## Apache Iggy WebSocket 支持与 compio-ws：摘要
Apache Iggy 团队使用 `io_uring` 重写了其核心架构以提高性能，从而采用了 `compio` 异步运行时。这在添加 WebSocket 支持时带来了挑战，因为现有的 Rust 库 (`tungstenite`, `tokio-tungstenite`) 专为基于轮询的 I/O 设计，并依赖共享缓冲区——这与 `compio` 的基于完成、拥有缓冲区的模型不兼容。
为了解决这个问题，团队开发了 `compio-ws`，这是为 `compio` 提供的 WebSocket 实现。 最初使用 `SyncStream`（同步 I/O 的桥接）的尝试因其固定大小的缓冲区而导致性能问题，需要频繁且代价高昂的缓冲区处理。 通过 `GrowableSyncStream` 解决了这个问题，它是一种动态调整大小的缓冲区，可最大限度地减少往返次数。
基准测试表明，WebSocket 延迟明显高于直接 TCP（生产者高 30-40%，消费者高 100% 以上），但在严格的持久性约束下，仍然可以在高百分位实现个位数毫秒的延迟。
未来的工作包括优化缓冲区增长、探索利用 `compio` 功能的本机 WebSocket 实现，以及将改进贡献回 `compio` 项目。 目前，Iggy 利用 WebSocket 为生产者提供支持，为浏览器客户端和边缘设备带来好处，并计划为消费者提供服务器推送通知。
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## Apache Iggy WebSocket 更新
一篇文章详细介绍了 Apache Iggy 中 WebSocket 的实现，该平台是一个分布式流处理平台，利用 Io_uring 和基于完成的 IO 来提高性能。Hacker News 上的讨论强调了该项目正在进行的高质量工程工作，特别是工程师 Krishna 的贡献。
主要讨论点包括消息队列和流处理之间的区别——Iggy 使用只追加日志，允许多个并发读取者，而无需截断（由清理策略管理）。一位评论员指出 Iggy 最近转向每核一个线程的模型，以及它对 Sans-IO 设计在客户端方面的探索，并承认可能面临与当前实现类似的潜在所有权挑战。
开发者澄清了一个最近的拉取请求，并确认 Sans-IO 目前仅在客户端，未来计划将其扩展到 SDK 以获得更广泛的运行时支持。
Flock Safety摄像头被宣传为执法部门的车牌识别器，但实际上是更广泛的监控工具。除了车牌，该系统利用“车辆指纹™”技术，通过车辆品牌、颜色、车顶行李架等特征，甚至部分遮挡的车牌来识别车辆。一项新的、昂贵的“高级搜索”套餐允许警方上传*任何*车辆图像——来自监控摄像头甚至手机照片——在Flock的数据库中搜索匹配项。 重要的是，Flock摄像头会捕捉它们所看到的一切，包括行人，而不仅仅是车辆，这引发了重大的隐私问题。华盛顿州最近的一项法院裁决将这些数据定为公共记录，促使一些城市因担心透明度而停用其系统。 这场争议凸显了现代监控的核心问题：虽然当局收集公民的大量数据，但他们抵制接受同样的审查。人们担心像ICE这样的机构可能会滥用这些数据，以及有权势的人希望将他们的活动隐藏在公众视野之外，这加剧了人们对Flock摄像头广泛部署的反抗。
## 城市因大规模监控录像面临反弹
近期一篇文章指出一个日益严重的问题：城市安装大规模监控系统，特别是像Flock提供的自动车牌识别系统（ALPR），正面临着通过《信息自由法》（FOIA）请求发布记录数据的压力。这给一些资源匮乏的小市镇带来了“恐慌”，因为他们缺乏处理潜在的大量数据请求和编辑工作的能力。
讨论揭示了对监控常态化更广泛的担忧。虽然这些系统通常被宣传为方便通行费征收和停车执法（如在瑞典和冰岛所见），但它们能够对行动进行广泛追踪。担忧范围从潜在的跟踪者滥用，到它们造成的“有罪推定”情景，如冰岛的一个案例所示。
一些人认为问题不在于技术本身，而在于在实施*之前*没有考虑到FOIA义务。另一些人则提出了潜在的解决方案，例如供应商协助处理数据请求，或者更有争议的是，完全将ALPR数据排除在FOIA范围之外。这场辩论凸显了在无处不在的监控时代，便利性、安全性和隐私之间的一种根本性紧张关系。
