万智牌，这款拥有超过3万张卡牌的复杂卡牌游戏，以其蕴含的数学计算潜力吸引着玩家。2019年，研究人员证明万智牌可以作为图灵机运作，理论上能够进行任何计算。 最近，玩家们探索利用万智牌来解决未解的数学难题。2024年，一种用于基本算术的“万智牌编程语言”被开发出来，一位玩家创造了一个游戏场景，其结果取决于孪生素数猜想。这个猜想提出于1849年，质疑是否存在无限多对差值为2的素数。 一张新卡牌，“质问一切的齐莫妮”，其触发效果取决于玩家控制的地牌（产生货币的卡牌）数量是否为素数。通过策略性地操控地牌数量，玩家可以根据孪生素数的存在与否造成伤害。虽然不太可能因此解决该猜想，但这项努力凸显了万智牌游戏性和数学探索的独特融合。
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一篇Hacker News帖子讨论了《科学美国人》杂志上的一篇文章，该文章讲述了万智牌玩家使用素数计算作为游戏策略。评论者zahlman认为标题具有误导性，声称这并非一种可行的策略，玩家只是在模拟验证相关猜想所需的暴力计算。另一位评论者pcwalton对文章没有提及万智牌的创造者理查德·加菲尔德拥有组合数学博士学位感到惊讶，并认为他会觉得这个概念很有趣。bobismyuncle提供了一个指向原始文章的存档链接。讨论的中心是数论与游戏玩法之间微弱的联系，以及对它是否是一种真正策略的怀疑。
运行PB级ClickHouse集群的经验教训：第二部分
Lessons learned operating petabyte-scale ClickHouse clusters: Part II
2 天前
本文深入探讨了在 ClickHouse 中处理读密集型工作负载的方法，强调读性能与写操作和数据导入实践密切相关。文章特别强调了管理不同类型的流量（实时流量、长时间运行的流量和回填流量）的重要性，并建议使用负载均衡和副本分配等策略来避免影响实时查询的延迟。 优化的关键在于理解 ClickHouse 缺乏内置的查询优化器，因此用户驱动的查询设计至关重要。文章概述了最佳实践：首先根据排序键列进行过滤，对高选择性过滤器使用 PREWHERE，并将复杂的运算（如连接和分组）推迟执行。 回填物化视图需要小心处理，建议避免使用“POPULATE”，因为它可能导致数据重复。监控集群的关键指标（如查询负载、ZooKeeper 延迟、复制延迟以及来自系统表的错误日志，特别是 system.query_log、system.processes 和 system.part_log）对于维护系统稳定性至关重要。最后，谨慎管理表删除、物化视图和某些列类型可以防止意外的服务器问题。
Hacker News上的一篇讨论线程关注在运营PB级ClickHouse集群中获得的经验教训。用户riku_iki表达了对需要监控ClickHouse的段错误崩溃的担忧，暗示这质疑了该数据库的生产级质量。javisantana，很可能参与了最初的文章，回应道，承认确实会发生崩溃，尽管并不频繁。他解释说，他们广泛的工作负载种类使他们更容易遇到此类问题。他还将此与Postgres进行了比较，Postgres是一个被广泛认为是“生产级”的系统，它也会偶尔发生崩溃，这表明孤立的崩溃并不一定否定系统的整体质量。讨论围绕着ClickHouse在大规模下的可靠性和操作注意事项展开。
Moose 使用 TypeScript 或 Python 简化了分析后端的构建。它通过提供一个统一的框架来消除集成 Kafka、ClickHouse 和 Airflow 等多种工具的复杂性，在这个框架中，您的代码同时定义了应用程序逻辑和数据基础设施。 Moose 自动管理数据库模式更新、API 验证和消息格式，从而防止不一致并减少开发时间。单个模型定义在任何地方都使用，消除了跨代码、数据库和 API 的重复更新。 使用 Moose，您可以使用单个命令启动一个本地、完全集成的数仓栈（包括 ClickHouse、Redpanda 和 Temporal）。它支持热重载，允许开发人员立即看到整个管道中反映的变化。Moose 是模块化的，使用户能够选择和配置他们需要的特定组件。它非常适合构建面向用户的分析、数据仓库、数据迁移、事件流应用程序和 ETL 工作负载。
Moose，一个旨在简化 ClickHouse 分析后端构建的开源框架，正在 Hacker News 上引发热议。其创始人 Callicles 强调了 Moose 简化数据工作流程（从数据摄取到 API 交付）的能力，使团队能够专注于数据洞察，而不是复杂的工具集成。一个关键特性是本地开发体验，可以使用真实数据进行即时测试，并确保与生产环境行为一致。
