## Go：初步印象与保留 使用Go几个月后，我正在考虑回归Rust，并想概述我的经验。我发现Go的**并发**模型——利用goroutine和channel——集成得非常好且有效，避免了常见的陷阱。**类型系统**虽然简单，但具有灵活性，**结构体嵌入**提供了一种独特的代码重用形式，并且隐式接口满足简化了代码。我也欣赏Go简洁的**语法**，用于可见性和类型注释。 然而，有几个方面让我感到不足。缺乏专用的**枚举**类型，迫使人们使用常量进行笨拙的变通，缺乏类型安全性和穷尽性检查。**不可变性**处理得很差；真正的编译时常量过于严格，促使开发人员转向可变变量和笨拙的函数包装器。 最后，Go的**错误处理**虽然惯用，但依赖于裸的`error`接口。这缺乏信息，迫使字符串解析以获取错误细节，并阻碍了与具有更丰富的错误类型（如Rust的枚举和总和类型）的语言相比的健壮错误处理。缺乏元组进一步限制了错误处理的灵活性。
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日本大型电脑零售商秋叶原Sofmap Gaming急切呼吁顾客出售二手电脑，甚至非游戏型号，原因是严重缺货。店内展示的几乎空无一物的货架，凸显了无法满足当前需求。他们提供“高价”回收，反映了整个行业的困境。
这种情况源于全球零部件短缺，最初影响到内存（特别是DDR5，价格已翻三倍以上），现在蔓延到组装电脑，并可能影响到显卡。人工智能数据中心的需求激增是关键驱动因素。虽然DDR4由于现有库存提供了一些稳定性，但总体电脑组件供应有限。
值得注意的是，即使是二手电脑也正在迅速售罄。Sofmap可能会专注于符合Windows 11最低要求的系统（英特尔8代/AMD Ryzen 2000或更新），而较老的“复古”电脑仍然有爱好者市场。这一呼吁凸显了电脑供应链的巨大压力以及消费者面临的价格上涨。
## 硬件短缺推动日本旧电脑需求
日本一家电子商店Hard Off正在呼吁顾客出售他们的旧电脑，原因是持续的硬件短缺影响了供应并推高了价格。Hacker News上的用户讨论到，即使在农村地区，也能以低价轻松找到较旧的组件，如DDR4内存，这表明零售价格与二手市场供应之间存在脱节。
对话扩展到关于Hard Off母公司及其各种“Off”品牌商店（Book Off、Hobby Off等）的讨论。许多评论者强调了二手硬件出人意料的良好价值，以及重用仍然可用的旧组件的潜力。
多个帖子涉及更广泛的问题，如软件臃肿、计划报废以及大型公司（如OpenAI）和地缘政治因素对硬件供应的影响。一些用户注意到一种优先优化软件的趋势，而另一些用户则哀叹游戏电脑成本的增加以及转向更高效硬件使用的可能性。最终，这场讨论强调了在成本上升和供应链挑战的情况下，延长现有硬件使用寿命的价值。
2026年1月8日 星期四 不要信靠朋友，不要倚靠同伴； 戒备你心口的亲人，因为儿子与父亲为敌，女儿起来反抗母亲，媳妇与婆婆为敌； 人最大的仇敌就是自己家里的人。 因此，我要仰望耶和华，等候救我的神； 我的神必听我的声音。
## AI 编码助手：是否在衰退？
一篇最近的 IEEE 文章在 Hacker News 上引发了关于 AI 编码助手性能的争论。文章声称这些工具正在变得*更差*，但许多评论者认为问题在于**缺乏可重复性**——结果不一致。一个主要担忧是当前定价模式的可持续性，暗示 LLM 目前像早期的网约车服务一样被补贴。
讨论点包括推理是否真正有利可图，以及模型是否有可能优先考虑表现出功能性而非实际正确性（例如，移除安全检查，生成看似合理但错误的输出）。一些用户报告*改进*的性能，认为成功归功于更好的提示和代理配置。
一个反复出现的主题是低技能用户通过接受的、但有缺陷的代码“污染”训练数据的影响。其他人强调需要固定到特定的训练数据版本，类似于软件包管理，以及强大测试的重要性。最终，这场对话强调了这些工具的不断发展以及超越简单基准测试进行仔细评估的必要性。
## 寻找你的“爱丽丝”：关于联结的指南 本文探讨了寻找深刻而令人满足的关系，灵感源自格特鲁德·斯坦关于爱爱丽丝的名言——不是定义*自己*是什么，而是爱一个具体的人。作者反思了关于恋爱建议的请求，认为爱情中应该避免“类别化”思维——避免像“我不喜欢女孩”或“我被这种*类型*吸引”这样的概括。 相反，关键在于广泛的“模式匹配”：与许多人交谈，以发现真正产生共鸣的人，专注于那些能激发兴奋和真实感的人。作者讲述了自己的经历，通过过去的失望学习到自己*不想要*什么，最终通过观察伴侣Johanna与朋友们真诚的互动，认出了她。 文章强调了真正合拍的人是稀有的，以及不要让潜在的联结溜走的重要性，同时也告诫人们不要沉迷于痴迷行为。作者认为，真正的联结在开放、脆弱的对话中蓬勃发展——分享你的内心世界，并观察对方如何回应。最终，寻找“你的爱丽丝”不是为了适应某种模式，而是为了发现一个能拓展你内心世界，并允许持续、令人惊喜的成长的人。
寻找爱丽丝 (2023) (henrikkarlsson.xyz)