## 狗的驯化比先前认为的要早得多 一项新的研究挑战了长期以来的观点，即维多利亚时代的定向育种极大地塑造了现代犬种。研究人员分析了超过600个犬类头骨，跨越了5万年，发现显著的身体变化始于大约11,000年前，紧随最后一个冰河时代之后——在中石器时代。 这项发表在《科学》杂志上的研究表明，即使那时，狗也表现出比先前所理解的更广泛的头骨形状，包括较短的口鼻部和较宽的头部，以及类似狼的特征。今天犬种中近一半的多样性已经存在于古代犬类种群中。 这表明驯化并非仅仅是维多利亚时代的工程，而是一个渐进的过程，可能受到适应新环境、饮食和人类偏好等因素的驱动。证据还表明，狗与人类一起迁移到西伯利亚和中亚等地区，融入社会数千年——最初可能作为从人类聚居地附近受益的食腐动物。 该研究利用详细的3D头骨扫描，为人类和狗之间长期交织的历史提供了新的见解。
## 实现五九可靠性：从AWS us-east-1中断事件中吸取的教训
最近AWS us-east-1地区发生的大规模中断（10月20日）凸显了构建强大可靠性策略的必要性。虽然许多服务受到影响，但Authress通过主动构建具有弹性的架构保持了正常运行时间。本文详细介绍了他们实现五九（99.999%）SLA的方法——大约每年五分钟的停机时间——尽管依赖于可能不可靠的基础设施。
Authress的策略围绕着预测故障展开。他们避免仅仅依赖AWS SLA，认识到这些SLA无法达到他们的目标。关键组件包括：严格的三方依赖项审查（拒绝低于99.7%可靠性的依赖项）、使用DNS动态路由和健康检查实现自动多区域故障转移，以及使用CloudFront和Lambda@Edge实现边缘计算的本地化弹性。
除了基础设施之外，Authress还采用了复杂的应用程序级防御：自动重试、比较系统间数据的验证测试、增量发布以及具有自定义规则的强大的Web应用程序防火墙，以减轻恶意活动。至关重要的是，他们优先与客户支持建立直接联系，以便快速识别事件。
最终，Authress承认实现五九并非关于*预防*所有故障，而是关于最小化它们的*影响*。他们拥抱墨菲定律，认识到故障是不可避免的，并专注于分层防御、持续监控以及从每次事件中学习的承诺。虽然这些措施不能自动保证五九承诺，但它们代表了他们对该承诺的坚定捍卫。
**如需协助实施类似架构，作者鼓励您通过他们的社区服务器联系。**
Authress.io 详细介绍了他们在AWS故障期间如何维持服务可用性，即使他们的部分基础设施位于受影响的区域（us-east-1）。其核心策略依赖于多区域部署和使用Route 53进行动态DNS故障转移，从而可以将流量从故障区域转移开。
文章强调了实现高可用性的复杂性，指出简单地重试失败请求并不总是有效，因为存在相关故障和潜在的过载问题。他们还强调了考虑延迟以及客户端超时内重试的实际限制的重要性。
Authress 基于*请求*失败次数来衡量停机时间，而不是总停机时间，承认间歇性问题和不同的客户使用模式使得简单的正常运行时间计算意义不大。他们还指出在广泛的故障期间准确衡量影响的挑战，以及对强大的监控和告警的需求。最终，这篇文章是一个构建弹性系统的实用案例研究，承认其中固有的复杂性和权衡。
这篇随笔详细讲述了作者数十年探索和实现与他人真诚连接的历程，揭示了这种能力并非天生，而是通过艰苦努力学习获得的。最初，他笨拙且饱受欺凌，尝试了六种不同的社交方式，最初试图通过智力和文化引用来给人留下深刻印象——但这种策略显得虚伪，最终导致了孤立。 一个转折点出现在他在餐厅工作期间，他学会了模仿他人的社交风格，将舒适度置于自我展示之上。这进一步发展为有意识地拥抱“良性的怪异”，故意打破社交规则，以营造 relatable 的尴尬感。 后来，冥想和对身体存在的关注，让他更深入地理解了非语言线索和情绪共鸣。他发现仅仅*存在*并保持开放常常能邀请连接，但也意识到如果缺乏正念的意图，这种做法可能会显得具有操纵性。最终，他学会了调节自己的方式，拥抱连接的各种可能性，并优先考虑回应而非持续的亲密关系，最终实现了社交的正常化——以及一种健康的平衡。
