审阅者针对 JVM 代码实现提出了以下改进建议： * **错误预防**：在生成标签时，应使用 `MonadFix` 配合 `mdo` 或 `rec`，以避免出现 `UnmarkedLabel` 错误。 * **性能优化**：将 `CodeState` 中的列表存储方式替换为 `DList`，以提升效率。 * **数据建模**：重构重复的 `IfCond` 数据类型，改为组合式的 `If` 类型（例如 `data If = If Cond Label`），以减少非规范化数据。同时使用 `COMPLETE` 编译指示以保持向后兼容性。 * **代码美化**：在 `Pretty` 实例中使用 `ViewPatterns` 来清理冗余代码，增强可读性。审阅者还建议使用分组组合子（如 `sep` 或 `fillSep`）代替硬编码的水平/垂直布局，从而实现更灵活、自适应的格式化效果。
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Thi.ng – 用于计算设计与艺术的开源构建模块 Thi.ng – open-source building blocks for computational design and art
2 天前
自 2006 年以来，thi.ng 项目集（源自 toxiclibs）已成为建筑、数据可视化、数字制造和游戏开发等多个领域中不可或缺的工具包。这些工具支持了众多初创企业，并助力多个项目获得了戛纳国际创意节（Cannes Lions）、红点奖（Red Dot）和 D&AD 等国际权威奖项。 除了专业应用，教育始终是其核心使命。近二十年来，这些项目已被全球各地的大学、研讨会和艺术节作为重要的教学资源。创作者 Karsten Schmidt 自 2008 年起便通过举办各类深度研讨会，进一步践行了这一承诺。 欲了解项目的最新动态、即将举办的研讨会及直播信息，请关注 Mastodon 社区或订阅低频通讯。
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微软已暂时关闭其数十个 GitHub 存储库，因为发现这些代码遭到黑客入侵，并被植入了窃取密码的恶意软件。受影响的项目包括与 Azure、VS Code 和人工智能开发接口相关的工具，这些项目可能导致攻击者窃取用户的敏感凭据。
安全研究人员将此确定为“供应链”攻击，即通过在广泛使用的软件中嵌入恶意代码，以波及大量下游用户。这是微软的开源项目在最近几周内第二次遭到入侵；有报告指出，此次事件可能是先前被攻击项目的再次失守，引发了人们对该公司最初补救措施有效性的担忧。
微软已确认移除相关存储库以进行调查，并已开始通知受影响的客户。尽管部分存储库现已恢复，但由于公司仍在进行安全审计，其他存储库仍处于离线状态。考虑到微软作为大型科技公司的地位，此次漏洞尤为引人注目，凸显了大规模开源供应链在应对复杂网络攻击时日益脆弱。
近期报告指出，多项微软开源存储库遭到了“供应链攻击”，攻击目标直指 AI 开发工具。此次入侵涉及“Miasma”蠕虫病毒，它通过向 VS Code 等集成开发环境（IDE）及各类集成 AI 的编程环境注入恶意配置，从而利用自动化依赖项进行传播。
Hacker News 上的讨论重点关注了现代软件开发实践中存在的重大隐患。评论者认为，业界对“氛围编码”（vibe coding）——即在缺乏严格审查的情况下进行快速、AI 驱动的代码生成——的过度依赖，已形成了一个危险的攻击面。由于流程自动化以及将复杂的依赖项视为“黑盒”，开发人员无意中让蠕虫病毒得以在本地计算机、CI/CD 流水线和云环境中蔓延。
许多参与者批评了微软的安全文化及其透明度不足的问题，并指出微软的平台目前已成为这些攻击的核心媒介。尽管有人建议采取加强沙箱隔离、使用独立开发环境和人工代码审计等解决方案，但另一些人认为这是当前“快速行动，打破常规”安全模式的系统性崩溃。开发人员普遍认为，业界必须转向更加严谨、隔离且以安全为先的工作流程，以应对这些日益自动化和普遍化的威胁。
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OpenCV 5 代表了全球最广泛使用的计算机视觉库的一次重大现代化升级。该版本专为结合深度学习、Transformer 和异构硬件的现代工作流程而设计，在追求更简洁、更快速架构的同时，保持了向后兼容性。
