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M·约翰·哈里森成为首位赢得布克奖的科幻小说家 M John Harrison becomes first science fiction author to win the Booker prize
4 小时前
Hacker News 的帖子宣布 M. John Harrison 成为首位赢得布克奖的科幻作家。评论褒贬不一、分歧明显。有人指出书评差异很大，抱怨其情节抽象、辞藻繁复；也有人想尝试，但预计不会喜欢他那怪异、轻情节的风格。一位粉丝认为 Harrison 更重视散文与氛围而非情节，会解构故事，不喜欢他早期作品的读者可能也不会喜欢这本书。另一位评论者指出 Harrison 的认可弥合了类型小说与文学小说之间的鸿沟，提到他获得 Goldsmiths 奖以及担任布克奖评委的经历。总体而言，这个奖项值得关注，但这本书似乎颇具争议。
Fireworks AI 安全漏洞影响 Notion 及其客户 Fireworks AI security breach impacts Notion and their customers
4 小时前
Fireworks AI（Notion 的一家供应商）发生了一起安全事件，可能影响了不到 1% 的 Notion 工作区。仅用于 Insights 功能的、无法归属的 Notion AI 聊天记录可能被暴露；这些记录缺少用户/工作区标签及工具调用结果，且没有其他工作区数据受影响。Notion 已禁用 Insights 功能，并停止通过 Fireworks 提供开源权重模型。在 Fireworks 确认可能存在恶意访问后，Notion 发现被暴露的数据集包含这些聊天记录。受影响的工作区所有者已收到通知，可在“安全事件审查”中查看受影响的数据（仅桌面端/网页端，不支持移动端）。企业版所有者将获得 CSV 文件，其中包含事件中未被暴露的标注元数据；其他套餐所有者将获得可共享的成员审查链接。未受影响的工作区无需采取任何行动。如果曾将敏感凭据粘贴到 Notion AI 中，请轮换这些凭据。
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Fireworks AI 安全漏洞影响 Notion 及其客户
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werrett
1 小时前
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frankotron
1 分钟前
[–]
要我们升级到企业版才能查看哪些成员受影响？Notion，这操作真 classy。
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Xata 正在加入 ClickHouse，将代理能力带入 ClickHouse Managed Postgres。合并后的平台将把 ClickHouse 高性能、NVMe 支持的生产级 Postgres 与 Xata 的即时供应、写时复制分支、计算缩容至零以及匿名化生产数据结合起来。Xata 客户可以继续使用该服务；迁移到 ClickHouse Managed Postgres 将在功能对等后进行。ClickHouse Managed Postgres 客户将获得分支、缩容至零以及代理层级。此举解决了日益严重的瓶颈：代理和频繁 PR 需要隔离的、类似生产的数据库，而传统克隆慢且昂贵。Xata 在不复制数据的情况下于数秒内创建 TB 级分支，并提供独立计算。其技术栈包括 Xatastor 和用于快速供应与唤醒的温池。两个平台都运行原生 Postgres，且互补：ClickHouse 适用于高吞吐、长生命周期工作负载，Xata 适用于大量小型、短生命周期数据库。它们共同旨在支持每个 PR 一个分支、每次代理运行一个分支，以及运行大量大多空闲数据库的 AI 平台。
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ClickHouse 收购 Xata
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mebcitto
1 小时前
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hubertzhang
6 分钟前
[–]
像 Databrick 收购 Neon？
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作者强大的Lenovo P53尽管内部散热强劲，仍会在90°C时热节流。他们制作了一个带三个纤薄USB风扇、对准笔记本进风口的定制倾斜支架，希望改善CPU、GPU和SSD散热。支架仅因抬高笔记本带来微弱好处；外部风扇几乎不提供额外冷却，未降低SSD温度，也未减慢内部风扇转速。更大的风扇也无效。作者怀疑串联的不匹配风扇可能起到阻力作用，而非增加气流。总体而言，该笔记本内部散热已经很强，高工作温度似乎是故意设计。外部散热器帮助有限，但抬高笔记本可能在低负载下适度改善气流。测试因节流和负载变化而复杂。
Hacker News 上的一篇帖子讨论了一篇关于失败的笔记本散热实验的博客。评论者分享了实用的散热见解：抬高笔记本和更换导热硅脂是有效的常用修复方法。有人建议制造商增加用于底座散热的热管插槽，但其他人警告称外露表面可能过热。据报道，MacBook Air 用户通过添加导热垫将热量传递到铝制机身，获得了明显的性能提升。几位评论者指出，外部散热可能不会降低温度，但可以延长性能维持时间，建议进行散热前后性能基准测试，而不是仅看温度读数。还有一人质疑风扇方向是否正确，区分了进气和排气。总体而言，讨论强调了记录失败方法和实用散热技巧的需求。
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他们几乎还不会开车，却在驾驶飞机：青少年飞行员的惊人崛起
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wsj.com
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bookofjoe
1小时前
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phreeza
0分钟前
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[–]
在德国长大时，我13岁飞滑翔机，第一次单飞大概14或15岁。我觉得这没什么，我的朋友也这么想。我们还在机场周围开车。
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bookofjoe
1小时前
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[–]
https://www.wsj.com/business/airlines/they-can-barely-drive-...