## DESI 调查提示暗能量正在演变 2024年3月，暗能量光谱仪（DESI）合作组发布了令人信服但尚无定论的证据，表明暗能量——驱动宇宙加速膨胀的神秘力量——可能正在随时间减弱。这一发现源于对超过1300万个星系数据的分析，使其成为迄今为止最大、最全面的星系图谱。 DESI利用5000个机器人光纤精确绘制星系位置，延续了之前斯隆数字巡天等调查的成果。通过研究“重子声学振荡”（BAO）——早期宇宙声波的遗迹，以密度变化的形式印刻在其中——DESI充当着宇宙尺。观测到的这些BAO特征的大小揭示了关于宇宙膨胀历史的信息。 目前，DESI的测量结果表明，BAO的形态与标准宇宙学模型的预测略有不同，更符合暗能量并非恒定，而是正在演变的宇宙。虽然需要更多的数据（DESI的目标是绘制5000万个星系）来证实这一结果，但这可能代表着我们对宇宙理解的重大转变。
一个黑客新闻的讨论围绕宇宙的尺度展开，起因是一篇关于暗能量光谱仪（DESI）调查的文章。DESI 旨在绘制 5000 万个星系，这个数字突出了宇宙的巨大——据估计包含超过 2 万亿个星系。
评论者惊叹于星系本身的大小，从拥有数千颗恒星的矮星系到拥有数万亿颗恒星的巨大椭圆星系。一个关于宇宙膨胀对投掷球的影响的思维实验引发了关于暗能量以及物质是否在膨胀的宇宙中“提取能量”的争论。
一位用户甚至建议建立预测市场，以确定暗能量是否是一种真实现象，或者只是我们对宇宙理解中的一个“修正因子”。这场对话强调了在思考浩瀚空间时获得的谦卑视角。
以色列创立的应用预装在三星手机上，引发争议。
Israeli-founded app preloaded on Samsung phones is attracting controversy
2 天前
三星预装应用AppCloud，在Galaxy M、F和A系列手机上发现（尤其是在印度、亚洲和非洲），正面临越来越多的审查。最初被认为是推送第三方应用推荐的臃肿软件，但由于它与一家有着争议历史的公司ironSource（涉及未经请求的软件安装）有关联，担忧正在加剧。 虽然AppCloud可以被禁用，但很难完全删除，并且缺乏现成的隐私政策，引发了对数据收集和用户同意的质疑。这在西亚和北非（WANA）地区尤其敏感，因为在该地区，与以色列有关联的公司面临限制，而ironSource起源于以色列。 尽管现在归一家美国公司所有，但AppCloud并未在ironSource的网站上列出，这加剧了焦虑。倡导者敦促三星提供明确的退出选项，发布隐私政策，并停止在敏感地区预装该应用，要求公司提供透明度和保证。
## 以色列创立的应用预装在三星手机上引发争议
一款由以色列创立并预装在三星手机上的应用正在引发辩论，主要原因是人们担心潜在的安全风险和地缘政治影响。 核心问题是该应用能够在未经用户明确许可的情况下安装程序，绕过安全检查——引发了对侵入性数据收集的担忧。
Hacker News上的讨论凸显了对以色列科技公司的更广泛的不信任，将它们与以色列军事情报部门（8200部队）以及过去被指控的行为（如对黎巴嫩的“寻呼机攻击”）联系起来，一些人认为后者构成战争罪。 一些评论员提倡完全避免使用以色列科技。 另一些人指出，以色列开发的密码在基本技术中普遍存在，完全避免使用它很困难。
一个关键点是缺乏透明度和用户控制，一些人认为预装的臃肿软件以牺牲用户隐私为代价来补贴手机成本。 这场争议在抵制以色列产品的地区尤其严重，因为该应用似乎针对非洲、亚洲和中东市场。 这场辩论涉及数据安全、企业道德和地缘政治紧张局势等主题。
## 浣熊与人类共同进化
一项新研究表明，城市浣熊正在表现出早期驯化的迹象。研究人员分析了近2万张照片，发现城市浣熊的吻部平均比农村浣熊短3.5%——这是一种通常与驯化动物相关的身体特征。
这并非必然*由*人类干预（如选择性育种）引起，而是对靠近人类和获取易于获得的食物来源（如垃圾）的一种自然反应。那些大胆但不过于具有攻击性的动物，在靠近人类觅食方面更成功，并将这些特征遗传下去。
科学家认为，这种转变与“驯化综合征”有关，该综合征包括面部缩短和恐惧反应降低，可能与胚胎发育期间的神经嵴细胞发育有关。虽然确切机制仍在研究中，但这些发现与城市狐狸和老鼠的类似观察结果相符，表明野生动物正在与人类共同适应和进化。进一步的研究旨在探索城市和农村浣熊种群之间的遗传和行为差异。
