**photoc** 是一款基于终端的照片工作流工具，可用于审阅、整理、筛选和预处理图像。它支持 JPEG 处理，以及从 Sony ARW 文件读取元数据；暂不支持其他 RAW 格式、HEIC 和 Windows。
主要功能包括：
- 查看元数据、存储统计、时间线、重复照片、锐度以及 JPEG 完整性。
- 按日期、相机、ISO、光圈、GPS 信息等元数据查询照片。
- 预览并应用基于元数据的重命名，或按日期/拍摄场次整理文件夹。
- 创建压缩副本和联系表，不修改原文件。
- 分享前移除 GPS 信息和指定的身份识别元数据。
- 通过 Shell 脚本自动执行工作流；大多数检查命令都支持 JSON 输出。
文件变更默认不会执行：重命名和排序需要使用 `--apply`，清除元数据需要使用 `--in-place`。photoc 绝不会删除或覆盖文件。重命名和排序计划会在执行前进行验证，失败后会尝试回滚，但仍建议事先备份。
在 macOS 或 Linux 上可通过 Homebrew tap 安装，也可使用经过校验和验证的 Shell 安装程序安装预编译可执行文件。运行依赖和平台要求可能不同；此外也支持从源代码安装和手动安装。
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**Show HN：Photoc——面向摄影师的命令行工具**
（github.com/ahmetomerv）
5 分
由 **ahmetomer** 提交
1 小时前
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**help**
**ctech_**
26 分钟前
[–]
默认先预览的安全机制很不错。你们计划在索尼 ARW 之外支持更多 RAW 元数据吗？还是为了尽量减少依赖，这是有意采用的设计？
**回复**
**ahmetomer**
27 分钟前
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[–]
我肯定会考虑支持更多 RAW 类型，但目前没有具体的时间表。
---
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缺少什么 大家好，如果你们能真正自己动手做一些工作，而不是直接抄袭我从 2012 年起一直在开发的网站 www.photopea.com，那就真的太好了。你们能不能自己实现一个图片编辑器，而不是盗用我的成果？你们觉得呢？我真的很惊讶 GitHub 居然会纵容盗版行为。 这个问题在 Photoshop 中的表现 未填写 应该如何运行 未填写 是否会影响文件？
Hacker News 上的一则讨论聚焦于 PhotoSuite。其作者表示，该项目最初只是 Photopea-Offline 的镜像，之后经过大幅重写和扩展，才成为桌面应用。尽管 README 承认 Photopea 是项目的灵感来源和前作，但一位评论者认为，基于 Photopea 的非官方复制版进行开发，并不意味着可以获得合法的许可，尤其是在开发竞争性产品的情况下。该评论者认为，这种说法实际上等同于承认代码是复制而来的。
柴油价格上涨，促使16家货运运营商在8月下旬和9月初依据美国《破产法》第7章或第11章申请破产。燃料成本上升加剧了货运业多年来经济效益疲弱、运营费用增加和竞争激烈等问题，使小型承运商很难将额外费用转嫁给客户。 这场危机并不局限于公路货运行业。高昂的柴油成本正在加剧整体通胀，而冬季需求和中东局势的不稳定表明，节日到来前柴油价格难有明显回落。得克萨斯州州长格雷格·阿博特宣布该州进入灾难状态，并放宽农运用途免税柴油的限制。然而，随着寒冷天气临近且地缘政治不确定性持续，燃料供应仍面临压力。
Hacker News 上的一则讨论聚焦于一篇报道：高柴油价格据称导致 16 家卡车运输公司在 30 天内申请破产。评论者大多不认为这一数字令人意外，因为即使在正常情况下，每年也有数千家卡车运输公司倒闭。燃油冲击可能只是加速了财务缓冲有限的小型运输企业原本就已濒临的破产。
一位评论者描述了零担运输领域出现的类似情况：他们的服务商倒闭后，价格最低的替代选择也要超过原来的两倍。另一些人警告称，行业整合可能让大型运营商——其中可能包括埃隆·马斯克旗下的公司——拥有更大的市场支配力。讨论中还短暂延伸到一个问题：新兴电动卡车企业能否真正与成熟制造商竞争。对此，有人质疑特斯拉的可行性，以及更广泛的“创新”叙事。
作者回忆起自己从小接触英国地形测量局（Ordnance Survey）绘制的英格兰东北部地图，最初是橙色封面的“一英寸对一英里”地图，后来则是洋红色的1:50,000地图和黄色的1:25,000系列地图。地图在设计、比例尺和字体上的变化，反映了不同年代的制图发展；不过，过时的铁路资料、未设置绕行道路的城镇以及不够详尽的内容，有时也让这些地图在实际使用中颇为不便。独自徒步时，需要更加详细的地图，尤其要借此辨认树篱、围墙、小径和地界。尽管数字版地图已经取代了一些折叠纸质地图，作者仍钟爱比例尺较大的地图。 对许多出生于20世纪后期的人来说，“英国地形测量局”仍会令人想起印刷精美、但往往不太便于携带的大张地图——它们被折好，塞进薄薄的卡纸封套中。这段文字表明，这些地图虽然已有年头，偶尔也用起来不太方便，却依然带着浓厚的情感和文化亲切感。
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凌乱的折叠床单
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literaryreview.co.uk
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作者：
Thevet
1 小时前
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秘密投票下的算法失败
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leecoursey
1 小时前
