扰乱器”武器对委内瑞拉袭击马杜罗至关重要。
Secret 'discombobulator' weapon was crucial to Venezuelan raid on Maduro
1 天前
根据前总统特朗普的说法，一种名为“扰乱者”(The Discombobulator) 的绝密武器是美国成功抓捕委内瑞拉总统尼古拉斯·马杜罗的关键。特朗普声称该武器瘫痪了委内瑞拉的军事装备，包括俄罗斯和中国的火箭，从而阻止了任何抵抗，并确保没有美国人伤亡。 来自加拉加斯的消息证实了瘫痪效应，马杜罗的警卫描述了突然的雷达故障、令人丧失能力的症状，如鼻出血和呕吐，以及一股压倒性的“声波”。一名警卫回忆说，感觉自己的头要爆炸了。 马杜罗目前被拘留在布鲁克林，面临毒品恐怖主义指控，德尔西·罗德里格斯现在担任委内瑞拉临时总统——特朗普将这种关系描述为“极好”。“扰乱者”的性质仍然保密，但它引发了人们对其与脉冲能量武器以及“哈瓦那综合症”报告的联系的猜测。
一份《纽约邮报》文章详细描述了对马杜罗住所的袭击，引发了Hacker News上关于可能使用的武器的讨论。文章提到了一种“扰乱器”，并报告了雷达故障以及对个人造成的身体影响——鼻出血、呕吐和迷失方向，被描述为“声波武器”或强烈声波。
评论员将其与“哈瓦那综合症”相提并论，这是一系列由美国和加拿大外交官经历的、可能由定向能量武器引起的无法解释的健康问题。 理论从电磁脉冲攻击使雷达失效，到在物理攻击之前进行单独的网络攻击，不一而足。
一些人认为这是一场精心策划的网络攻击，而另一些人则认为使用了电磁场/网络武器来破坏系统，*以及*针对人员的声波/能量武器。 人们对这种能量武器的潜在扩散表示担忧。 最后一条评论质疑以这种方式部署“秘密武器”的战术智慧。
SageCompass 是一种增强决策系统，旨在在开发开始*之前*确定是否真正需要人工智能解决方案，从而节省时间和资源。它充当“虚拟顾问”，系统地评估人工智能想法，并对其价值进行数据驱动的评估。 该流程模仿人类咨询流程：定义问题、明确可衡量的目标和关键绩效指标 (KPI)、评估数据可行性，并最终做出是否继续的决策。SageCompass 利用各种“代理”——本质上是专业角色，如业务分析师、数据科学家和高管——来执行这些步骤。 SageCompass 使用 Python、DDEV 和 uv 构建，具有 Gradio 用户界面进行交互，以及 LangGraph 后端进行处理。它与 Drupal 集成，以实现潜在的应用。安装涉及设置虚拟环境和配置 API 密钥（目前为 OpenAI）。已知 Docker/LangStudio 连接存在问题，可能需要调整本地主机地址以确保正常功能。
## LangGraph 扩展架构
一位开发者在 Hacker News 上分享了一个用于扩展 LangGraph 应用程序的参考架构，解决了在简单教程之外维护复杂图的挑战。该项目名为 Sagecompass (github.com/cleverhoods)，专注于构建具有多个节点、代理和共享状态的可维护 LangGraph 系统。
主要特性包括与框架无关的核心、对状态变化的严格合同验证，以及一套包含 110 个测试的全面测试套件，以强制执行架构边界。开发者专门设计该架构，使其能够抵御 AI 编码助手造成的意外破坏。
该项目目前正在开发中，采用 MIT 许可，作者正在寻求反馈，特别是来自那些尝试在生产环境中扩展 LangGraph 的用户。关于所用模式的详细介绍可在 dev.to 上找到。
