## 决策树与寻找最佳边界 本文解释了决策树如何在机器学习中用于分类数据，特别是区分纽约和旧金山的房屋。核心思想是找到最佳“边界”——或*分割点*——根据海拔和价格等特征有效地将两组数据分开。 最初，考虑了240英尺的海拔边界，但直方图显示大多数房屋位于*较低*的海拔。选择分割点涉及权衡：较高的分割点有导致*假阴性*的风险（将旧金山的房屋错误分类为纽约），而较低的分割点则会产生*假阳性*。 “最佳”分割点最大化每个分支内的同质性——这意味着每个组尽可能“纯粹”。这个过程不是一次性的；*递归*允许算法使用不同的特征（如每平方英尺的价格）重复分割数据集，以完善分类，最终构建更准确的决策树。即使是最佳分割点也不是完美的，这突显了数据分离的复杂性。
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## Hacker News 讨论：机器学习的视觉介绍 (2015)
一篇2015年的交互式机器学习视觉解释 ([https://r2d3.us/](https://r2d3.us/)) 在 Hacker News 讨论中广受好评。用户称其为“杰作”，并认为它是介绍机器学习概念的宝贵资源，其中一位创作者确认参与并表示愿意回答问题。
讨论突显了对人工智能/机器学习视觉学习资源更广泛的兴趣。分享了其他几个交互式学习工具和博客，包括 [https://seeing-theory.brown.edu/](https://seeing-theory.brown.edu/)、[https://mlu-explain.github.io/](https://mlu-explain.github.io/) 和 [https://visxai.io/](https://visxai.io/)。用户还讨论了数据管道可视化工具（如 xyflow）以及对复杂主题（如 Transformer 注意机制）类似视觉解释器的需求。
许多评论者强调了 R2D3 解释器的滚动驱动动画的有效性及其将抽象概念直观化的能力，与传统的教科书方法形成对比。 帖子中还提到可能存在机器人评论增加的情况。 提供了 R2D3 解释器第二部分的链接。
这段文字描述了一种在基于Javascript的曲面编辑软件中切割贝塞尔曲面的方法。核心功能在于`splitBezier`函数，它在指定参数`t`处将贝塞尔曲线分割成两条曲线，保持原始形状。这允许选择性地移除或操作曲面部分。 代码演示了迭代切割由控制点定义的曲面。一个`while`循环根据“wide”参数重复水平分割曲面，从每次分割的“末端”部分创建新的曲面片段（`objNew`）。原始曲面的“wide”参数在每次切割时进行调整，有效地减小其尺寸。 “fall”参数控制垂直切割，表明该方法可以应用于两个维度。这个过程通过将复杂形状分解为可管理、可单独修改的部分，从而实现精细的曲面编辑。
## Bezier 曲面切片 - Hacker News 讨论总结
最近 Hacker News 的讨论围绕一篇关于如何使用线性插值 (lerp) “切片” Bezier 曲线的博文展开。最初的问题源于对 *为什么* lerp 这种看似简单的操作能够用于操作通常非线性的曲线的困惑。
核心解释，并附有指向交互式可视化和 De Casteljau 算法等资源的链接，是 Bezier 曲线从根本上建立在嵌套的 lerp 之上。分割 Bezier 曲线有效地重新排列控制点，创建两个与原始线段完全匹配的新曲线。这个过程在数学上是合理的，并且通过将曲线细分为视觉上直线来有效地用于渲染。
评论者强调了解释底层原理的资源的清晰度，包括演示“lerp 树”和 Bezier 曲线“绽放”的动画。许多人赞赏该文章的直接方法，与通常与该主题相关的过于复杂的数学解释形成对比。也有人表达了希望获得有关将这些技术扩展到 3D 曲面的资源的愿望。
## 重拾阅读的乐趣——以及日益增长的担忧
作为成年人，我努力找回童年对阅读的热爱，这与日益下降的识字率相呼应。我决心摆脱过度使用屏幕的时间，培养了每天阅读的习惯，并将其发展成一种热情——目前每周大约阅读1.5本书，涵盖各种主题。我发现阅读本身，而不是为了自我提升，才是关键，它既能带来智力上的刺激，又能带来内心的平静。
