此文档似乎是一个PDF文件,主要包含元数据和内部结构信息,而非可读文本。内容由一系列数字代码(“xref”、“obj”、“stream”)和看似随机的字符(“hZiXSg>@ [+jiMbd...”)组成。 本质上,这是定义PDF文档的基础代码——指定了文件内不同元素的位置——但如果没有PDF阅读器解释,则无法向用户呈现任何可辨认的内容。它不是*关于*什么的文档;它*就是*文档本身的结构。 在没有进一步处理或合适的PDF渲染引擎的情况下,无法确定文件的原始内容。
此文档似乎是一个PDF文件,主要包含元数据和内部结构信息,而非可读文本。内容由一系列数字代码(“xref”、“obj”、“stream”)和看似随机的字符(“hZiXSg>@ [+jiMbd...”)组成。 本质上,这是定义PDF文档的基础代码——指定了文件内不同元素的位置——但如果没有PDF阅读器解释,则无法向用户呈现任何可辨认的内容。它不是*关于*什么的文档;它*就是*文档本身的结构。 在没有进一步处理或合适的PDF渲染引擎的情况下,无法确定文件的原始内容。
大学教授们面临着一个令人惊讶的挑战:学生们难以集中注意力于必修课程材料,甚至包括电影专业的*电影*。过去十年里,并且在疫情的影响下,教师们报告学生们越来越容易被手机分心,无法参与到长篇电影中。许多人甚至无法看完关键场景,表现出注意力持续时间缩短。 这不仅仅是缺乏兴趣的问题;学生们承认由于缺乏耐心而跳过内容或加快播放速度。虽然流媒体选择很方便,但往往会导致更低的参与度,追踪数据显示许多学生没有开始或完成指定的电影。 教授们认为这归因于在短视频和持续数字刺激中长大的这一代人——“无限滚动”是一个相对较新的现象。一些教授正在适应,通过分配较短的电影或专注于在简短视频中最大化参与度的方法,而另一些教授则试图通过故意节奏缓慢的电影来“重新训练”注意力持续时间。 核心问题凸显了学生媒体消费方式的重大转变,以及教育工作者在培养对更长、更复杂作品的深度参与方面所面临的挑战。
## 动画 AVIF:GIF 的替代品
作者推崇动画 AVIF 文件作为 GIF 的更优替代方案,理由是 AVIF 针对现代网络进行了更好的优化。虽然 GIF 具有其魅力,但 AVIF 动画提供了一种更高效的格式。
使用 FFMPEG 可以创建动画 AVIF。该过程涉及将视频源(或现有的 GIF)转换为 Y4M 中间文件,然后使用 `libsvtav1` 编解码器将其编码为 AVIF。关键的 FFMPEG 命令调整帧率(例如 `fps=15`)和缩放视频尺寸(例如 `scale=720:-1`)以进行优化。
值得注意的是,作者在 2025 年 12 月在 Debian 13 上直接编码为 AVIF 时遇到了问题,需要 Y4M 暂存步骤才能成功转换。他们希望未来不再需要此解决方法。本质上,AVIF 动画为循环视觉效果提供了一条有希望的途径,具有改进的性能。
经过一年尝试向OpenJDK贡献补丁,开发者xtex(张炳武)因Oracle贡献者协议(OCA)审核停滞而放弃努力。尽管在数月内多次跟进邮件,OCA仍未获得批准,回复仅表示道歉并请求另一方进一步审核。 xtex居住在中国大陆,但声明与任何受限制的实体无关,他希望如果存在疑虑,能够明确拒绝,而不是无限期延迟。由于对流程感到沮丧,且没有时间继续“维护”这些PR,xtex发布这些补丁供他人采用。 这些补丁包括修复了损坏的`llvm-config`检查以及JDK 24零变体中的堆栈溢出问题,以及最初计划用于龙芯JDK分叉的多个补丁。xtex鼓励任何感兴趣的人以原创作品的形式重写这些补丁,以避免OCA要求。相关提交和拉取请求的链接已提供。
## 播客广告的十字路口 (2024 总结) 播客广告是一个24.3亿美元的市场,但面临一个关键挑战:广告数量增加正在导致听众流失。虽然每周有1.58亿美国人收听播客,但自2020年以来,广告时长增加了39%,现在平均在45分钟的节目中接近5分钟。这导致30%的听众*仅仅*因为广告过多而放弃节目。 研究表明存在“10%阈值”——超过这个广告时长会显著降低广告效果(转化率下降25-40%)。一些类型,如犯罪纪实,远远超过了这个阈值,达到34%的广告占比。 尽管存在风险,广告商仍在继续投入资金,因为播客通过主持人朗读广告建立了独特的亲密感和信任感。然而,数据表明每集2-3个广告(6-10%的运行时长)是平衡收入和听众留存的最佳点。近50%的听众可以容忍*合理的*广告,但26%的听众会因过度打断而离开。 播客的未来取决于优先考虑听众忠诚度,而不是最大化短期广告收入。
## CPython-Internals:深入剖析Python的实现
“CPython-Internals”仓库是对CPython解释器源代码的详细探索,旨在阐释其内部运作机制。它基于CPython 3.8.0a0版本构建,面向有兴趣了解Python底层*如何*运作的Python程序员。
