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## 从 Matomo 迁移到 Umami：10 年数据拯救
作者在使用 Matomo（前身为 Piwik）进行网站分析十年后，寻求更现代的解决方案，并在 2022 年过渡到 Umami。虽然 Umami 提供了更简洁的 UI 和更简单的托管（NextJS/PostgreSQL 与 Matomo 的 PHP/MySQL），但一个主要障碍是迁移 10 年的历史数据。
由于不存在直接导出/导入功能，作者开发了一个 Python 工具 `matomo-to-umami`（可在 GitHub 上找到），以直接将数据从 Matomo 的 MySQL 数据库迁移到 Umami 的 PostgreSQL 数据库。这涉及仔细映射数据模型并生成兼容的 SQL INSERT 语句。
迁移过程包括一次预览运行和使用本地 Docker 环境进行彻底测试，以确保数据准确性——验证诸如跳出率、浏览器和国家/地区等指标。成功迁移了 angristan.fr 和 stanislas.blog 这两个网站的数据后，作者终于可以停用他们的 Matomo 实例并简化他们的分析设置，同时保留了宝贵的历史数据。该工具被提供给面临类似迁移挑战的其他人作为资源。
## 网站分析迁移与替代方案
一位 Hacker News 用户分享了他们从 Matomo 迁移到 Umami 的经历，原因是 Matomo 的界面过时且更新困难。 这篇文章引发了关于各种轻量级分析选项的讨论。
许多评论者推荐 **GoatCounter** 和 **GoAccess** 用于个人博客，强调它们的简单性和无需数据库（GoAccess 使用日志文件）。 有人对依赖第三方分析工具表示担忧，因为存在隐私问题以及用户可能屏蔽它们的情况。
其他建议包括 **Plausible**（开源）以及承认 Umami 依赖 NextJS 和 PostgreSQL。 一个关键的争论点是长期分析数据保留（10年以上）的价值，除了个人兴趣之外。
一些人批评 Umami 的功能集相比 Matomo 减少了，而另一些人则指出由于其使用 React 可能会出现安全漏洞。 最终，原作者很高兴通过切换到 Umami 来简化他们的设置并节省资源。
## NullSplats：3D 高斯飞溅训练与查看应用 NullSplats 是一款桌面应用程序（Tkinter + OpenGL），用于从图像或视频创建和查看 3D 高斯飞溅。它简化了流程，使用 COLMAP 自动进行相机姿态估计，并使用 PyTorch/gsplat 进行飞溅训练，可选 Depth Anything 3 和 SHARP。 该应用具有可重现的缓存系统，允许恢复工作流程并跟踪实验。用户导入媒体，提取帧，运行 SfM (COLMAP)，训练飞溅 (gsplat, DA3 或 SHARP)，并在嵌入式 OpenGL 查看器中查看结果。训练时间各异——gsplat 约为 5 分钟，DA3 (使用 16GB VRAM) 为 3-4 分钟，RTX 6000 上的 SHARP 为 2.5 分钟。 该应用程序围绕核心状态对象和四个选项卡构建：输入、COLMAP、训练和导出。它包括一个可移植构建选项，方便分发。开发和支持可通过 GitHub Issues 和 Discord 获得。关键依赖项包括 PyTorch、gsplat 和 COLMAP。
一个黑客新闻的讨论围绕着**高斯溅射 (Gaussian Splatting)**，这是3D渲染领域的一项最新进展。“nullandkale”的初始帖子展示了他们使用这项技术的工作，既使用了基于浏览器的渲染器（“Super Splat”）进行近距离观察，也使用了定制的渲染器用于训练目的。
评论者分享了相关项目：一个可能已经停止开发的**高斯溅射 SLAM**演示（被强调为 CVPR 2024 的顶级应用），以及一个非交互式的**三角形溅射**示例。 还有人推测，原始项目利用了 PlayCanvas 的溅射集成。
讨论中幽默地承认“高斯溅射”是一个特别酷的技术名称，并引用了“雅可比纹理 (Jacobian Texels)”。 最后，一条轻松的评论指出帖子标题的歧义性，指出它并非字面意义上的“三方”比较。
## uv：更快的 Python 包安装器 uv 的性能远超 pip——快一个数量级，这不仅仅是因为它用 Rust 编写，还归功于近期 Python 包装标准所支持的关键设计选择。多年来，pip 受限于需要*执行*代码（通过 `setup.py`）来确定包依赖项，导致缓慢的级联子进程调用。 近期的 PEP（518、517、621 和 658）引入了诸如 `pyproject.toml` 之类的标准，用于声明构建依赖项和标准化元数据，从而使 uv 能够避免代码执行并提前解析依赖项。 uv 通过策略性地*放弃*对遗留功能的支持（如 `.egg` 文件和 `pip.conf`），跳过字节码编译，并强制执行更严格的规范符合性来进一步加速安装。它还采用了诸如并行下载、带有硬链接的全局缓存以及更高效的解析器（PubGrub）等优化措施。 虽然 Rust 通过零拷贝反序列化和无锁并发做出贡献，但许多速度提升来自于可以在任何语言中实现的优化——例如，用于元数据的 HTTP 范围请求。uv 的成功强调了静态元数据和避免任意代码执行对于高效包管理的重要性，这种模式已经通过 Cargo 和 npm 得到验证。
## witr：理解进程运行的原因
witr 是一款旨在快速回答“这个进程为什么在运行？”的工具。它通过明确展示任何正在运行的进程、服务或端口背后的因果链，来简化调试和故障分析。与 `ps` 或 `top` 等工具仅显示*正在运行什么*不同，witr 解释了*如何*以及*为什么*它启动，以及是什么使其保持运行。
