## Nimony：一个新的编译器 & Nim 的演进 Nimony 是 Nim 一种变体的全新编译器，旨在最终成为 Nim 3.0。完全复制 Nim 的特性是一个长期目标，但 Nimony 已经呈现出一种精简且实用的语言，专注于硬实时和嵌入式系统。其设计优先考虑通用性——如果它在嵌入式系统上运行良好，那么在任何地方都运行良好。 主要特性包括：通过避免 JIT 编译和追踪式垃圾回收来关注可预测的性能（WCET），以及将原始类型直接映射到机器字。内存管理采用基于作用域、析构函数/移动语义的方法（类似于 Nim 2.0 和 Rust），并正在开发一种新颖的循环收集算法，默认情况下为无环对象。 Nimony 在错误处理方面与传统方法不同，倾向于使用对象状态（如 NaN 浮点数或低整数）和线程局部错误，而不是异常或和类型，尽管 Nim 的异常仍然通过 `.raises.` 注解支持。它还引入了一个统一的 `ErrorCode` 枚举用于错误传播。 进一步的创新包括：通过可重写的 `oomHandler` 实现独特的内存不足 (OOM) 处理，强制的空指针安全性，使用概念进行泛型的完全类型检查，以及基于协程和 `spawn` 构造的统一并发模型。插件，由 Nim 宏演化而来，提供了强大的元编程能力。Nimony 正在积极开发中，目标在 2025 年秋季发布。
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## 贝努小行星样本揭示太阳系与生命起源的线索 NASA的OSIRIS-REx任务持续从贝努小行星的样本中获得突破性发现。最近发表在《自然地球科学》和《自然天文》上的研究详细介绍了三个关键发现，它们为了解早期太阳系和生命的构成要素提供了启示。 科学家在样本中发现了核糖和葡萄糖——生命必需的糖类。值得注意的是，RNA的关键成分核糖是在没有其DNA对应物脱氧核糖的情况下被发现的，这支持了“RNA世界”假说，该假说认为RNA早于DNA成为生命的主要遗传物质。 研究人员还鉴定出一种新型的、类似口香糖的物质，这是一种富含氮和氧的复杂聚合物，形成于早期太阳系中贝努小行星的母体小行星变暖时。这种“太空口香糖”可能为地球上生命的出现贡献了关键的化学前体。 最后，贝努样本包含意外高浓度的超新星爆炸尘埃——比之前研究过的天体材料高六倍。这表明贝努的起源位于早期太阳系的一个区域，该区域富含垂死的恒星残骸。 这些发现表明生命的原料广泛存在，并且贝努原始样本为我们提供了观察太阳系形成期的独特窗口。
## NASA在小行星贝努发现生命基石
NASA的OSIRIS-REx任务在小行星贝努上发现了令人兴奋的发现：糖类、类似口香糖的物质和星尘！样本中包含DNA和RNA中的所有五种核碱基，以及核糖——这意味着RNA的所有组成部分都存在。这表明贝努可能为地球提供了生命所需的某些化学前体。
这一发现并非没有受到质疑，评论员们质疑可能存在污染。然而，研究人员强调了严格的污染预防措施，并指出独特的样本特征（如高星尘含量）排除了简单的地球起源。
讨论也扩展到关于生命起源、其他行星上存在生命的可能性，甚至与太空主题糖果的有趣比较等更广泛的问题。这些发现支持了生命基石在宇宙中普遍存在的观点，可能起源于超新星爆发和早期宇宙条件等事件。
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## Netflix 收购华纳兄弟 – 快速总结
Netflix 宣布以 827 亿美元收购华纳兄弟，引发了 Hacker News 的讨论。Netflix 将此举描述为增加消费者“选择和价值”，但许多评论员持怀疑态度，认为这是企业为了安抚监管机构而发布的声明。
讨论的中心在于这次合并是否*真正*会使观众受益。一些人指出，Netflix 的全球覆盖范围可以使华纳兄弟的内容在国际上更容易获取，而另一些人则担心价格上涨和内容可用性降低。人们担心 Netflix 可能会优先考虑数量而非质量，从而降低华纳兄弟的产出。
几位用户强调了竞争减少的可能性，并质疑了对流媒体格局的长期影响。其他人指出 Netflix 已经有广告支持的套餐，并且进一步“劣化”的可能性很高。这笔交易还引发了对实体媒体的未来以及流媒体服务日益增长的支配地位的讨论。最终，这次收购引发了人们对反垄断问题和不断演变的娱乐行业的担忧。
## 澳大利亚的第一批绵羊：脂肪尾绵羊
第一批绵羊于1788年随第一舰队抵达澳大利亚，约有29只，由阿瑟·菲利普船长在开普敦购买。这些并非如今常见的毛茸绵羊，而是来自中亚的开普脂肪尾绵羊。它们主要用于肉类生产，以其异常巨大的脂肪尾巴而闻名——这是南部非洲的一种美食，有时重量可达80磅！
