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该项目成功地将DOOM移植到无线耳机上运行,并通过Web服务器将游戏画面流式传输到浏览器。核心挑战在于耳机的硬件限制:数据传输依赖于2.4Mbps的UART连接,而非较慢的蓝牙,且RAM仅有约992KB。 为了克服带宽限制,游戏将视频流作为MJPEG流(顺序显示的JPEG图像)传输,而不是使用复杂的编解码器。尽管将耳机的CPU超频至300MHz,编码限制了帧率为每秒约18帧。 RAM限制通过对DOOM引擎的大量优化来解决——预生成查找表、利用闪存存储常量以及禁用缓存,从而将游戏内存占用从4MB减少到足以适应可用空间。最后,一个经过特别裁剪的DOOM 1资源文件(“Squashware”)使游戏能够适应耳机的4MB闪存。

## 耳机上的《毁灭战士》:软件与规模的胜利 一位开发者成功地将《毁灭战士》移植到PineBuds Pro耳机上,可通过网络连接访问。这一壮举引发了Hacker News上的讨论,探讨这是否代表了软件创造力的胜利,或者是一种经济上的低效——为什么要在通用芯片足够强大的情况下,构建专门的、更便宜的硬件? 评论者普遍认为,规模经济和先进的制造技术使得功能强大的通用微控制器(MCU)出奇地便宜。构建定制硬件通常成本更高、更复杂,特别是考虑到软件更新和未来兼容性的优势。讨论还涉及了芯片制造对环境的影响,一些人认为使用现成的MCU比制造定制芯片更有效率。 除了经济因素外,这次移植还突出了计算能力的巨大进步。现代耳机比过去计算机拥有更多的功能,能够运行《毁灭战士》就证明了这一点。该项目还激发了进一步移植的想法,包括多人版本,甚至在越来越不可能的设备上运行《毁灭战士》,例如一次性电子烟。

## PLECS Spice:弥合系统级与器件级仿真差距 多年来,电力电子设计面临一个权衡:快速、稳健的系统级仿真与详细、精确的器件级SPICE仿真——需要单独的工具和重复的建模工作。PLECS Spice,现已随PLECS 5.0发布,通过将SPICE直接集成到PLECS环境中解决了这个问题。 这使得工程师能够在单个平台上执行系统和器件分析,使用统一的工作流程。设计人员可以从使用理想元件的系统级模型开始,然后选择性地用详细的SPICE网表替换部分电路——例如功率级——而无需改变整体控制方案。 PLECS Spice通过支持多种SPICE方言的网表解析器、优化的紧凑模型、用于处理非线性Modified Nodal Analysis (MNA) 以及混合公式求解器来实现这一点。这能够准确地模拟复杂系统,例如双有源桥 (DAB) 变换器,其中验证软开关需要详细分析器件物理特性以及控制策略——这是使用理想开关模型无法实现的。 最终,PLECS Spice简化了设计流程,消除了冗余建模,并实现了真正的自顶向下方法,从而加快创新并缩短上市时间。

## 连接PLECS和SPICE以进行电路仿真 一项新的开发旨在结合两种电路仿真工具的优势:PLECS和SPICE。SPICE擅长使用修正节点分析(MNA)进行详细的低层半导体建模,但对于复杂系统而言可能速度较慢。PLECS在电力电子领域很受欢迎,它使用理想开关和分段状态空间公式,从而实现更快的系统级仿真——尽管牺牲了详细的开关瞬态可见性。 此前,工程师需要在两个程序中分别构建原理图,这是一个耗时且容易出错的过程。新的“PLECS Spice”功能允许用户在PLECS中构建原理图,并选择性地使用SPICE模型“spice-ify”部分区域,从而提供自上而下的设计方法。 这项集成涉及重大的技术挑战,包括开发一个强大的求解器,该求解器能够处理由PLECS的理想开关引入的不连续性以及SPICE的公式,并创建一个通用的网表解析器。目标是创建一个现代电路仿真工具,它将系统级效率与详细的器件级精度相结合。

## 昔日的回忆:索尼数据光盘机DD-1EX 1992年,作者在一家电子精品店工作时,偶然发现了一批清仓的索尼数据光盘机DD-1EX电子书播放器——原价500美元,现在降价处理。他被吸引,买了一个以及配套的“书籍”(迷你CD)。 这款设备看起来像一个微型笔记本电脑,做工出人意料地好,但最终并不实用。它配备了一个QWERTY键盘用于搜索基于文本的书籍,但缺乏数据保存功能——这是90年代早期技术的局限性。随附的软件,如百科全书和旅游指南,展现了那个时代的面貌,甚至提到了苏联。 有趣的是,CD包含模拟器,允许书籍在电脑上运行。作者已经将这些ISO文件提取并提供下载,并预料到索尼可能会提出删除请求(之前有过*龙穴*内容的经历)。尽管在维基百科时代它们已经过时,但这些文件提供了一个迷人的视角,让我们得以一窥互联网之前的数字出版的被遗忘角落。

