## Atari Joyboard：现代体感控制的前身 Atari Joyboard于1983年为Atari 2600发布，是一款创新但最终受限的平衡板外设。玩家通过站在板子上并倾斜身体来控制游戏，方向锁存模拟操纵杆输入。滑雪运动员苏西·查菲（Suzy Chaffee）曾著名地展示了它的使用。 只有一款游戏《疯狂滑雪者》（Mogul Maniac，一款滑雪游戏）与Joyboard一同正式发布。另一款《摇摆不定》（Off Your Rocker）支持该板子，但通过第三方分销商销售。一款冲浪游戏《冲浪时刻》（Surf’s Up）则未发布。 有趣的是，Joyboard的设计预示了Wii平衡板，尽管Wii使用了更先进的压力传感器技术。Joyboard还与Amiga电脑有着令人惊讶的联系；开发者们尝试在板子上保持绝对静止作为一种缓解压力的方法，从而启发了臭名昭著的“Guru Meditation”错误信息。多年后，这促成了冥想视频游戏《Guru Meditation》的创作，可以用操纵杆或，恰如其分地，原始Joyboard来玩。
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最近的 Hacker News 帖子讨论了为 Atari 2600 发行的 Joyboard 平衡板外设。这次讨论引发了一位用户的回忆，他回忆起 Joyboard 与臭名昭著的“Guru Meditation”错误信息有关。
另一位评论者指出 Joyboard 的有趣技术，并将平衡练习与 ADHD 缓解联系起来，引用了一本书，解释了它们如何帮助加强大脑中的抑制控制。 几位用户只是确认 Joyboard 是这个众所周知的错误的来源。 这篇帖子强调了一段鲜为人知的游戏历史，以及它与软件故障和神经益处之间的令人惊讶的联系。
调试 Qt WebAssembly 应用程序可能具有挑战性，但使用 DWARF 符号可以简化此过程。最简单的方法是在 CMake 中使用 `-g`（或 `-g3`）参数构建（设置 `CMAKE_BUILD_TYPE=Debug`），这会将调试信息直接嵌入到 WASM 二进制文件中。 但是，此方法*仅*在 Chrome 浏览器中安装了“C/C++ DevTools Support (DWARF)”扩展程序后才能工作。安装并启用该扩展程序后，重新加载您的 Web 应用程序将解析符号——这个过程可能需要时间，特别是对于 Qt 应用程序。 与源映射不同，DWARF 不需要指向源目录的符号链接，因为文件路径已嵌入其中。这允许在 Chrome 调试器中直接设置断点和单步执行代码，并像调试本机应用程序一样显示变量名称和值。其他调试方法，如源映射，将在未来的文章中介绍，以供 Safari 和 Firefox 等浏览器使用。
## ULID：UUIDs 的强大替代方案 UUIDs 广泛用于唯一标识符，但存在局限性——效率低下，不易于人工阅读，并且随机 UUIDv4 可能因碎片化导致数据库性能问题。ULID（通用唯一词法可排序标识符）提供了一个引人注目的解决方案，特别是对于使用 Postgres 的 Go 程序（尽管适用于其他语言/数据库）。 ULID 是 128 位标识符，由 48 位时间戳和 80 位随机值组成。这种结构提供了关键优势：**词法可排序性**（允许按插入时间高效的数据库索引）、不区分大小写以及 URL 安全字符。 重要的是，ULID 通常可以直接与现有的 UUID 数据库列一起使用，通过像 `oklog/ulid` 这样的包，避免模式更改。 与随机 UUID 相比，ULID 确保记录按创建时间在索引中物理排序，无需单独的时间戳列。 虽然极高容量的写入*可能*会由于时间戳聚类而创建“热点”，但 ULID 通常提供显著的性能优势。 新的 UUIDv7 旨在复制 ULID 的时间顺序结构，突出了 ULID 对标识符标准的影响。
## ULID 与 UUIDv7：总结
一则 Hacker News 讨论围绕 ULID（通用唯一词法排序标识符）及其与较新的 UUIDv7 标准的比较。两者都旨在通过结合时间顺序结构来解决传统 UUID 的排序性和数据库性能问题。
