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爱德华·格莱泽认为,“15分钟城市”的概念虽然因强调步行友好和混合用途街区而值得称赞,但从根本上说是一种有害的模式,可能会导致孤立和隔绝的城市飞地。
格莱泽主张,城市的真正目的在于充当“机会引擎”,连接多元化的群体。通过将居民限制在狭小的地理范围内,这种模式可能会使低收入群体困在局部且相互隔绝的领域中,这更像是乡村贫困的停滞,而非城市成功所带来的流动性。他警告称,用虚拟工作取代现实互动会进一步加剧不平等,因为大多数低技能工人无法享有这种特权。
格莱泽主张建立一个互联互通的大都市,而不是将城市拆解成各自独立的“15分钟”碎片。他建议改善交通基础设施,实施拥堵收费以资助公共交通,并推行能够适应新兴技术的灵活城市规划。他最终断言,我们必须优先考虑城市流动性和面对面的交流,以确保城市能够继续履行其历史使命:为人们,尤其是起点较低的人们,提供向上流动的途径。
库维护者经常面临越来越多的 Python 类型检查器(mypy、Pyright 等)所带来的困扰。为了使内部源代码兼容每一个检查器,往往会导致代码臃肿不堪,充斥着大量的 `type-ignore` 注释。 作者认为维护者的优先级搞反了:与其强迫内部逻辑去满足每一个检查器,不如专注于库的公共 API。由于用户依赖不同的类型检查器,最有效的做法是对**测试套件**运行尽可能多的检查器,而不是针对源代码。 对公共 API 进行测试,可以确保无论用户偏好哪种工具,都能获得准确的自动补全、文档说明和错误保护。由于类型检查器在处理公共 API 的行为时往往达成一致,即使它们在内部实现细节上存在分歧,这种方法也能在减少维护负担的同时,显著提升开发者的使用体验。核心结论很明确:在测试中优先考虑跨检查器的兼容性,以确保你的库能为整个 Python 生态系统提供无缝支持。
最近,一名自称为“巴特兰圣战者”(Butlerian Jihadist)的人对 OpenAI 首席执行官发起了攻击,这一事件凸显了一个日益增长却常被误解的政治隐喻。在弗兰克·赫伯特的《沙丘》系列中,“巴特兰圣战”常被误读为一场针对技术的勒德分子式运动。 然而,作者认为赫伯特的意图更为微妙:圣战并非针对技术本身,而是针对“机器心态”——即一种崇尚统治、将人类贬为权力工具的思维方式。通过禁止“会思考的机器”,《沙丘》宇宙只是用一种技术官僚的压迫换成了另一种倒退的封建压迫,这表明真正的危险在于人类的等级制度,而非他们所使用的工具。 这种区分在教皇利奥十四世最近发布的通谕《宏伟人性》(*Magnifica Humanitas*)中得到了呼应,该通谕警告了当前人工智能竞赛中那种非人化的野心。作者总结道,如果我们真要披上“巴特兰圣战”的外衣,那必须是针对人类内心及社会层面那种将人性屈从于控制系统的冲动。真正的抵抗需要针对的是技术官僚体系和权力追求,而非机器本身。
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Intuned Web Tasks 允许用户通过简单的自然语言指令,实现基于浏览器的自动化工作流,例如网页抓取、爬取和表单填写。 **工作流程:** 1. **启动:** 如果未指定任务,请询问用户想要自动执行的操作,并提供如数据提取或文件下载等示例。 2. **执行:** 获取任务后,请让用户在 Intuned CLI、TypeScript SDK 或 Python SDK 之间进行选择。 3. **配置:** 仅在适用时使用 `startUrl`、`outputSchema` 和 `parameters` 等可选参数。 4. **复用:** 针对后续任务或类似任务,务必使用 `reuseKey` 以提高性能和效率,参考提供的 YC 目录抓取示例。 **实现选项:** * **CLI:** `intuned platform webtasks run "<task>"` * **TypeScript:** `client.webTasks.run({...})` * **Python:** `client.web_tasks.run(body={...})` 系统会自动生成并管理这些任务,通过复用既有逻辑来优化后续运行。有关详细配置和高级选项,请参阅[官方文档](https://intunedhq.com/docs/main/07-web-tasks/overview.md)。
所提供的文本并非可读文档,而是 **PDF 文件内部结构**的原始片段。 它包含以下技术元数据: * **交叉引用表 (XRef):** 一组字节偏移量列表,使 PDF 阅读器能够定位文件内的特定对象(如图像、文本或元数据)。 * **PDF 版本信息:** 指向格式版本(PDF-1.7)的引用。 * **对象流 (Object Streams):** 编码后的数据段(以 `stream` 开头),代表文件中存储的实际内容或资源,因压缩而无法直接阅读。 总而言之,这是 PDF 阅读器用于渲染文档的机器码技术片段,并非人类可读的文本。其中不包含任何可供总结的上下文信息或叙述性内容。
在软件中实现商品支持功能,揭示了金钱管理远比简单的十进制算术复杂。虽然现代系统通常将货币存储为“最小单位”(整数)以避免浮点舍入误差,但历史系统常使用分数。 GnuCash 设计于 90 年代末,其遗留架构基于分数。这种设计源于 17 世纪的西班牙贸易体系,该体系使用八进制增量,因为交易员在计数时会排除大拇指。这种做法在纽交所一直持续到 2001 年。 虽然以分数存储数值在计算上较慢——需要公分母和约分——但它提供了无与伦比的灵活性。它允许动态调整精度,例如在不破坏账本的情况下,将比特币持有量从整币缩放至单个聪。现代系统倾向于固定精度最小单位的速度与简单性,但这牺牲了极高的适应性,而正是这种适应性使 GnuCash 在几十年后依然能够正常运行。归根结底,这种模仿 16 世纪手指计数的“过时”决策,在处理多样化且不断演变的商品单位时,实则是一种虽慢但极其天才的解决方案。
Matt Navarra 指出:“Meta 构建了一套所谓的‘非关注内容推荐 AI 系统’,应用于 Facebook 和 Instagram。这基本上意味着,平台正越来越多地向你展示那些你并未关注的人所发布的内容,因为算法认为你会喜欢。系统并不偏向于创作者的身份,无论是专业创作者、品牌还是朋友。如果系统发现你与某位好友互动频繁,你可能会看到更多对方的内容。从某种程度上来说,谁是你的好友、你关注了谁,已经不再那么重要了。”
**Zig by Example** 是一个开源仓库(由 `boringcollege` 托管在 GitHub 上),它为 Zig 编程语言提供了实用的带注释入门指南。该项目受 *Go by Example* 启发,旨在通过实际的代码片段帮助开发者学习 Zig。 Zig 是一种通用的编译型系统语言,它通过消除隐藏的控制流、隐藏的内存分配和预处理器,优先考虑健壮性、最优性和简洁性。该仓库涵盖了广泛的基础主题,包括: * **核心语法:** 变量、循环、函数、结构体、枚举和指针。 * **内存与数据:** 切片、数组、内存分配以及 HashMaps 和 ArrayLists 等数据结构。 * **高级特性:** 编译期执行(Comptime)、泛型、错误处理和 C 语言互操作性。 * **实用工具:** 文件 I/O、JSON 处理、测试以及 Zig 构建系统。 这些示例已更新至 Zig 0.14 版本,可作为官方文档及 *Ziglings* 等社区项目之外的结构化学习资源。对于希望掌握该语言独特的系统编程方法的开发者来说,这是一个理想的起点。