美国一项关键的大气数据收集计划——国防气象卫星计划（DMSP）突然停止，这可能会削弱飓风预报和北极海冰监测。美国国家海洋和大气管理局宣布，由于未指明的“服务变化”，该计划将于周一结束，这让依赖DMSP独特、高分辨率数据的科学家们感到震惊。 研究人员警告说，目前美国的任何项目都无法充分取代DMSP的能力，特别是它看到飓风云层内部的能力。随着飓风季节加剧，北极海冰达到历史最低水平，数据丢失。一些科学家怀疑是故意删除数据，而特朗普政府削减环境项目导致的人员不足加剧了这一情况。 这一决定引发了人们对飓风预报退化和重要气候监测差距的担忧。虽然美国国家海洋和大气管理局声称其现有工具已经足够，但一些科学家不同意。美国太空部队表示，数据共享政策没有改变，但美国海军舰队数值气象和海洋学中心（FNMOC）改变了数据处理。科学家们正在争先恐后地寻找替代品，可能会转向日本卫星数据。
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网络号码 Web Numbers
2 天前
Aral Balkan正在开发“小型网络”，这是一个去中心化的个人网络，任何人都可以轻松地托管自己的网站。一个主要障碍是对域名的依赖，域名受到人为稀缺的影响，并增加了设置过程的复杂性。
改变游戏规则的是Let's Encrypt即将在2025年底支持IP地址证书。这将允许小型网站直接托管在IP地址上，称为“网络号码”，完全消除了对域名的需求。用户可以将这些“网络号码”存储在他们的个人通讯簿中，就像电话号码一样。
Small Web项目的名称也在不断演变：“Domain”（托管解决方案）将成为“Catalyst”，“Place”（个人社交网站）将变成“Yarn”。作者计划于2026年在Small-Web.org上软启动Yarn和第一个Small Web主机，目前正在更新软件和协议以支持IP地址证书。希望拥有一个小型网络形象就像拥有一个电话号码一样简单。
这条黑客新闻讨论了域名作为公共产品的想法，质疑当前的租赁模式及其相关成本。一些用户对缺乏真正的所有权以及尽管不断付款仍有可能失去域名表示沮丧，强调了域名被扣押的风险和对中介的依赖。
探索了以太坊名称服务（ENS）和直接将IP地址用于个人网站等替代方案，但人们对记住IP地址的实用性、网络钓鱼攻击的可能性以及获取和管理IP块的复杂性表示担忧。有人建议政府参与域名分配，但由于潜在的管理不善而受到质疑。
讨论还涉及IPv4地址的局限性、电子邮件可送达性和使用鲜为人知的TLD进行搜索引擎优化的困难，以及创建廉价、无垃圾邮件的TLD的挑战。总的来说，该主题努力在可访问性、安全性和网络寻址和身份替代模型的可行性之间取得平衡。
Mise是一个元工具，它简化了软件版本、环境变量和任务的管理，整合了asdf、nvm和pyenv等工具的功能。它简化了工具的安装和使用，正如“jj”的轻松集成所证明的那样。Mise使用`Mise.toml`文件在每个项目的基础上指定工具版本，确保不同目录和机器之间的开发环境保持一致。这种配置将文件系统级联，允许精细的版本控制。 除了版本管理之外，Mise还允许在`Mise.toml`文件中定义可重用的任务，促进构建、测试和linting等常见操作的一致执行。将Mise集成到CI/CD管道中可确保开发和生产之间的工具版本一致，减少“它在我的机器上工作”的问题。 然而，一个关键的考虑因素是供应链安全。需要尽职调查来了解Mise从哪里下载依赖项，因为这种透明度直接影响到您的系统和数据的完整性。
这篇黑客新闻讨论了Mise，一种用于管理软件版本和环境的工具，并将其与asdf、Nix、Make和direnv等替代品进行了比较。
