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比 earcut 更快：在 489 毫秒内三角化 370 万地图多边形 Faster than earcut: triangulating 3.7M map polygons in 489 ms 2 天前

earstrip 是一个小型、ISC 许可的 C++/WebAssembly 多边形三角化器，速度比 earcut 更快。作者用耳切法替代了约束 Delaunay 三角化器，因为平面填充并不需要形状良好的三角形；近一半的 Masovian 多边形顶点数不超过四个。在桥接孔洞后，裁剪器切耳并逐步优化：仅测试凹点、对凸多边形走捷径、输出三角形条带、对凹点分桶、使用无分支计数、仅测试标记的命中。这些改动将 374 万个多多边形的运行时间从 1,119 ms 降至 489 ms，比 Delaunay 快 6 倍。退化处理使用 Delaunay 处理退化圆角多边形和多孔多边形。在浏览器中，earstrip 比 earcut.js 快 1.4–2.1 倍，具体取决于调用模式；原生 earcut.hpp 慢 14%。它与引擎输出一致，在困难案例上像素一致性远更好。

关于一篇帖子的 Hacker News 讨论，该帖子声称名为 Earstrip 的三角剖分器比 Earcut 更快，能在 489 毫秒内对 370 万个地图多边形进行三角剖分。帖子链接到 globus.software。评论者包括 Earcut 作者 mourner，他指出 Earcut 为保持较小包体积而有意放弃某些优化，并对大型多边形使用混合方案。Earstrip 作者 molind 表示无分支凹陷计数帮助了性能，WASM 构建压缩后为 27 KB。还与更慢的 Delaunay32 进行了比较；受限 Delaunay 可以生成更好的三角形，但会消耗 CPU 时间。讨论涵盖三角形质量、GPU 光栅化、细长三角形、验证、Seidel 梯形法等算法，以及 GPU 渲染为何需要三角形。一些用户称赞文章并分享经验。总体而言，它突出展示了一款面向地图的快速新三角剖分库，并在速度、三角形质量和鲁棒性之间权衡。

Achieving AI-style reasoning without an LLM 2 天前

The Robot I Didn't Expect to Build 2 天前

Agility Robotics 推出了 Digit 5，这是一款面向艰苦仓库作业的重型人形机器人，可举起 23 公斤的箱子，9 分钟充电可运行 90 分钟，并能在人类靠近时通过停止和断电来安全地在人类附近工作。该机器人体现了从 ATRIAS 和 Cassie 等研究平台到商业产品的十年演进。虽然创始人梦想的是优雅、敏捷的人形机器人，但客户需求和安全要求将 Digit 5 推向了笨重、力量和法规合规。它用人类般的腿替换了早期类似鸵鸟的腿，以进行下蹲和举重，并包含大型电池和冷却系统。Digit 5 旨在实现可扩展性，具备未来升级和更多任务。尽管有所妥协，作者认为它为最终实现更优雅、更有能力的人形机器人提供了实用基础。

CVE-2026-111943：受威胁的中间证书颁发机构 CVE-2026-111943: Compromised Intermediate Certificate Authority 2 天前

（无内容可翻译）

我无法在编译时使用泛型 lambda，现在怎么办？ I can't use generic lambdas at compile-time, now what? 2 天前

本文后续讨论了一个 Clang bug，它阻止了泛型 lambda 在编译期被求值，而这影响了一个编译期测试库。作者需要在不依赖编译期泛型 lambda 的情况下，在空参（nullary）和有状态（stateful）可调用包之间进行分发。最初基于宏的分发在非模板上下文外失败了，因为 `if constexpr` 的分支仍然会被语义检查。解决方案演变为辅助模板：用于空参包的 `invoke_packet_nullary`，以及用于有状态包的 `get_packet_sizes`、`packet_serialize` 和 `invoke_packet_stateful`，这些模板负责编译期的尺寸计算/序列化和运行时执行。作者还描述了一个因错误假设而变得过度复杂的早期版本，它使用了重载集、`__builtin_constant_p` 和转换器类型。最终，宏被简单的函数模板 `exec_packet` 取代，它创建了依赖上下文，使得 `if constexpr` 和 `static_assert` 能正确工作。文章还包含了一段关于在 CppCon 和 NDC TechTown 演讲的简短题外话。

Markdown 文件应该直接打开 A Markdown File Should Just Open 2 天前

Claude 现在支持 Google 文档、表格和幻灯片 Claude Now Works with Google Docs, Sheets, and Slides 2 天前