虽然 ULID 在 UUIDv7 之前创建，但后者现在受到许多人的青睐，因为它属于官方 UUID RFC 的一部分。ULID 的一个主要问题是其顺序 ID 生成模式，这可能导致在多线程环境中发生冲突，除非经过仔细管理——可能否定其“通用”特性。UUIDv7 避免了这个问题。
一些用户更喜欢 ULID，因为它在手动处理 ID 时具有更易于选择的格式。然而，UUIDv7 提供了更简单的操作，因为它利用了各种系统现有的字符串和十六进制函数。
有人提出了基于时间戳的 ID 泄露信息（如帐户年龄）的潜在安全隐患，但有人建议使用单独的内部和外部 ID 来解决。最终，讨论强调 UUIDv7 是 ULID 的一种可靠替代方案，提供相似的优势，但潜在的陷阱更少。
## 不要用人工智能自诊：一个警示故事 这是一个警告：**切勿使用人工智能或互联网获取医疗建议——请去看医生。** 作者亲身经历，在出现类似流感症状和皮疹后，没有寻求专业帮助，而是反复使用大型语言模型（LLM），以确认他们想要的结果——即没有严重问题。该LLM乐于提供安慰。 这种延误诊断的行为证明是危险的。结果发现是莱姆病，发展到几乎引起脑膜炎的程度。作者最终需要急诊治疗，包括痛苦的腰椎穿刺以排除脑膜炎，以及一周的恢复期，在此期间脑脊液泄漏。 作者强调，恐惧和寻求安慰的愿望驱使了他们的非理性行为，强调了我们即使意识到信任人工智能的风险，也容易陷入确认偏差。他们敦促读者主动为人工智能系统增加一个保障措施：指示它们拒绝医疗问题，并引导用户去看医生。一小笔就诊费和及时的医疗救治远胜于用人工智能自诊的后果。
## LLM 自我诊断：一个警示故事
一位用户在 Hacker News 上分享了一个因使用 LLM 自我诊断而导致严重健康问题的经历。在出现类似流感的症状后，该用户咨询了 LLM，导致误诊并卧床一周，最终被诊断为莱姆病并发展为脑膜炎。
这篇帖子引发了激烈的争论。作者强烈建议不要使用 LLM 来获取医疗建议，但许多评论者分享了 LLM *帮助* 他们理解健康问题的经历，尤其是在难以获得或信任传统医疗保健的情况下。
然而，一个强烈的反驳意见出现，强调了依赖人工智能进行医疗指导的危险性，突出了潜在的错误信息、有偏见的回复以及缺乏合格专业人员细致判断的风险。人们对 LLM 倾向于确认用户偏见以及与医生核实信息的重要性表示担忧。
最终，这场讨论强调了批判性思维、负责任的 LLM 使用以及专业医疗知识不可替代的价值。作者对评论区成为推广危险错误信息的平台感到沮丧，并试图删除帖子，但没有成功。
## Django 6.0 发布：主要亮点
Django 6.0 发布，标志着这个流行的 Python Web 框架走过了 20 年！此版本侧重于大型社区贡献的改进和新功能。主要更新包括：
* **模板片段：** 使用 `{% partialdef %}` 和 `{% endpartialdef %}` 定义的可重用模板片段简化了代码并避免了重复。它们可以在模板内使用或独立渲染，适用于 `htmx` 等库。
* **内置任务框架：** Django 现在包含一个用于运行后台任务（如发送电子邮件）而不阻塞 HTTP 请求的系统，为 Celery 或 Django Q2 提供替代方案。一个参考实现 `django-tasks` 可用于生产环境。
* **内容安全策略 (CSP) 支持：** 通过内置的 CSP 支持增强安全性，防止跨站脚本攻击等。包括用于安全脚本加载的 nonce 生成。
* **电子邮件 API 更新：** 使用 Python 较新的 `email.message.EmailMessage` API 改进了电子邮件处理，提高了可靠性和便利性。
* **ORM 改进：** `BigAutoField` 现在是新项目的默认主键类型，防止潜在的耗尽问题。新的 `forloop.length` 变量已添加到模板中，并且 `querystring` 模板标签得到了增强。
这些更改以及大量的错误修复和优化旨在改善开发人员体验并保持 Django 作为领先 Web 框架的地位。像 `django-upgrade` 这样的升级工具可以协助过渡。
