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在配置 systemd 定时器时，最关键的区别在于**日历事件**（具体的挂钟时间）与**时间跨度**（相对间隔）之间的不同。 `systemd.time(7)` 手册是理解这些表达式的权威资源。若要验证语法，请使用 `systemd-analyze calendar` 命令，它能校验输入内容并显示下一次执行时间。 虽然 cron 任务仅限于固定的时间表，但 systemd 定时器允许进行更智能的事件驱动型执行。你可以根据系统事件来定义任务，例如 `OnBootSec`（在启动后运行任务）或 `OnUnitActiveSec`（在服务上次运行后的特定时间间隔重复执行任务）。 这种方法通常优于传统的 cron；例如，相对于服务运行时间而不是固定时钟时间来错开任务，有助于避免“惊群效应”，并确保进程在真正需要时运行。掌握基于日历和基于间隔的调度之间的区别，是有效管理 systemd 自动化的关键。
Great Question 是一家 AI 原生客户研究平台，现诚招一名极具能动性的软件工程实习生，参加为期三个月（2026 年 6 月至 9 月）的远程实习项目。这不是一个“沙盒”式的实习，你将直接负责一个可投入生产的项目，并在 CTO 的指导下开发语义搜索、智能体（Agentic）版主及评估框架等 AI 功能。 **我们寻找的人才：** 我们需要一位“黑客”型人才，你应当已经在构建 AI 智能体、尝试大语言模型（LLM）管道，并利用业余时间开发过项目。你需具备扎实的编程能力（Python、JS 或 Ruby），并渴望将最前沿的 AI 技术实践应用到快节奏的专业开发环境中。 **为什么加入我们？** 你将在一个高度信任、AI 优先的文化中获得实战经验，你的贡献将直接影响 Canva 和 Brex 等客户。我们重视自主性、清晰的沟通以及以好奇心驱动的工程实践。 **如何申请：** 我们的申请重点在于你的实际成果，而非资历背景。请提交你的简历、一段关于为何你适合该岗位的简短说明，以及你所构建的 AI 工具演示（Demo）。演示是你申请中最关键的部分。
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OpenFOV GitHub 摄像头头部追踪（适用于 iRacing）。
OpenFOV 利用您的摄像头来控制 iRacing 游戏内的视野（FOV）。为您的显示器解锁 VR 风格的功能！
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v0.2.1
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© 2026 OpenFOV — 基于 MIT 协议开源
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最近 Hacker News 上关于“OpenFOV”——一款用于 iRacing 的新型基于摄像头的头部追踪工具——的讨论，凸显了仿真游戏在实用性和发展趋势上的演变。
用户指出，虽然头部追踪起初让人感觉不自然，需要用户在转动头部时双眼仍保持盯着显示器，但很快就能成为一种本能。作为 VR 头显的替代方案，它既实用又舒适，且成本更低，因为 VR 头显在长时间使用时可能会导致视疲劳和身体不适。
该讨论帖引发了关于 OpenTrack 等现有解决方案以及 SmoothTrack 等移动端工具的广泛争论。尽管一些怀疑论者认为摄像头追踪不如 TrackIR 或 VR 等专用硬件，但支持者强调，它提供了一种无缝的、“零硬件”的体验，对于飞行和赛车模拟游戏来说非常有效。
总而言之，社区将头部追踪视为一种重要的“中间”技术。尽管存在学习曲线并可能引起最初的不适，但用户一致认为它显著改善了态势感知和沉浸感，证明了无需高端头显也能获得极具吸引力和响应迅速的模拟体验。
关于红外图像中静态随机存取存储器（SRAM）的读取及建立信任界限的研究 On Reading SRAMs in IR Images, and Establishing Bounds on Trust
2 天前
红外（IR）成像是一种强大且易于获取的硬件安全工具，它允许用户核实物理芯片的内存是否与其源代码一致。由于静态随机存取存储器（SRAM）宏单元结构严密，并包含解码器、读出放大器和驱动器等大量开销电路，即使在 22 纳米工艺下，它们也清晰可见。
通过检查这些宏观特征，用户可以检测到那些可能通过“秘密触发（secret knock）”机制躲避软件安全检查的未经授权的内存块。虽然攻击者理论上可能尝试通过修改某行或某列来隐藏少量字节，但这种修改代价高昂、难以实现，且通常会留下可检测的物理痕迹。即使这些细微的改动处于基础红外成像的噪声容限内，也可以通过激光干涉测量法或扫描电子显微镜（SEM）等更先进的技术进一步排查。
归根结底，目视检查将安全挑战从“对隐藏恶意代码的无界搜索”转变为一种可验证的“空间证明”测量。通过排除存在大规模隐藏内存的可能性，红外检查极大地限制了攻击者的能力，使得隐藏恶意操作所需的努力变得极其高昂，且在实践中往往不可行。
《大空头》中那个著名投资人原型迈克尔·伯里（Michael Burry），近日公开质疑了 SpaceX 和人工智能初创公司 Anthropic 的巨额估值。 关于 SpaceX，伯里对该公司 2 万亿美元的估值目标提出了质疑。他指出，根据该公司提交的 S-1 文件显示，其营收为 187 亿美元，但亏损额高达 49 亿美元，这根本无法支撑如此高的估值。他认为，未来股价的任何上涨都将是由炒作和技术面驱动，而非基本面价值。 伯里对最近估值接近 1 万亿美元的 Anthropic 也持同样怀疑态度。他认为人工智能行业对算力的依赖属于“暴力计算”，从长远来看是不可持续的。他预测，算力最终将变成一种商品化的公用事业，使当前的人工智能投资沦为“虚假的需求信号”。伯里认为，整个行业在基础设施上的投资过剩，很快就会超过市场的实际需求。对于这些估值的长期生存能力，伯里持怀疑态度，他打趣说，自己需要 24 万年才会考虑为 Anthropic 这样的公司支付 1 万亿美元。