Claude for Google Workspace 现已在所有付费 Claude 套餐上提供公测版，通过侧边栏将 Claude 添加到 Google Docs、Sheets 和 Slides 中。它可以读取打开的文件、选中的内容，并直接进行编辑，支持审批卡片或全选接受模式。在 Docs 中，它可以重写文本、建议编辑并转换文本为表格；在 Sheets 中，它可以编写公式、透视表、图表、新标签页以及 Python 数据清理；在 Slides 中，它可以构建匹配主题的幻灯片并标记布局问题。连接器允许用户从 Claude 聊天中创建和编辑 Google 文件，包括多文件工作流，访问权限基于 Google 共享权限。技能、模型和连接器可延续使用，企业控制措施适用。从 Google Workspace Marketplace 安装；管理员可进行全域名部署。Google Docs、Sheets 和 Slides 连接器必须启用，且需由 Team 和 Enterprise 的所有者率先启用。

ThinkPad I9990303 错误：第22条军规 ThinkPad I9990303 Error Catch-22 2 天前

一台出现 I9990303 错误的 IBM ThinkPad 750C 无法正常启动或进入 BIOS 设置，但仍然可以从特殊软盘启动并访问硬件。该错误可能表示闪存 ROM 部分损坏。重新刷写 BIOS 应该可以修复，但 IBM 的 UPDTFLSH.EXE 因电源管理检查失败而无法刷写；这些检查因相同损坏而被禁用。作者逆向工程该工具，将电源管理检查例程修补为始终报告成功，重新打包并运行破解后的更新程序。这绕过了检查并完成了 BIOS 刷写。重启后，I9990303 错误消失，BIOS 设置可用，CMOS 错误清除，正常启动恢复。因此，该错误可能意味着闪存损坏，可通过绕过更新程序检查并重新刷写 BIOS 修复。

vLLM 的 PyTorch 原生 TPU 后端 PyTorch-native TPU back end for vLLM 2 天前

vLLM TorchTPU（vllm-torchtpu）是一个树外 vLLM 插件，通过 TorchTPU（torch.compile backend="tpu"）以及用于注意力、MoE 和量化矩阵乘法的自定义 JAX/Pallas 内核，在 Google Cloud TPU 上服务标准 PyTorch vLLM 模型。它保持常用的 vLLM CLI、兼容 OpenAI 的服务器和模型定义，无需代码更改。主要功能包括 PyTorch 原生执行、TPU 调优内核（ragged paged attention、MLA、MoE、量化矩阵乘法）、通过 TP/DP/PP/EP 和上下文并行进行扩展，以及推测解码、前缀缓存、多 LoRA、结构化输出和多模态输入等标准能力。TPU v7x（Ironwood）是推荐且经过 CI 验证的型号；v6e/v5e/v5p 为实验性。它需要在 Cloud TPU VM 上使用 Python 3.12，并可通过 pip 或 Docker 安装。使用 `vllm serve` 启动，并持久化编译缓存以加快重启。支持的模型包括 Qwen、DeepSeek、Llama、Gemma 及许多其他模型，以及通过 vllm-omni 提供的扩散模型。欢迎贡献。

OpenAI 命令行界面 OpenAI CLI 2 天前

OpenAI CLI 是 OpenAI REST API 的官方命令行界面。可使用 Homebrew 或 Go 1.26+ 安装，然后为标准端点配置 `OPENAI_API_KEY`，或为管理端点配置 `OPENAI_ADMIN_KEY`。命令采用基于资源的结构：`openai <resource> [subresource...] <command> [flags]`。帮助可离线使用，`--help` 或 `openai help` 显示完整命令详情。CLI 支持 Tab 补全、命令插入、可读的默认输出，以及用于脚本的 `--format json`/`jsonl`，还有 GJSON 转换。文件命令可上传、检查和下载文件；图像生成默认保存结果，并在未覆盖时使用预设模型。错误显示可操作的摘要，需要时可查看 JSON 错误详情。环境变量配置身份验证、组织/项目 ID、请求头、mTLS、代理和更新检查。更新检查受限且失败时静默，还可禁用。安全选项包括防止文件扩展的不受信任标准输入模式、字面请求头处理和密钥脱敏。它还支持自定义基础 URL、代理以及链接替代的 Go SDK 版本。

Hacker News 讨论围绕 OpenAI 新发布的 REST API 官方 CLI 展开。评论者争论其与 Codex（一个 agent harness）的用途，指出 CLI 是更低层的 API 封装。一些人批评文档稀少，并质疑在 curl 可用时它为何存在；另一些人提到可发现性、OAuth、JSON 输出和命令帮助。多名用户将其与 GitHub 的 gh CLI 比较，并分享 llcat 等替代品。更广泛的评论批评 OpenAI 的产品命名和质量，推测 vibe-coding，并警告弃用和锁定。总体反应混合了困惑、怀疑和对简单 API CLI 的欣赏。

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