## Max 中的 S7 Scheme 概要 S7 Scheme 是一种极简的 Scheme 实现，专为嵌入到 Max 等音乐应用程序中使用而设计。它由 CCRMA 的 Bill Schottstaedt 开发，为 Common Music、Grace 和 Radium 编辑器等平台提供支持。S7 因其速度、体积小、线程安全、许可宽松以及适用于音乐/音频脚本编写而被选为“Scheme For Max”，它融合了 Scheme 的简洁性和 Common Lisp 的实用特性。 虽然基于 TinyScheme 且类似于 Guile，但 S7 优先考虑精简的核心。一个配套层 S74 增加了 Clojure 或 Racket 等语言用户通常期望的便利函数。 使用 S7 的目标是在 Max 中简化音乐系统的构建和扩展，从而实现简洁、灵活的代码，用于系统创建和艺术表达。关键字、应用语法、一流环境和 Common Lisp 风格的宏等关键特性支持动态评估和高效的代码操作。 尽管 S7 的知名度较低且文档稀少，但其易于嵌入、在计算机音乐中的现有应用以及作者对极简设计的承诺使其成为该项目优于 Clojure、Guile 和 Racket 等替代方案的首选。
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## S7 Scheme：一种轻量级嵌入选项
一则 Hacker News 讨论围绕作者 2020 年的一篇帖子，解释了他们选择 S7 Scheme 用于一个项目的原因。 突出的主要优势是 S7 的简单性——它以单个 C 文件分发，使其嵌入到其他应用程序（如 iOS/Android 游戏、Max 和 WASM）中非常容易，并避免了复杂的构建过程。
几位评论者分享了使用 S7 的积极经验，尤其是在游戏开发以及作为配置/扩展语言方面，赞扬其简洁性和速度。 诸如 Embeddable Common Lisp (ECL)、Fennel（一种基于 Lua 的 Lisp）和 Chicken Scheme 等替代方案也被讨论，并考虑了许可（LGPL）和嵌入复杂性。
作者确认五年后他们仍然对自己的选择感到满意，强调了在具有 ANSI C 支持的各种环境中使用相同的 Scheme 实现的好处。 虽然没有现成的完全等同于 SLIME 的 REPL，但用户已经成功地实现了基本的 REPL 并利用了 cmuscheme 等工具进行交互式开发。 S7 的社区被描述为极好且乐于助人。
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## Metaflow 与 Kubeflow：强大的伙伴关系
Metaflow，一个最初来自 Netflix 的 Python 框架，和 Kubeflow 都是用于构建和部署机器学习项目的工具。虽然相关，但 Metaflow 优先考虑开发者友好的、Python 原生体验，以实现快速迭代，而 Kubeflow 提供了一个全面的云原生 AI 生态系统，拥有广泛的平台组件。
最近，两者之间建立了一座桥梁。用户现在可以使用 Metaflow 直观的 API 编写项目，并将其部署为 Kubeflow Pipelines，从而利用现有的 Kubernetes 基础设施。这种集成允许组织在不彻底改造现有设置的情况下，通过 Metaflow 的抽象来增强开发者体验。
Metaflow 涵盖了整个 ML 生命周期——从开发和扩展到部署和运维——并且最近在“有用性”和“推荐意愿”方面获得了很高的用户评价。该集成可以通过简单的配置轻松实现，并可以访问 Kubeflow 的其他组件，如 Katib 和 Trainer。虽然并非所有 Metaflow 功能目前都受支持，但该开源项目正在积极发展，并得到 Netflix、Outerbounds 和不断壮大的社区的贡献。
一个 Hacker News 的讨论强调了一个有趣的进展：工作流工具 Metaflow 和 Kubeflow 之间可能出现融合。 这篇文章引发了关于组织内*多个*工作流管理器普遍存在的问题的讨论——通常是由于预算和技术人员更倾向于构建新的解决方案，而不是利用现有的解决方案。