这种重燃的热情促使我建立了一个个人图书馆，灵感来自翁贝托·埃科的哲学，在预算范围内稳步购买书籍。虽然电子书很方便，但我更喜欢实体书的触感体验和逛书店的乐趣。
然而，我最近在亚马逊购买书籍的体验变得糟糕。我越来越多地收到“按需印刷”的书籍——在订购*之后*印刷的廉价复制品，通常价格比标准版本更高，而且质量明显较差。这感觉像是对一个曾经优先考虑客户体验的平台的服务的退化，并引发了对出版商参与的质疑。虽然亚马逊的退货政策很有帮助，但退货的循环过程令人沮丧且浪费，让我开始质疑在线购买书籍的未来。
## 亚马逊书籍质量下降
一个Hacker News的讨论集中在亚马逊上销售的劣质按需印刷（POD）书籍日益增多。用户对这些书籍的质量问题感到沮丧——纸张薄、文字模糊、装订差，而且通常没有明确的标签表明是POD书籍。虽然POD提供了便利，例如为小众书籍提供可访问性，但许多人认为亚马逊优先考虑降低成本而非质量，以与传统印刷书籍相似的价格提供劣质产品。
一些评论者建议使用Bookshop.org、Abebooks（尽管归亚马逊所有）、当地书店和二手书店等替代方案。担忧不仅限于印刷质量，还包括技术书籍中缺失的图片以及潜在的假冒伪劣问题。
许多人认为亚马逊的商业行为已经从提供价值转变为最大化利润，导致整体客户体验下降。一些人提出了解决方案，例如更清晰地标记POD书籍、提供可定制的印刷选项，以及重新优先考虑质量而非单纯的数量。最终，这场讨论凸显了人们对亚马逊书籍产品日益增长的不满，以及对更好质量和透明度的渴望。
## Spotify 上的人工智能与古典音乐的局限性
本文探讨了在使用 Spotify 新的人工智能 DJ 功能聆听古典音乐时令人沮丧的体验。作者质疑我们对人工智能“智能”的期望是否过高，尤其是在面对看似基本的错误时。尽管提供了详细的提示——请求完整的交响曲、按顺序播放乐章，甚至指定数字序列——人工智能 DJ 仍然无法正确播放乐曲。
核心问题在于 Spotify 的元数据，它建立在流行歌曲格式之上，难以识别多乐章作品。人工智能反复播放乐章顺序错误、混淆作曲家，或者完全放弃请求，转而播放不相关的流行音乐。作者强调了人工智能失败的荒谬性，将其比作倒着阅读小说。
最终，作者怀疑人工智能是否真正能够理解音乐，因为即使是基本概念也被遗漏，并认为平台缺乏企业动力来优先准确地呈现古典音乐。这种体验引发了关于当人工智能“行为愚蠢”时责任的问题，以及当前人工智能是否能够欣赏细微的艺术结构。
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威尔·塞尔夫的热情 (newstatesman.com)
15 分，apollinaire 1 天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 3 条评论 帮助
mitchbob 1 天前 | 下一个 [–]
https://archive.ph/2026.03.07-033009/https://www.newstatesma... 回复
rwmj 1 天前 | 上一个 | 下一个 [–]
他似乎在现实生活中和他的书中一样痛苦和厌世。回复
samirillian 1 天前 | 上一个 [–]
他名字中的讽刺/命名决定论。自我无法摆脱混乱的局面，无法意志成为他分离式崇拜的好基督徒。“信仰不在个人意志之中。塞尔夫试图相信——但无法相信。”回复
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这项探索始于研究三角函数和双曲函数的复合，旨在创建比较表。然而，过程发现Mathematica处理这些恒等式，特别是双曲函数时存在复杂性。虽然Mathematica正确地简化了圆函数复合，如`Sin[ArcCos[x]]`，但对于`Sinh[ArcCosh[x]]`和`Tanh[ArcCosh[x]]`却产生了意想不到的结果。
这种差异源于`ArcCosh(x)`的细微定义。由于`cosh`的偶数性质，`ArcCosh`需要在复平面上通过分支割来保持一致的定义——具体来说，是从负无穷到1的不连续性。此外，简化`√(x + 1)² = (x + 1)`并非普遍成立，尤其是在`x`小于-1时。
