这位作者自称是一名“计算器极客”,他着手利用一种非传统的机电显示装置打造了一款定制计算器。该项目从缺乏现代数字接口的历史设备中汲取灵感,使用了七个面板电压表——通过定制的背胶面板进行改装——来显示数字和浮点运算结果,并设有负数和溢出指示灯。 该项目的制作非常考究,采用了数控铣削的亚克力显示面板和手工制作的枫木外壳。交互界面使用了一个配有 NKK 触感开关的非标准 4x4 键盘。内部由一颗 8 位 AVR128DA28 微控制器负责硬件管理。为确保精度,作者在软件中实现了自定义的定点算术运算,在处理分数和错误状态等复杂操作的同时,规避了浮点数学带来的复杂性。 最终打造出的“Calcumator 2000”将复古美学与现代嵌入式控制融为一体,是对计算机交互界面历史的一次创意探索。
**Homescale** 是一个旨在为自托管环境带来“类 PlanetScale”数据库分支功能的项目。它允许用户从不可变快照中创建可写数据库实例和即时(point-in-time)分支,而无需承担完整数据复制带来的存储开销。
借鉴 Docker 模型,Homescale 使用**数据库镜像**(不可变起点)、**容器**(可写克隆)和**分支**(衍生实例)。它通过计算与存储分离的方式运行,利用**写时复制(Copy-on-Write, COW)**技术,确保分支在初始阶段与父级共享数据,仅在数据产生差异时才占用额外存储空间。
为实现这一功能,Homescale 使用 **Ceph** 作为存储后端,具体利用其 **RBD (RADOS Block Device)** 接口来处理快照和克隆。**Kubernetes** 则作为控制平面;Homescale 通过与 Kubernetes 资源(PVC 和 VolumeSnapshot)交互来管理生命周期和状态,而 **Rook** 操作器负责底层的 Ceph 基础设施。通过将编排任务卸载给 Kubernetes,并将存储操作交给 Ceph/CSI,Homescale 保持了数据库无关性,并通过简洁的 CLI 为管理复杂的数据库生命周期提供了清晰的抽象。未来的开发重点将集中在 API 服务、控制器以及实现此分支逻辑自动化所需的特定 Postgres 适配器上。
创造是自我的终极表达——这是一种深刻且具有冥想意味的过程,能让我们理清未解的思绪,进入一种深度而愉悦的“心流”状态。创造意味着拥抱孩童般的好奇心,在不预设结果的前提下,让潜意识指引我们前行。
当我们把作品视为给予世界的“礼物”而非待售的商品时,就卸下了完美主义和对他人评价的恐惧。真正的创造植根于共情与喜悦,是抵御现代生活中那些浅薄的算法干扰的重要砝码。它需要慢生活、工匠精神,以及追随独特直觉的意愿,无论直觉将我们引向何方。
归根结底,创造不仅仅是为了最终的结果;它是一场探索之旅,是一条通往自我实现的道路。成功蕴含在体验之中——在于学习、实验以及留下能与他人产生共鸣的事物的过程。当我们怀揣初心与好奇心去创造时,不仅是在滋养自己的身心,也在为这个世界贡献出持久且有意义的东西。
作者探讨了作为一名软件工程师,在深刻批判大语言模型(LLM)的同时却又每日依赖它们的这种深刻“矛盾”。尽管作者认同关于“AI 垃圾内容”、伦理问题、环境影响以及开源社区信任流失等常见批评,但作者认为,如果使用得当,大语言模型仍是不可或缺的工具。
作者的核心论点是:大语言模型应该用来**放大人类的思考,而非取代它**。作者将其比作任务委派:只有当一个人具备区分质量与“糟粕”的专业知识时,才能有效地利用大语言模型。
为了保持这一标准,作者采用了特定的工作流程:
* **“拷问”技巧(The "Grill-me" technique):** 通过反复质询模型,确保在人类主导下对问题达成共识。
* **严格约束:** 专注于“问题陈述”,并强制模型经受试图拆解其成果的“对抗性子代理”的考验。
* **以人为本的输出:** 设定一条原则:如果一段文字不值得大声读给受众听,那它就只是垃圾。
最终,作者得出结论:在充斥着人工智能的世界里,信任是唯一剩下的货币。
英国政府已将英国钢铁公司(British Steel)收归国有,旨在保护约2700个工作岗位,并保留国内唯一一家能够利用铁矿石生产原生钢的设施。
该工厂位于斯肯索普,此前由中国敬业集团拥有,但一直深陷亏损困境,据报道每天给纳税人造成约130万英镑的损失。通过将该公司国有化,政府旨在防止该厂老化的高炉永久关闭,这些高炉对于包括英国铁路网公司(Network Rail)项目在内的特定工业需求至关重要。
英国商业大臣彼得·凯尔(Peter Kyle)强调,此举对于避免在原生钢生产上完全依赖全球供应链是必要的。尽管英国政府计划将长期的钢铁战略转向更可持续、更节能的电弧炉,但政府认为斯肯索普工厂是不可或缺的经济支柱,必须在替代方案落实前予以维持。政府将在近期承担该工厂的运营成本,并由独立评估机构确定是否需要向敬业集团支付补偿。
这篇博文开启了一个使用 Python 构建 APL 解释器的项目,灵感来源于 Ruslan Spivak 的“让我们构建一个简单的解释器”系列。由于 APL 具有独特的特性(例如从右到左的执行顺序),作者对 Spivak 的概念进行了调整,以适应该语言特定的语法。
该实现始于两个核心组件:
1. **词法分析(Tokenization):** `Tokenizer` 类扫描 APL 代码以识别整数、浮点数和符号(如算术运算符和交换算子 `⍨`)。作者强调了一个关键的设计选择:采用从右到左的词法分析,以符合 APL 的求值顺序。
2. **抽象语法树(AST)解析:** 作者定义了 APL 子集的语法并实现了 `Parser` 类。通过使用 `eat` 和 `peek` 等辅助函数,解析器将符号流转换为结构化的节点树,用以表示标量、数组和函数(单目或双目)。
在该文末尾,该系统已成功将复杂表达式解析为结构化的 AST。作者计划在下一篇博文中采用访问者模式(Visitor pattern)来求值这些树,从而让实现功能完备的 APL 解释器的目标更近一步。