## 索尼数据光盘机:复古科技深度解析 最近的Hacker News讨论集中在索尼数据光盘机上,这是一款20世纪90年代初期的便携设备,旨在播放装满数据的光盘——本质上是一种便携式百科全书和词典。虽然在日本很受欢迎,尤其是在学习汉字方面,但它在其他地方并未获得广泛应用。 这次讨论强调了索尼在专有存储格式方面的历史,并探讨了为什么MiniDisc Data、Zip驱动器和磁光盘等替代方案未能成为主流。最终,存储密度和成本被证明是决定性因素,CD提供了更高的容量,并最终实现了可写入功能。 用户们回忆起这款设备的潜力、高昂的价格以及其未来感十足的设计魅力。一些人表示有兴趣使用现代技术——例如通过Kiwix实现的离线维基百科和本地LLM——来重现数据光盘机的功能,尤其是在互联网审查日益加剧的背景下。链接文章的作者计划在互联网档案中存档光盘机的软件,预计索尼可能会发出删除通知。

## Turbopuffer 的十亿级向量搜索 (ANN v3) – 摘要 Turbopuffer 发布了近似最近邻 (ANN) 搜索 v3,能够搜索高达 1000 亿个向量(200TiB 数据),具有高查询速率(>1k QPS)和低延迟(<200ms)。这一成就源于以“第一性原理”为基础的重建,专注于最大化硬件利用率。 架构简单:一个无状态查询层,在对象存储之上进行缓存。 扩展的关键在于解决潜在的瓶颈 – CPU 或带宽。 分析表明,由于向量搜索的算术强度(主要是点积),工作负载是“带宽受限”的。 为了应对这个问题,Turbopuffer 采用了两种技术:**分层聚类** 以缩小搜索空间,以及 **二进制量化** (RaBitQ) 以压缩向量尺寸 16-32 倍。 这使得更多数据能够驻留在更快的内存层级(缓存和 DRAM)中,从而降低带宽需求。 然而,压缩增加了算术强度,最终使系统变为 **计算受限**,需要 CPU 优化(例如利用 AVX-512 指令)。 最后,对于超出单机 SSD 容量的数据集,系统将索引分布在多台存储优化机器上,广播查询并将结果拼接在一起。 这种技术的结合提供了大规模下的经济高效的性能,使 Turbopuffer 能够处理更大的工作负载。

## 竞价实例:云成本优化的历史 竞价实例通过利用空闲的数据中心容量,提供显著的云成本节省(比按需价格低 50-90%)。虽然 AWS 在 2009 年率先采用基于拍卖的系统,但 AWS 于 2017 年转向由供应商管理的定价,根据供需关系平滑价格。Google Cloud 和 Azure 一直使用供应商管理的模式。这种转变具有讽刺意味的是*提高了*平均竞价价格,限制了深度折扣的机会。 研究表明,AWS 积极管理竞价价格,以平衡利用率并引导用户转向不太受欢迎的实例类型。2024 年,Rackspace 恢复了最初的拍卖模式,并提供完全透明度,允许竞标直接影响价格。 这种演变凸显了一个关键的矛盾:真正由市场驱动的定价与供应商控制之间的矛盾。虽然拍卖提供了更大的潜在节省,但它们需要透明度。了解每个供应商的方法——以及潜在的机制——对于最大限度地提高成本效益并避免意外中断至关重要。选择合适的供应商和策略将直接影响您的云支出。

