## SQLite：尽管有局限性，却出乎意料的可扩展 本文挑战了人们对SQLite的常见认知，证明了它尽管缺乏MVCC等特性，且采用单写架构，却具有令人印象深刻的可扩展性。作者将SQLite与PostgreSQL进行基准测试，揭示SQLite的局限性并非缺陷，而是能够实现高性能，*尤其*是在网络延迟成为因素时。 核心论点是网络开销会显著影响PostgreSQL等传统数据库。即使是适度的延迟（5-10毫秒），结合可序列化隔离，也会大幅降低事务吞吐量（TPS）。SQLite作为嵌入式数据库，避免了这种瓶颈，在本地设置中实现了**44,096 TPS**。 进一步的优化，利用SQLite的单写模型进行动态批处理，并使用`SAVEPOINT`确保事务安全，将性能提升至**121,922 TPS**，即使在并发读取达到**102,545 TPS**的情况下也是如此。作者强调了Amdahl定律——网络限制是一个硬性上限，增加更多硬件也无法克服。 最终，文章建议将SQLite视为一种强大的选择，而不仅仅是一个简单的玩具数据库，尤其是在最小化网络依赖至关重要时。完整的基准测试代码和进一步的阅读资源可在原文中找到。
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每秒十万次事务，超过十亿行数据：SQLite 的非凡效能
100k TPS over a billion rows: the unreasonable effectiveness of SQLite
2 天前
## SQLite 的“非理性效能” - 摘要
一篇最近的文章探讨了 SQLite 令人惊讶的高性能，在一台机器上达到每秒高达 10 万次事务 (TPS)，数据量超过十亿行——在某些情况下优于联网的 PostgreSQL 实例。核心论点并非一定是 *SQLite 更好*，而是网络开销显著限制了传统客户端-服务器数据库的可扩展性。
许多评论者分享了与这些发现相符的经验，强调了 SQLite 的易用性和令人印象深刻的基准测试，尤其是在 CRUD 操作方面。讨论集中在 WAL 模式用于备份、连接池策略以及使用现代硬件进行垂直扩展的重要性等因素。
然而，人们对数据持久性、用于高可用性的复制以及 SQLite 在需要零停机或复杂扩展的应用程序中的局限性表示担忧。虽然 SQLite 在特定用例中表现出色——尤其是在网络延迟成为瓶颈时——但它不能完全取代 PostgreSQL 等成熟的数据库系统，尤其是在需要强大功能和托管服务的环境中。关键要点是根据特定应用程序的需求选择合适的工具，并承认固有的权衡。
## Bun 被 Anthropic 收购：助力人工智能编码的未来 Bun，一种快速、一体化的 JavaScript 运行时、打包器和包管理器，已被人工智能安全和研究公司 Anthropic 收购。此举将 Bun 定位为 Anthropic 人工智能编码工具（如 Claude Code 和 Claude Agent SDK）的核心基础设施，确保项目的长期稳定和资源。 尽管被收购，Bun 将**保持开源和 MIT 许可**，继续在 GitHub 上进行公开开发，并由相同的核心团队领导。路线图将继续优先考虑性能、Node.js 兼容性以及作为潜在 Node.js 替代品的地位。 Anthropic 的投资源于 Bun 的成功——拥有超过 720 万的月度下载量——以及其理想的架构，可用于分发人工智能驱动的 CLI 工具。这种合作使 Bun 可以跳过传统的创业公司变现路径，并专注于创新，尤其是在快速发展的人工智能辅助软件开发领域。最终，Anthropic 认为 Bun 对于未来至关重要，在未来人工智能代理将以前所未有的规模编写和测试代码。
## Bun 被 Anthropic 收购
快速 JavaScript 运行时 Bun 已被 AI 公司 Anthropic 收购。 这次收购在令人惊讶的透明博客文章中详细说明，引发了关于其背后的原因的争论。 一些人质疑 AI 公司为何需要 JS 运行时，而另一些人则认为 Anthropic 旨在控制整个代码开发平台，预计未来 AI 将生成大部分代码。
讨论的中心在于这是否为 Bun 提供了“长期稳定性”，或者将其命运与动荡的 AI 行业绑定在一起。 许多评论员强调了 Bun 的成功——特别是其 Node.js 兼容性和性能改进——并希望此次收购将支持其持续的开源开发。 Anthropic 基于 Bun 构建的 CLI 工具 Claude Code 也是一个关键因素，一些人推测其成功推动了这笔交易。
收购价格未知，但估计值差异很大。 总体而言，社区反应谨慎乐观，庆祝 Bun 团队的成就，同时也承认了未来的不确定性。
苹果有望时隔14年首次在智能手机出货量上击败三星。
Apple to beat Samsung in smartphone shipments for first time in 14 years
2 天前