Mathematica的输出反映了结合了解析延拓和极限的严格定义，而更简单的公式则假定`x`是大于或等于-1的实数值。通过明确声明假设 (`Assumptions -> {x >= -1}`)，Mathematica*可以*返回简化的形式。这强调了仔细定义诸如`ArcCosh`和`sqrt`之类的函数的重要性，以确保在所有可能的输入下都能保证正确性。
## Mathematica 简化问题与计算机代数系统讨论
最近的 Hacker News 讨论集中在 Mathematica 的一种令人困惑的行为上：它无法简化 `Sinh[ArcCosh(x)]`。作者最初给出了错误的结果，后来更正，强调了 Mathematica 处理反双曲函数中的复数和分支割裂时的一个特点。
该讨论扩展到关于计算机代数系统 (CAS) 中简化的更广泛的对话。用户指出，“简化”并不总是直接的，取决于上下文和期望的结果。核心问题包括对变量的假设的需求（例如，实数与复数）以及像 `sqrt(x^2)` 这样函数固有的歧义，它等于 `abs(x)`，而不仅仅是 `x`。
许多评论者提倡 CAS 算法的更大透明度，建议开源核心函数背后的启发式方法。虽然 Mathematica 的 CAS 备受推崇，但其“黑盒”性质让一些用户感到沮丧。最后，讨论涉及大型语言模型 (LLM) 和形式化验证工具在未来挑战传统 CAS 系统主导地位的可能性。
杰夫·贝佐斯颠覆了《华盛顿邮报》
Jeff Bezos wants Washington Post’s newsroom budget halved, productivity doubled
3 天前
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## 华盛顿邮报面临压力：贝佐斯要求削减成本并提高产量
据报道，杰夫·贝佐斯希望将《华盛顿邮报》新闻编辑室的预算减半，同时将生产力提高一倍，引发了业内观察人士的担忧。讨论的重点在于*如何*衡量生产力，人们担心这会优先考虑数量而非高质量新闻——例如，优先考虑代码行数而非深度报道。
据报道，《邮报》在2024年亏损了1亿美元，这促使了削减成本，但一些人认为贝佐斯收购《邮报》并非为了盈利。许多评论员指出与贝佐斯资助蓝色起源的情况相似，蓝色起源持续亏损数十亿美元，暗示《邮报》的价值可能更多在于影响力而非收入。
一些用户认为贝佐斯打算将《邮报》用作宣传工具，这与富豪投资媒体以塑造公众舆论的趋势相符。另一些人指出，《邮报》近年来质量有所下降，这归因于编辑方向的转变和读者流失。这种情况引发了对新闻业未来以及富豪所有权在媒体中作用的质疑。
微小斜坡
Microslop
3 天前
## “微量垃圾”日益引发不满与科技的未来
本文表达了对微软日益激进策略的强烈不满，特别是其对人工智能集成的推动——被称作“垃圾”（slop），以及对用户体验的控制。作者预测可能会出现反弹，并可能因使用的强烈措辞导致在必应网络上被列入黑名单。
核心论点集中在微软从一个有用的平台转变为一个控制力量，优先考虑云服务和人工智能（Copilot），而牺牲了用户需求和隐私。担忧范围从占用资源的软件和强制使用浏览器，到侵入性监控功能，如“Microsoft Recall”。作者详细描述了在Windows版本迭代中的个人经历，强调更新始终如一地降低性能并限制用户控制。
出于对所有权和自由的渴望，作者提倡使用Debian、Ubuntu和Void Linux等替代方案，并详细说明了从微软生态系统中转移的工作流程。文章警告了依赖人工智能代理的危险，这些代理可能会集中权力并侵蚀个人自主权，最终担心未来技术将服务于企业贪婪，而不是人类赋权。
最终，这篇文章是一个行动呼吁：承认问题，感到愤怒，并积极寻求解决方案，通过重新掌控你的技术并抵制朝着封闭、人工智能主导的未来的趋势。
Hacker News新版 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录[标记]signa11 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏
charcircuit 1天前 | 下一页 [–]
Windows Vista 在 Windows 7 之前发布。
AtlasBarfed 1天前 | 上一页 | 下一页 [–]