评论者指出，工作流管理经常是“重复造轮子”，许多数据工程工具基本上只是复制了 Airflow 的功能，并做了一些小的改动。人们希望 Metaflow/Kubeflow 的连接预示着一个转变，*远离*冗余开发，*走向*工作流管理器之间更大的协作和共享库，尤其是在云提交、集群管理（Slurm）、容器化和图操作等常见任务方面。 最终，这场讨论强调了工作流领域对标准化和重用的需求。
ICE 寻求行业意见，关于广告技术定位数据用于调查。
ICE seeks industry input on ad tech location data for investigative use
3 天前
## ICE 探索广告技术用于调查 移民和海关执法局 (ICE) 正在调查广告技术 (ad tech) 市场，以寻找增强调查的工具。通过一份信息请求 (RFI)，ICE 的国土安全调查局 (HSI) 正在寻求定位数据和大规模分析能力——传统上用于定向广告——以支持刑事、民事和行政案件。 这并非正式采购，但表明了对潜在供应商演示的强烈兴趣，这通常是实施的前兆。ICE 旨在了解如何利用商业数据——包括位置、设备标识符和行为信号——同时承认“监管限制和隐私期望”。 该机构正在寻找“运营平台”来管理不断增加的数据量，可能通过利用私营公司已经收集的数据来绕过传统的搜查令要求。这种做法引发了隐私问题，因为看似匿名的数据常常可以被重新识别，而且当前的法律框架可能无法充分管理执法部门对其使用。 虽然 ICE 强调遵守“Ad Tech 合规”标准，但这些标准与执法部门的法律标准有很大差异。该 RFI 缺乏关于数据保留、使用限制或搜查令程序的具体说明，引发了对潜在越权以及营销数据与政府监控界限模糊化的担忧。
## 交互式欧几里得《几何原本》在线版
Hacker News 用户正在讨论 Oliver Byrne 1847 年版欧几里得《几何原本》的一个交互式在线版本 (c82.net)。该网站允许用户点击命题中的元素，突出显示相应的构造。
讨论的关键点在于原始排版，它使用了历史字符，如长 's' 和连字。虽然有些人认为这很美观且具有历史准确性，但另一些人则难以阅读，特别是对于初学者。幸运的是，该网站提供了一个“现代英语”选项来解决这个问题。
几位评论员推荐最近由 Kroneckerwallis 出版的重新排版印刷版，以提高清晰度，尤其适合学习。对话还涉及欧几里得定义的细微之处，以及对 David Berlinski 的《微积分之旅》的一篇负面评论。总的来说，这篇帖子突出了人们对 Byrne 视觉上引人注目的基础数学文本版本的赞赏。
本报告详细介绍了作者及其他人发现的几个固件和CPU错误。英特尔CPU被发现存在制造商ID拼写错误——有些显示“GenuineIotel”而非“GenuineIntel”，这可能源于位错误，而另一些，如Core i5-1245U，则缺少字母（“ore”而非“Core”）。这些问题似乎源于CPU设计或固件打包中的人为失误。 更重要的是，ITE Tech生产的IT81202嵌入式处理器（用于笔记本电脑嵌入式控制器）中存在硬件缺陷。流水线缺陷导致乘法运算后的指令有时被忽略，需要通过禁用乘法运算或实施复杂规避措施来解决。 虽然英特尔的错误对于一家大型公司来说令人尴尬，但作者认为IT81202的缺陷是构建流水线RISC-V CPU所面临挑战的更可理解的后果，特别是考虑到其细分应用领域。本报告旨在提高对这些问题的认识，突出CPU和固件开发中潜在的陷阱。
## CPU硬件漏洞与怪癖：总结
一篇Hacker News讨论强调了一系列奇特的CPU硬件漏洞，范围从日历错误到流水线问题。一个突出的例子是Rockchip RK808 RTC，它错误地认为11月有31天，需要持续的Linux内核补丁来使其日历与格里高利系统一致。
对话扩展到其他问题，例如Intel Quark SoC X1000在使用LOCK前缀指令时出现的段错误（解决方法：插入NOP指令），以及“GenuineIotel”CPU识别字符串异常——可能由位翻转或制造错误引起。较老的CPU也被提及，包括386的流水线漏洞和AMD的“可解锁”核心。