最新报告显示，伊朗一月份抗议活动中的死亡人数可能远高于官方公布的数字。政府报告有3117人死亡，但两位卫生部高级官员告诉《时代》杂志，在为期两天的镇压期间（1月8日至9日），**可能有多达3万名人员丧生**。这场激增耗尽了伊朗的资源，尸袋用完，半挂卡车被用于运送尸体。 独立核实存在困难，但这一数字与医生（包括医院统计的30304人）和活动团体收集的数据相符（目前确认超过5459人死亡，并正在调查更多）。这些杀戮发生在抗议活动之后，最初是由经济困难引发，随后升级为要求政权更迭，最终达到数百万人在街头。 当局采取致命武力镇压，包括屋顶狙击手和配备机枪的卡车，并伴随着互联网中断。专家将这场暴力的规模与大屠杀以及叙利亚和伊拉克的屠杀事件相提并论，认为3万人的数字可能是一个*低估值*。这些事件凸显了对异见的残酷镇压，以及伊朗人民及其政府面临的巨大风险。
该项目成功地将DOOM移植到无线耳机上运行，并通过Web服务器将游戏画面流式传输到浏览器。核心挑战在于耳机的硬件限制：数据传输依赖于2.4Mbps的UART连接，而非较慢的蓝牙，且RAM仅有约992KB。 为了克服带宽限制，游戏将视频流作为MJPEG流（顺序显示的JPEG图像）传输，而不是使用复杂的编解码器。尽管将耳机的CPU超频至300MHz，编码限制了帧率为每秒约18帧。 RAM限制通过对DOOM引擎的大量优化来解决——预生成查找表、利用闪存存储常量以及禁用缓存，从而将游戏内存占用从4MB减少到足以适应可用空间。最后，一个经过特别裁剪的DOOM 1资源文件（“Squashware”）使游戏能够适应耳机的4MB闪存。
## 耳机上的《毁灭战士》：软件与规模的胜利
一位开发者成功地将《毁灭战士》移植到PineBuds Pro耳机上，可通过网络连接访问。这一壮举引发了Hacker News上的讨论，探讨这是否代表了软件创造力的胜利，或者是一种经济上的低效——为什么要在通用芯片足够强大的情况下，构建专门的、更便宜的硬件？
评论者普遍认为，规模经济和先进的制造技术使得功能强大的通用微控制器（MCU）出奇地便宜。构建定制硬件通常成本更高、更复杂，特别是考虑到软件更新和未来兼容性的优势。讨论还涉及了芯片制造对环境的影响，一些人认为使用现成的MCU比制造定制芯片更有效率。
除了经济因素外，这次移植还突出了计算能力的巨大进步。现代耳机比过去计算机拥有更多的功能，能够运行《毁灭战士》就证明了这一点。该项目还激发了进一步移植的想法，包括多人版本，甚至在越来越不可能的设备上运行《毁灭战士》，例如一次性电子烟。
## PLECS Spice：弥合系统级与器件级仿真差距
多年来，电力电子设计面临一个权衡：快速、稳健的系统级仿真与详细、精确的器件级SPICE仿真——需要单独的工具和重复的建模工作。PLECS Spice，现已随PLECS 5.0发布，通过将SPICE直接集成到PLECS环境中解决了这个问题。
这使得工程师能够在单个平台上执行系统和器件分析，使用统一的工作流程。设计人员可以从使用理想元件的系统级模型开始，然后选择性地用详细的SPICE网表替换部分电路——例如功率级——而无需改变整体控制方案。
PLECS Spice通过支持多种SPICE方言的网表解析器、优化的紧凑模型、用于处理非线性Modified Nodal Analysis (MNA) 以及混合公式求解器来实现这一点。这能够准确地模拟复杂系统，例如双有源桥 (DAB) 变换器，其中验证软开关需要详细分析器件物理特性以及控制策略——这是使用理想开关模型无法实现的。
最终，PLECS Spice简化了设计流程，消除了冗余建模，并实现了真正的自顶向下方法，从而加快创新并缩短上市时间。
## 连接PLECS和SPICE用于电路仿真
一位开发者（eschu）详细介绍了一个为期三年的项目，旨在将高层次电力电子仿真器PLECS与详细电路仿真器SPICE集成。核心挑战源于团队背景——数学家和物理学家，而非电气工程师——需要在两个领域进行大量学习。