**核心亮点：**
* **新一代深度神经网络（DNN）引擎：** 重构为基于图的引擎，拥有超过 80% 的 ONNX 算子覆盖率，并支持动态形状和算子融合。它原生支持大语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）和扩散模型，同时通过统一的 API 提供在不同引擎（经典、新版或 ONNX Runtime）之间切换的灵活性。
* **核心现代化：** 该库现已全面支持 FP16/BF16 数据类型、0D/1D 张量，并改进了 Python 集成，支持关键字参数。
* **硬件加速：** 重新设计的硬件加速层（HAL）无需修改代码，即可在英特尔、ARM 和高通芯片上自动获得性能提升。
* **高级 3D 视觉：** 全面升级了相机标定、点云处理和现代学习特征匹配（如 LightGlue）等模块。
* **易用性：** 改进的文档以及对陈旧 C API 冗余代码的移除，降低了开发者的日常使用门槛。
OpenCV 5 是一个稳健且面向未来的基础，在简化现代 AI 开发的同时，依然保持了该库二十年来一贯的易用性。
OpenCV 5 的发布在 Hacker News 上引发了热烈讨论，既凸显了该库经久不衰的地位，也反映了其目前面临的挑战。
**主要议题：**
* **实用性与挫败感：** 用户称赞 OpenCV 是处理加载图像和视频等基础任务的行业标准，并指出其庞大的跨语言生态系统。然而，许多人批评其“永久测试版”的文化、不一致的文档，以及在硬件加速方面复杂的构建要求。
* **性能担忧：** 虽然一些用户反映第 5 版的运行速度有所提升，但另一些人认为 OpenCV 的抽象化与极致性能存在根本冲突。批评者建议，在对延迟要求极高的高风险生产环境中，手动编写的代码或专用替代方案往往优于该库。
* **对“AI 垃圾内容”的抵制：** 发布公告本身因由 AI 生成而遭到广泛抨击，用户认为这标志着缺乏人文关怀，并阻碍了技术清晰度。
* **传统计算机视觉与现代 AI：** 关于 OpenCV 是否应转向 VLM（视觉语言模型）/AI 模型，存在巨大争议。虽然一些人认为生成式模型使传统方法“过时”了，但另一些人坚持认为，对于低功耗、实时嵌入式系统而言，传统的计算机视觉比沉重的 AI 替代方案更快、更廉价且更可靠。
归根结底，尽管存在缺陷，OpenCV 仍然是视觉领域基础且不可或缺的工具。
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在为 coreboot 成功开发出原生内存初始化（RAM initialization）功能后，作者请求专家 Angel Pons 对代码进行审查，以准备将其合并到上游仓库。审查发现，这段主要依靠“反编译直觉”开发的代码充斥着错误，包括寄存器名称错误、对位域的误解，以及过度依赖 ThinkPad X61 特有的硬编码数值。 除了这些技术缺陷外，作者在处理 `clang-format` 时也感到非常挫败。该工具在 coreboot 代码库中生成的格式效果很差，阻碍多于帮助，最终导致作者彻底删除了该工具的配置。 总之，这一过程凸显了 AI 辅助的“直觉式”工程的局限性。虽然代码在作者的测试硬件上能够运行，但要达到质量标准，仍需资深工程师进行大量的人工修正。这段经历是一个警示：复杂的底层硬件初始化仍然是一项专业技术，在没有严格专业监管的情况下，目前还无法实现可靠的自动化。
内联（Inlining）是即时（JIT）编译器的一项关键优化，尤其是在动态语言中，频繁的方法调用和抽象会带来显著的开销。通过用被调用者的实际代码替换方法调用，内联充当了一个入口，解锁了诸如加载-存储消除（load-store elimination）和逃逸分析（escape analysis）等进一步优化的可能，而这些优化在局部推理的限制下原本是无法实现的。 然而，内联的实现和调优极其困难。它涉及复杂的权衡：过度内联会导致代码膨胀、CPU 缓存抖动、拖慢编译速度，并干扰其他优化。由于 JIT 编译器运行在有限的局部上下文中，它们必须依赖启发式算法来平衡这些因素。 常见的策略包括分析调用频率、方法大小、调用深度和递归限制。更先进的技术涉及通过性能分析（profiling）获取调用上下文或类型上下文信息，例如拆分方法或使用试探性内联。尽管难度巨大且通常需要多年的改进，但这种做法仍然是性能提升的核心。现代 JIT 编译器，从 Cinder 和 V8 到 HotSpot 和 Graal，都采用了各种复杂的（通常是多层级的）启发式算法，来决定何时以及对什么进行内联，以实现最佳的吞吐量。
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