## Cimba：高性能离散事件模拟库
Cimba是一个快速、免费且可靠的离散事件模拟库，使用C和汇编语言编写，利用POSIX pthreads进行并行执行。它将模拟过程实现为堆栈式协程（“纤程”），速度比使用SimPy构建的等效模型**快40-50倍**——通过一个简单的M/M/1队列基准测试表明，速度提升了45倍。值得注意的是，Cimba甚至可以在单核上超越SimPy的性能。
这种速度能够实现数百次重复和参数变化的快速实验，提供紧密的置信区间和密集的数据。Cimba提供了一个全面的工具包，包括预封装的进程交互（资源、队列等）、条件变量和各种随机数生成器。
Cimba专注于可靠性，采用了大量的断言（代码行数的13%）和单元测试。它采用面向对象原则在C中设计，并利用手工编写的汇编代码进行上下文切换。虽然用C编写，但Cimba可以轻松与其他语言和库集成，甚至可以通过CUDA支持GPU加速。它适用于建模复杂的系统，如网络、制造和医疗保健。
Cimba是公开可用的，可以使用C编译器和Meson构建管理器进行安装。
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## Cimba：一个快速的离散事件模拟库
Cimba是一个新的、多线程的离散事件模拟库，用C语言编写，旨在追求速度。它利用POSIX线程进行并行试验执行，并使用**堆栈式协程**（通过手工编写的汇编代码实现）来实现每个模拟内部的并发性。这允许采用一种自然的、基于代理的编程风格。
在一项模拟M/M/1队列的基准测试中，Cimba实现了**45倍的速度提升**和**97.8%的运行时缩减**，与等效的SimPy（Python）实现相比，甚至在仅使用单个CPU核心的情况下，也优于运行在64个核心上的SimPy。这种速度归功于高效的协程、哈希堆事件队列、快速随机数生成器和内存池。
作者欢迎贡献，特别是移植到AMD64/x86-64（Linux & Windows）之外的架构，Apple Silicon和ARM是潜在的目标。 关键的设计考虑包括仔细处理上下文切换开销和线程安全性。该项目利用“防御性编程”，并使用大量的断言来保证健壮性。
**链接：**
* **文档：** [https://cimba.readthedocs.io/en/latest/](https://cimba.readthedocs.io/en/latest/)
* **仓库：** [https://github.com/ambonvik/cimba](https://github.com/ambonvik/cimba)
展示HN：Octosphere，一个用于分散科学出版的工具
Show HN: Octosphere, a tool to decentralise scientific publishing
1 天前
主页 - Octosphere 连接开放科学与社交网络 什么是 Octosphere？ Octosphere 弥合了学术出版物与社交网络之间的差距。它会自动将您的研究出版物从 Octopus 同步到 AT 协议（氛围）——一个为 Bluesky 等社交应用程序设计的开放、去中心化网络。通过在氛围中分享您的工作，您可以接触到更广泛的受众，与公众互动，并提高您的研究在传统学术渠道之外的可见性。 运作方式 使用 ORCID 登录——使用您的研究人员标识进行身份验证。 连接到氛围——使用您的 Bluesky 帐户（或任何 AT 协议应用程序）登录。 链接您的 Octopus 个人资料——连接您的 Octopus 作者页面。 同步您的出版物——选择一次性同步或启用未来出版物的自动同步。 使用 ORCID 开始 由 AndreasThinks 创作，并得到一些 ✨氛围✨ 的帮助。
## Octosphere：去中心化科学出版
一个名为 **Octosphere** (octosphere.social) 的新工具旨在通过利用 ATProto 协议和构建在 Octopus 平台之上，来颠覆学术出版。由一位“身心俱疲的半学术人士”创建，Octosphere 寻求为传统的、常常令人沮丧的出版系统提供替代方案。
