该合集包含 31 个互动实验,灵感源自 20 世纪 70 年代至 2000 年代的经典计算技术、演示场景(Demoscene)美学以及开创性的图形技术。这些演示利用 WebGL 和 2D 画布,重现了从早期的线框地形、光线投射(Raycaster)和 CRT 示波器模拟,到流体动力学及“犹他茶壶”、“ASCII 环面”等程序化几何图形的标志性视觉风格。 该网站专为开发者设计,提供了一系列基于浏览器的轻量级实验目录。所有内容均采用 CC0 1.0 协议授权,用户可轻松复制并将代码集成到自己的项目中。无论是探索光线列渲染等基础技术,还是调色板火焰等艺术表现形式,该仓库都充当了复古计算机图形历史的功能性存档。该合集可通过直接浏览器交互、JSON API 和 llms.txt 进行访问,使源代码能够便捷地用于创意实现。
出于“修理胜于更换”的愿望,一位电子产品新手成功修复了两个用了十年的自行车灯。在原装电池无法充电后,作者前往当地的一家酷儿创客空间(queer makerspace)进行了首次 DIY 维修尝试。
整个过程包括:切开硅胶外壳、拆除旧组件,并在人工智能和同伴的帮助下识别出正确的电池型号(LIR2477)。在速卖通(AliExpress)上花费约 20 加元购买替换零件后,作者焊入新电池,克服了一些外观上的小瑕疵并重新组装,最后用硅胶封好。
尽管经验不足且出现了一些小挫折(如弄丢了几颗螺丝),但该项目最终圆满成功。这些自行车灯现已完全恢复功能,证明了即使是初学者,只要在支持性的社区空间内,也能完成基础维修。作者强调了学习新技能以及延长电子产品寿命、而非将其丢弃的价值。
**RapidsMPF** 是一款高性能、外存式(out-of-core)库,旨在解决分布式数据洗牌(shuffling)中固有的内存、传输和同步难题,而洗牌操作对于连接(joins)和排序等任务至关重要,且开销巨大。
从历史上看,洗牌操作非常消耗内存,因为它通常需要跨节点实例化大型数据子集。RapidsMPF 通过流式、外存式架构解决了这一问题,从而避免了“内存溢出”(OOM)错误。它通过加速传输(如 UCXX/GPUDirect RDMA)接收数据或将其溢出到主机内存,动态管理内存压力,而不是在设备和主机之间进行冗余的数据交换。
在 DGX B200 上的基准测试表明,RapidsMPF 在理想条件下可实现约 1.8 TiB/s 的全局吞吐量。即使在人为的内存压力下,该库也能保持稳定,通过智能利用主机内存来避免不必要的驱逐,从而实现平稳扩展。虽然随着带宽达到极限,性能会自然下降,但系统避免了 OOM,并为处理超过 GPU 显存的数据集提供了一条平滑且可预测的路径。RapidsMPF 同时提供 C++ 和 Python 接口,为现代 ETL 引擎和分布式数据流水线提供了坚实的基础。
多年来,人们一直认为“纯蓝色”玫瑰是不可能实现的,因为玫瑰缺乏产生蓝色素所需的酶,也缺少稳定蓝色素的必要“辅助色素”。尽管三得利全球创新中心的研发人员早在2004年就尝试培育蓝色玫瑰,但最终结果仅呈淡紫色。
近期,科学家们取得了一项突破,他们将来自其他蓝色花卉品种(风铃草、蝴蝶草和龙胆)的四个基因植入玫瑰中。这一改造使玫瑰能够同时产生蓝色素锦葵色素以及被称为“辅助色素”的特定无色分子。这些辅助分子能够稳定色素,从而形成一种独特的“紫蓝色”。
研究人员证实,辅助色素的含量越高,蓝色就越深。这些基因工程玫瑰表现稳定,在七年的温室测试和三年的野外生长中均保持了蓝色。目前,该团队正继续改进方法,以进一步增强蓝色的浓度。