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## 从防空到航线:SAGE系统与早期空中交通管制自动化
最初的计算机化空中交通管制(ATC)设想源于20世纪50年代的SAGE防空系统。虽然SAGE并非为民用航空交通设计,但其雷达相关能力促成了FAA与空军的SATIN联合项目,以将其改造用于ATC。然而,SAGE缺乏诸如高度监控和冲突检测等关键安全功能,这些对于民用至关重要。
这促成了雄心勃勃的超级作战中心(SCC)计划,旨在通过新的计算机、通信系统和加固的地下设施升级SAGE。FAA的SATIN项目整合到SCC中,但由于预算限制和冷战优先事项的变化,该计划最终于1960年被取消。
尽管遭遇挫折,对自动化ATC的需求依然存在。FAA与MITRE公司(从麻省理工学院的SAGE工作剥离出来)和IBM签订合同,以开发新系统。其成果是IBM 9020,一台庞大而复杂的计算机,采用了当时最先进的技术,如固态元件和多处理技术。
9020年于1960年代后期安装,自动化了空中航线交通管制中心(ARTCC)的关键功能,但最初依赖于雷神公司的一个独立系统进行雷达显示。尽管具有开创性,9020最终在1980年代被取代,但其软件得以延续,证明了这次早期计算机化空中交通管理尝试的持久影响。
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Rocq 的一种新型提取系统,旨在生成功能式、内存安全、线程安全、可读、有效、高性能和现代的 C++ 代码。
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Crane 将 Rocq 安全地降级到 C++ (扩展摘要)
Matthew Z. Weaver, Joomy Korkut. RocqPL 2026.
© 2026 Bloomberg L.P.
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布鲁斯·李的报告详细介绍了互联网档案馆的内部运作,重点关注其创新且经济高效的长期数据存储方法。从最初使用其前身Alexa Internet的磁带驱动器开始,互联网档案馆开发了定制的“PetaBox”服务器——最初容量为100TB——以满足不断增长的存储需求。这些PetaBox随着时间的推移不断发展,到2025年,密度将增加到每机架1.4PB,这主要通过使用更大的硬盘驱动器而不是增加插槽数量来实现。 互联网档案馆成功的关键在于其资源丰富的基础设施。它位于旧金山,利用凉爽的气候避免使用传统的空调,并将服务器产生的热量用于建筑物供暖。互联网档案馆秉持“为失败而设计”的理念,在多个地点镜像数据,并接受一定程度的驱动器故障,这得益于其超过28,000个驱动器的庞大规模。 尽管年度预算仅为2500万至3000万美元,互联网档案馆通过拥有自己的硬件、利用开源软件以及优先考虑收集而非绝对的数据保存来实现的存储效率远超商业云服务——承认一定的数据丢失是不可避免的。该报告强调,长期数据保存主要是一个*经济*挑战,而不是技术挑战。
## 问题不在于社交媒体,而在于它的制造方式 作为一名计算机科学学生,作者反思了我们在2026年与社交媒体的复杂关系。虽然承认社交媒体的真正益处——与亲人联系、重拾旧友谊——他们认为当前平台存在根本缺陷,并非由于社交网络的*概念*,而是由于其以利润为导向的设计。 作者驳斥了放弃社交媒体的笼统呼吁,认为技术本身具有价值。相反,核心问题在于像Meta这样的公司垄断,它们被允许扼杀竞争,并将利润置于用户体验之上。这与过时的隐私法律(美国自1988年以来尚未更新联邦隐私立法)和限制性的反规避法律(如DMCA)相结合,助长了“劣质化”的循环——平台优先考虑收入,质量逐渐下降。 解决方案不是拒绝技术,而是改革体制。我们需要反垄断执法、更强的隐私权,以及修改软件的自由,从而增强用户能力,并促进超越公司贪婪限制的创新。
## API 速率限制:摘要
本文详细介绍了为 Next.js 应用程序构建和测试 API 速率限制器。速率限制器对于保护 Web 服务免受滥用(如 DoS 攻击)、管理与外部 API 相关的成本以及确保公平使用至关重要。它们通过跟踪来自客户端的请求、监控其使用情况以及阻止超出预定义限制的请求来工作——通常使用固定窗口、滑动窗口或令牌桶等算法。