该项目在 Hacker News 上引发了讨论，用户指出已经存在的努力，例如 Bluesky 上的 **Cosmik**，它也利用 ATProto 为研究人员提供平台。人们对 ATProto 可能复制 Twitter 等平台的数据挖掘问题，缺乏隐私和审核控制表示担忧。
一个关键的争论集中在 **同行评审** 的作用上。一些人认为，尽管存在缺陷，但把关是过滤海量研究的必要手段，而另一些人则倡导开放的、众包的评审系统。在去中心化环境中维持质量和防止滥用的挑战是一个反复出现的主题。
最终，这场对话凸显了对更好出版系统的渴望，但也凸显了在开放性、质量控制以及学术界根深蒂固的习惯（他们大多仍然依赖电子邮件进行交流）之间取得平衡的复杂性。
## 迁移向导：无缝电子邮件迁移
迁移向导提供快速、安全和可靠的电子邮件迁移解决方案。该服务专为个人和企业设计，拥有**99.9%的成功率**，平均迁移时间仅为**5分钟**，即使对于千兆字节的数据也是如此。
主要功能包括**零停机时间**、**100%数据完整性**和**企业级安全性**——凭据被加密并在迁移后立即删除。无需技术专长，该平台支持各种场景，如提供商切换、帐户整合以及电子邮件备份/归档。
迁移向导优先考虑用户隐私，**不存储凭据**，并提供**增量同步**功能以确保持续的数据一致性。提供**免费试用**，无需信用卡，用户可享受**24/7支持**。已成功完成超过10,000次迁移，使其成为电子邮件管理的可靠选择。
## Hacker News 邮件迁移讨论
一篇 Hacker News 讨论围绕着邮件迁移工具展开，起因是 Migrate Wizard ([migratewizard.com](https://migratewizard.com)) 的推出。Migrate Wizard 被宣传为一种快速、安全、基于云的邮件数据迁移解决方案，但对话很快就强调了 **imapsync ([imapsync.lamiral.info](https://imapsync.lamiral.info))** 作为一个强大且久经考验的替代方案。
用户称赞 imapsync 知识渊博且规模 впечатляющая（能够处理大量的邮件流量）。但指出 imapsync 比 **mbsync** 慢，并且缺乏双向同步功能。人们对将敏感 IMAP 凭据委托给 Migrate Wizard 等第三方服务表示担忧，原因是缺乏关于安全审计和运营地点的透明度。
讨论还涉及了邮件 RFC 合规性的挑战，尤其是在 Gmail 和 Proton 等提供商之间迁移时，以及 Thunderbird 等工具在大型或复杂迁移方面的局限性。最终，该帖子展示了各种方法，从使用 API 的 DIY 解决方案到专门的迁移工具，每种方法都有其自身的权衡。
## 千字节：1024 还是 1000？
多年来，人们一直认为计算机内存中的千字节是 1024 字节，兆字节是 1024 千字节，以此类推——这源于计算机的二进制特性。然而，以 1 千字节等于 1000 字节的十进制系统更具逻辑性，并且越来越被使用，尤其是在硬件制造商宣传存储容量时。
这种差异的产生是因为虽然计算机*运行*在二进制中，但以十进制（基数为 10）报告大小更容易被人类理解。对于较小的单位，差异很小，但随着太字节及更大单位的增加，差异会显著增长——对于夸字节，可能超过 20% 的不准确性。这导致混淆，因为操作系统（通常使用二进制定义）显示与存储供应商宣传的容量（通常使用十进制）不同的容量。
为了解决这个问题，国际电工委员会引入了不同的二进制前缀（KiB、MiB、GiB）来清楚地表示 2 的幂，以及标准的十进制前缀（kB、MB、GB）来表示 10 的幂。虽然旧的惯例由于行业惯性而仍然存在，但理解这种差异并使用正确的前缀有助于清晰地讨论计算机内存和存储。
## Deno 沙箱：安全运行不受信任的代码
Deno Deploy 推出 **Deno 沙箱**，这是一种安全执行由 LLM（或任何不受信任的来源）生成代码的新方案，而不会损害系统安全。传统的沙箱不足以应对代码自动访问具有敏感凭据的 API 的情况；Deno 沙箱 直接解决了这个问题。
它利用轻量级的 Linux 微型虚拟机进行隔离，启动时间小于一秒，可通过 SSH、HTTP 或 VS Code 访问。至关重要的是，**密钥受到保护**：API 密钥从不存在于沙箱环境中，仅在批准的传出请求时才生成，从而防止数据泄露。网络出口也受到控制，阻止连接到未经授权的主机。