哈哈，在首页第二位，但“Microslop”违反了 HN 的发布/评论政策，我为此受到了批评。我想人们看到纳德拉试图，嗯，“领导”，并说不要把人工智能称为垃圾，这还挺让人欣慰的，但微软在智能手机出现之前，就已经在个人电脑领域拥有了数十年的垄断地位，控制着人们的思想和感受。
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令人不愉快的灌木变成了不同的蔬菜。
Centuries of selective breeding turned wild cabbage into different vegetables
3 天前
## 从杂草到奇迹：芸薹的故事 几乎所有农作物都源自野生植物，经过几个世纪的选择性育种而塑造。然而，*芸薹*，或野生甘蓝，以其卓越的多功能性而脱颖而出——它是卷心菜、羽衣甘蓝、西兰花、球芽甘蓝、花椰菜等的祖先。尽管外表朴实而粗糙，古代文明却认识到了它的潜力。 通过持续选择特定性状——更密的叶子用于卷心菜和羽衣甘蓝，花簇用于西兰花和花椰菜，或可食用的芽用于球芽甘蓝——农民极大地改变了植物的发育。这归功于一种独特的遗传特征：*芸薹*是多倍体，具有多套染色体，从而允许更大的遗传多样性和对突变的耐受性。 研究表明，驯化始于古希腊，最初侧重于叶片发育，然后传播到地中海及其他地区。今天，研究野生甘蓝种群——天然地对气候变化和病虫害具有抵抗力——为改善现代作物和确保未来的粮食安全提供了宝贵的见解。*芸薹*的故事证明了人类选择的力量和植物卓越的适应性，它不断地随着我们不断变化的世界而进化。
## 野白菜及其亲属的非凡故事
几个世纪的选择性育种将野白菜 (*Brassica oleracea*) 转化成各种各样的蔬菜，如西兰花、花椰菜、羽衣甘蓝和球芽甘蓝。这突显了单个物种内令人难以置信的可塑性。讨论超越了欧洲的例子，并指出亚洲芸苔属植物的多样性，如芥兰、大白菜和各种小白菜品种。
有趣的是，*Brassica rapa* 甚至更加多样化，包括芜菁、水菜和许多鲜为人知的亚洲蔬菜。在其他植物科中也看到了类似的多元化，例如柑橘类（橘子、柚子、香橼）甚至芹菜茎与芹根的性状。
现代育种也提高了适口性——特别是球芽甘蓝，苦味已被育种消除。对话涉及芸苔属植物独特的遗传方面，包括它们不寻常的染色体结构以及对丛枝菌根真菌的依赖性不足。最终，它展示了人类干预和自然变异如何从单一祖先植物中创造出令人惊叹的农产品。
## 简化的TCP打孔测试算法 该算法提供了一种在*无需*复杂基础设施的情况下测试TCP打孔的方法，专注于打孔机制本身。传统的打孔需要同步时间、WAN IP交换和端口发现——这些都容易出错。这种方法通过从单个参数：当前时间戳确定性地推导出所有必要数据来绕过这种复杂性。 核心思想是使用时间戳计算一个共享的“桶”编号，考虑到潜在的时钟偏差。然后，该桶会作为伪随机数生成器的种子，以创建潜在端口的共享列表，利用家庭路由器中常见的“等量增量映射”（本地端口和外部端口匹配）。 该算法利用非阻塞套接字和积极的SYN数据包发送来尝试打孔。一旦建立多个连接，领导者/跟随者系统（由WAN IP地址确定）将通过简单的单字符交换选择一个“获胜”连接。 最终，这种方法允许隔离测试打孔过程，仅需要目标IP地址并最大限度地减少外部依赖。虽然简化用于测试，但它展示了用于功能性（尽管有限）打孔实现的确定性元数据生成的核心原理。
## 优雅的TCP打孔 – 摘要
一篇最近的博文详细介绍了一种TCP打孔算法，旨在建立NAT后对等体之间的直接连接。然而，该算法的“优雅”依赖于一个重要的假设：NAT设备会保留出站连接的源端口——这种做法并非普遍实施。
讨论强调了这一局限性，评论员指出许多路由器不保持源端口的一致性，从而降低了该算法的有效性。虽然类似的假设存在于其他技术（如STUN）中，但博文声称的“等量增量映射”特性被质疑，一些人认为在已建立的网络术语中没有找到它。
对话还涉及NAT的更广泛问题以及IPv6缓解这些复杂性的潜力。然而，即使使用IPv6，防火墙仍然是一个因素，因此需要打孔技术。一些人认为ISP错失了完全采用IPv6的机会，而选择了不太理想的解决方案，如运营商级NAT (CGNAT)。
最终，该算法被视为理解NAT穿越的有价值的教育工具，但其在实际应用中受到现实网络配置的限制。尽管增加了复杂性，但TURN中继等替代方案通常更可靠。