## 聆听水下世界：Dinacon 2025 & 生物声学探索
早期对鲸鱼歌声的探测，最初被误认为是苏联潜艇，引发了海洋生物学和环境保护意识的革命。今天，“被动声学监测”——利用声音理解生态系统——是一个不断发展的领域，通常利用机器学习。然而，Dinacon 2025在巴厘岛的一个项目强调了*主动*聆听的重要性。
该项目专注于易于获取的生物声学记录，从一个建造5美元水听器的研讨会开始。团队认识到水下声音的独特属性，开发了一种使用多个水听器的立体声设置，以实现空间感知。这促成了“Seastream”，一个短暂的水下广播电台，直播珊瑚礁的声音，以及一项合作努力，分析来自珊瑚礁水听器的80小时录音。
由于连接和当地敏感性方面的挑战，Seastream最终被取消。然而，该项目最终推出了“Dinacon水听器探索者”，一个允许同步频谱图查看、注释和共享观察长时间录音的网络工具。这强调了一个关键点：虽然技术在进步，但以人为本的专注聆听对于真正理解我们海洋复杂的声景仍然至关重要。
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## 低成本水听器工作坊与海洋声学
一个5美元的DIY水听器工作坊在黑客新闻上引发了讨论，与现有的公民科学监测海洋声音的努力相关联。Orcasound项目部署更昂贵（1000美元）的水听器，旨在将成本降低到100美元左右，数据用于研究和机器学习。他们自2017年以来一直在收集数据，并正在开发一个受iNaturalist启发的用户界面，以便更轻松地审查音频。
对话强调了维护水下设备和获得部署许可方面的挑战。人们对由于可能进行船只指纹识别而受到军事/安全部队审查的可能性表示担忧。还讨论了现有的技术，如分布式声学传感（DAS）——用于海底电缆监测，可能也由海军使用。
参与者分享了构建和部署水听器的资源，包括代码仓库、数据访问和社区论坛。一个关键点是低成本设备提供的直接、沉浸式聆听体验的价值，与目前专注于自动化分析和分类的生物声学实践形成对比。像CETI项目这样的项目已经在致力于鲸鱼交流翻译。
## 从纸张到像素：施乐的历史 施乐公司于1906年创立于哈洛伊德公司，最初生产照相纸。施乐的发展历程是一个充满创新与错失机遇的故事。1938年，切斯特·卡尔森发明了静电复印技术，成为一个关键转折点，施乐公司获得了这项技术并不断发展。尽管最初面临困境，甚至险些出售公司，施乐公司还是大力投资这项技术，并在1936年上市以资助其发展。 二战后时代，施乐蓬勃发展，特别是随着第一台现代复印机的问世。然而，真正的革命始于20世纪70年代的施乐帕洛阿尔托研究中心（PARC）。PARC孕育了图形用户界面（GUI）、以太网、激光打印以及个人电脑的概念等突破性技术——这些创新后来被苹果和微软等公司采用和普及。 尽管取得了这些进展，施乐公司却未能充分利用自己的发明，受到内部部门之间的阻碍以及对核心复印业务的关注。在20世纪末和21世纪初，该公司经历了重组、收购（包括ACS和Lexmark）以及领导层变动。虽然施乐公司仍然是文档管理领域的重要参与者，但其历史也成为了一个警示故事，讲述了一个发明未来的公司，却未能完全抓住未来的公司。如今，施乐公司继续发展，最近将其PARC捐赠给了SRI国际，同时保留其专利，并努力适应快速变化的科技格局。
你可能听说过 SVG，那些用于网站logo的东西。如果不是仅仅一个简单的图像，而是整个网站呢？我用SVG制作了一个完整的Web应用程序，包括HTML、CSS、JS功能，以及嵌入式存储，还有用户之间的数据共享和合并——所有这些都包含在一个很多人认为只是另一种图像格式的文件里。
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SVG 全栈网站 (github.com/icitry)