## 浣熊与驯化：摘要
《科学美国人》最近的一篇文章强调了浣熊驯化的早期迹象，引发了 Hacker News 的讨论。观察表明，城市浣熊正变得更加温顺，表现出对人类恐惧感降低等特征——达尔文曾指出这与驯化有关（面部缩短、耳朵下垂等）。
用户分享了浣熊遭遇的轶事，从童年宠物到德国和法国的入侵种群。一些人 fondly 回忆浣熊是出乎意料的好伙伴，而另一些人则强调了挑战：破坏性行为、狂犬病风险以及保持高度聪明且容易感到无聊的浣熊所需的努力。
对话涉及驯化个体动物与需要世代育种的真正驯化之间的区别。人们对将野生动物作为宠物所涉及的伦理问题以及潜在的意外后果（如入侵物种问题，在日本的动画片《浣熊拉斯卡尔》中可见）表示担忧。最终，讨论强调了人类侵占、动物适应以及驯化漫长过程之间的复杂相互作用。
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## 神经反馈、监控与“无声对话” – Hacker News 讨论
一篇关于基于脑电图的神经反馈的文章引发了 Hacker News 论坛的讨论，最终演变成关于技术解码大脑活动用于监控目的的潜力——以及所谓的当前使用情况的讨论。
对话的核心是“无声对话”——从神经信号中解码预期言语——不仅是一种理论上的可能性（如 2009 年国防部文件中所探讨的），而可能是一种已经存在的 capability。用户讨论了诸如无线肌电图 (RMG) 之类的技术——通过无线电波检测肌肉活动——作为一种可能的绕过直接脑电图接触的方法，可能利用现有的电信基础设施。
一位用户声称自己正在遭受通过诱导思维进行的定向骚扰，并将此归因于该技术，并引用了关于微波听觉效应的研究。尽管受到怀疑，但该用户指出神经解码方面的进展，包括从脑电图数据中识别音乐以及通过脑机接口进行远程控制，作为快速进步的证据。 讨论强调了对隐私的担忧以及这些技术被滥用的可能性，并猜测数据中心建设与大规模监控能力有关。
## ESPectre：注重隐私的Wi-Fi运动检测
ESPectre是一个实验性的开源项目，使用Wi-Fi信号实现家庭运动检测——**无需摄像头或麦克风**。它使用低成本的ESP32-S3（约€10），并与Home Assistant或MQTT服务器集成。设置大约需要30-45分钟，需要基本的命令行知识和ESP-IDF设置。
ESPectre不依赖机器学习，而是采用数学方法，从Wi-Fi的信道状态信息（CSI）数据中提取10个特征。这使得无需训练即可进行实时、低延迟的检测。这些提取的特征也为未来的机器学习增强功能（如人员计数或活动识别）提供了基础。
该系统通过分析由运动引起的Wi-Fi波的扰动来工作，可以穿透墙壁，与路由器的最佳距离为3-8米。潜在的应用包括家庭安全、老年人监护和智能家居自动化。
**主要特点：** 保护隐私、价格实惠，并且可以轻松地与现有的2.4GHz Wi-Fi基础设施一起使用。进一步的开发预计将利用即将到来的IEEE 802.11bf Wi-Fi Sensing标准，以提高性能和可访问性。
## ESPectre：基于Wi-Fi的运动检测
ESPectre是一个开源项目（GPLv3），利用Wi-Fi信号分析——特别是CSI数据——来检测运动，无需依赖机器学习。由francescopace开发，在两周内获得了近2000颗星。
该系统运行在经济实惠的ESP32芯片上，并通过MQTT与Home Assistant集成。它通过分析Wi-Fi信号中的空间湍流，使用“移动方差分割”（MVS）方法来识别运动。作者甚至正在探索将ESPectre变成一个Wi-Fi Theremin，使用运动来控制音高和频率。
讨论亮点包括与现有解决方案（如Tommysense和Bermuda）的比较，多房间覆盖的考虑（建议每个区域一个传感器），以及潜在的滥用与安全应用之间的平衡。用户也在探索最佳ESP32芯片（目前推荐S3，正在对C6进行测试）及其与网状路由器的兼容性。该项目优先考虑数学分析而非机器学习，为存在检测提供了一种独特的方法。