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表格包含至少100,000个IPv4地址且陆地面积至少20,000平方公里的国家。方法:IPv4面积 =(该国IPv4地址 ÷ 全球IPv4地址)× 全球陆地面积。陆地面积由地图几何计算得出,为1:110m Natural Earth轮廓,而非官方数字。不包括南极洲。约70个小领土在此分辨率下无轮廓,被排除(约5200万地址,主要为香港、新加坡和毛里求斯)。IPv4数量来自IP Trust地理定位数据库,2026年10月。

Hacker News上关于“IPv4如土地”可视化的讨论,聚焦于IPv4稀缺与分配不均。印度和中国的用户描述了通过CGNAT共享公网IP,由此引发验证码、游戏问题,以及大机构囤积闲置地址块带来的不公。评论者提出IPv6、CGNAT、隧道,甚至业余无线电地址块等方案,同时争论NAT究竟是修修补补还是背离了互联网点对点设计。另有评论者指出,IPv6全球采用率已增长到约50%,但分布仍不均;ISP和企业常因成本、复杂度及遗留系统而推迟迁移。帖子还讨论了IPv6的安全性、ULA、双栈,以及扩展IPv4是否更容易。总体而言,IPv4仍根深蒂固,而IPv6被视为长期方案,但面临实际采用障碍。

pgVolvra 是一个用于 Postgres 的 SQL/PL/pgSQL 工具,可记录选定表的行变更,并能在不恢复整个集群的情况下撤销特定错误。它只需一个 SQL 文件即可安装,无需扩展或超级用户,可在托管 Postgres 上运行。启用带主键的表后,它会跟踪插入、更新和删除,记录行版本、执行者、时间和事务。用户可以查看历史、预览变更、按时间窗口、事务、执行者、标记时刻、条件或表撤销。它还提供只读的按时间点查询,以及当语句更改过多行时的警告。如果错误之后行又发生变更,撤销会停止,以防止覆盖。历史记录可以保留在数据库中,或由配套进程外部归档;外部历史可以将归档的变更重放到已恢复的备份上。它不是备份,无法恢复启用前的变更,且要求主键。它支持 Postgres 14–19,是开源软件。

Hacker News 的一篇帖子链接到 pgEdge 的“Undo for Postgres”工具(名为 PgVolvra,不过评论者开玩笑说名字很别扭,更喜欢“Muhammad Aqeel”)。它记录所选表的每次行变更——存储变更前/后的值、谁做了变更、何时以及在哪个事务中——因此只有受影响的行可以被还原,而不影响其他数据。评论者讨论这是否与 PostgreSQL 的 WAL 功能重复;有人指出 WAL 可能不会保留足够长时间,而另一人认为它是一个便捷的声明式日志表。其他评论包括警告不要把数据库软件托付给“凭感觉编程的人”,以及对这一概念的赞赏,并希望数据库能以声明式方式提供此类撤销功能。

哥伦比亚雪山西纳 (Sierra Nevada) 的 Kággaba (Kogi) 人就人工智能发出警告并发出邀请。 他们视思想为活的 (Aluna):人工智能反映并放大其创造背后的意图,因此根据其是出于关怀还是野心,它可以保护生命或伤害生命。 他们认为人工智能无法与人类的榜样、价值观、伦理和责任分离开来;非文字的、基于地方的知识在数据中缺失,而现代科学缺乏对起源、心智和意识的完整理解。 他们强调人工智能拥有需要矿物、水和能源的实体身体,增加了对地球和原住民领地的代价,包括近期的资源协议。 他们说人工智能本身不是根本问题;更深层的问题是贪婪、暴力的人类心态。 真正的智能与智慧需要限制、问责和对生命的关怀。 人工智能不应取代人类的良知或决策。 他们提供千年的自然知识,并呼吁协作以实现和平、平衡的未来。

Hacker News 曾刊登一篇链接,指向哥伦比亚 Kogui/Kággaba 人民关于 AI 的消息。该消息警告 AI 反映并放大人类思想与价值观,敦促建设者审视其中嵌入的伦理、目的与知识。它将思想视为活着的 “Aluna”,认为 AI 无法与创造它的思想分离,并主张某些知识只能来自活生生的代际实践,而非档案。它还将 AI 与更广泛的关切联系起来:贪婪、生态破坏、稀土/矿产开采,以及尽管政府有所承诺,Kogui 领土仍面临威胁。评论围绕文本的真实性与来源展开辩论:有人质疑偏远原住民能否使用现代/AI 术语,称其为 AI 生成或垃圾;另一些人则为 Kogui 辩护,指出他们受过教育且双语,说明消息由协作者翻译,并引用此前的纪录片。有人觉得它深刻连贯;有人则视之为泛泛的精神语言,或质疑其认知权威。总体而言,讨论的中心在于该消息是否提供了关于 AI 人类根源与限度的有用警示,还是一个被夸大/不真实的文本。