特斯拉自称的“最弱市场”在11月继续表现疲软，路透社报道称，包括瑞典、法国和西班牙在内的欧洲国家销量大多同比下降。然而，对于受强劲竞争和产品线老化影响的特斯拉来说，也出现了一些值得注意的亮点。在挪威，随着消费者面临某些电动汽车补贴的结束，特斯拉11月销量激增175%，2025年前11个月销量增长约35%。与此同时，在意大利，销量在连续下降六个月后，同比增长了58%。从1月到11月，特斯拉在那里的销量下降了28%。
## 苹果有望超越三星的智能手机出货量
预计苹果将首次在14年内超越三星的全球智能手机出货量，但这并非由于苹果销量激增，而是三星销量下降所致。
讨论的中心是三星的困境，指出其软件日益平庸，充斥着滞后、UI设计不一致和预装软件。用户报告称，即使是高端三星设备也会随着时间的推移而变慢。人们对三星优先考虑更薄的设计而非电池续航，以及从某些型号中移除S-Pen等受欢迎的功能表示担忧。一些人认为三星更专注于其生态系统和广告收入，而不是提供高质量的硬件和软件。
尽管三星在折叠屏手机领域仍然强大，但评论员们认为其整体质量和创新正在下降。苹果虽然因其封闭的花园式方法而受到批评，但其用户体验更一致而受到赞扬。最终，许多人认为三星正在失去优势，而苹果则继续利用其品牌忠诚度和强大的生态系统。
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## 利用人工智能变革化学工业 这家公司正在为价值6万亿美元的化学工业构建一个由人工智能驱动的“智能层”，该行业正准备数字化转型，并且是全球排放的重要来源。他们正在解决因依赖过时的系统（如电子表格）而导致的不效率问题，提供能够理解和优化从销售到运输的运营软件。 他们目前正在寻找**创始工程师**来构建和扩展这些人工智能“代理”。这是一个绝佳的入门机会，拥有广泛的自主权——工程师将通过开发核心产品功能、基础设施以及与现有工业系统集成，直接影响大型制造商（包括财富100强企业）。 理想的候选人是精通全栈开发的工程师，能够适应不确定性，具有强烈的行动偏好和出色的沟通能力。虽然熟练掌握LLM、TypeScript、React和AWS等现代技术是一个优势，但快速学习能力是关键。该职位位于旧金山，需要到岗工作。（而且，似乎对香蕉的喜爱也是受欢迎的！）
黑客新闻 新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录
Poka Labs (YC S24) 正在招聘创始工程师 (ycombinator.com)
1天前 | 隐藏
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API GitHub Meta
2 天前
Hacker News新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交登录API GitHub 元数据 (api.github.com)15 分，luispa 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 5 评论
alexgarcia-xyz 1 天前 | 下一个 [–]
官方文档：https://docs.github.com/en/rest/meta/meta?apiVersion=2022-11...回复robertkoss 1 天前 | 上一个 | 下一个 [–]
聊天，我在这里看到了什么？回复sidcool 1 天前 | 上一个 [–]
有人能用通俗易懂的语言解释一下吗？回复yawndex 1 天前 | 父级 | 下一个 [–]
这只是一些关于 GitHub 基础设施的信息，比如他们使用的 IP 地址，通过 SSH 连接到 GitHub 时应该预期的 SSH 指纹等。回复imdsm 1 天前 | 父级 | 上一个 [–]
只是一个普通的元数据端点，可能对某些人来说有趣。
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比莉是一只比特犬，被诊断出患有盘状红斑狼疮（DLE）——一种影响她鼻子的自身免疫疾病。她的主人面临着令人心碎的挑战。传统的治疗方法，如药物和防晒霜，效果不佳，因为比莉会本能地舔掉它们，而且她敏感的鼻子因阳光照射而出现痛苦的裂痕和出血。
为了找到解决方案，他们求助于3D打印机。经过多次失败的原型设计，他们开发出“SnoutCover”，一种柔韧、通风的TPU护罩，旨在保护比莉的鼻子免受紫外线照射，保持药物在原位，并让她舒适地生活。
使用SnoutCover五个月后，比莉的鼻子显著好转：出血停止，结痂减少，色素恢复，质地也得到了改善。受到他们成功和网上压倒性的回应鼓舞，他们现在免费在Makerworld上分享SnoutCover的设计，希望帮助其他患有DLE和其他鼻部疾病的狗狗和主人。比莉现在茁壮成长，证明了爱、创新和决心十足的主人的力量。
## 为患DLE的狗狗定制鼻罩
一位Hacker News用户分享了为他们的狗狗Billie设计和3D打印定制鼻罩的经历，Billie患有DLE（数字晶状体侵蚀症）。该设计旨在保护鼻子免受诸如狐尾草等问题的影响，这些问题可能导致巨额兽医费用和不适。
创作者免费分享了STL文件，希望帮助面临类似挑战的其他人。虽然并非完全可调节，但该设计可以在切片软件中缩放以适合中型到大型犬。许多评论者赞扬了创作者的独创性和慷慨，并提出了一些改进建议，例如参数化设计以方便定制。