许多评论者强调了彻底测试复杂CPU流水线的难度，以及随机指令测试的重要性，以发现边缘情况下的漏洞。讨论涉及编译器解决方法、性能与稳定性之间的权衡，以及调试嵌入式系统时硬件和软件紧密耦合带来的挑战。最终，该帖子展示了即使在复杂的硬件中，也经常存在令人惊讶且常常有趣的缺陷。
## Recall.ai 的 Postgres 规模化瓶颈
Recall.ai 处理来自数百万每周会议的大量实时媒体流，这带来了独特的规模化挑战。除了媒体处理之外，他们还发现 PostgreSQL 内部存在一个微妙的瓶颈，影响了高峰负载期间的连接时间——具体来说，是 `postmaster` 进程的单线程特性。
问题表现为新的 EC2 实例在同步会议开始时连接数据库时出现 10-15 秒的延迟。初步调查排除了典型的资源限制。深入研究 Postgres 内部机制发现，负责生成工作进程的 `postmaster` 进程被快速连接请求 *和* 并行查询的后台工作进程变化所淹没。这使其单个主循环过载，从而延迟了新连接。
解决方案包括通过 EC2 实例启动时的抖动来降低峰值连接速率，并尽量减少并行查询的突发。启用大页也通过减少进程分叉期间的内存开销来提高性能。
核心要点是，`postmaster` 的单线程循环在极端规模下会成为关键瓶颈，这凸显了连接池的重要性，并暴露了现有数据库工具中可观察性方面的差距。这一发现强调了核心基础设施中的人为限制如何塑造更广泛的开发者生态系统。
## Postgres Postmaster 扩展性问题 - 摘要
一篇 recall.ai 在 Hacker News 上的帖子详细介绍了 Postgres 的 postmaster 进程在处理大量并发连接（每秒数千个）时遇到的性能瓶颈——特别是会议开始时间触发时。 核心问题是 postmaster 的单线程特性，限制了吞吐量，即使有充足的 CPU 和内存资源。
调查发现，简单地增加资源并不能解决问题。 虽然连接池（使用 pgbouncer 或 RDS Proxy 等工具）是一种常见的解决方法，但作者认为这是底层架构限制的结果。 他们尝试运行多个 postmaster 实例来绕过单线程瓶颈，并显示出令人鼓舞的结果。
讨论线程探讨了替代方法，例如分片、优化应用程序架构以减少连接频率，以及 Postgres 本身未来多线程改进的潜力。 许多评论者强调了对强大的连接池的长期需求以及在扩展数据库基础设施（尤其是在无服务器环境中）中涉及的复杂性。 这篇文章强调了在设计可扩展系统时理解基本限制的重要性。
## 倾听的力量 发表于2026年1月31日 – 真正的联结建立在*如何*倾听，而非*说什么*。作者通过改变与女友互动的方式发现了这一点。他不再用以自我为中心的经历或快速解决方案回应她的沮丧，而是学会专注于真正理解她的观点。 他发现这始于*在*对话之前，有意识地选择准备倾听，而不是构思*他*想分享的内容。在对话过程中，他练习全神贯注 – 尽量减少干扰，专注于她的言语*和*情绪，抵制打断、评判或提供未请求的建议的冲动。 关键在于使用提示语（“请多说一点…”）和释义（“所以，听起来像…”）来确认理解并鼓励更深入的分享。这并不容易，需要有意识的努力，但它为她创造了一个安全空间，让她可以独立地探索自己的想法和感受。 最终，倾听以理解比提供解决方案更有价值。它让她能够处理自己的问题，从而培养更强的联结感和被真正倾听的感觉。
## 倾听以理解：摘要
最近的 Hacker News 讨论围绕一篇倡导真正*倾听*他人的文章展开——许多人发现这是一种令人惊讶的困难的技能。贡献者强调，有效的倾听不仅仅是听到言语，而是积极参与并理解说话者的观点。
许多评论者强调了意图的重要性，建议使用开放式问题等技巧来鼓励更深入的分享。有人指出，倾听需要能量和情感带宽，因此有选择地参与至关重要，以避免倦怠。
对话还涉及了*如何*倾听的细微之处，一些人警告不要使用程式化的措辞（“这让你感觉如何？”），并提倡真诚的认可。另一些人指出，分享相关的经验（通常被误解为自我中心）可以是一种同情心的表现，特别是对于自闭症谱系的人来说。最终，该讨论强调，良好的倾听是一份宝贵的礼物，可以培养更牢固的关系和更有效的沟通，但它是一种需要练习和意识的技能。
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