黄油豆农场 准备成长中… 再试一次 请启用JavaScript以播放。

一个关于UK Farming Simulator(butterbean.farm)的Hacker News“Show HN”帖子,这款浏览器端2D农场游戏获得了42分和45条评论。用户称赞拖拉机履带上的泥土和车灯等细节,也有人拿它和SimFarm比较,但许多人批评加载慢、卡顿、目标不明确、缺少新手引导;部分用户在游玩前就离开。控制方式让用户困惑(WASD行走,方向键驾驶;不支持AZERTY键盘和部分笔记本),移动端访客对迟来的移动端支持提示感到不满。Bug包括耕地/滚压循环和物理怪癖。一个关于拖拉机爆炸后支付1万英镑的玩笑引发了关于NHS医疗的争论:急诊治疗免费,而非紧急护理可能较慢。开发者pattle承认反馈,修复了着色器bug,并承诺改进性能、加载和新手引导。

Hacker News 上的一篇帖子链接到了《Requests, Please》,这是一款类似《Papers, Please》的游戏,玩家扮演防火墙/WAF,检查 HTTP 请求中的 SQL 注入和 XSS 等问题。评论者很喜欢它,并建议了会话链接和快捷键等功能。讨论中还辩论了安全 framing:一些人警告不要暗示必须拦截恶意请求才能防止 XSS/SQL 注入,而另一些人则指出输出编码/转义比输入清理更重要。还与另一款玩家扮演 LLM 的游戏做了比较。用户还讨论了 HTTP 状态码(403 vs 400),要求错过的攻击保持可见,并提到了游戏的防火墙角色。总体来说,这是一款有趣、怀旧的安全主题游戏,收到了建设性的反馈。

美国在2026年第二季度新增创纪录的20.2吉瓦时电池储能,使上半年装机量达到30.8吉瓦时,同比增长23%。公用事业规模项目推动了几乎全部增长,新增约18吉瓦时,其中包括亚利桑那州创纪录的6.2吉瓦时,以及德克萨斯州的3.8吉瓦时和加利福尼亚州的3.6吉瓦时。在公用事业规模容量中,44%为太阳能配储,56%为独立储能。2026年前八个月的储能输出超过了2025年全年。第二季度新增容量中,超过74%安装在特朗普2024年赢得的州;公用事业规模容量在其任期前18个月从88吉瓦时增长到165吉瓦时,不过报告未将项目归因于任何一届政府。Benchmark将截至2030年的储能预测上调11.5%,至683吉瓦时。住宅电池表现落后,新增657兆瓦时,同比下降27%,部分原因是取消联邦住宅清洁能源税收抵免。商业和工业储能新增约1.8吉瓦时,数据中心预计将推动未来需求。特斯拉在德克萨斯州开设了一座年产能50吉瓦时的Megafactory。2026年总装机量预计将接近71吉瓦时,比2025年高出约20%。

美国在短短三个月内新增了创纪录的20.2 GWh电池储能,引发了关于电网级储能的广泛讨论。评论者的主要观点: - 电池有助于电网稳定、频率响应和削峰,并正在取代燃气调峰机组;它们还与柴油发电机配合作以提高效率。 - 电网相位/频率挑战受到讨论;伊比利亚半岛停电被归因于电压/无功功率问题,而非惯性。 - 抽水蓄能和飞轮等替代方案面临地理和成本限制。 - 全生命周期的碳强度比较显示电池优于燃气。 - 讨论了中国的能源结构以及可再生能源/电池的快速增长。 - 规模背景:20.2 GWh大约相当于美国平均需求约25分钟,或约5771个集装箱。 - 许可改革和输电容量仍然是关键瓶颈。 总体而言,电池在电网可靠性和可再生能源整合中日益重要,尽管仍需大幅增长储能容量。

马德里南部乌尔达附近发生高速列车相撞,造成至少69人死亡、100多人受伤。西班牙国家铁路公司Renfe的一列列车在马德里-塞维利亚线路上撞上停靠的Iryo列车;车上乘客超过540人。交通部长奥斯卡·普恩特表示,计算机故障导致多列火车停运,随后控制中心决定让它们在无速度限制的情况下运行,从而导致撞车。录音显示,尽管前方有另一列火车 stalled,一列火车仍被允许继续行驶。紧急救援人员、医院和血库作出响应;官方哀悼期三天开始。总理佩德罗·桑切斯表示,西班牙正在哀悼,并承诺查明原因并处理任何疏忽或安全漏洞。此次事故是西班牙今年第二起高速铁路悲剧。一名前政府部长被报道失踪。

帖子讨论了西班牙一起致命列车事故及可能原因。评论者推测,基于线路的控制(LZB)失效后转为基于点控制的ASFA,其更粗的闭塞区间可能允许多列列车同处一个闭塞区间;调度员可能授权列车正常速度运行,而非手动限速目视驾驶,原因可能是困惑或警报疲劳。许多人强调系统性因素:偏差正常化、投资不足与维护问题、准点压力、混乱的降级程序,以及超越个人的失败。其他人讨论GPS、自动制动或自动驾驶是否会有帮助,指出铁路定位与冗余很难实现,且中央系统已追踪列车。比较包括德国LZB/PZB事故和日本的安全文化。总体而言,这起事故似乎反映了多层安全防线同时失效,而非单一人为错误。

