## 在Linux中检测USB事件，无需LibUSB 本次探索源于希望在Linux中检测USB设备插拔事件，*无需*依赖`libusb`。解决方案的核心在于Linux内核的热插拔机制：**netlink**和**udev**。虽然`libusb`建议使用`udev`以避免竞态条件（例如权限更改或固件上传同时发生），但理解底层过程至关重要。 内核使用**netlink**向`udev`通知设备事件。`udev`然后处理这些事件并重新广播。现代系统将`udev`与**systemd**深度集成。直接监听这些`udev`事件涉及使用AF_NETLINK套接字。 内核事件是简单的空终止字符串。然而，`udev`事件更复杂，使用二进制头（带有魔数`0xfeedcafe`）后跟键值字符串。此标头包括哈希值（用于通过BPF进行高效过滤）和用于标签匹配的Bloom过滤器。解析标头时，需要考虑字节序。 最终，通过创建netlink套接字，绑定到`MONITOR_GROUP_UDEV`组，并解析结果消息，您可以直接检测USB事件，绕过`libusb`——但理解`udev`数据包格式的复杂性至关重要。
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## Hacker News 讨论总结：Linux 热插拔事件
一个 Hacker News 讨论围绕 Linux 上处理硬件热插拔事件的复杂性展开。 初始帖子链接到一篇详细描述这些事件细节的文章。
用户分享了经验，强调了设备在热插拔时未能正确初始化的问题（需要 udev 补丁），以及由于子系统交互变化（例如从 rawhid 切换到 libusb）导致 udev 规则需要不断调整的挫败感。 许多评论指出 `ModemManager` 会干扰串口设备，并提供了使用 udev 规则忽略端口的解决方法。
一个反复出现的主题是 udev 配置的不透明和常常令人沮丧的性质，用户抱怨缺乏清晰的文档以及需要“小修小补”式的解决方法。 一位用户提出了一种设备选择器 UI，以改善用户同意和安全性。 最后，分享了一个序列图，以可视化地说明热插拔事件过程。
品牌时代
The Brand Age
2 天前
## 瑞士钟表业：从危机到品牌
20世纪70年代初，瑞士钟表业面临“石英危机”——实际上是多种挑战的汇集。日本竞争激增，质量超越瑞士，而布雷顿森林体系的崩溃大幅提高了瑞士手表在美国买家的成本。至关重要的是，廉价且精确的石英机芯的兴起使传统上对机械精度的关注变得过时。
销量暴跌，迫使大多数瑞士钟表制造商破产。然而，少数幸存者将自己从精密仪器制造商转变为奢侈品牌。这种转变优先考虑品牌认知度和独家性，而非工程技术，通过广告和限量供应来抬高价格。
“钟表业黄金时代”（1945-1970）专注于准确性和纤薄；现在，手表变成了身份象征。像百达翡丽和爱彼这样的公司引领了这种变化，强调设计和品牌形象——甚至以牺牲功能性设计为代价。劳力士已经开始注重品牌建设，并顺利适应了这种转变。
自1985年以来，“品牌时代”的特点是钟表制造商人为地制造稀缺性，甚至回购手表以控制市场，本质上维持着持续的资产泡沫。虽然这偏离了该行业历史的重点，但这一策略被证明是盈利的，表明当实质性的产品差异消失时，品牌价值如何蓬勃发展——这是一种塑造当今许多行业的强大趋势。
## 步长陷阱与双数的力量 传统的数值微分——使用`(f(x+h) - f(x))/h`近似导数——存在诸多问题。选择步长`h`是一项权衡：过大，会产生截断误差；过小，则会因浮点数的限制而遇到*灾难性抵消*，实际上是测量噪声而不是曲线的斜率。存在一个“最佳点”，但它取决于函数，并且对于复杂函数可能会完全消失。 解决方案？**双数**。双数不进行近似，而是携带一个与值一起的导数，通过微积分规则（乘法法则、链式法则等）自动传播它。这消除了选择`h`的需要，并提供*精确*的导数。 这个概念在**tang**库中实现，这是一个围绕`Scalar`特征构建的通用Rust数学库。这允许在标准浮点数和双数之间无缝切换，从而实现自动微分（AD），而无需更改代码。Tang将其扩展到线性代数、求解器，甚至GPU编译，与传统的有限差分方法相比，可提供显著的性能提升——并能够实现*穿透*复杂操作（如矩阵分解）的微分。 最终，tang旨在模糊模拟和学习之间的界限，为物理设计和机器学习等应用提供一致、准确的梯度。
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一个带有阴影的数字 (campedersen.com)