Deno 沙箱与 Deno Deploy 无缝集成——代码可以直接从沙箱部署到生产环境，只需一条命令，无需重建。它还通过卷和快照提供持久性选项，用于缓存和预安装的工具链。
Deno 沙箱现已进入 Beta 测试阶段，包含在 Deno Deploy 的按使用量计费的计划中。它非常适合 AI 代理、安全的插件系统以及处理用户提供的代码的环境。
## Deno 沙箱总结
Deno 沙箱为运行不受信任的代码提供了一个安全环境，特别是具有 API 访问权限的 LLM 生成代码，解决了密钥泄露的风险。它利用 Deno Deploy 云中的轻量级 Linux 微型虚拟机，并通过仅允许为批准的主机进行密钥替换来控制网络出口。 此外，还提供了一个 Python SDK。
其核心创新在于仅在向授权域名发出的外向请求期间，动态地将占位符替换为真实的 API 密钥，从而防止密钥被永久盗取。 然而，讨论中也指出了潜在的漏洞，例如通过 API 响应或 HTTP 标头进行密钥反射或操纵。
许多评论员注意到类似沙箱解决方案的激增（Modal、E2B 等），并质疑其与自托管 VM 相比的价值主张。 此外，人们还对博客文章的写作风格表示担忧，许多人怀疑是 AI 生成的。 价格也是一个争议点，一些人认为它明显高于传统的 VM 成本。
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雅典娜帕特农神像：重建 (2000) (goddess-athena.org)
15 分，joebig 1 天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 1 条评论
utopcell 1 天前 [–]
这次重建太糟糕了！考虑到我们从古代希腊获得的其余文物，如此重要的雕像不可能看起来这么糟糕。这次重建让我想起了 [1]。 [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Ecce_Homo_(Garc%C3%ADa_Mart%C3... 回复
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## 欧洲寻求数字独立 欧洲各国政府正在积极减少对微软和Zoom等美国大型科技公司的依赖，这源于对数据隐私、安全以及潜在政治影响力的担忧。在特朗普政府制裁影响国际组织以及担心数据访问被切断等事件发生后，这种“数字主权”的推动力日益增强。 法国正处于领先地位，计划到2027年禁止其250万公务员使用Zoom、Teams等美国视频会议工具，转而选择本土替代方案。德国和奥地利也在转向开源办公软件，部分地区甚至正在探索Linux操作系统。 这场运动源于对受外部控制的脆弱性的担忧——特别是来自美国和中国，以及对培养欧洲科技领导地位的渴望。尽管微软等美国公司强调在欧洲的数据保护，但官员们认为真正的独立需要本土或开源解决方案。这种转变正在获得进展，成为全球论坛上的一个关键讨论点，并促使了“主权云”等倡议的出现——这些数据中心由欧洲实体独立运营。
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这次黑客新闻的讨论围绕“定义安全的硬件设计”，具体探讨了形式化方法（如强类型系统）在硬件开发中的潜力。初始帖子链接到麻省理工学院关于该主题的论文。
评论者讨论了BlueSpec，一种开源硬件描述语言，它具有强大的抽象能力，但也存在陡峭的学习曲线，这阻碍了传统公司采用它，因为这些公司专注于上市时间。一个关键的挑战是弥合类型理论专家和硬件工程师之间的差距，以及物理学中固有的“例外情况”，这使得实现完全形式化的系统变得困难。
另一个观点是，现有的工具（如KiCad）已经采用了宽松的类型系统。由于现实世界的约束（供应链、制造差异等）以及经验丰富的设计师对现有工具的既有投资，人们对将严格的类型系统应用于复杂的硅设计持怀疑态度。有人建议将这些系统应用于人工智能驱动的设计工具可能是一个更有成效的途径。