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**Samon** 是一款禅庭解谜游戏：玩家从入口画出一条路径，使每格沙地恰好经过一次；完成后，僧侣会反向耙整花园。求解实验表明，基础的一笔画规则过于宽松，而尽量减少转弯次数则为游戏带来了有意义的优化目标，传统耙纹、波纹和平行线也会自然形成。 游戏加入了波纹石、波浪带、预设耙纹、直行石与转弯石，以及禁止无支撑 U 形掉头的宽耙和固定侧门。七个世界共包含 148 个战役花园和 366 个每日谜题，内容从自由优化型谜题逐步进阶到答案唯一的推理性谜题。游戏还提供有解题依据的提示、撤销与还原、标准杆评分、印章、分享、自由耙沙沙盒、程序化沙地渲染、合成环境音，以及古典日本诗歌。 随附的 C 和 Python 求解器采用精确搜索、CP-SAT 和推理性分级，并通过穷举结果与已知序列数量进行验证。无依赖的浏览器原型和全面的自动化测试覆盖了战役流程、交互操作、无障碍功能、数据持久化、每日挑战和分享功能。
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Samon：设计一款枯山水庭院耙砂益智游戏
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networked
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1 小时前
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lubujackson
8 分钟前
[–]
出乎意料地深入，而且似乎非常契合禅宗庭院的核心概念。
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受 Dick Hyman 的《In the Styles of… The Great Jazz Pianists》启发，这项研究探讨生成模型能否复现 individual jazz pianists 个体化的爵士钢琴演奏风格，而不只是识别演奏者。作者使用十二位 PiJAMA 钢琴家的独奏录音，对钢琴 MIDI Transformer 模型 Aria 进行微调。他们在 Aria 上半部分加入门控交叉注意力层，使模型能够根据所选钢琴家的学习嵌入来控制生成内容。
研究使用钢琴家分类器而非困惑度来评估风格，因为困惑度几乎无法区分条件生成模型与无条件生成模型。在滑动长度为 300 个音符的窗口中，条件生成的续奏有 70% 被归因于目标钢琴家，而无条件模型仅为 37%。一项仅使用生成音乐训练的分类器，能够以 95% 的歌曲级准确率识别真实录音，这表明生成出的风格可以迁移到原始分类器之外。
不同钢琴家的结果差异显著：Hank Jones 和 Dick Hyman 的归因准确率达到 96%，而 Cedar Walton 仅为 29%。交互式示例包括基于共同提示生成的多个版本、按钢琴家分别生成的续奏，以及对典型风格片段的可视化。由于自动转录只能近似还原力度和踏板信息，并且示例是依据分类器筛选的，因此仍需开展人工听辨研究作为下一步。
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使用交叉注意力条件控制学习爵士钢琴家的演奏风格
（almostimplemented.github.io）
9 分
由 ishan0102 提交
2 小时前
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shermantanktop
17 分钟前
[–]
了解那本启发了该项目的书——它的作者是一位深入研究其他人风格的艺术家——确实令人佩服。
阅读一个关于某种 AI 模型的 AI 生成网站：这个模型只要收到指令，就能胡编出假的比尔·埃文斯——这可不怎么样。只要有足够多的 token，任何蠢货都能做到。恭喜。
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作者在 使用 Deno 多年后重新回到 Node.js，发现现代 Node 已支持最新的 ECMAScript、改进后的 API 和 TypeScript，且没有过去常见的兼容问题，也不再需要 `require()`。
在项目管理方面，作者采用 Fast Node Manager（FNM）和 PNPM，并为 `npm`、`npx` 设置别名，以兼容现有教程。PNPM 对软件包发布年龄和可信度的策略，也能进一步防范供应链包被篡改。由于 Node 无法处理 `node_modules` 中的 TypeScript，作者使用 `tsdown` 对依赖包进行打包。
作者将一个基于 Deno 的静态站点迁移到 Node，使用 `node:fs`、`node:path` 和 Hono 的 Node 适配器来替代 `Deno.serve`。迁移后，构建速度提高了约 15%。
总体而言，Node 已经赶上甚至超越了 Deno。作者表示，最终转向 Node，是因为 Deno 的 Zsh 集成存在问题，JSR 存在速率限制且可能删除账号，并发 HTTP 存在漏洞，公司还经历了裁员，项目的方向也趋于弱化。
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与 Deno 的友谊结束了，现在 Node 才是我最好的朋友（
dbushell.com
20 分
由 ibobev 发布
2 小时前
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一项为期两年的学校实验测试了 Khanmigo 这款 AI 家教。讨论认为，阻碍其潜力发挥的主要问题是学生参与度，而不是获取渠道或技术能力。
有评论者将实验结果解读为：学生往往选择不使用这款 AI 家教。使用时，其教育价值大致与自主学习相当，但只有与人类家教一起学习时效果的四分之一左右。人类家教的价格也要高得多。
关键结论是，提供 AI 家教并不会自动改善学习效果；学生必须有动力持续使用它。即便如此，现有证据表明，与传统辅导相比，其效果最多也只能带来有限的提升。
基于 LSM 树的键值存储系统：更优的时空权衡 Better Space-Time Trade-Offs for LSM-Tree Based Key-Value Stores [pdf]
9 小时前
该内容是无法解析的 PDF 二进制数据，没有可翻译的正文。
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基于 LSM 树的键值存储：更优的时空权衡 [PDF]
（
nivdayan.github.io
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7 分
作者：ibobev
1 小时前
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