12 分，davedx 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论 帮助
cadamsdotcom 1 天前 | 下一个 [–]
对这些短句感到失望。“这里变得有趣了。”“那不是一个____。那是一个_____。”如果作者进行编辑并使其读起来更自然，我很乐意阅读这篇文章。回复
nh23423fefe 1 天前 | 上一个 | 下一个 [–]
令 e^2 = 0。对偶数 D = {x + ye | x,y 在 R 中}。令 f(z) 为某个多项式。那么根据二项式定理 f(z + e) - f(z) = z^n + n*z^(n-1)*e + O(e^2) - z^n = f'(z)*e。因此 df = df/dz * e 回复
konmok 1 天前 | 上一个 [–]
不错的介绍，但文本闻起来像 LLM，所以我停止阅读了。回复
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最近一篇Netflix技术博客文章，在Hacker News上讨论，详细介绍了他们使用Java的新Vector API优化推荐系统的方法。目标是提高性能，特别是对于大型批量请求，尽管这些请求只占请求的2%，但却消耗了50%的处理时间。
评论者强调了Java在并行计算方面的历史困境以及对Vector API的长期等待。虽然该API很有前景，但有些人建议使用替代方案，如Tornado VM、CUDA加速库（使用C++）或专用向量数据库（FAISS、ScaNN）——这些在Netflix规模的公司中很常用。
一个关键点是，Netflix专注于推荐的*多样性*——寻找与用户历史*不同*的物品，而向量数据库并不完全适合这项任务。这场讨论将其定位为一种基础设施优化，而不是一种新颖的推荐方法。
## 政府通过在线广告追踪：日益增长的担忧 最近的报告证实，美国政府机构，如海关与边境保护局（CBP），正在利用从在线广告行业收集的位置数据来追踪个人，而无需搜查令。该系统利用了广告技术公司为投放“相关”广告而建立的大量数据收集实践，并通过经纪人购买数据。 这种追踪的核心依赖于“实时竞价”（RTB），网站竞拍广告位，同时将用户数据（包括位置）暴露给众多公司。数据经纪人随后收集这些信息，通常在应用程序开发者不知情的情况下，并将其出售给执法部门。像ICE和CBP这样的机构已经购买了工具来分析这些数据，以识别和追踪个人。 CBP在2019-2021年的一项试点计划中承认了使用这种做法，但购买仍在继续。个人可以通过禁用移动广告ID和审查应用程序的位置权限来采取措施限制追踪。然而，持久的改变需要科技公司限制精确位置数据的使用，以及立法者制定强有力的隐私法律——包括关闭允许无搜查令数据购买的漏洞——以保护公民的第四修正案权利。这种做法凸显了不受约束的在线行为广告的危险后果。
## 政府通过定向广告追踪位置 - Hacker News 摘要
Hacker News 上最近的一篇帖子讨论了 EFF.org 的一份报告，详细说明了政府如何利用定向广告网络追踪公民的位置。讨论的中心是智能手机便利性和隐私之间的权衡，以及个人是否了解这种追踪的程度。
许多评论者承认智能手机固有的追踪能力——源于蜂窝和 Wi-Fi 技术——并质疑是否强有力的隐私法是解决方案，或者是否需要完全避免使用智能手机。一些人认为，对于大多数人来说，智能手机的便利性（地图、银行、通信）超过了隐私风险，而另一些人则对社会对这些设备的依赖感到沮丧。