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gedy
19分钟前
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[–]
我的儿子正在考取私人飞行员执照。青少年完全有能力迎接挑战。
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使用 USRP B200 记录的本地 ATSC 数字电视信号可穿墙探测运动。当直射信号与强反射信号相互抵消时，会发生选择性衰落，使信号对附近运动极度敏感。人移动时，变化的反射路径会在瀑布图中形成条纹状干扰图案。条纹间距对应路径长度变化一个波长。在约 70 像素的间距和 150 Hz 的更新率下，步行速度计算约为 1.3 m/s（4.6 km/h）。相同原理适用于 WiFi 或 LTE 等宽带信号，可在无专用传感器的情况下实现被动运动探测和速度估计——引发明显的隐私担忧。
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你的电视能看穿墙壁
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Curiositry
1 小时前
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亚马逊内部工单标签系统用 Strands Decider E4B 决策模型替换了 Claude Sonnet 4.6，在保持性能的同时将成本降低 98%。该模型使用更短的提示词和单个输出选项而非 JSON/推理，将工单分类为 20 个类别。测试中，E4B 超过生产环境的 Sonnet；平均调用时间从 4,215 毫秒降至 897 毫秒，每张工单的 token 数从 6,724 降至 2,010。成本从每张工单约 0.0222 美元降至约 0.0005 美元，每年节省数百万美元。技术栈使用 SQS、Lambda、SageMaker 端点、AppConfig 的 BEDROCK/DUAL/DECIDER 开关、CloudWatch 和 CDK。双运行模式让两个模型在切换前处理真实流量。经验：决策模型适合上下文紧凑的封闭、高容量分类；JSON 键顺序影响概率，因此使用排序后的键。
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Amazon 通过用 Strands Decider 替换 Sonnet 4.6 节省数百万
（strandsagents.com）
14 分，由 aloukissas，27 分钟前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
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sznio，3 分钟前 | 下一条 [–]
为什么他们没有升级到更高版本的 Sonnet？
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coolgoose，3 分钟前 | 上一条 | 下一条 [–]
是啊……按 Sonnet 4.6 每百万 token 3 美元的市场价格付费……
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oofbey，5 分钟前 | 上一条 [–]
如果他们的模型比 Sonnet 便宜 98%，而 Amazon 正在节省“数百万”，那么这些人正在赚取数百万的 2%。恭喜吧？
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/uploads/Test-Pattern-Color.jpg)
诺伯特·D·拉基和大卫·D·霍姆斯在1950年代初发明了标志性的彩色条电视测试图样，并于1956年获得专利，但几乎未获得公众认可。在彩色条出现之前，广播公司使用黑白测试图样，最著名的是RCA 1938年的“印第安人头像”图像，描绘了刻板的美洲原住民形象。彩色条最初用于校准早期彩色电视，至今仍是视频制作中调整颜色、色度和亮度的重要工具。其设计在SMPTE指南下多次演变（1954年、1978年、1990年以及2002年的高清电视更新），采用彩色块、对齐条和校准脉冲的排列。除了技术用途，彩色条还成为流行文化符号，出现在HQ Trivia、艾略特·史密斯的歌曲以及Netflix的隐藏测试内容中。尽管现代电视需要较少校准，彩色条仍活跃于专业环境，并作为电视历史的怀旧象征。霍姆斯在2005年的一封信中提到，他的发生器在全球有数万台在用。尽管无处不在，两位发明者都未因这项被数百万人看到的发明获得广泛知名度。
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测试图历史：彩条如何成为电视标配 (2020)
(tedium.co)
4分 由 andsoitis 1小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1条评论
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gnabgib 1小时前 [–]
(2020) 回复
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在商业或工程数据，或社会科学中，你可能要处理成百上千个不同数据类型的字段——文本、数字和日期——分布在数十张表中，每张表有数千（或数百万）行。为了保持理智，不必为每个字段或每次新数据库查询调整格式设置至关重要。Ultorg 通过实时分析数据并得出精心调优的默认值，消除了这种艰苦的手工劳动。例如，标签放置、表列宽、文本字段尺寸、小数精度和分页都会自动处理。你可以用更少按键查看所有数据。
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Ultorg：关系型数据库的用户界面
(
ultorg.com
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8 分
由
Ivoah
1 小时前
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研究人员使用 AI 代理将 4,071 个 CPython 函数翻译为 Lean，生成了 613,318 行机器检查代码。每个函数按行复制，针对 Python 在数万个输入上进行测试，完成证明，并接受独立审查。该项目发现了 418 个 bug，其中约 55 个可能因普通 Python 代码导致崩溃或内存损坏。它覆盖了 CPython 可检查函数的 15.7%，并包含 18,898 个定理和引理。一个关键经验是，有效的证明仍可能薄弱或基于不切实际的假设，因此审查者会询问损坏的实现是否可能通过，并针对真实 Python 测试陈述。该项目开源并欢迎贡献。
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形式化 CPython
(
broyojo.com
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carnevalem
3 小时前
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