现代 CSS 现在提供了一种原生的、高性能的方式来创建视差效果，即使用**滚动驱动动画时间轴（Scroll-driven animation timelines）**，从而无需依赖繁重的 JavaScript 滚动监听器。 通过利用 `view-timeline`，开发者可以直接将元素的动画与它在视口中的进度关联起来。这种实现方式使用简单的声明式类，其中一个 `--parallax-offset` 变量同时控制位移（运动）和缩放。缩放至关重要，因为它能确保元素在运动过程中足够大以覆盖容器背景，从而避免出现空隙。 **主要优势包括：** * **性能：** 动画在主线程之外运行，运动更流畅。 * **简洁：** 整个效果可以通过一个带有易于调整设置的通用类来实现。 * **可访问性：** 通过 `@media (prefers-reduced-motion: reduce)` 禁用效果，可以轻松尊重用户的设置。 实现时，需在容器上定义 `view-timeline-name`，并将子元素的 `animation-timeline` 绑定到该名称。请记住在 `animation` 简写属性之后声明 `animation-timeline`，以确保它不会被覆盖。这种原生方案为传统的基于 JavaScript 的视差库提供了一种简洁、易于维护的替代方案。
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2026年5月22日，Adafruit收到来自Flux（由前联邦调查局幕僚长乔纳森·F·伦兹纳代理）的法律函件，试图阻止其发布一篇质疑Flux在知识产权、商业成就及用户指标方面主张的文章。该函件还指控其违反了《计算机欺诈与滥用法》。
Adafruit坚持认为其报道涉及公共安全利益，并通过负责任的披露协议进行，并指出所有获取的信息均因Flux的服务器配置错误而处于公开可见状态。尽管Adafruit“强烈拒绝”这些法律威胁，但该公司已暂时停止博客运营，以决定后续步骤。随着事态发展，将向社区提供进一步更新。
Adafruit 近日披露，他们收到了一封来自 Flux.ai 的法律函，指控其涉嫌违反《计算机欺诈与滥用法案》（CFAA）。Adafruit 表示，他们在进行负责任的漏洞披露过程中，仅仅是访问了因服务器配置错误而公开的信息。
Hacker News 社区的反应对 Adafruit 一边倒地支持，认为其作为开源硬件社区的长期支柱，其行为并无不妥。相反，评论者对 Flux.ai 表示了强烈质疑，指责其产品性能不佳、存在激进的“订阅地狱”收费模式，且缺乏透明度。许多用户表示在争议发生前从未听说过 Flux.ai，并指出这引发了“史翠珊效应”，即法律威胁对 Flux.ai 造成的声誉损害，远超事件本身可能带来的影响。
评论者还讨论了“氛围编程”（vibe coding）和人工智能驱动的 EDA 工具的伦理问题。许多工程师认为，人工智能目前难以应对硬件设计和调试的复杂性，与确定性工具相比，往往沦为一种昂贵且不可靠的“黑箱”。Adafruit 表示近期会分享事情的完整经过，而 Flux.ai 尚未对此公开置评。
作者为 Janet 提供了令人信服的理由。Janet 是一种 Lisp 方言，它将 Lisp 的优雅与现代开发的实用功能相结合。Janet 的设计目标是轻量、易学且高度可嵌入，这使其成为替代 Lua 甚至 Bash（用于命令行工具）的绝佳选择。 主要特性包括： * **极简设计：** 核心语言极其精简，标准库精练至一页即可概览，同时通过宏支持保持了强大的功能。 * **原生二进制：** Janet 程序可编译为小巧、独立的本地可执行文件，使发布变得轻而易举。 * **高级功能：** 它具备用于文本处理的强大解析表达式语法（PEG）、灵活的可变/不可变集合类型，以及在编译时序列化和快照程序状态的独特能力。 * **现代语法：** 虽然采用了括号语法，但 Janet 采用了一种简洁、一致的风格，摒弃了传统 Lisp 令人困惑的惯例，转而使用更直观的结构。 作者认为，无论你是想构建命令行应用、嵌入脚本语言，还是探索宏的世界，Janet 都能提供一种令人耳目一新、愉悦且功能出人意料的编程体验。
Janet 是一种 Lisp 方言编程语言，因其可移植性、可嵌入性和简洁一致的语法而拥有一批忠实用户。吸引开发者使用 Janet 的关键特性包括：
* **可嵌入性：** 它具有高度的可移植性，可以轻松集成到 C/C++ 应用程序中。
* **现代特性：** 与传统的 Lisp 不同，Janet 使用了现代术语（例如用 `first` 代替 `car`，用 `fn` 代替 `lambda`），并包含了实用的工具，如 shell DSL 以及用于限制系统资源访问的内置沙盒。
* **编译期功能：** 它允许用户轻松地将值从编译期传递到运行期，这使其在数据驱动型应用中表现强大。
* **开发者体验：** 虽然“Lisp 语法”（S-表达式）对新手来说争议较大，但资深用户认为，一旦将该语法理解为抽象语法树（AST），它就能实现强大的结构化编辑和基于宏的开发，这是主流语言难以企及的。
尽管一些用户指出目前缺乏完善的库版本控制和高级 HTTP 路由功能，但社区正通过 Joy Web 框架和各种 C API 封装等项目积极解决这些问题。Janet 被广泛誉为一种用于脚本编写和探索性编程的优秀语言。