16 分，由 modinfo 发布 22 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
est 20 小时前 [–]
你能把它托管在 Github Pages 上，而不是 8 分钟的 Youtube 视频吗？回复
sidkhuntia 14 小时前 | 父评论 [–]
是的，那会更好。回复
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导演兼演员罗伯·雷纳，以《This Is Spinal Tap》、《Stand by Me》和《When Harry Met Sally》等经典作品闻名，于周日在布伦特伍德的家中与妻子米歇尔一同去世，享年78岁。当局发现他们身上有刀伤，现场没有强行进入的痕迹；他们的儿子尼克目前正在接受调查。 雷纳的职业生涯跨越数十年，从在《All in the Family》中饰演“Meathead”开始，到联合创立Castle Rock Entertainment，该公司制作了《Seinfeld》和《肖申克的救赎》等热门影片。他游刃有余地在不同类型电影之间切换，奉献了《公主新娘》、《惊情四日记》和《义勇军》等深受喜爱的电影。 除了电影制作之外，雷纳还是一位热忱的政治活动家，倡导社会正义，并经常利用他的平台反对唐纳德·特朗普。他支持同性婚姻和提高香烟税以资助产前护理等事业。雷纳不仅因其创作贡献而被人铭记，还因其在片场营造协作和舒适的环境而对好莱坞产生了持久的影响。
## 蛋白质革命：人工智能如何解决生物学的重大挑战
50年来，科学家们一直努力预测蛋白质的三维结构，仅凭其氨基酸序列——这是理解疾病和设计新药的关键一步。蛋白质由20种氨基酸构成，折叠成极其特定的形状来决定其功能；错误折叠会导致阿尔茨海默病和镰状细胞贫血等疾病。这项挑战是巨大的，即使是中等长度的蛋白质，其可能的构型也比宇宙中的原子数量还要多。
2020年，DeepMind的人工智能AlphaFold破解了这一难题，达到了前所未有的准确度。AlphaFold利用深度学习，识别已知蛋白质结构中的模式，有效地“阅读”蛋白质的语言。这一突破以及随后其数据库的开源，彻底改变了该领域。
现在，像NVIDIA这样的公司正在以此为基础，利用强大的GPU加速预测和*设计*全新的蛋白质——能够分解塑料、捕获碳或靶向癌细胞的蛋白质。像BioNeMo和ProteinDT这样的工具允许科学家设计具有特定功能的蛋白质，开启了个性化医疗和合成生物学的新时代。曾经看似不可能解决的问题，现在正在推动药物发现和我们对生命本身的理解发生革命。
## 黑客新闻讨论：人工智能生成的不准确蛋白质折叠文章
一篇最近在黑客新闻上链接的关于蛋白质折叠的博客文章，因事实不准确以及强烈的人工智能生成迹象而受到严厉批评。用户迅速发现了错误，从图中不正确的化学公式到对AlphaFold项目的根本误解——特别是声称它不利用基于物理的建模（实际上它严重依赖TPU和物理模型，而不仅仅是模式识别）。
许多评论者指出文章的写作风格——简短、有力的句子——是当前人工智能写作工具的典型特征。虽然有些人欣赏文章对蛋白质的简化解释，供非专业人士阅读，但普遍的共识是这篇文章充斥着错误信息和过度简化。人们对使用人工智能仅仅为了追求“炫酷”或充实简历而创建内容，牺牲准确性和真正理解的趋势表示担忧。
这场讨论凸显了对人工智能生成内容的更广泛的怀疑态度，尤其是在处理复杂的科学主题时，以及对专家撰写的分析的偏好。最终，这篇文章被普遍认为是“垃圾”，并且是可靠信息的拙劣替代品。
## Unscii：用于复古图形的位图Unicode字体
Unscii是由Viznut创建的一系列位图Unicode字体，旨在弥合经典系统字体与现代Unicode支持之间的差距，尤其适用于字符单元艺术和编程。它提供8x8（unscii-8）和8x16像素变体，并具有多种风格选择，Unscii旨在重现Amiga、Commodore 64和IBM PC等复古系统的外观和感觉。
