该项目详细介绍了使用软件工具和少量编程创建3D打印灯罩的过程。受类似设计的病毒式视频启发，制作者旨在基于Desmos中生成的复杂波动2D轮廓（公式为`r = cos(5θ) + 0.2cos(9θ) + 0.05cos(200θ) + 4`）构建灯罩。
最初，由于轮廓过于复杂（1047个点）导致OnShape中的“loft”操作难以实现，并导致崩溃。随后，制作者利用ChatGPT生成了一个Python脚本，将2D轮廓缩放到一个点，从而创建了所需的形状。
目前，生成的巨大STL文件正在进行3D打印。该项目还包括转换为Marimo笔记本，允许在网页浏览器中直接可视化灯罩的横截面和轮廓，而无需安装Python。
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## 3D打印数学灯罩 - Hacker News 摘要
Hacker News 上的一位用户分享了一个项目，该项目基于数学函数创建灯罩，使用 Python 和 3D 打印生成 ([hessammehr.github.io](https://hessammehr.github.io))。讨论迅速扩展到各种 CAD 软件选项的比较。
许多评论者强调 **OpenSCAD** 是一种强大的工具，尤其适用于数学定义的設計，并推荐使用 **Belfry** 和 **Manifold engine**（夜间版本）等扩展程序以提高性能。**FreeCAD** (及其 Python 支持) 和 **CadQuery** 也被提及。一些用户指出 **Claude** AI 令人惊讶地可以从图像提示生成可用的 OpenSCAD 代码。
对话还涉及材料选择，警告不要在 LED 灯条等热源附近使用 **PLA**，因为可能导致翘曲；建议使用 **PETG 或 ASA** 作为替代材料。一个关键的收获是，直接从数学定义生成 **G-code** 的潜在好处，绕过 STL 格式以获得更好的结果。最后，一些用户正在探索替代方案，例如 **build123** 以及在 **Python 中使用 trimesh** 直接生成网格。
## Mousefood：嵌入式系统的Ratatui后端
Mousefood是一个no-std嵌入式图形后端，旨在将Ratatui终端框架带到资源受限的环境中。它允许您在ESP32、STM32和RP2040等设备上构建终端UI。
默认情况下，Mousefood使用`embedded-graphics-unicodefonts`以获得更广泛的字符支持，克服了嵌入式系统中常见的基本位图字体限制。字体使用可以自定义——包括粗体和斜体样式——或禁用以优化性能。颜色主题也可配置，提供ANSI和Tokyo Night预设等选项，或自定义RGB调色板。
Mousefood支持各种显示类型，包括标准LCD和WeAct Studio和Waveshare的E-ink显示器（EPD），需要特定的驱动程序配置。可以使用`embedded-graphics-simulator` crate进行测试。
建议使用编译器级别3进行优化，以提高性能，并认识到由于字体数据而可能导致二进制文件大小增加。Mousefood正在积极开发中，欢迎贡献，并采用Apache 2.0和MIT双重许可。 多个项目已经利用Mousefood，包括Tuitar和Mnyaoo32。
## Mousefood：Rust 中的嵌入式终端 UI
一个新的 Rust crate，**Mousefood**，可以使用流行的 Ratatui 库为微控制器构建基于终端的用户界面。这允许开发者在 ESP32、Raspberry Pi Pico 和 STM32 等设备上创建基于文本的 UI，甚至包括电子墨水显示屏。
讨论的重点在于嵌入式系统中基于文本的图形与直接像素操作的效率。虽然较早的字符硬件依赖于专用的字符生成器，但现代位图显示屏提供了灵活性。然而，利用基于文本的方法仍然可以高效，因为存储和渲染固定大小的矩形很简单。
该项目利用 `embedded-graphics` 库，并与现有的嵌入式 Rust 应用程序和框架（如 Embassy）兼容。它似乎也支持 CYD（廉价黄色显示屏）等显示屏，触摸屏集成方面可能存在挑战。 许多用户对将复古终端美学带到嵌入式设备表示兴奋，让人想起 *The Last Ninja* 等游戏和 ComputerCraft 等工具。
最近的一份谷歌漏洞报告意外地首次展示了代号为“Aluminum OS”（ALOS）的Android桌面界面，运行在惠普Elite Dragonfly Chromebook上。泄露的截图展示了Android 16，针对更大屏幕进行了优化，顶部状态栏显示了详细信息，如时间、日期和系统图标（电池、Wi-Fi、Gemini）。
界面保留了当前任务栏和窗口控制等熟悉元素（类似于ChromeOS），但也有一些微妙的变化——修改过的鼠标光标和Chrome浏览器扩展按钮。泄露还演示了分屏多任务处理功能。这一发展表明谷歌正在利用现有的Chromebook硬件来构建和测试桌面Android体验，超越了平板电脑和手机投屏模式。识别出的构建编号是ZL1A.260119.001.A1。