用户称赞Mise的易用性、稳定性和更换多种工具的能力。它被誉为“更好的direnv”，由于消除了对插件的需求，它比asdf有所改进。一位用户强调了它在monorepo环境中的有用性，解决了版本不匹配问题。
一些用户更喜欢Nix的全面环境管理，尽管它的学习曲线很陡峭。其他人则坚持使用特定语言的工具，如Python的uv或Rust的rustup。讨论还涉及使用Mise作为任务运行器和管理环境变量。虽然人们普遍对此充满热情，但也有人对“一刀切”的工具持谨慎态度，认为这是边缘情况。一些用户建议使用“devbox”等工具进行隔离shell，作为本地依赖管理的替代方案。
野火烟雾暴露是美国日益严重的公共卫生危机，扭转了空气质量的改善，影响了数百万人。研究表明，人们对烟雾的影响，尤其是长期接触烟雾的影响知之甚少，但令人担忧。对西利湖火灾的研究表明，居民的肺功能下降延迟。专家们强调了野火烟雾的化学复杂性，这与常规空气污染不同，并可能造成独特的危害。现有的研究表明，这与呼吸系统问题、心脏问题、神经系统疾病、生育问题和过早死亡有关。对恒河猴甚至公牛精子的研究表明，这可能会造成长期损伤。科学家们现在正在进行更长时间的研究，以了解烟雾如何随着时间的推移影响人们的身体，其中一项研究对洛杉矶的13000名居民进行了跟踪调查，以调查2025年洛杉矶火灾的长期影响。随着野火的增加，研究人员迫切需要了解累积烟雾暴露的长期健康后果。
总部位于柏林的Inne推出了“Minilab”，这是一种基于唾液的家庭生育追踪器，在欧洲被批准为避孕药。这种非侵入性的激素节育替代方案可以跟踪每日孕酮水平，提供有关生育能力和避孕需求的见解。一项临床研究显示，与黄体酮药丸相比，100%的完美使用效果和92%的典型使用效果相当。创始人Eirini Rapti强调了避免激素避孕副作用的好处。 Inne的技术利用侧流条测量唾液样本中的孕酮水平，然后通过读取设备进行分析并同步到移动应用程序。与经期和体温追踪器不同，Inne声称基于唾液的测试提供了更高的精度。Inne目前在德国和奥地利通过每月24欧元的订阅方式提供服务，计划扩展到英国并扩大保险范围，旨在赋予女性对生殖健康的更大控制权。
《黑客新闻》在一篇关于欧洲批准的一种新型唾液避孕药的文章之后进行了讨论。评论者指出，该设备Inne通过唾液追踪孕酮水平，以确定女性的生育窗口，类似于现有的尿液或血液检测。用户必须避免在此期间进行性活动以防止怀孕，使其成为一种类似于自然计划生育的生育意识方法。
人们对该设备的“高达100%有效”的声明及其成本表示担忧，一些人将其与定价过高的打印机墨水订阅进行了比较。一些评论者强调了激素避孕药的缺点，并倡导替代方法，而另一些人则分享了使用宫内节育器的积极经验。关于男性避孕药缺乏研究和创新的讨论，一些人认为这是因为女性有更高的动机避免怀孕。一位评论者指出，该设备可能对未来想要怀孕的女性特别有帮助。
此Go包提供了一个高性能的进程内事件调度器，旨在解耦模块并启用异步事件处理。它拥有比使用通道（4x-10x）快得多的性能，并通过goroutines支持同步和异步处理。非常适合单个进程中的轻量级发布/订阅等场景，当您需要高吞吐量和低延迟时，它提供了一个简单、无依赖性的解决方案。
该包支持符合“event”接口的通用事件类型。它提供了一个默认的全局调度器，使用`On（）`和`Emit（）`可以轻松集成。或者，您可以创建特定的“Dispatcher”实例，并使用“Publish[T]（）”和“Subscribe[T][）”进行更多控制。
请记住，此调度器不适用于进程间通信、事件持久性、复杂路由或需要事件回放的场景。它最适合与可管理的用户数量进行内部模块解耦。