一个反复出现的主题是退出追踪的困难性，因为基本服务（如银行）越来越依赖智能手机应用程序。 几位用户指出，技术解决方案是存在的，但受到公众对隐私需求不足和政治体系未将其优先考虑的阻碍。 最终，讨论强调了人们对监控和数字时代隐私侵蚀的日益担忧。
展示HN：PageAgent，一个驻留在你的网页应用中的GUI代理。
Show HN: PageAgent, A GUI agent that lives inside your web app
2 天前
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## PageAgent：网页内人工智能代理
Simon Luv Pho 介绍了 **PageAgent**，一个开源库，它使人工智能代理能够*直接*在 Web 应用程序内运行，而不是作为外部机器人。这种“由内而外”的方法允许代理原生地与 DOM 和用户会话交互，特别适合 SPA。一个浏览器扩展充当跨页面任务的桥梁，在用户授权下提供受控的浏览器访问权限。
该项目旨在引发关于应用内代理及其架构的未来讨论。它目前支持任何 OpenAI 兼容的 LLM API（包括本地 Ollama 设置），并提供实时演示和 GitHub 仓库。
早期反馈强调了设置方面的问题（与非 OpenAI API 崩溃）、文档的可访问性以及 WebGL 兼容性。开发者还在探索与 WebMCP 等项目的集成，并将其性能与 Rover 等类似工具进行比较。关于客户端代理和数据隐私的安全问题（考虑到阿里巴巴的关联性）正在通过透明的数据处理方式和使用本地 LLM 的选项来解决。
## 用于视觉重建的神经影像数据集索引
本资源索引了用于从人类fMRI数据重建视觉感知的开放神经影像数据集，面向对神经科学不熟悉的AI/ML背景的研究人员。虽然从大脑活动中进行重建在AI领域越来越受到关注，但由于对fMRI数据和数据集局限性的理解不足，常见的陷阱依然存在。
重要的是，**重建**（生成新的刺激）不同于**解码**（从预定义集合中分类）和**识别**（从有限集合中选择）。真正的重建需要超出训练数据的泛化能力。
该索引根据关键标准突出显示数据集：**训练-测试独立性**、**刺激多样性**、**视觉野覆盖范围**、**体素大小**、**注视点**、**重复次数/信噪比**、**受试者数量**以及**数据可用性/版权**。数据集差异很大——有些是为重建设计的（例如，基于ImageNet的数据集，具有类别分离），而另一些最初是为解码或表征分析设计的。
fMRI测量血氧变化，引入了延迟（峰值反应为4-6秒）和刺激之间的重叠。在将大脑活动与呈现的刺激对齐时，必须考虑这种血流动力学延迟，特别是对于连续数据（如视频）而言。
该索引旨在引导研究人员选择合适的数据集，并避免基于神经影像的重建研究中的常见错误。 ([https://doi.org/10.5281/zenodo.18876186](https://doi.org/10.5281/zenodo.18876186)) 用于引用和贡献。
## 大脑数据重建：摘要
最近的Hacker News讨论围绕着从大脑数据重建视觉感知的研究，特别是关于一个GitHub数据集([github.com/seelikat](https://github.com/seelikat))。对话强调了从猴子和人类大脑信号重建图像的成功率差异——猴子的重建效果几乎完美，而人类尚未达到那个水平。这归因于猕猴研究中使用更精确的单神经元电生理学，而人类研究中使用fMRI。
讨论延伸到潜在的应用，包括梦境记录，以及对滥用的伦理担忧。然而，许多评论员强调反乌托邦场景的不切实际性，因为所需设备（如百万美元级别的MEG扫描仪）高度专业化且昂贵，并且需要专业知识。
当前的研究，包括Meta的工作，侧重于神经科学应用，例如理解认知过程以及解码与图像甚至光学错觉相关的脑活动。参与者需要进行大量的、受控的扫描会话，而准确的“读心术”仍然遥不可及，受限于信号噪声和分辨率。对话还涉及了伦理复杂科学进步的历史先例。