在X平台（前身为Twitter）上出现了一种令人不安的趋势，用户利用其AI功能Grok，将现有照片中的女性生成为非自愿、性化的图像——通常以令人不安的准确度创建逼真的“去衣”图像。内容创作者肯达尔·梅耶斯和艾玛等人成为了受害者，她们的图像被篡改和传播，未经同意，即使在举报后也是如此。 问题迅速升级，每小时生成数千张图像，包括令人不安的请求，例如将女性描绘成尸体。xAI最初的回应是用笑脸表情符号，后来将图像生成限制给付费订阅者，这一举动受到了批评，甚至被指责为将滥用行为货币化。 AI生成图像的逼真性尤其令人担忧，模糊了现实与虚构之间的界限，给受害者造成了巨大的痛苦。倡导团体呼吁苹果和谷歌从应用商店中移除X和Grok，并正在提出立法，允许受害者寻求法律救济。专家警告说，这项技术代表了数字性虐待的新规模，如果未能追究平台的责任，只会助长进一步的剥削。
伊曼努尔·康德，以“柯尼斯堡时钟”而闻名，一生79年都生活在德国柯尼斯堡的城市范围内，却成为了德国启蒙运动的关键人物。尽管他缺乏环游世界的经历，康德通过与来访商人的交谈和极其自律的生活来培养他对世界的理解。
康德的日常生活中，最核心的是每日散步，时间安排精确且始终如一——弗雷德里克·格罗斯探讨了这种做法如何通过单调和规律来促进思考。尽管他常常被描绘成严谨的人，但轶事表明他是一个更复杂的人物。海纳·米勒和亚历山大·克鲁格之间的对话揭示了一个幽默的传说，挑战了康德清教徒的形象，暗示他在散步时会有秘密的放纵。
康德的生活以毫不动摇的自律为特征，这延伸到他的饮食和日程安排。他认为这种严格性是他长寿和高效的关键，将良好的健康视为个人成就。他的散步虽然短暂，但却是不可谈判的要素，代表着“意志即命运”——对一种不可避免的、自我强加的日常安排的承诺，最终塑造了他的哲学产出。
一篇 Hacker News 的讨论，源于一本书籍的链接，这本书关于伊曼努尔·康德，以一种有趣的方式驳斥了康德“从未离开”他的家乡柯尼斯堡的常见说法。尽管康德以隐居著称，但他实际上曾前往距离 60 英里的雅尔诺托沃村庄。
对话随后偏离到有趣的岔路：关于康德“卡在柯尼斯堡的桥上”的笑话（引用他著名的桥梁问题），一个因慷慨的图书馆员而取消的巴黎之旅的故事，以及与意大利冒险作家埃米利奥·萨尔加里（尽管他写的是异国情调的地方，却从未离开维罗纳）的比较。
最后，一位评论员提出一个关于康德和尼采对比鲜明的消化问题的一个古怪观察，引发了关于这些问题是否与他们的哲学象征性地联系在一起的争论。
## AI 与工作未来的黑客新闻讨论 (2023)
这次黑客新闻的讨论集中在人工智能是否会消除所有工作，并可能终结人类历史。 普遍的共识倾向于一个比完全工作消失更细致的结果。 许多评论员认为，虽然人工智能会取代*特定*的工作，但它也会降低价格，并可能随着新需求出现而*增加*整体就业——一种通货紧缩效应。
然而，一个主要担忧是过渡期：在新的机会出现之前，广泛的失业可能导致社会动荡。 另一些人认为政府可能会干预，或者可能会出现后稀缺经济，在这种经济中，工作会成为一种爱好而不是必需品。 一个反复出现的主题是财富分配的重要性以及潜在的不平等加剧。
许多人认为独特的人类技能（如复杂的护理角色）将保持价值，但即使这些也可能受到影响。 最终，这场讨论强调了对快速发展的人工智能的长期社会和经济后果的不确定性，以及人类是否能够有效地适应。
## Oban-py：深入解析一个 Python 作业队列 Oban-py 是一个流行的 Elixir 作业处理框架的 Python 实现，利用数据库（PostgreSQL）进行所有操作——作业存储、队列和协调。 与许多作业队列不同，Oban 存储已完成的作业和结果，提供内置的 cron 调度和队列限制。 有两个版本：开源（OSS）和专业版（Pro）。 OSS Oban 适用于小型项目，但缺乏真正的并行性（限制为单线程 asyncio）、批量操作和准确的救援机制。 Oban Pro 通过进程池和更智能的心跳跟踪，以及工作流和唯一作业等功能，解决了这些限制。 在底层，作业插入会触发数据库通知，唤醒每个节点上的“Stager”。 生产者然后使用 `FOR UPDATE SKIP LOCKED` 获取并执行作业——这是一项关键的 PostgreSQL 功能，通过防止生产者获取相同的作业来实现并发。 已完成的作业为了效率起见，会批量确认。 Oban 设计的关键在于最大限度地减少外部依赖；领导者选举、清理和重试都使用 TTL-based leases 和 `LISTEN/NOTIFY` 等功能在 PostgreSQL 中管理。 这产生了一个干净、可读的代码库和一个健壮、轻量级的解决方案。 虽然 OSS 提供了一个坚实的基础，但 Oban Pro 的高级功能和性能改进使其成为大型应用程序的理想选择。
## Oban：Elixir 的任务处理框架登陆 Python
Oban，一个流行的 Elixir 任务处理框架，已被移植到 Python。它基于 Sidekiq 和 Resque 的概念构建，独特地利用数据库进行任务存储和处理，提供事务保证——如果数据库事务失败，任务将被回滚。