虽然大多数变体是公共领域，但包含Fixedsys Excelsior和GNU Unifont字形的“unscii-16-full”版本则采用GPL许可。最近的Unicode 13.0更新添加了许多遗留计算图形字符——其中许多*已经*包含在Unscii中，现在具有正确的Unicode映射，促使Unscii 2.0发布。
Unscii解决了历史上缺乏一致的Unicode伪图形实现的问题，提供了一种专门为重现和扩展经典的ASCII和“扩展ASCII”艺术风格而设计的字体。它利用了经典的字体研究以及专用的私有使用区（PUA）来处理缺乏官方Unicode码位的字符，确保了广泛的兼容性和艺术潜力。
## Unscii：复古字体，现代应用
一则Hacker News讨论围绕着**Unscii**展开，它是一组位图Unicode字体，重现了经典的系统字体。该项目旨在将复古美学与现代易用性相结合，适用于终端和编程环境。用户称赞它能够有效地渲染字符单元艺术，并且设计紧凑，与Iosevka Term等字体相比更具优势。
对话延伸到相关主题：**VileR Oldschool PC Font Pack**（一个IBM PC OEM字体的综合档案）、**Unifont**（另一种位图字体），以及跨浏览器一致渲染框绘制字符的挑战。 许多评论者分享了利用类似美学的个人项目，包括MUD、移动Unscii艺术编辑器和二进制到Unicode转换器。
值得注意的是，讨论涉及了非标准字体（如Nerd Fonts）与既定标准（如ASCII和Unicode）的持久性，以及在未来项目中利用Unicode中的私有使用区（PUA）的潜在好处。 创作者Viznut也因其其他令人印象深刻的作品集而受到关注。
导演兼演员罗伯·雷纳，以喜剧片《This Is Spinal Tap》、《公主新娘》和《当哈利遇上莎莉》而闻名，于周日在加利福尼亚家中不幸去世，享年78岁，他的妻子米歇尔·辛格也一同遇难。当局正在调查他们的死因，初步判断为他杀，雷纳的儿子尼克据报参与其中。 雷纳因在《一家人》中饰演“Meathead”而声名鹊起，并为该角色赢得了两项艾美奖。他刻意与著名的喜剧演员父亲卡尔·雷纳保持距离，在好莱坞开辟了自己的道路。他成功地从电视转行到导演，1984年的伪纪录片《This Is Spinal Tap》打破了这两个行业之间的壁垒。 在80年代和90年代，雷纳推出了一系列备受喜爱的电影，包括《伴我同行》、《忧郁症》和《好人寥寥》，展现了他幽默和戏剧的双重才华。他一直活跃在影坛，最近还发行了《Spinal Tap II》。雷纳以其个性化的电影制作方法而闻名，与角色建立深厚联系，并优先考虑贴近生活的故事情节。尽管广受好评，但他只获得过一次奥斯卡提名。
黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 [重复] 罗伯·莱纳去世 (rollingstone.com)
33 分，由 croes 1天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
ChrisArchitect 1天前 [–]
之前：https://news.ycombinator.com/item?id=46270273 回复tomhow 1天前 | 父评论 [–]
评论已移至此处。谢谢！