该项目涉及克服技术障碍，例如实现现代三阶龙格-库塔求解器，以处理PLECS的理想开关模型以及SPICE的公式。他们开发了一种能够处理多种SPICE方言的网表解析器，并从头开始构建用于优化的紧凑模型。
PLECS传统上使用状态空间方程（常微分方程）以提高效率，而SPICE采用修正节点分析（微分代数方程）。这种集成允许设计者从系统级的PLECS模型开始，然后对特定部分进行“SPICE化”以进行详细分析，从而弥合系统级和器件级仿真的差距。这种新方法旨在简化工作流程并减少与使用独立软件包相比产生的错误。
## 昔日的回忆：索尼数据光盘机DD-1EX
1992年，作者在一家电子精品店工作时，偶然发现了一批清仓的索尼数据光盘机DD-1EX电子书播放器——原价500美元，现在降价处理。他被吸引，买了一个以及配套的“书籍”（迷你CD）。
这款设备看起来像一个微型笔记本电脑，做工出人意料地好，但最终并不实用。它配备了一个QWERTY键盘用于搜索基于文本的书籍，但缺乏数据保存功能——这是90年代早期技术的局限性。随附的软件，如百科全书和旅游指南，展现了那个时代的面貌，甚至提到了苏联。
有趣的是，CD包含模拟器，允许书籍在电脑上运行。作者已经将这些ISO文件提取并提供下载，并预料到索尼可能会提出删除请求（之前有过*龙穴*内容的经历）。尽管在维基百科时代它们已经过时，但这些文件提供了一个迷人的视角，让我们得以一窥互联网之前的数字出版的被遗忘角落。
## 索尼数据光盘机：复古科技深度解析
最近的Hacker News讨论集中在索尼数据光盘机上，这是一款20世纪90年代初期的便携设备，旨在播放装满数据的光盘——本质上是一种便携式百科全书和词典。虽然在日本很受欢迎，尤其是在学习汉字方面，但它在其他地方并未获得广泛应用。
这次讨论强调了索尼在专有存储格式方面的历史，并探讨了为什么MiniDisc Data、Zip驱动器和磁光盘等替代方案未能成为主流。最终，存储密度和成本被证明是决定性因素，CD提供了更高的容量，并最终实现了可写入功能。
用户们回忆起这款设备的潜力、高昂的价格以及其未来感十足的设计魅力。一些人表示有兴趣使用现代技术——例如通过Kiwix实现的离线维基百科和本地LLM——来重现数据光盘机的功能，尤其是在互联网审查日益加剧的背景下。链接文章的作者计划在互联网档案中存档光盘机的软件，预计索尼可能会发出删除通知。
## Turbopuffer 的十亿级向量搜索 (ANN v3) – 摘要 Turbopuffer 发布了近似最近邻 (ANN) 搜索 v3，能够搜索高达 1000 亿个向量（200TiB 数据），具有高查询速率（>1k QPS）和低延迟（<200ms）。这一成就源于以“第一性原理”为基础的重建，专注于最大化硬件利用率。 架构简单：一个无状态查询层，在对象存储之上进行缓存。 扩展的关键在于解决潜在的瓶颈 – CPU 或带宽。 分析表明，由于向量搜索的算术强度（主要是点积），工作负载是“带宽受限”的。 为了应对这个问题，Turbopuffer 采用了两种技术：**分层聚类** 以缩小搜索空间，以及 **二进制量化** (RaBitQ) 以压缩向量尺寸 16-32 倍。 这使得更多数据能够驻留在更快的内存层级（缓存和 DRAM）中，从而降低带宽需求。 然而，压缩增加了算术强度，最终使系统变为 **计算受限**，需要 CPU 优化（例如利用 AVX-512 指令）。 最后，对于超出单机 SSD 容量的数据集，系统将索引分布在多台存储优化机器上，广播查询并将结果拼接在一起。 这种技术的结合提供了大规模下的经济高效的性能，使 Turbopuffer 能够处理更大的工作负载。