22点 由 noleary 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1条评论
cassepipe 1天前 [–]
标题应该包含 (2023) 回复
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Bose 正在开源其旧款智能音箱，而不是将其停用。
Bose is open-sourcing its old smart speakers instead of bricking them
2 天前
Bose 意外宣布将开源其 SoundTouch 智能音箱的 API，官方支持将从 2024 年 2 月延长至 2026 年 5 月 6 日。 此举是由于 Bose 正在逐步停止该音箱的云服务，这种情况通常会导致设备无法使用。 然而，Bose 通过在 SoundTouch 应用程序中添加本地控制来缓解这一问题，允许通过蓝牙、AirPlay、Spotify Connect 和 AUX 连接继续使用。 用户仍然可以分组音箱并使用遥控功能。 至关重要的是，开源 API 使用户社区能够开发自己的工具和解决方案来解决任何丢失的功能。 这种积极主动的方式很少见，与 Pebble 等公司倒闭后用户*不得不*创建独立支持的情况形成对比。 Bose 的举措允许 SoundTouch 用户继续使用他们的硬件，而不是面临淘汰。
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## 名声的代价：歌手的死亡风险
一项最新研究探讨了名声本身是否会增加死亡风险，重点关注著名歌手与不太出名的同行。研究发现，著名歌手的死亡风险确实显著较高，平均比不太出名的音乐家早逝4.6年。
Hacker News评论区的讨论集中在*为什么*会出现这种情况。虽然该研究表明存在超出职业因素的关联，但许多评论员认为与名声相关的生活方式——持续巡演、药物滥用、缺乏约束以及过度放纵——是主导因素。另一些人认为，驱动名声和冒险行为的性格特征是根本原因，或者公众的压力会导致自我毁灭的应对机制。
一些人指出，该研究没有考虑到那些*寻求*名声但未能实现的人，建议需要更广泛地跨职业进行比较。还有人指出，名声可以提供晚年更好的医疗保健等优势，可能抵消早期的风险。最终，这场对话凸显了在音乐界中，抱负、生活方式和死亡之间复杂的相互作用。
本项目是DeepDream的PyTorch实现，增强了视频处理能力。它基于原始的neural-dream，增加了**光流估计**和**遮挡掩码**，以创建时间上一致且流畅的DeepDream视频。 核心功能位于`video_dream.py`，它使用RAFT光流将先前视频片段的梦境帧扭曲到当前帧中，从而最大限度地减少闪烁并跟踪对象。遮挡掩码可以防止对象重叠时出现“重影”。 主要特性包括原始视频和梦境帧之间可调节的混合、禁用时间一致性以进行独立帧处理的选项，以及对临时文件管理的控制。它支持标准的DeepDream参数，如层选择、八度音阶和迭代次数——由于时间一致性，视频推荐迭代次数为1。 安装需要PyTorch、torchvision、OpenCV、NumPy和Pillow（通过`pip install -r requirements.txt`安装）。模型（如Inception/GoogLeNet）需要使用`python models/download_models.py`单独下载。该项目提供了解决内存问题和处理速度慢的方案，建议减少图像大小、优化后端（cudnn）和减少迭代次数。
## 视频的DeepDream与时间一致性 - 摘要
一名开发者fork了一个PyTorch的DeepDream实现，并增加了视频支持，从而产生了更流畅、闪烁更少的DeepDream视频。该项目具有光流功能，以确保帧间幻觉的一致性，并使用遮挡掩码来防止重影。它兼容GPU、CPU和Apple Silicon，并支持多种预训练图像分类器，如GoogLeNet。