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## 费曼谈拉丁美洲的物理教学：摘要 在1963年的主题演讲中，理查德·费曼阐述了物理教育的挑战，不仅在拉丁美洲，而且在全球范围内——承认缺乏真正有效的教学方法。他认为，教授物理不仅仅是传授知识，而是关于培养理解力、实践技能和对科学的真正欣赏。 费曼强调了在拉丁美洲内部发展技术专业知识对于长期经济发展至关重要，以此抵消对进口人才的依赖。他指出了困扰该地区教育的关键问题：死记硬背胜过理解、缺乏实践经验以及由于社会压力和僵化的大学结构而扼杀了独立思考。 他提倡解放有激情的教师，弥合理论科学和应用科学之间的差距，并支持研究以留住有才华的科学家。至关重要的是，他强调需要在这些领域进行*持续的*和*适度的*投资，避免短暂的倡议。最终，费曼呼吁共同努力来解决这些系统性问题，认识到它们与更广泛的社会和经济现实的深刻联系，并培养探究和创新的文化。
## 从咖啡混乱到基于“斑点”的应用
作者在法国点咖啡的沮丧经历，凸显了语言学习中的一个不足：无法在压力下*提取*已学过的短语，而不仅仅是*知道*它们。传统方法和语言学习应用侧重于词汇，但未能为现实世界中快速的互动做准备。
为了解决这个问题，作者创建了Lexie，一个基于极简界面——一个单一的交互式“斑点”——的语言学习应用。Lexie的灵感来自Tamagotchi引人入胜但要求较高的特性，它优先考虑感觉像一次小小的互动，而不是一堂课。它避免了典型的游戏化元素，如分数和进度条，而是专注于微妙的反馈和令人平静的体验。
设计过程揭示了关键的UX经验：极简主义需要深思熟虑地取代传统的UI提示，而移除界面并不会减少复杂性，而是将其转移到动画和时机上。最终，Lexie提供了一个专注的练习工具，可以强化核心基础知识，并提供一种微妙的方式来追踪进度，而不会引起焦虑。虽然它不是一门全面的课程，但它成功地帮助作者应对了一个关键的现实挑战：理解魁北克的物价。
## 整个App就是一个“团 blob”：关于语言学习的讨论
最近一篇Hacker News上的帖子讨论了一个新的语言学习App，其界面围绕着极简主义的动画“团 blob”设计。作者详细介绍了该App的设计理念，旨在通过专注于简单的互动来减少学习新语言的焦虑。然而，讨论很快转向了更广泛的语言习得方法。
许多评论者分享了个人经验，强调了严格的语法学习和积极的对话练习比像Duolingo这样的游戏化App更有效。几位用户强调了沉浸式学习和接触真实语言的重要性，并将其与教授孤立词汇和短语的App形成对比。一个反复出现的主题是，在无法自信地与母语者交流的情况下，获得教科书级别的熟练程度的沮丧感。
对话还涉及了语言教学中的文化差异——特别是意大利教育中对语法的强调——以及完全依赖App的潜在陷阱。有趣的是，作者后来透露，原始帖子的大部分内容是由AI生成的。最终，这个帖子强调了语言学习的复杂性以及多样化、个性化方法的重要性。
## C++ `auto` 类型推导：总结 C++ 的 `auto` 关键字通过自动推导变量类型来简化代码。基本的赋值会直接从初始化器推导出类型（例如，`auto v = 5;` 结果为 `int`）。然而，包含 `auto` 的表达式需要一致的类型；混合类型会导致编译错误。指针、`nullptr`，甚至函数指针都能被正确推导。 `auto` 会移除*顶层* CV 限定符（如 `const` 和 `volatile`），但会保留应用于指向类型的那些限定符。引用比较棘手：`auto` 本身不会推导引用，但 `auto&` 会，除非处理的是转发引用（`auto&&`），它可以绑定到左值和右值。 像 `decltype(auto)` 这样的高级特性提供了更多的控制。它会考虑表达式的本质来推导类型——左值会产生引用，纯右值会产生其直接类型。继承和结构化绑定引入了进一步的细微差别，通常涉及隐藏的拷贝或别名。使用 `decltype(auto)` 的 Lambda 捕获尤其复杂，受捕获模式（按值 vs. 按引用）和可变性的影响。 理解这些规则对于编写高效且正确的 C++ 代码至关重要。