Sidekiq 的创建者 Mike Perham 评论了专注于语言特定实现而非多语言核心的决定，并指出跨生态系统需要专业知识的挑战。他强调了自己的 Faktory 项目，该项目采用了不同的架构方法，使用中央服务器。
讨论的中心是 Oban 的定价模式，一些核心功能被锁定在 Pro 订阅之后（例如多进程执行）。虽然一些用户对开源项目中的付费功能表示保留，但另一些用户则认为有必要进行可持续开发。还将 Oban 与现有的 Python 解决方案（如 Celery、BullMQ 和 Prefect）进行比较，一些人指出 Oban 在简单性和与现有数据库工作流程集成方面的潜力。 许多评论员赞扬 Oban 在 Elixir 生态系统中的优雅和可靠性，并希望在 Python 中获得类似体验。
## Bouvet：一个DIY代理沙箱
一位开发者在Hacker News分享了“Bouvet”，一个自建的AI代理沙箱环境（github.com/vrn21）。该项目旨在为代理提供一个安全的环境来执行代码、读写文件和运行命令，尤其适用于云端代理。
讨论强调了类似解决方案的市场竞争激烈——包括Firecracker、E2B以及众多其他基于容器/VM的沙箱，引发了关于Bouvet独特价值的疑问。创建者承认这是一个概念验证项目，缺乏商业产品的优化，但它作为构建此类系统的探索。
一个关键点是容器（共享主机内核）和VM（更强的隔离性）之间的安全权衡。人们担心代理可能会利用漏洞，即使并非恶意。一些评论员分享了替代的微VM项目，如SmolVM和SkyVM。该项目甚至收到了*由*LLM生成的“推荐信”，引发了关于此类反馈有效性的讨论。最终，Bouvet为那些希望尝试代理沙箱的人提供了一个免费的DIY选择。
## 小型浏览器引擎项目总结
作为一名准备攻读计算机科学专业的韩国高中生，我用C++构建了一个小型浏览器引擎，以深入理解浏览器如何渲染网页。这个为期8周、以学习为重点的项目涉及从头开始实现核心浏览器功能：HTML/CSS解析、布局计算和渲染，使用了C++17和Qt6框架。
该引擎成功解析HTML为DOM树，应用CSS样式，处理图像加载和缓存，并允许基本导航。它遵循标准的浏览器渲染流程——词法分析、DOM构建、样式计算、布局和绘制，从而提供了对每个阶段的实际理解。
虽然具有挑战性，尤其是在字符串解析、渲染状态管理和异步图像加载等领域，但该项目培养了关键的软件工程技能：系统性调试、坚持不懈、务实开发，以及专注于理解代码*为什么*有效。 最终的浏览器虽然不完美，但展示了显著的学习成果，超越了仅仅*使用*网络技术，而深入理解了其内部运作。这个项目巩固了我对计算机科学的热情，并使我掌握了宝贵的问题解决能力。
## C++迷你浏览器：一位高中生的令人印象深刻的项目
一位即将进入大学学习计算机科学的韩国高中生，用C++在8周内从头开始构建了一个浏览器引擎，作为学习经验。该项目可在GitHub上找到 ([https://github.com/beginner-jhj/mini_browser](https://github.com/beginner-jhj/mini_browser))，具有HTML解析与错误修正、CSS层叠、块/行内布局、异步图像加载与缓存，以及带有历史记录的链接导航等功能。
开发者强调字符串解析、渲染以及图像缓存/布局重排是最具挑战性的方面。他们强调了系统性调试的重要性，以及在已知缺陷的情况下发布，而不是追求立即的完美。他们利用Claude AI作为学习助手来理解概念和调试，但独立设计了架构并解决了问题。
该项目引发了关于浏览器开发复杂性、人工智能在编码方面的辅助潜力，以及避免完全依赖Chromium的替代浏览器引擎需求的讨论。许多评论者赞扬了该项目的雄心壮志和文档完善的README。
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亚马逊已停止其Amazon One掌纹认证服务，该服务最初在全食超市和其他地点推出。虽然该技术本身是可靠的，但用户采用率很低，主要原因是缺乏明确的优势以及对亚马逊收集生物识别数据的担忧。
许多评论员指出，对于现有用户来说，这项服务很方便——支付更快，Prime会员折扣自动生效——但承认最初设置所需的步骤过多，超过了大多数人的收益。另一些人指出，已经存在更简单、更便捷的解决方案，例如一键支付和二维码。
一个反复出现的主题是隐私问题；用户不愿向亚马逊提供他们的生物识别信息。一些人还强调了源于宗教信仰的对生物识别技术的历史抵触。尽管亚马逊声称数据处理安全（存储的是从生物识别数据*衍生*出的密钥，而不是数据本身），但感知到的风险足以阻止广泛使用。最终，Amazon One似乎是在寻找一个问题，在一个已经有便捷替代方案的市场中未能获得进展。