讨论还围绕着不同地区狐尾草的流行程度以及该设计防止狗狗乱捡东西的潜力展开。这篇帖子引发了积极的响应，赞扬了技术应用的实用性和“黑客精神”。
亿万富翁彼得·蒂尔发表了一系列演讲，阐述了一种“末日地缘政治”——一种将全球冲突视为善与恶之间精神斗争的世界观，深受纳粹法律理论家卡尔·施密特的影响。他将美国，特别是硅谷，定位为“katechon”（一种约束敌基督的力量），同时又认为美国*也*体现了这种邪恶力量。 这种框架允许蒂尔为极端行为辩护并转移对其政治和经济利益的批评。他认为世俗现代性本质上是末日的，同时将资本和技术视为救赎。蒂尔长期以来一直支持右翼事业和人物，包括唐纳德·特朗普和J.D. Vance，并通过他的公司Palantir大力投资于军事科技领域。 Palantir的数据分析工具被用于军事目标定位（乌克兰、加沙）、预测性警务和移民执法，引发了严重的伦理担忧。蒂尔的愿景将基督教末世论与“数字-军事-工业复合体”融合在一起，有效地神化了精英财富，并将国家暴力作为防止 perceived 全球同质化的手段。他的言论最终服务于 legitimizing 美国帝国主义并保护少数人的利益。
## 黑客新闻讨论摘要：彼得·蒂尔的世界观
最近一篇发表在Jacobin.com上的文章批评了彼得·蒂尔的“末日世界观”，引发了黑客新闻的讨论，讨论的重点主要集中在如何应对像蒂尔这样富有人物的影响力，而不是他观点的具体内容。
许多评论员同意蒂尔的财富赋予了他不成比例的权力，这种权力不仅仅在于拥有金钱，还在于控制叙事。关于是否值得参与讨论他的观点存在争论——一些人认为需要加强审查以揭露他，而另一些人则认为他的观点无关紧要，不应该被放大。
一个反复出现的主题是担心利用财富来施加政治影响，并举例说明了蒂尔和埃隆·马斯克。一些评论员对缺乏系统性控制来防止这种影响以及超富阶层经常表现出的虚伪感到沮丧。
讨论还涉及了文章的来源（Jacobin），一些人质疑其可信度，因为它具有社会主义倾向，而另一些人则认为它是一种有效的观点。最终，该帖子突显了对财富和权力集中及其对社会影响的更广泛的焦虑。
OpenAI面临人工智能领域的竞争压力增大，促使首席执行官萨姆·奥特曼宣布“红色警报”，并重新聚焦于改进其旗舰产品ChatGPT。这标志着一个转变，因为OpenAI之前的优势正受到谷歌和Anthropic等竞争对手的挑战。 为此，OpenAI暂停了广告和个人助手等新功能开发，以优先改进ChatGPT的核心功能——速度、可靠性、个性化和准确性。每日签到和临时团队调动正在实施，以加速开发。 这种紧迫性反映了OpenAI的关键时刻，因为它在快速增长与盈利需求之间寻求平衡。值得注意的是，谷歌此前也曾对ChatGPT的发布做出了类似的“红色警报”回应，现在正随着成功的工具和强大的Gemini 3模型而取得进展，在关键性能领域超越了竞争对手。
## RunMat：具有自动GPU加速的快速MATLAB风格计算
RunMat是一个预发布、开源的运行时，旨在利用熟悉的MATLAB语法进行高性能数值计算。它能自动优化和融合操作，智能地将它们路由到CPU或GPU——通常可以匹配或超越手动优化的CUDA性能，即使在各种硬件（NVIDIA、AMD、Apple Silicon、Intel）上也是如此，而无需任何代码重写或设备管理。
主要特性包括MATLAB兼容语言、基于数据大小的自动CPU/GPU选择，以及使用Rust构建的现代运行时，以实现内存安全和跨平台兼容性。分层运行时（Ignition解释器 & Turbine JIT）确保了快速启动和优化的执行。
目前，提供了基本的绘图功能，并计划增加更复杂的可视化功能。RunMat拥有CLI、Jupyter内核支持和软件包系统，用于扩展功能。基准测试表明，在各种工作负载中，RunMat比NumPy和PyTorch具有显著的加速效果。
**欢迎贡献！** 开发者可以贡献代码，领域专家可以添加函数，用户可以提供反馈和错误报告。RunMat采用MIT许可，并要求署名，旨在为科学计算构建一个开放和可访问的未来。
## RunMat：MATLAB 代码的快速数学运行时
RunMat 是一款新的开源运行时，旨在加速 MATLAB 代码。最初它性能优于 GNU Octave，现在在密集数学工作负载上显著超越 NumPy 和 PyTorch 的速度。由 Nabeel 开发，RunMat 能够自动优化并在 CPU 和 GPU 之间路由计算，而无需 CUDA 或内核代码修改。
该运行时构建计算图，融合操作，并智能管理数据放置以实现最佳性能。在 Apple M2 Max 上的基准测试表明，RunMat 在蒙特卡洛模拟和图像处理等任务上，速度比 PyTorch 快高达 140 倍，比 NumPy 快高达 130 倍。
最初面向 Octave 用户，RunMat 的目标现在是为数学计算提供最快的运行时，利用 MATLAB 本身的数学化语法进行编译器优化。该项目面向希望专注于数学，而不是低级 GPU 编程的用户。开发者欢迎通过 GitHub 仓库提供反馈和贡献：[github.com/runmat-org](github.com/runmat-org)。