用户正在询问生产用例，据透露，Moose 已经通过 Boreal（一个 Moose 托管解决方案）为 F45 Training 的 LionHeart 心率追踪系统提供后端支持。F45 的工程主管证实了其成功的扩展性。虽然目前专注于 ClickHouse，但人们也有兴趣将其支持扩展到其他 OLAP 提供商，例如 TimescaleDB。早期用户称赞其简洁性和显著减少开发时间的能力，一些人称其为简化数据管道的巧妙抽象。
在2025年4月22日的博文中，Varun Raghu 宣布了他与AI辅助下的“氛围式编程”（vibe coding）的“分手”。他解释说，虽然最初学习编程时，他挣扎过，也写出过不完美的应用，但他从中获得了巨大的价值。即使有缺陷，他的代码也代表了他的努力和学习历程。 最近，他意识到，尽管借助AI辅助工具构建出了有用的应用程序，但他几周内都没有学到任何新东西。这让他顿悟：编程不仅仅是追求光鲜的最终产品，更重要的是编程过程中蕴含的批判性思维、解决问题的能力和学习过程本身。他担心AI正在剥夺这种宝贵的方面。 因此，Varun将回归到“老式”的编程方式，拥抱挑战，并享受缓慢而细致的学习过程。他重视学习过程，并感到需要通过自身的努力来构建他的编程知识。
Hacker News上的一篇帖子讨论了“氛围编程”（使用AI生成代码）的概念及其影响。原作者是一位“新手”，因为他没有学到任何东西，所以放弃了氛围编程。许多评论者表达了复杂的心情。一些人发现AI有助于加快开发速度，尤其是在处理样板代码或建议函数方面，但他们不喜欢依赖AI生成他们不完全理解的大块代码。他们表达了对批判性思维、所有权和可维护性的担忧。
其他人认为，由于企业需要更快地开发，氛围编程是不可避免的，但他们也承认创建不可维护的代码库和降低初级开发人员技能的风险。一些人建议采取平衡的方法：将AI用于特定任务，同时保持控制和理解。一些人不同意原帖作者的观点，他们认为“氛围编程”总体上是积极的，因为它允许开发人员比以往任何时候都编写更多的UI。总的来说，讨论围绕着在AI辅助开发时代速度、理解和长期代码质量之间的平衡展开。
这只是一张图片，没有任何文字内容可以翻译。
这篇 Hacker News 帖子讨论了人工智能的现状，特别是它与现有软件的集成。原文认为，许多 AI 功能感觉像是附加的，其效果不如使用 ChatGPT 或 Claude 等专用 AI 工具。评论者大多同意这种观点，并列举了 Gmail、亚马逊 Q 和 Strava 中 AI 功能的不足之处。
一个关键点是，AI 最有效地应用于具体的任务，例如编码辅助或数据提取，而不是像电子邮件生成这样的广泛应用。该帖子还涉及用户控制的重要性以及 AI 可能造成新问题的可能性，例如虚构信息或有偏差的输出。
一些评论者提出了 AI 的替代用途，例如会议总结和筛选电子邮件。虽然 AI 写邮件受到了批评，但一些人认为这对写作能力较弱的人来说是有价值的。最终，讨论表明，AI 仍处于早期阶段，需要经过深思熟虑的集成才能提供真正的价值。
ZGC是OpenJDK中的一个垃圾收集器，它使用称为页面的逻辑区域来管理Java堆内存，这些页面分为小型(2MB)、中型(4-32MB)和大型(动态大小，>4MB)三种。页面分配器将堆划分为多个分区，单系统使用一个分区，NUMA系统使用多个分区，这些分区与NUMA节点对齐，以加快内存访问速度。 ZGC将物理内存和虚拟内存解耦，以对抗碎片化，它预留的虚拟内存最多可以达到最大堆大小的16倍(NUMA系统为32倍)。映射缓存使用侵入式存储将未使用的映射内存存储在一个红黑树中，优先考虑连续的范围。 分配内存包括从缓存中索取容量、通过提交内存来增加容量或收集(重新映射)较小的范围。当单个分区容量不足时，多分区分配会在多个分区中索取内存。 可以禁用取消提交内存以保证一致的延迟，或者使用`-XX:ZUncommitDelay=<seconds>`启用它以减小内存占用。`-Xms`、`-Xmx`和`-XX:SoftMaxHeapSize`等标志用于配置堆大小，`-XX:+AlwaysPreTouch`确保初始内存被访问，以加快执行速度。
这篇 Hacker News 讨论串探讨了 ZGC（一款 Java 垃圾收集器）如何为 Java 堆分配内存，重点关注 64 位架构带来的内存管理技巧。
要点包括：
* **自动堆大小调整:** 即将到来的更改旨在自动调整 ZGC 的堆大小。
* **内存映射技巧:** ZGC 使用 32:1 的虚拟内存与物理内存比例，从而实现内存重定位和彩色指针（指针中的标志位）。数据被放入 64 位地址空间中的 44 位。
* **利用 64 位寻址:** 64 位地址允许使用诸如内存别名之类的技术，以降低 GC 成本；并通过共享地址空间和仅交换访问权限来提高 L4 微内核的 IPC 速度，避免 TLB 抖动。
* **权限隔离:** 用户提出了一些 CPU 原语，用于在单个进程和地址空间内进行权限隔离，从而能够安全地执行可能不受信任的代码，而无需昂贵的上下文切换。
讨论还涉及硬件级内存保护机制的想法以及安全性和性能之间的权衡。