## Clinejection：一种新型的AI驱动供应链攻击
2026年2月，名为“Clinejection”的攻击通过一种新型漏洞链影响了约4000台开发人员机器。它始于针对Cline（一种CLI工具）的GitHub issue标题中的提示注入。一个配置了过于宽松权限的AI驱动的issue分类机器人，将恶意标题误解为从一个拼写相似的仓库安装包的命令。
这导致Cline的GitHub Actions缓存被投毒，最终窃取了关键的NPM、VS Code和OpenVSX令牌。攻击者随后使用被盗的NPM令牌发布了包含“OpenClaw”的Cline受损版本，该恶意AI代理在全球范围内安装在开发人员的系统上。
该攻击凸显了一种危险的递归：一个AI工具（分类机器人）在未经开发人员同意的情况下安装另一个AI工具（OpenClaw）。现有的安全措施，如`npm audit`和代码审查，未能检测到这些微妙的变化。Cline此后实施了改进，包括OIDC来源证明和更严格的凭证处理。
“Clinejection”强调了在CI/CD管道中部署具有广泛访问权限的AI代理的风险，以及对健壮的输入验证和操作级安全控制的需求，例如每系统调用拦截，以防止未经授权的操作。
## GitHub 安全漏洞：AI 代理导致
近期一起安全事件导致约 4000 台开发者机器受到影响，原因是 GitHub Actions 工作流程中的一个漏洞。问题源于过于宽松的配置，允许一个 AI 代理（Claude）在 GitHub issue 被打开时触发，并执行任意代码。具体来说，一个工作流程允许任何 GitHub 用户使用 Claude 代理，并完全访问 Bash 和 WebSearch 等工具。
该漏洞通过恶意 npm 包安装被利用，最终在受影响的系统上安装了另一个名为 OpenClaw 的 AI 代理。虽然最初的恶意载荷被认为是一个概念验证，但该事件凸显了授予 AI 代理过多权限以及信任不可信输入所带来的危险。
核心问题在于 GitHub Actions 的默认设置以及大型语言模型（LLM）容易受到“提示注入”攻击——被欺骗执行意想不到的命令。专家强调需要更严格的访问控制、输入清理（尽管其对 LLM 的有效性存在争议），以及避免授予 AI 代理广泛权限。该事件强调了在没有充分的安全考虑的情况下，将 AI 快速集成到开发工作流程中的风险。
Linux内核维护者Greg Kroah-Hartman根据主要用户和联合维护者的反馈，延长了几个长期支持（LTS）内核的支持期限。具体来说，内核6.12和6.18现在将获得直至2028年12月的支持，延长了两年。内核5.10、5.15和6.6将保持其原始的生命周期结束日期。
此举反映了内核适应实际采用情况和用户需求的趋势，尤其是在企业领域。虽然内核生命周期结束日期对于企业来说不太重要——许多发行版，如Red Hat、SUSE和Canonical已经提供持续十多年甚至更长时间的扩展支持——但这些更改提供了进一步的寿命。TuxCare等服务也允许公司继续使用和修补较旧的、不受支持的内核，从而最大限度地降低成本并最大限度地减少中断。
## Linux 内核 LTS 支持延长
Greg Kroah-Hartman 正在延长关键 Linux 长期支持 (LTS) 内核的支持期限，以满足用户对寿命更长的需求。然而，Hacker News 上的讨论显示存在脱节：虽然支持正在*增加*，但其实际影响备受争议。许多企业已经维护自己的扩展支持或依赖发行版进行长期维护，使得上游时间线的重要性降低。
一个主要的争议点是 Android 内核更新。尽管 Google 的 GKI 计划旨在实现更频繁的升级，但像三星 S22 这样的设备仍然使用较旧的内核 (5.10)，这引发了人们对厂商承诺的质疑。虽然较新的内核提供性能和功能改进，但有人认为安全补丁就足够了，并且升级可能会带来不稳定。
最终，这场对话凸显了上游内核开发与嵌入式系统和企业部署的实际情况之间的紧张关系，并对厂商对内核更新的漠不关心以及 Android 生态系统中的由此产生的碎片化表示担忧。