## 船舶警报疲劳损害海上安全:最新研究 劳埃德船级社(LR)的最新研究表明,过多的船上警报正在导致船员产生“警报疲劳”,从而*降低*海上安全。该研究分析了11艘船超过2000天、4000万个警报事件的数据,发现许多船只每天产生数千个警报,其中很多缺乏实际操作价值。 这种过载会扰乱休息,削弱对安全系统的信任,并导致船员沉默或绕过警报——使不安全做法正常化。少于一半的船只达到推荐的警报速率,有些船只在十分钟内经历超过4600个警报的峰值。 然而,一艘邮轮上的试点项目表明,在六个月内,通过使用现有的工程解决方案(如传感器更换和系统调整)将警报数量减少了近50%。解决10个最频繁的警报可以减少近40%的整体警报负荷。 LR提倡客观的警报性能评估、以人为本的设计以及一致的监管标准,将警报系统从危害转化为安全资产。

``` let config = BonsplitConfiguration( allowSplits: true, allowCloseTabs: true, allowCloseLastPane: false, autoCloseEmptyPanes: true, contentViewLifecycle: .keepAllAlive, newTabPosition: .current) let controller = BonsplitController(configuration: config) ```

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## 中央镇,宾夕法尼亚州:从火灾与忽视中重生的城镇 一篇最近发表在《阿特拉斯隐秘》上的文章回顾了宾夕法尼亚州中央镇,这个自1962年煤矿火灾以来一直地下燃烧的臭名昭著的城镇。Hacker News上的讨论揭示了一个关于经济衰退、政治失误和环境灾难的复杂故事。 虽然近年来可见的烟雾减少了,但中央镇仍然是其他衰败的宾夕法尼亚煤矿小镇可能面临的严峻例子。许多评论员指出资源开采经济不可持续的本质,并批评政治上对煤炭的持续支持,尽管它屡次失败。 这种情况凸显了管理不善的历史——如果资金充足,火灾本可以在早期得到控制,但政治因素导致其升级,最终迫使城镇疏散。现在,一家公司已经购买了这片土地,引发了人们对未来煤炭开采以及剩余居民是否会受益的猜测。 讨论还涉及文章本身的一些不准确之处,包括关于爱沙尼亚农田面积的巨大错误,这引发了对事实核查的质疑。最终,中央镇的故事是一个警示,关于优先考虑短期经济利益而忽视环境和社区福祉的长期后果。

## Veritensor:AI供应链零信任安全 Veritensor 是一款安全工具,旨在通过验证 AI 模型的**安全性、真实性和合规性**来保护 AI 供应链。与传统杀毒软件不同,它深入分析 AI 特定格式,如 Pickle、PyTorch、Keras 和 GGUF,通过与 Hugging Face 等注册表的密码学验证,识别恶意代码(RCE、注入)和篡改。 主要功能包括**深度静态分析**(反编译字节码以查找隐藏攻击)、**许可证防火墙**(阻止具有限制性许可证的模型)以及通过与 Sigstore Cosign 集成,对 Docker 容器进行签名,从而实现**供应链安全**。 Veritensor 可以无缝集成到 CI/CD 管道(GitHub Actions、GitLab、pre-commit),并提供通过 PyPI 和 Docker 进行灵活部署的选项。它提供 SARIF 和 SBOM 等格式的详细报告,并允许通过 `veritensor.yaml` 配置文件自定义安全策略。 定期签名更新可确保最新的威胁检测。

## Hugging Face 模型安全扫描总结 Arsenii Brazhnyk 开发了 “Veritensor”,一个用于扫描人工智能模型潜在安全和许可问题的 CLI 工具,此前他发现直接使用 `torch.load()` 加载模型权重存在风险。他扫描了 2,500 个 Hugging Face 模型,发现 86 个存在问题。 这些问题包括 16 个损坏的文件(实际上是 Git LFS 指针,如果未正确处理会导致崩溃),5 个具有隐藏的非商业许可的模型,49 个具有影子依赖项(尝试导入不允许的库),11 个使用潜在恶意代码模式,以及 5 个缺少依赖项。 Veritensor 不同于简单的正则表达式扫描器,它通过模拟 Pickle 加载过程来检测隐藏的 payload,*无需*执行代码,并通过哈希验证文件完整性。它支持 PyTorch、Keras 和 GGUF,并且可以对容器进行签名以增加安全性。该工具可在 GitHub 和 PyPI 上获取,扫描数据公开可访问。 讨论强调了在 CI/CD 管道中正确处理 Git LFS 的重要性,以及持续需要工具来审计仍然使用易受攻击的 Pickle 格式的旧模型,尽管出现了更安全的替代方案,如 Safetensors。

## xdgctl:一个用于XDG默认应用程序的TUI `xdgctl` 是一个基于终端的用户界面 (TUI),使用 C (GLib/GIO & termbox2) 构建,用于轻松管理 XDG 默认应用程序。它提供了一种便捷的方式来查看和设置各种文件类别的默认程序(如浏览器、文本编辑器),而无需直接使用命令行 `xdg-mime`。 导航使用箭头键 – 上/下用于类别/应用程序,右/Tab 切换到应用程序列表,左返回。按下 Enter 将选定的应用程序设置为当前类别的默认应用程序。 要安装,克隆 GitHub 仓库 ([https://github.com/mitjafelician/xdgctl](https://github.com/mitjafelician/xdgctl)),然后 `make` 和 `make install`。确保已安装开发库,如 `glib-2.0` 和 `gio-2.0`。 请记住,在添加新的 `.desktop` 文件后运行 `update-desktop-database`,默认值存储在 `~/.config/mimeapps.list` 中。`xdgctl` 简化了对桌面环境应用程序关联的管理。

## Hacker News 讨论摘要:用于 XDG 默认应用的 TUI 一位开发者分享了一个新的终端用户界面 (TUI) 程序,用于管理 Linux 上的默认应用程序,使用 termbox2.h 构建。该工具旨在简化更改处理特定文件类型的应用程序。 讨论引发了关于这种工具必要性的争论。一些用户更喜欢直接编辑 `mimeapps.list` 文件或依赖 GNOME 等桌面环境来处理默认设置。另一些用户则欣赏专门的 TUI,尤其是在自定义窗口管理器或缺乏内置管理的环境中。 许多评论员赞扬了该程序的简单性和人工编写的代码,与日益普遍的 AI 生成或臃肿的网络终端应用程序形成对比。人们对 XDG 标准的复杂性以及不同 Linux 发行版和桌面环境之间的不一致性表示担忧。 功能请求包括添加对更具体的 MIME 类型条目的支持。开发者对反馈反应积极,并指出该项目是为了娱乐和学习而创建的,并分享了一个 GitHub 列表,其中包含类似的小型库。

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