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一篇关于证实Breslow假设（一种在液态水中稳定的卡宾）的科学论文的Hacker News帖子引发了一些讨论。“jerf”用户质疑为什么这篇帖子获得了这么多赞，他认为它过于专门针对有机化学，缺乏普遍的兴趣。“rajnathani”用户推测这与营养有关，因为提到了硫胺素，但他承认自己无法理解技术细节。“perching_aix”用户认为，人们感兴趣可能是因为这篇科学论文证实了一个之前有争议的理论，符合“他们错了，但现在他们被证明是对的”的叙事。这篇帖子目前有18个赞。
Advanced Alchemy是一个强大的SQLAlchemy伴生库，旨在简化和优化Python应用程序中的数据库交互。它提供同步和异步存储库，用于简化CRUD操作，包括高度优化的批量操作。它与Litestar、FastAPI和Flask等主要Web框架无缝集成，提供便捷的扩展。主要功能包括自动生成的Alembic配置、带有审计列和主键的实用程序基类，以及具有统一存储后端支持的多功能文件对象数据类型。此外，它还具有针对Oracle的优化JSON类型、对UUID6/7和Nano ID的内置支持以及对各种数据库后端的全面支持。该库还提供服务类，使使用存储库更容易。无论您是构建Litestar应用程序还是使用Flask或FastAPI，Advanced Alchemy都为您提供强大的数据持久化解决方案。
Litestar项目的新SQLAlchemy库Advanced-Alchemy旨在简化数据库交互，尤其是在Web应用上下文之外。Hacker News的讨论显示了褒贬不一的反应。一些人赞赏其可重用性和Python中不容易获得的功能。用户发现它在Litestar生态系统中非常有价值，可以简化对正确配置的服务和资源库的操作。一个关键优势是其直观的的数据检索语法。
然而，关于文档方面存在一些担忧，用户建议在前面提供更多代码示例。一些人将其与SQLModel进行不利比较，后者被认为更容易上手，尤其是在CRUD应用中。批评还针对FastAPI等“易于使用”的生态系统趋势，认为它们可能过于武断。一些人认为，从长远来看，使用单独模型（SQLAlchemy和Pydantic）分层架构更稳健，并且像SQLModel这样的库会导致DRY反模式。Msgspec被推荐为替代的序列化库，尽管它缺乏验证功能。
出于对可调节照明的渴望，我开始着手制作电动升降吊灯。市面上现成的现代吊灯质量太差，又找不到合适的古董灯具，因此我选择了DIY的方式。这个项目涉及设计一个系统，让用钢丝绳悬挂的灯具可以通过步进电机升降。
挑战包括寻找合适的电源滑环，设计一种管理电缆松弛的方法，以及精确控制电机。我设计了定制的电源和电机控制PCB，并使用ESP32微控制器通过MQTT进行远程操作。
在OnShape中创建的机械设计证明非常复杂，需要反复改进。固件开发过程中克服了ESP32开发环境和MicroPython的诸多障碍。问题从PCB组装和热管理到不可靠的代码部署和机械故障，不一而足。
尽管面临诸多挑战，最终产品仍然是一个功能完善且美观的照明系统，集成了家庭自动化功能，并提供可定制的照明场景。这个项目是一次宝贵的学习经历，拓展了我CAD和开发能力的边界。
这个Hacker News帖子讨论了“Danglepoise”项目，这是一个过度设计的、电动伸缩的餐桌照明系统（餐桌超过3米长，可伸缩）。原作者（draazon）也是该系统的创造者。
评论者们称赞了灯光营造的氛围，并讨论了灯具尺寸与餐桌尺寸的比例。Draazon解释了一些设计选择，并提到希望减少系统的“咔哒”声。其他人对灯具组件很好奇。Draazon提供了lampspares.co.uk的链接，用于购买灯座和编织电线，以及Heal's的链接，用于购买灯泡。
一位评论者建议使用ESPHome进行远程上传/日志记录，如果想要一个简单的远程访问和自动化解决方案的话。几个评论者最初误解了draazon的评论“过度复杂的照明设计”，认为这是轻蔑的批评，但后来理解了这是自嘲式幽默。
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Hacker News 的一篇帖子讨论了《纽约时报》的一篇文章，该文章批评了科技行业盛行的“永远更多”的心态。评论者们就殖民火星等项目的可行性和价值展开了辩论。一些人认为这是浪费资源，这些资源应该更好地用于解决地球上的问题，例如气候变化和不平等。另一些人则认为太空探索是一项有价值的技术挑战，具有潜在的好处，或者说是人类必要的备份计划。一个关键的分歧点是建立一个可持续的火星殖民地的所需时间和成本，估计从几十年到几个世纪不等。参与者们还质疑了埃隆·马斯克等科技领导者的动机，认为他们的野心是由利润或自我膨胀驱使，而不是真正的利他主义。讨论涉及更广泛的主题，例如技术乌托邦主义、资源分配以及技术在解决社会问题中的作用。