本文重点介绍了一种简单、内存中的固定窗口速率限制器的实现。该限制器基于唯一键(例如,重置密码端点的电子邮件地址)跟踪请求,并在特定时间范围内允许一定数量的请求。
为了验证其有效性,作者使用了 Artillery,一种负载测试工具,模拟高流量以确认限制器准确地阻止了超额请求,同时保持可接受的响应时间。测试表明,即使在压力下,限制器也能成功地将使用限制在定义的限制范围内。
最终,本文提供了一个实施和验证速率限制器的实用指南,从而提高了应用程序的稳定性和资源管理。提供了代码示例和负载测试配置,以便进行实践学习。
詹姆斯·卡梅隆导演正搬迁至新西兰,他表示该国成功的COVID-19应对措施和对“理智”的渴望是关键原因。他将新西兰基于科学的方法和高疫苗接种率(98%)与美国日益两极分化和反科学的气候形成对比,尤其是在特朗普总统任期内,他将其描述为“一场灾难”。 卡梅隆和他的妻子于2011年在新西兰购买了一处农场,并在疫情后决定永久搬迁。他并非孤例;越来越多的电影行业人士——包括乔治·克鲁尼、吉姆·贾木许、艾伦·德杰内勒斯和罗西·奥唐纳尔——正在寻求在其他地方的公民权或居留权,通常以政治担忧和对更理性治理的偏好为由。据报道,卡梅隆的新西兰公民身份即将获得。
美国证券交易委员会 请访问www.sec.gov/developer获取更多开发者资源和公平访问指南。请访问www.sec.gov/privacy了解更多隐私政策信息。参考编号:0.8d62c17.1769225538.86c66cbc
## FastRender:由AI集群构建的浏览器
Cursor最近详细介绍了他们关于协调大量自主编码代理的研究,项目名为FastRender——一个从头开始构建的网页浏览器。工程师林威尔逊在最近的YouTube访谈中详细介绍了该项目。最初,FastRender是一个个人实验,使用了Claude Opus 4.5和GPT-5.2等模型,当单个代理产生有希望的结果时,该项目演变成一个核心研究项目。
该项目最多时大约有2000个代理同时运行,每小时产生数千次提交(总计近3万次!)。这些代理以树状结构组织,处理各种浏览器组件,令人惊讶的是,由于有效的任务划分,产生的合并冲突很少。值得注意的是,通用语言模型在协调代理方面比专门的编码模型更有效。
该系统可以自主运行长达一周,利用规范作为反馈,并利用Rust编译器进行验证。虽然代理有时会引入依赖项(如Taffy和QuickJS)——有时与“从头开始”的目标相悖——但团队允许出现临时错误以维持高吞吐量。FastRender并非旨在成为Chrome的竞争对手,而是一个长期存在的“你好,世界”,用于多代理协调,展示了AI辅助软件开发的潜力。
## Quamina 正则表达式更新:驯服 Unicode 属性 本文详细介绍了将 Unicode 字符属性匹配(如 `\p{L}` 用于字母)添加到 Quamina 模式匹配软件的过程。挑战源于 Go 的 Unicode 库过时,促使直接解析 Unicode 字符数据库。 最初尝试预计算和序列化这些属性的自动机,导致了大量的代码生成(最初超过 77.5 万行,预计达到 150 万行)和性能问题——启动时间慢和 IDE 崩溃。这种方法被放弃,转而采用缓存系统:自动机现在在首次使用时计算,然后存储以提高效率,将速度从每秒 135 个模式提高到 4330 个模式。 作者还反思了潜在地利用 GenAI(如 Claude)来处理涉及到的常规任务,承认它有可能加速开发。虽然对更广泛的 GenAI 炒作持怀疑态度,但他们认识到它在代码预测方面的优势,并后悔由于设置时间和缺乏耐心而没有利用它。 随着此功能即将完成,Quamina 2.0——拥有完整的正则表达式支持——即将到来。然而,作者对社区贡献减少表示担忧,并希望在未来的开发中重振协作。