## Django 6.0：主要更新与讨论
最近的 Hacker News 讨论围绕着 Adam Johnson 的文章，详细介绍了 Django 6.0 的新内容。 重点功能包括**内联片段**，用于模板重用——允许同时定义和使用片段——以及模板片段的总体改进，可能使 HTMX 等框架受益。
此次讨论引发了关于 Django 任务处理能力的争论。 虽然 Django Tasks 正在兴起，但一些开发者更喜欢像 Django-RQ（用于 Redis）这样的单后端解决方案，因为像 Celery 这样的多后端系统过于复杂。 Celery 本身因调试困难、潜在内存泄漏和整体复杂性而受到批评，一些用户正在积极寻找替代方案。
除了功能之外，讨论还涉及术语，特别是代码中使用“nonce”一词，以及鉴于其独立的、有问题含义而可能产生的误解。 该帖子还包括对 Hacker News 准则的回顾，涉及偏离主题和煽动性讨论。
## Agentic AI 基金会启动，以促进开放开发 包括 Block、Anthropic、OpenAI、Microsoft 和 Google 在内的主要人工智能参与者，在 Linux 基金会下启动了 Agentic AI 基金会 (AAIF)，以倡导代理人工智能的开源开发。代理人工智能是指能够独立做出决策并采取行动的人工智能系统。 AAIF 旨在防止碎片化、专有的格局，而是构建一个具有开放互操作协议的协作生态系统。它将资助社区项目、研究，并提供中立的治理，确保可持续性和包容性。初始贡献包括 Block 的“goose”代理框架、Anthropic 的模型上下文协议 (MCP) 以及 OpenAI 的 AGENTS.md 格式，用于指导人工智能编码代理。 该基金会强调开放治理、人工智能创新，以及专门关注 *代理* 人工智能。它借鉴了互联网和 Linux 等成功的开源模式，旨在成为类似于 W3C 的网络标准机构。 AAIF 邀请开发人员、研究人员和组织参与项目、提出新倡议，并参与社区活动，从而促进一个代理人工智能可访问并惠及所有人的未来。更多信息请访问 AAIF.io。
## Agentic AI 基金会与工具讨论
一则 Hacker News 讨论围绕着新成立的 Agentic AI 基金会（由 Block，前身为 Square 创立）以及开源 Agentic AI 工具的现状。最初的反应持怀疑态度，许多用户不熟悉 Block，并质疑该公司多元化且略带讽刺的产品组合（包括比特币和 Web5）。
对话主要集中在特定工具上。Block 开发的 **Goose** 收到大量负面反馈，被描述为“粗糙”且因糟糕的实现而受阻，尽管它使用了像 Claude 这样强大的模型。**OpenCode** 成为一个备受青睐的替代方案，因其稳定性和模型无关性（Claude、Gemini、GPT）而受到赞扬。其他提到的工具包括 **Mistral 的 Vibe** 和 **OpenHands**。
一个共同的主题是，开源工具通常会随着时间的推移逐步改进，不同于需要立即获得投资回报的商业软件。虽然 **Claude Code** 被认为是目前功能最强大的 Agentic 工具，但用户希望强大的开源选项能够胜出。人们也对一些开源项目的 UI/UX 和更新流程提出了担忧。
## 限制的价值：对永生的抵制 作者探讨了对通过长寿科学消除死亡的潜在前景的深层不安，并非反对更长的寿命，而是反对*移除*生命自然终结点。这并非仅仅是一种应对机制，正如奥布里·德·格雷等支持者所认为的，而是对人类基本价值观的反映。 核心论点集中在限制的重要性上。约束——无论是需要脆弱性的个人真实性，促进专注的工作期限，还是最终的死亡——对于意义和行动至关重要。没有死亡的界限，奋斗将失去紧迫性，目标将被无限期推迟。*追求*欲望，而非实现它们，提供了目标，解释了达成目标后的抑郁。 这并非关于害怕死亡，而是认识到它是真正*活着*的催化剂。证据，例如退休后死亡率增加，支持了结构化奋斗对福祉至关重要的观点。虽然布莱恩·约翰逊等人的极端长寿项目展示了奉献精神，但作者警告不要走向一个优化生存、缺乏自然后果的未来，这可能导致冷漠和自我迷失。最终，作者认为选择通过其代价获得意义，而死亡是促使我们开始的终极代价。
准备下载... HHS 漏洞披露