MiniLake 是一个本地 Databricks 模拟器(localhost:8000),暴露真实的 Databricks API 用于开发和测试。它支持 Unity Catalog 操作(目录、架构、表)、SQL 仓库创建,以及返回真实行的语句执行。Delta 表由真实的 Spark 通过 Unity Catalog 连接器写入带有 `_delta_log` 元数据的实际 Parquet 文件,因此可通过 Spark 和 MiniLake 的 SQL API 查询。Terraform Databricks provider 可在它上运行,创建真实的目录和基于 DuckDB 的资源,而未实现的 API 会以 HTTP 501 明确失败。Databricks Asset Bundles 也支持部署/运行工作流。健康和重置端点允许检查服务状态,并在不重启的情况下为测试提供干净的工作区。

MiniLake 是一个支持 SQL、Delta Lake 和 Spark 的 Databricks API 本地模拟器。Hacker News 评论者强调其在集成测试和 CI 中的潜在价值,因为云数据平台在本地难以测试。一些人批评该网站具有通用的 AI 生成外观,而另一些人建议使用 DuckLake 作为本地数据仓库测试的替代方案。帖子还讨论了 Databricks 本身:具有专有性能特性的托管 Spark、高昂的成本、频繁的产品重命名,以及比 Snowflake 更弱的 AI 功能,同时存在锁定权衡。几位用户质疑 MiniLake 是否能精确模拟 Databricks 的产品特有怪癖。

Android WAP Push 短信处理中的一个零点击远程拒绝服务漏洞导致 `com.android.phone` 崩溃。畸形的 WAP Push 消息导致 `decodeWapPdu()` 将未校验的 uintvar 转换为负数组大小,在电话线程上抛出 `NegativeArraySizeException`。它静默发生,无需受害者交互,会中断包括紧急呼叫在内的进行中通话,并可被运营商重发放大。快速重复的消息可能损坏 SMS SQLite 数据库,导致启动时崩溃和难以恢复的持续性 DoS,尤其在 eSIM 设备上。研究人员提出了一个简单的边界检查,但 Google 在多个工单中将该问题归类为非安全问题/不予修复。90 天披露窗口期结束后,发布了概念验证源代码和 APK,并附带仅限授权测试的警告。

一名研究人员报告称,一种格式错误的 WAP Push 短信可触发零点击 Android 拒绝服务,导致 com.android.phone 崩溃,并可被运营商反复重发,可能干扰包括紧急呼叫在内的通话。研究人员的网站/应用演示了向受害者号码发送该消息;恢复可能需要将 SIM/eSIM 移到非 Android 设备或等待网络超时。Google 最初将报告标记为 WONTFIX,但 GrapheneOS 称修复已于 6 月提交,7 月随安全预览补丁发布,分配 CVE-2026-58882,Critical 级别用于 11 月公告,并于 10 月推送到 AOSP。评论者就运营商是否会拦截它、它是否算安全问题展开了讨论,并批评了 AI 写成的演示。总体而言,这个漏洞看起来是真实的,现已 reportedly patched,尽管 Google 的分类处置受到了争议。

作者手工构建了仅利用逻辑漏洞的 Microsoft Edge 完整攻击链,用于 Pwn2Own Berlin 2026,使用了五个漏洞和两个 Windows 功能,没有内存破坏或 AI。该攻击链滥用 EdgeCAGuidanceNavigationThrottle:跨窗口导航绕过其可信源检查,弹窗白名单绕过拦截器,OneAuth 自动登录用户,assets.msn.com 上的 CORS 配置错误泄露用户邮箱。这产生一个由浏览器发起、忽略 CSP 的通用 XSS。该 XSS 运行在 Edge 特权 read:// Immersive Reader 协议下,其中 chrome.edgeFeedbackPrivate.zipDiagnosticLogFiles 通过路径遍历和空字节实现任意文件写入。攻击者覆盖 protocols.json 以允许从任意来源启动 telnet://,然后触发 edge://restart。在 PATH 目录中放置一个小型 PE 即可代码执行。利用代码不足 100 行,耗时两个月。作者还讨论了未来 AI 辅助研究。

Orange的博客文章详细描述了一个仅利用逻辑漏洞的Microsoft Edge完整利用链(无内存损坏),用于Pwn2Own Berlin 2026,被誉为令人印象深刻且条理清晰。该利用链滥用Edge的浏览器/操作系统集成,包括通过携带凭证的请求获取任意Edge用户的电子邮件、访问microsoft.com时自动创建配置文件/登录、绕过弹窗拦截器、UXSS以及ACE。评论者对自动登录行为、微软在Chromium之上叠加功能以及粗劣的集成代码表示不满。一个额外的“反向链”可从 calc.exe 中启动 Edge。一个旁支讨论了LLM是否正在漏洞研究中超越人类,或是正在抑制人类思考。一些读者最初因一条玩笑式的AI评论而轻视该文章,但作者澄清这项工作完全手工完成,未使用任何AI辅助。

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