该仓库分为几个部分,涵盖核心Python **对象**(如字典、列表和类)、**模块**(包括`io`、`pickle`、`re`和`asyncio`)、**解释器**本身(GIL、垃圾回收、异常处理和导入机制),以及**扩展**的可能性(C API、Cython和C++集成)。它还涉及从语法到字节码的编译过程。
除了代码相关的文档外,该仓库还提供了一份精选的**学习资料**清单——书籍、博客和视频,供进一步学习。欢迎贡献,包括知识共享、更正和翻译的拉取请求,以及建议和问题的提交。
该资源拥有超过4.4k星标和458个fork,对于那些寻求更深入理解Python实现的人来说,它是一个宝贵的资源。
Meta正面临指控,源于最近的诉讼和美国调查报告,称其能够访问用户的加密WhatsApp聊天记录——尽管该平台声称实现了端到端加密。该诉讼由Quinn Emanuel Urquhart & Sullivan提起,基于匿名举报人的说法,声称Meta可以访问“几乎所有”用户通信。 Meta强烈否认这些指控,称其“绝对不属实”,并暗示该诉讼是为了支持NSO Group,一家最近在WhatsApp提起的案件中败诉的间谍软件公司。Meta正在寻求对Quinn Emanuel的制裁,指控其进行宣传噱头。 专家对此表示怀疑,指出在大型公司内部掩盖此类漏洞的难度。虽然WhatsApp会收集用户元数据,但访问消息*内容*的核心说法存在争议。美国商务部的调查尚未得到证实。Meta坚持WhatsApp的加密是安全的,并承诺捍卫用户隐私。
## htmx Server-Sent Events (SSE) 扩展总结 htmx-ext-sse 扩展通过连接到服务器发送事件 (SSE) 流,实现网页的实时更新。SSE 是 WebSockets 的一种轻量级替代方案,通过标准的 HTTP 连接运行 – 使其防火墙友好。与 WebSockets 不同,SSE 是**单向的**(仅服务器到客户端)。 **主要特性与属性:** * **`hx-ext="sse"`**: 在 HTML 元素上启用扩展。 * **`sse-connect="<url>"`**: 指定 SSE 服务器的 URL。 * **`sse-swap="<message-name>"`**: 定义哪个服务器消息更新元素的内容。 * **`hx-trigger="sse:<message-name>"`**: 基于 SSE 消息触发 HTTP 回调。 * **`sse-close=<message-name>`**: 收到特定消息时,优雅地关闭连接。 **安装:** 可以通过 CDN 或 npm 轻松添加,确保在加载扩展*之前*加载 `htmx.org`。 **接收事件:** SSE 消息包括事件名称和数据。使用 `sse-swap="message"` 处理未命名的事件,并使 `sse-swap` 值与服务器的事件名称匹配以处理命名的事件。 可以在同一元素或子元素上监听多个事件。 该扩展还包括自动重连逻辑以提高可靠性,并分发自定义事件以进行生命周期管理(连接打开、错误、消息、关闭)。 提供了一个演示服务器用于测试。 此扩展取代了旧的 `hx-sse` 属性,现有用户需要迁移。
## 常春藤:从消遣到高精度数学 出于对一个有趣项目的需求,作者用Go语言创建了常春藤,一种伪APL语言,它意外地演变成了一个用于高级数学计算的工具。尽管最初比其他APL衍生语言弱,但常春藤采用精确算术(大整数和有理数)被证明出奇有用,甚至被用于移动应用程序。 Go语言库中高精度浮点数的出现带来了新的挑战,促使作者深入研究如何以扩展精度计算超越函数,如正弦和余弦。现有的算法不足以满足需求,作者不得不重新审视和完善数学概念。 常春藤的实现利用了泰勒级数和参数归约等技术,最终采用了Spouge近似(由Causley改进)来计算Gamma函数。这涉及到复杂的系数计算,由常春藤的基于数组的结构高效地处理。尽管承认存在不完美之处以及优化参数方面仍然存在疑问,作者还是取得了令人印象深刻的精度——Gamma函数超过48位小数——展示了常春藤进行高精度数学运算的能力。这个项目源于对有趣编码练习的渴望,最终推动了语言所能达到的极限。