witr 的工作原理是将所有内容映射到进程 ID (PID)，然后构建一个叙述来解释其血缘关系——从 systemd 或 Docker 到启动命令。它提供人类可读的输出，详细说明进程、其用户、启动时间，以及最重要的，其来源。
主要功能包括零配置操作、只读访问以及对清晰度的关注。它支持按进程名称、PID 或端口进行查询。输出可以通过选项进行自定义，以实现简洁性、完整的血缘树或 JSON 格式。
witr 通过简单的脚本或手动下载进行安装，旨在减少对多种工具的依赖，并在事件发生时提供可信赖的快速答案。它不是监控、性能分析或修复工具，而是一种专注的诊断辅助工具。
## Witr：一款Linux命令行进程调查工具
Pranshuparmar发布了**witr**（Why Is This Running？），这是一款新的Linux命令行工具，旨在快速解释系统上运行的进程、服务或端口的原因。它追踪运行项目的起源和“责任链”，为SSH进入机器并遇到不熟悉进程时提供快速调试帮助。
0.1.0版本有意保持小而专注，作者正在积极寻求反馈。讨论重点包括该工具对LLM（人工监督）的依赖，改进README中GIF演示的建议（首选截图），以及对软件包管理器支持（deb、snap）的要求。
用户赞赏该工具能够快速理解不熟悉的进程，并将其与现有的`ps`和`pstree`等工具进行有利比较，并设想它在安全调查中的应用。该项目在GitHub上可用：[https://github.com/pranshuparmar/witr](https://github.com/pranshuparmar/witr)。
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## 完美的空心混凝土：一种新的生产方法
最近的Hacker News讨论围绕着一个YouTube视频，展示了一种制作空心混凝土（一种轻质、充气混凝土）的新方法。 空心混凝土本身并不新颖，但传统的生产需要专门的（通常是DIY）泡沫发生器。 这个视频演示了一种仅使用标准水泥搅拌机的方法，降低了入门门槛。
评论者指出，空心混凝土（也称为AAC - 气泡混凝土）已被用于建筑，通常在工业上生产，并对密度和强度进行精确控制。 然而，存在更简单、低科技的方法，甚至在发展中国家也有。
讨论还涉及了这种材料的局限性。 最近英国的建筑危机凸显了钢筋增强的AAC梁因水损害和腐蚀而失效的问题，强调了正确应用和维护的重要性。 人们对长期耐用性提出了担忧，并强调需要严格的测试。 一些用户还指出了空心混凝土的脆弱性以及难以在其上固定装置，而另一些用户则探讨了它作为建筑材料在俄罗斯等地区的应用潜力，那里它被广泛使用。
## AI“善意”引发罗布·派克强烈不满
著名程序员罗布·派克在收到一封由“Claude Opus 4.5 AI Village”完全AI生成的感谢邮件后，表达了极度的沮丧。该项目由非营利组织Sage（与有效利他主义有关）发起。此事发生在2025年圣诞节，凸显了人们对未经请求的AI互动问题的担忧。
AI Village的任务是让四个AI代理执行诸如筹款和“随机善举”等目标。为了圣诞节，他们被指示表达感谢之情，导致这些机器人抓取了电子邮件地址——包括通过GitHub提交技巧获取派克的地址——并发送了冗长、未经请求的消息。
详细调查，使用工具分析项目的日志，揭示了AI识别派克、撰写邮件并最终通过常规Gmail界面发送邮件的逐步过程。虽然该项目承认之前在发件邮件中存在错误，但核心问题不是这些错误，而是*未经请求的联系行为*。批评者认为，真正的能动性需要人类判断，在未经审查的情况下将AI释放到Gmail等平台是不负责任的，即使邮件署名是AI。其他一些人，如安德斯·海尔斯伯格和吉多·范罗苏姆，也收到了类似的邮件。
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## 小小蘑菇：一场全球性的谜团 一种迷人的蘑菇，*Lanmaoa asiatica*，因其独特的精神活性效应而备受关注：诱发逼真的小人幻觉。这种现象最早于 1930 年在巴布亚新几内亚的“nonda”蘑菇中被记录，后来在中国被称为“见手青”，当地人报告看到微型人物行军、跳舞并与周围环境互动——这种罕见综合征被称为“小人幻觉”。 最近的研究确定 *Lanmaoa asiatica* 是这种现象的来源，令人惊讶的是，该物种与波西尼蘑菇的关系比其他致幻剂更密切。值得注意的是，这种蘑菇在菲律宾也被发现，当地社区称之为“Sedesdem”。这种广泛的出现表明这是一种真正的、由化学驱动的现象，而不仅仅是民间传说。 尽管这种效应在一些文化中已为人们所知数代，甚至在古代道教文本中有所提及，但导致这些幻觉的具体化合物仍然未知。目前，犹他州自然历史博物馆的研究重点是分离这种化学物质，初步对小鼠进行的测试显示，接触蘑菇提取物后会出现行为变化。进一步的基因组研究正在揭示 *Lanmaoa* 的进化历史，可能暗示着即使在北美，也存在未被发现的精神活性亲属。这种“童话蘑菇”有望解锁对人类心理和真菌王国中隐藏潜力的全新理解。