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### CHICKEN Scheme 6.0.0 版本摘要 CHICKEN Scheme 6.0.0 标志着一次重大的架构转型,重点在于实现完整的 **R7RS(小型语言)兼容性** 以及内部机制的现代化。 **主要变更:** * **核心兼容性:** 所有 R7RS 库模块现已整合至核心中。 * **编码与数据:** 系统内部全面使用 **UTF-8** 编码处理字符串。`(chicken blob)` 模块已被兼容 R7RS 的 `(chicken bytevector)` 字节向量操作所取代。 * **模块重组:** 许多原语已从 `(chicken base)` 移至标准的 `(scheme ...)` 模块中。若干旧版模块(如 `r4rs`、`srfi-*`)已被重命名或移除,以支持标准的 R7RS 等效模块。 * **FFI 与进程:** 外国函数接口(FFI)性能得到提升,现在可以直接传递字符串和符号而无需复制。进程管理经过全面重构;`process-*` 过程现在返回进程对象,而非进程 ID (PID)。 * **编译器与工具:** 新增的编译器选项(如 `-merge-reusable-closures` 等)提升了内存效率。构建系统现在依赖标准的 `configure` 脚本,Windows 支持已转向基于 POSIX 的工具链(例如 w64devkit)。 * **维护工作:** 进行了大量细微的 API 改进,包括更严格的符号打印、改进的路径处理,以及移除了已过时的旧版过程。
宏是 Common Lisp 的一项强大功能,允许程序员通过在编译时生成新代码来创建自定义抽象。与在运行时运行并处理数据的函数不同,宏在“宏展开阶段”发挥作用,在程序编译前直接操作源代码结构。 编写高效宏通常遵循三个步骤: 1. **建模**:写出一个宏调用的示例,以及你期望它生成的代码。 2. **实现**:使用反引号(backquote)语法创建一个 `defmacro` 作为展开模板,并利用解构参数列表来轻松解析输入。 3. **修复泄露**:确保宏不会“泄露”实现细节。这包括避免对同一表达式进行多次求值,并通过使用 `gensym`(生成唯一的、未驻留的符号)来防止变量名冲突。 归根结底,宏允许创建特定领域的语法,从而有效地扩展语言,使复杂模式的表达更加简洁。通过遵循“最小惊讶原则”,程序员可以构建健壮、可重用的抽象,使其行为可预测并能无缝集成到语言中。
一项“Effort”调查显示,五个受外国资助的非政府组织(包括 5Rights、数字仇恨打击中心(CCDH)和战略对话研究所(ISD))正协同开展一场旨在影响美国立法的行动。这些组织正积极在全美21个州和国会推动数字身份证及“儿童安全”法案,旨在复刻英国已实施的相关政策。
该报告强调,人们担心这些组织正在引入一套被英国政府用于监视和压制政治异见的监管模式。批评者认为,这些剥夺互联网匿名性并可能取缔VPN的框架,与威权政权的手段如出一辙。
调查记录了这些实体在遵守《外国代理人登记法》(FARA)方面存在的重大问题,包括未披露受外国领导层控制及游说活动的情况。值得注意的是,像ISD这样的组织已获得数百万美元的政府资助,用于监控和影响在线言论,常将政治异见与“虚假信息”混为一谈。报告最后警告称,通过采纳这些由外国设计的立法蓝图,美国正面临引入一套能够使政府主导的国内政治言论审查合法化并为其提供便利的基础设施的风险。
排列#1FX★R'2D3D15001k5k排列#1FX★R'2D3D15001k5k超翻转棋盘格11.1×10¹⁹2.2×10¹⁹3.2×10¹⁹4.3×10¹⁹
马克·吐温对佩奇排字机(一种极其复杂的排版机器)的痴迷,是创新史上一个引以为戒的故事。出于对一种能够模拟人类认知的设备的憧憬,吐温将自己的财富倾注在詹姆斯·W·佩奇的发明上,坚信它将彻底改变印刷业。
最终,这台机器失败了。尽管它拥有超过 18,000 个零件,但由于过于脆弱且成本高昂,无法与莱诺铸排机(Linotype)竞争。莱诺铸排机的成功在于重新设计了印刷流程,而非仅仅模仿人类劳动。这个项目导致了吐温的破产,也成为现代人工智能所面临挑战的历史先兆。
这个故事为技术发展提供了三条持久的教训:
1. **基于现实进行设计:** 技术必须具备可维修性和稳健性,而不仅仅是理论上的完美。
2. **普及需要时间:** 创新者往往高估了社会接纳复杂、颠覆性工具的速度。
3. **重新设计,而非简单复制:** 真正具有变革性的发明是重新思考任务的本质,而非仅仅将现有的相关人类动作自动化。
尽管吐温失去了财富,但他具有远见卓识,意识到自动化终将重新定义人类劳动与交流的未来。
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这篇文章质疑了那种被广泛引用的观点,即认为动态、简洁的编程语言比静态语言在大型语言模型(LLM)中具有更高的 Token 效率或更强的适用性。 作者通过实验基准测试(如实现 `zstd` 解码器和 Pandoc 程序)表明,当任务从简单转向复杂时,归因于语言类型(例如动态与静态,或 J 语言等“密集型”语言与其他语言)的性能差距往往会消失。虽然一些动态语言在简单任务上表现出轻微的效率优势,但这些优势无法推广到更复杂、更现实的工作负载中,在后者中,模型微调和语言流行度等因素起着更大的作用。 作者强调,大多数公开的 LLM 编程基准测试存在缺陷,往往受困于“奖励操纵”、琐碎的问题集或特定的测试环境错误。研究结果表明,编程语言的选择并没有人们声称的那么重要;相比于静态或动态的分类,语言的流行度与模型表现的相关性更强。最终,作者得出结论:在 LLM 背景下对编程语言下普遍性结论还为时过早,因为当前的评估对任务细节和测试框架本身的局限性高度敏感,而非取决于语言的内在特性。
World Train Map(前身为 TrainRouter)是一个综合性的互动数字地图集,涵盖了全球 120 个国家的 1,247 条著名客运铁路线路。该项目并非行程规划工具,而是一个庞大的数据库,为每条线路提供详细信息,包括距离、时长、最高时速、运营商及车辆型号。 该平台提供基于 OpenStreetMap 数据的高精度全屏地图,利用线路关系确保与现实轨道精准对应。用户可以探索多种类别,如高速列车、观光列车、豪华列车、夜间列车以及遗产铁路。网站还提供对比数据,包括火车与飞机的碳排放对比、城市间交通指南,以及按速度、海拔和长度排列的排名。 秉持透明和开放的理念,该项目可免费使用,并提供开放数据集(CSV、JSON、GeoJSON)及公开的修正记录。尽管品牌名称已从“TrainRouter”更名为“World Train Map”,以更准确地体现其地图集的功能,但所有现有链接均保持有效。该项目持续优化地图精度,不断更新数据,旨在提供全球铁路基础设施的精确视图。
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