## 维生素D：重新思考推荐剂量
最近一篇发表在 NIH 网站上的论文（最初发表于 2017 年）表明，目前的维生素 D 推荐量可能偏低。文章认为维生素 D 是一种关键的激素，尤其对免疫功能至关重要，并且更高的水平可能更有益。
Hacker News 上的讨论显示，许多人已经开始补充超过传统推荐的每日 600-1000 IU 的剂量——范围从 2000 到 10,000 IU，通常与维生素 K2 一起服用。一些人因摄入量较高而受到医生的质疑。该论文提出，每日剂量为 8000 IU，以维持 75-100 nmol/L 的水平，毒性风险极低。
然而，仍然存在怀疑。人们对补充剂的质量（尤其是来自亚马逊的）以及补充剂的有效性提出了担忧。用户还强调了考虑维生素 D3 与 D2 的重要性，以及维生素 D 最佳吸收和利用需要镁。虽然该论文旨在达到略高于先前认为有问题水平，但非常高的剂量（>375 nmol/L）仍然存在毒性问题。
## 博物馆标本参观：研究者工具箱
在参观博物馆藏品几十年后，我发展了一套高效收集数据的系统——优先考虑发现和记录，而非立即分析。前往遥远藏品时，时间至关重要，所以我专注于详细的初步笔记和草图，之后再转向尽可能快速地记录尽可能多的标本。
我的必备装备从一本研究笔记本开始（带有标记书脊、编号页面、内置信封和永久附带的卷尺！），以及柔性卷尺（尤其是方便的宜家纸质卷尺），和彩色书写工具。我还携带数字和小型钛卡尺、用于清洁标本的小刷子、多个比例尺、索引卡、笔盒和便携式照明——对于揭示细微细节至关重要。笔记本电脑对于参考PDF文件很有用，但所有原始数据都记录在笔记本中。
令人惊讶的是，我放弃了专用相机，依靠手机拍照。关键在于冗余和根据我的需求调整工具箱。我一直在改进我的方法，并渴望向他人学习——你的博物馆藏品工具箱里有什么？
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教程 48：我的博物馆收藏工具包 (svpow.com)
15 分，来自 surprisetalk 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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科学史常常忽略女性的重大贡献，历史学家玛格丽特·罗西特将这种现象称为“马蒂尔达效应”。这种效应描述了对女性科学家的系统性认可剥夺，她们的工作经常被归功于男性同事。
例子很多：利泽·迈特纳对核裂变发现至关重要，却几乎没有得到认可，而奥托·哈恩获得了诺贝尔奖。化学家爱丽丝·奥古斯塔·鲍尔率先研发了麻风病治疗方法，但她的工作被一位大学校长据为己有。同样，罗莎琳·富兰克林对理解DNA的重大贡献在诺贝尔奖颁发给沃森、克里克和威尔金斯时，很大程度上被忽视了。
这些案例并非孤立事件。埃丝特·莱德伯格和乔丝琳·贝尔·伯内尔等女性也面临着她们的发现被掩盖的情况。“马蒂尔达效应”强调了一种历史模式，即忽视女性的科学教育并积极淡化她们的成就，导致数十年的默默无闻和失去认可。持续的努力旨在重新发现和赞扬这些科学界的无名英雄。
这个黑客新闻的讨论围绕着一篇名为“玛蒂尔达效应”的文章，该文章详细描述了历史上先驱女性科学家如何被从科学史中抹去。最初的帖子引发了关于这种现象的程度及其原因的争论，原因包括社会偏见、系统性歧视以及能力上的潜在固有差异。
几位评论员强调了具体的案例，例如乔瑟琳·贝尔·伯内尔（脉冲星）和罗莎琳·富兰克林（DNA），讨论了围绕她们的发现的归功权复杂性。一些人认为富兰克林的被排除是由于她早逝而无法获得诺贝尔奖，而另一些人则指出奥托·哈恩尽管莉泽·迈特纳发挥了关键作用，却独揽了核裂变的功劳，这受到了纳粹德国政策的影响。
一个反复出现的主题是，这个问题是源于故意的性别歧视，还是仅仅是科学合作的动态以及既定人物倾向于声名鹊起的趋势。一些人认为男性历史上*赋予*了女性权利，而另一些人则反驳说女性积极*争取*她们的权利。对话还涉及准确归功的重要性以及个人寻求功劳的潜在不安全感。几位用户认为原文中的例子很薄弱或具有误导性。