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这篇博客文章详细介绍了作者在Go中构建自定义Lua解释器的经验，其动机是现有实现中未满足的需求。解释器分为三个包：用于词法分析的`lualex`、用于解析的`luacode`（从C Lua移植而来）和用于执行的`Lua`。 一个关键特性是使用Go接口来表示Lua值，利用Go的类型系统进行简洁的设计。数字、字符串、表和函数等数据类型被实现为符合这些接口的Go类型。 解释器对解析器生成的字节码指令集进行操作，实现动态优化。一个巨大的switch语句处理每条指令，在基于堆栈的“寄存器”系统上操纵Lua值。作者强调了Go的垃圾收集器、测试工具和分析功能是构建和优化解释器的显著优势。他们还讨论了错误处理、模式匹配和处理Lua的标准库特性（终结器、弱表、垃圾收集器等）等挑战
Hacker News的讨论围绕着一篇题为“为什么Go Rocks构建Lua解释器”的文章展开。虽然作者认为Go的接口和垃圾收集是有益的，但一些评论者质疑Go是否比其他语言具有独特的优势。一位评论者指出，Typescript是用Go重写的，但其他人指出了Typescript背后的微软的潜在问题，包括解雇该项目的首席工程师。讨论进一步探讨了“岩石”一词的常见用法，用来描述令人愉快的事物，而不是暗示它比其他事物更好。
提出了一种新的Lua解释器的必要性，作者澄清说，这是为了“zb”，一个受Bazel启发的构建系统。讨论还涉及为构建系统实现Lua受限子集的可能性。一位评论者对文章没有提到使用Go的goroutines来实现Lua的协程表示惊讶。一些人提到了Lua在游戏方面的历史，而另一些人则认为这篇文章是黑客新闻上过度推广围棋的又一个例子。
Brad Woods的数字花园是一个专注于网络开发和创意编码的笔记和创意项目的集合。关键主题包括JavaScript基础（对象、类、作用域等）、TypeScript、React、three.js（动画、着色器）和HTML/CSS技术（3D、混合模式、SVG）。
花园探索了用户驱动界面和个性化等UI/UX概念，以及浏览器中的可访问性、设计和故事讲述等更广泛的主题。它以实用指南为特色，例如，创建滚动驱动动画、目录和动态标题。
此外，还有专门讨论各种主题的部分，如提交消息约定、该领域的新闻来源，甚至还有记录游戏开发过程的“游戏开发日志”。花园提供了技术教程、设计见解和对软件开发原则的反思。
我们意外地通过观看100万小时的YouTube解决了机器人问题 We accidentally solved robotics by watching 1M hours of YouTube
2 天前
LLMs可以聊天，但不能喝咖啡。问题？他们缺乏对物理学和空间推理的理解。V-JEPA 2通过向神经网络提供数百万小时的YouTube视频来解决这个问题，教会它预测现实中的未来时刻，而不仅仅是下一个单词。它在“潜在空间”中进行预测，关注物理情况的“本质”，而不是单个像素。十亿参数视觉变换器（ViT-g）对视频进行编码，另一个网络预测被屏蔽的视频片段。V-JEPA 2经过逐步提高分辨率的训练，具有很高的数据效率。 V-JEPA 2-AC增加了“可操作的物理学”，学习从62小时的原始机器人镜头中预测机器人动作的后果。它使用能量最小化来计划行动，比较当前和目标状态。这导致了令人印象深刻的零样本泛化，使机器人能够在新的环境中执行任务。与语言模型相一致，V-JEPA 2在视频问答方面取得了最先进的成果，优于语言监督模型。尽管V-JEPA 2对相机姿态很敏感，并且正在努力实现长期规划和基于语言的目标，但它代表着向真正理解物理世界的机器人迈出了一大步。