这些绵羊在体型上与欧洲品种不同，前腿较长以支撑沉重的尾巴，步态蹒跚。虽然尾巴上的脂肪备受珍视，但这些绵羊的羊毛质量较差。因此，它们逐渐被殖民者进口的欧洲品种所取代，并最终与欧洲品种杂交，创造出如今的澳大利亚牲畜。
尽管在很大程度上被遗忘，但脂肪尾绵羊代表了澳大利亚农业历史中一个有趣的部分，标志着该国绵羊业的开端，与今天主宰景观的品种形成了鲜明对比。
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## 为什么Excel仍然无与伦比：总结
最近Hacker News上的一讨论探讨了Excel尽管“在很多方面都很糟糕”，但为何仍然存在。核心论点在于**即时性**：Excel优先考虑*数据*，同时隐藏复杂性，允许用户从具体操作开始，并逐步引入公式。这与传统编程形成对比，后者从抽象开始。
评论者强调Excel对非程序员的易用性、其庞大的累积功能集，以及组织内的网络效应——兼容性、培训和现有工作流程难以被打破。Jupyter笔记本和可视化环境（Simulink、Matlab）等工具提供了一些类似的即时性，但Excel的普及性和易用性仍然是无与伦比的。
许多人承认Excel经常被*错误地用作*数据库，但其灵活性以及迁移到替代方案所需的巨大努力——通常涉及专业技能和大量成本——使其根深蒂固。最终，Excel赋予用户直接解决问题的能力，对于许多人来说，学习一个更强大系统所带来的痛苦超过了收益。它是一种强大但并不完美，并且在商业世界中仍然占据独特地位的工具。
肯尼亚高等法院宣布2012年种子法的部分条款违宪，这是粮食安全和农民权利的重大胜利。该法律之前将农民分享和销售本土种子定为犯罪，处罚包括监禁和巨额罚款。 这项裁决是由15名小农户提起的诉讼促成的，它使允许政府突袭社区种子库的条款无效。支持者认为该法律偏袒有执照的公司，并威胁了对保护适应气候、本地化的种子至关重要的传统耕作方式。 这一决定肯定了社区种子库与国家种子库同等重要的地位，确保农民能够获得多样化、抗旱的品种。绿色和平组织非洲等食品倡导者庆祝这项裁决，认为这是对公司控制食品体系的打击，也是对可持续未来至关重要的文化实践的重申。此案源于对假冒种子影响肯尼亚主要雨养农业部门的担忧。
## 肯尼亚种子共享法案被推翻：摘要
肯尼亚法院最近推翻了一项禁止种子共享的法律，这对农民和传统农业实践的倡导者来说是一个胜利。最初的法律于2012年推出，旨在防止种子假冒——这是一个真实的问题，影响着小农户，他们可能会被骗购买无效种子。然而，批评者认为该法律受到大型种子公司的强烈影响，这些公司试图控制市场并执行知识产权。
争论的中心在于保护农民免受欺诈与保护种子保存和交换的古老做法之间的平衡。虽然杂交种子产量更高，但它们不能稳定遗传，需要农民每年重新购买。人们担心该法律会不成比例地损害较贫困的农民，并限制他们获取本地适应的种子品种。
讨论强调了种子技术的复杂性、企业过度扩张的可能性以及种子多样性对抵御作物病害的重要性。一些人认为，应该专注于直接打击假冒伪劣产品，而不是完全限制种子共享。这项裁决重申了肯尼亚农民继续进行这项对他们的生计和粮食安全至关重要的实践的基本权利。
## 使用 `git rebase --onto` 掌握堆叠式 Pull Request 使用依赖特性（堆叠的 diff/PR）可以提供更小、更易于审查的代码变更，但保持分支同步可能具有挑战性。`git rebase --onto` 是干净管理此工作流程的关键。 与简单地重放提交（如常规 `git rebase`）不同，`git rebase --onto <new-base> <old-base> <branch>` 会选择性地将 `<branch>` 上 *在* `<old-base>` 之后的提交移动到 `<new-base>` 上。 这避免了引入早期依赖项中不需要的提交。 **流程：** 1. **建立标记：** 在分支时（例如，从 `feature-1` 分支 `feature-2`），创建一个标记分支 (`feature-2-base`)，指向原始 `feature-1` 提交。 2. **同步：** 当 `main` 或依赖项 (`feature-1`) 更新时，首先将依赖项 rebase 到新的 `main` 上。 然后，使用 `git rebase --onto <updated-dependency> <marker-branch> <your-branch>` 将你的分支 rebase。 *至关重要的是，更新标记分支以指向新的依赖项提交。* 3. **清理：** 在依赖项合并后，使用交互式 rebase (`git rebase -i main`) 从你的分支历史记录中删除其提交。 这种方法需要强制推送 (`git push --force-with-lease`) 以及在更新标记分支方面的纪律。 虽然比单个分支更复杂，但它能为大型特性提供更干净的历史记录和更快的审查。
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## AI偏见：日益增长的担忧 大量案例表明，人工智能系统在各种应用中存在显著的偏见。早期的面部识别软件，如谷歌的皮肤病学应用程序和亚马逊的Rekognition，在识别深色皮肤人种时表现不佳，经常出现误判——有时甚至错误地标记身份。这种偏见不仅限于身份识别；AI图像生成工具表现出性别歧视倾向，不成比例地将女性性化，算法甚至会改变巴拉克·奥巴马的图像使其看起来更白皙。 问题不仅限于视觉方面。微软的Tay聊天机器人迅速采用了种族主义语言，而大型语言模型在伦理推理方面也表现出令人不安的偏见。用于招聘、贷款申请甚至刑事司法（COMPAS、PredPol）的人工智能显示出歧视性模式，可能加剧现有的不平等。 此外，人工智能正被用于边境控制（iBorderCtrl、ATLAS）和预测潜在威胁等敏感领域，引发了对种族Profiling和迫害少数群体的担忧，如中国对维吾尔族进行追踪以及歧视性的荷兰SyRI系统。这些案例凸显了在人工智能开发中，需要多样化的数据集、严格的测试和伦理考量，以防止延续和放大社会偏见。
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糟糕的AI是一个精选列表，用于跟踪当前令人恐惧的AI用法 (github.com/daviddao)
19 分，by trueduke 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
nephihaha 1 天前 [–]
简单看了一下，这个概念很好，但有一些明显的遗漏。AI最糟糕的用法中，有些存在于艺术领域，如果你靠艺术为生，这些会让你感到害怕。
为他们记录滥用行为点赞。令人遗憾的是，如此多的技术被用于错误的目的。我更希望AI能被更多地用于天文学或治疗医学，而不是试图控制大众和让普通人失业。
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## Gzip 压缩：意想不到的影响
作者最初对压缩持怀疑态度，但在为 Hatchet（一个分布式队列平台）实施 Gzip 压缩后，观点发生了转变。目标是通过 gRPC 减少服务器（Go）和客户端（Go、TypeScript、Python）之间传输的字节数，从而降低网络 IO 成本。
Gzip 的工作原理是识别并删除冗余数据（LZ77），然后用更短的字节表示常见的数据模式（霍夫曼编码）。测试结果显示出显著的效果：**所有 SDK 的数据传输量减少了 95-99%**。 这意味着显著的成本节约，特别是对于 Hatchet 典型的较大 JSON 有效负载而言。
然而，压缩并非免费。它为编码和解码都引入了 CPU 开销。集成测试表明，由于 CPU 使用率增加，出现了间歇性的性能下降。这凸显了一个关键的权衡：**压缩用 CPU 周期换取减少的网络带宽。**
最终，对于 Hatchet 来说，降低网络成本的好处超过了 CPU 的影响。这段经历强调了经常被忽视的互联网基础设施的力量，以及理解在实施此类技术时需要权衡的重要性。
Hacker News新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录gzip 压缩多少字节？ (awsistoohard.com)
4 分，by veryrealsid 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 评论
lakis 1 天前 | 下一个 [–]
在步骤 1 的解释中，作者只删除了“the”作为冗余项。但还有更多可以删除的字节范围
以下可以删除为冗余项：
“the ”（注意空格）
“at”回复
veryrealsid 1 天前 | 父级 | 下一个 [–]
好眼光！抱歉，我试图保持简单，但我明白你的意思了！回复
adem 1 天前 | 上一个 [–]
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