## 人工智能、版权与岌岌可危的体系 数十年以来，版权法一直基于一些不成文的假设：创作是缓慢的，分发是昂贵的，执法是自由裁量的。例如，粉丝艺术就存在于一个被容忍的灰色地带——个人使用可以，出售则不行。生成式人工智能打破了这种平衡，将模糊性转化为巨大的法律和经济问题。 核心问题不是*新的*版权侵权，而是*规模*。试图在“训练”阶段执行版权（阻止人工智能学习受版权保护的材料）是不切实际的——互联网充斥着合法使用的受版权保护的内容，并且将其解开是不可能的。监管“生成”同样存在缺陷，因为意图无法确定，处罚也变得荒谬地不成比例。 有效的执法最终取决于*分发*——实际发生损害的地方——这反映了现有的在线版权实践。然而，即使这样也存在过度监管和扼杀创造力的风险。此外，全球人工智能发展意味着美国的法规可能无效，可能会将创新推向其他地区。 归根结底，为内容稀缺的世界而建立的现有版权法，难以应对人工智能创造流畅、个性化体验的能力。这场辩论不仅仅是关于修复现有规则，而是认识到内容的本质正在发生变化，使传统的版权概念日益过时。我们试图监管一个正在消失的世界，而未来需要提出新的问题。
## 黑客新闻讨论：人工智能、版权和失效的系统
一篇题为“人工智能并未破坏版权法，它只是暴露了版权制度的缺陷”的文章引发了一场黑客新闻的讨论，其中心在于版权执行方面的虚伪性。许多人指出，过去对版权的批评主要来自那些认为其是大型企业扼杀竞争的工具，而当前的愤怒则源于企业*无视*版权，损害艺术家和小型公司。
核心论点是，问题并不一定在于版权的*原则*，而在于其执行和实施方式，后者始终偏袒强大的实体。一些评论员提倡进行重大改革，建议缩短版权期限（例如，5-20年，并分层使用权和版税），以更好地支持创作者，同时促进创新。
还有人强调了一种历史上的不一致性：过去批评版权的科技行业，现在却在*他们*从侵权中获益时为其辩护。 讨论还涉及到一个观点，即法律通常是为人类规模的场景设计的，难以适应人工智能和大规模数据使用的复杂性。最终，许多人认为当前的情况揭示了一个根本性的缺陷：法律体系常常服务于资本利益，而非个人和创作者的利益。
## Prek：`pre-commit` 的更快替代方案 Prek 是一个重新设计的、基于 Rust 的框架，旨在作为流行的 `pre-commit` 工具的直接替代品。它的目标是更快、更高效、无依赖——无需 Python 或其他运行时——同时添加长期以来要求的特性。Prek 已经被 CPython 和 FastAPI 等项目采用，它提供了显著的性能提升，使用的磁盘空间最多减少一半，运行速度比其前身快数倍。 主要特性包括内置的 monorepo 支持、与 `uv` 的集成以优化 Python 环境管理，以及改进的各种语言（Python、Node.js、Go 等）的工具链安装。Prek 还以 Rust 原生实现了一些常见的钩子以提高速度，并支持使用 `repo: builtin` 的离线钩子。 安装通过 shell 脚本、包管理器（pip、npm、Homebrew、Nix、Conda、Scoop）或预构建的二进制文件非常简单。Prek 提供了增强的命令行功能，例如在特定目录或上一次提交上运行钩子，以及改进的钩子列表和自动更新功能。 虽然仍处于发展阶段，但 Prek 正在迅速成熟，并为寻求简化和高性能 pre-commit 工作流程的开发人员提供了一个引人注目的替代方案。
## Prek：更快的预提交替代方案
Prek 是一款新的工具，使用 Rust 编写，旨在改进流行的 `pre-commit` 框架，用于在提交代码前运行检查。虽然 `pre-commit` 广泛使用，但它可能速度较慢，并且在处理复杂项目和 monorepo 时存在局限性。
Prek 得益于其 Rust 实现以及并行处理和更快的 Python hook 包管理等功能，提供了性能改进。它被设计为可以直接替换 `pre-commit` 的工具，并保持与现有 `pre-commit` 配置的兼容性。
讨论的重点在于预提交 hook 是否是*正确*的方法，一些人提倡使用后台检查和 CI 集成。另一些人则强调通过 hook 提供即时反馈和强制执行标准的重要性。Prek 解决了 `pre-commit` 的一些痛点，例如管理工作区中的 hook，并提供了预推送 hook 等功能。然而，一些人争论这种复杂性是否合理，以及核心问题是否在于预提交 hook 的概念本身。