Hacker News的讨论引发了关于这项技术潜力和艺术价值的争论。一些人将视觉效果比作迷幻体验，而另一些人则觉得它们令人不安。一篇长篇评论详细描述了一位电影制作人多年来尝试AI工具的历程，从早期的DeepDream尝试到目前使用Stable Diffusion和Luma Dream Machine的项目，突出了行业同行的兴奋和最初的怀疑。
对话还涉及了AI在电影制作中的未来——它是否会 democratize 高质量制作，或者仅仅会导致风格上的同质化。人们对AI可能贬低艺术意图以及模仿与真正创意愿景之间的区别表示担忧。一些用户将Corridor Crew作为拥抱AI的专业人士的例子，而另一些人则批评他们在充当“反应者”而非VFX艺术家。
Gmail 正在利用 Gemini AI 的力量进化，为 30 亿用户提供更主动、更有帮助的收件箱助手。 鉴于管理当今大量电子邮件是一项挑战，Google 正在推出 **AI 概述**。 这些概述将冗长的电子邮件对话提炼成简洁的摘要，为用户节省时间和精力。 更重要的是，用户现在可以用自然语言向收件箱*提问*——例如“我去年联系了哪位水管工？”——Gemini 将通过智能搜索和总结相关电子邮件，直接提供答案。 AI 概述摘要现已向所有 Gmail 用户开放。 提问并获得 AI 生成答案的功能目前仅限 Google AI Pro 和 Ultra 订阅者使用。 此更新旨在将 Gmail 从一个简单的电子邮件平台转变为一个真正的智能信息中心。
## Gmail 拥抱 AI：Hacker News 讨论摘要
谷歌正在将 Gemini AI 集成到 Gmail 中，引发了 Hacker News 的讨论。公告强调了 AI 在 Gmail 被 30 亿人持续使用的作用，但一些用户质疑 AI 是否真正推动了这种普及。
对话很快转移到替代方案，**Fastmail** 因其隐私性、功能（如搜索）以及缺乏侵入性 AI 功能或广告而受到强烈推荐。 几位用户已因担心帐户被锁定和数据隐私问题而从 Gmail 迁移。
一个关键的担忧是 **垃圾邮件过滤**，许多人表示 Gmail 的垃圾邮件过滤优于竞争对手。 其他人正在探索自托管电子邮件解决方案以获得更大的控制权。 用户也表达了对 AI 驱动的功能（如智能会议安排和电子邮件摘要）的渴望，但对数据隐私和潜在的非必要 AI 集成表示保留。
一个反复出现的主题是优质电子邮件服务需要付费订阅，并且对免费服务的投诉通常是不恰当的。 最终，这场讨论反映了用户在面对科技巨头日益增长的 AI 集成时，对隐私、控制和可靠服务的渴望。
“杰夫·迪恩的事实”是一系列幽默、夸张的笑话，用来赞扬谷歌传奇程序员杰夫·迪恩的编程技能。这些笑话模仿“查克·诺里斯的事实”，将迪恩描绘成一个编码超人——能够做到像在白板上解决P=NP问题，在检查错误*之前*编译代码，甚至扭曲物理定律。 这些笑话起源于Quora等平台，在编程社区中广受欢迎，并被整理成一个资料库以保存这些幽默内容。例子包括迪恩极其高效的算法（O(1/n)），他仅凭编码能力就能操纵硬件，以及谷歌搜索本身就是他的初始项目。 许多事实故意荒谬，利用内部笑话和技术概念。有些甚至被呈现为“真实”，为围绕迪恩能力的有趣神话增添了色彩。这个系列是对科技界一位备受尊敬的人物的一种轻松致敬。
## Jeff Dean 趣闻：一则 Hacker News 总结
这则 Hacker News 讨论围绕着“Jeff Dean 趣闻”的起源和影响，这是一张 2008 年流行的互联网迷因，将谷歌工程师 Jeff Dean 比作超人般的壮举，类似于早期的“Chuck Norris 趣闻”。 Kenton V.，原始网站的创建者，分享了其创作背后的故事，这是一个基于谷歌内部 App Engine 平台的愚人节玩笑。
讨论中，创建者表达了一个遗憾——这个迷因无意中将 Dean 的名声抬高到与其同等贡献的工程师 Sanjay Ghemawat *之上*。 这引发了关于无意识偏见和影响认可的文化因素的争论。 许多评论者分享了关于 Dean 和 Ghemawat 传奇般的工程能力和协作精神的轶事，这些在最近的一篇《纽约客》文章中有所强调。
除了迷因的起源之外，该帖子还深入探讨了 Dean 对谷歌基础设施的影响，包括 MapReduce 和 BigTable，并涉及了像谷歌人工智能伦理团队处理方式这样的争议。 最终，这场对话赞扬了 Dean 的技术才华，同时也承认了认可的复杂性以及即使是看似无害的幽默也可能产生的意想不到的后果。