## tprof：Python 的目标函数分析器
**tprof** 是一款新的 Python 3.12+ 分析器，旨在简化性能优化。与测量整个程序的传统分析器不同，tprof *仅* 关注指定的目标函数，从而显著降低开销并简化分析。
这使得开发者能够在修改代码*之前*和*之后*快速基准测试代码，以查看优化是否有效。tprof 提供命令行界面以生成快速报告，并提供“比较模式”以直接衡量函数之间的性能差异（例如，“之前”和“之后”版本），显示百分比提升/下降。
它还通过上下文管理器/装饰器提供 Python API，用于在特定代码块内进行分析。
tprof 利用 Python 新的 `sys.monitoring` API（在 3.12 中引入）和基于 C 的计时，以最大限度地减少性能影响，仅为被测函数添加开销。它在 PyPI 上可用，方便安装。
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## Python 性能分析工具 Hacker News 讨论
最近 Hacker News 上围绕 Python 性能分析工具展开了一场讨论，起因是关于“Tprof，一个目标分析器”的文章。用户抱怨缺乏像 `coverage` 这样易于使用、开销低的性能分析器。许多人发现现有选项会增加显著的运行时噪音（高达 50% 或更多），导致结果不可靠。
提到了几种工具：`cProfile` 与 `pstats` 和 `gprof2dot` 常用，但并非总是简单易懂。`sys.monitoring` 被强调为识别低效代码结构很有用，而 Python 3.15 中即将推出的采样分析器受到了欢迎，特别是它的实时模式。
一个关键点是，用户更喜欢 *插桩* 性能分析器而不是 *采样* 性能分析器，因为后者通常无法提供足够细节来进行深度优化。用户强调需要最小的开销（低于 1%）以避免扭曲结果并影响性能，尤其是在实时或性能关键型应用中，例如机器学习。
## Shell脚本中 `test` 和 `[` 的奇妙之处 许多Shell脚本编写者习惯使用 `[ ... ]` 进行条件测试，常常忘记它的起源。最初，`test` 命令是执行这些检查的标准方式——`if test -f "$file" then...fi`。`[` 语法作为一种便捷的快捷方式出现，模仿了C语言的 `if()` 结构。 有趣的是，`[` 实际上是一个*命令*本身，在许多较旧的系统中，它只是 `test` 的符号链接。闭合方括号 `]` 并非由Shell强制执行，而是由 `test` 命令强制执行；当以 `[` 的形式调用时，它期望一个 `]`。 然而，现在并非总是如此。现代GNU coreutils 经常将 `test` 和 `[` 编译为独立的执行文件，尽管它们共享源代码，但使用了不同的编译标志。这可能导致细微的差异。 这种区别给一位脚本编写者带来了令人沮丧的大学经历。尽管他在可用的Linux机器上演示了 `test` 和 `[` 的等价性，但教授因为脚本在他们的SunOS系统的Bourne Shell上无法运行而对其使用 `[` 进行了惩罚，导致成绩降低。关键要点是：虽然功能相似，但 `test` 和 `[` 并不总是相同的，并且闭合方括号由命令本身验证。
这个Hacker News讨论围绕着经典的“炸弹分叉”——一个shell脚本`:(){:|:&};:`——及其历史影响。用户分享了在90年代意外用它导致系统崩溃的经历，强调了试验不熟悉代码的危险性。对话延伸到对`test`命令及其方括号简写`[ ]`的讨论，指出现代shell为了效率通常将`[`作为内置命令。
一个关键点是shell语法的演变，ksh88引入了`[[ ]]`，提供了正则表达式比较和逻辑运算符等功能。然而，`[[ ]]`并非普遍可移植。许多人提倡使用更强大的脚本语言，如Python或Ruby来处理复杂任务，将shell脚本保留用于简单的系统管理。该帖子还涉及理解Unix基本原理的重要性以及依赖过时教学方法可能存在的陷阱。最终，这次讨论是对shell脚本历史的回顾，也是对其力量——以及潜在混乱——的提醒。
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多功能意面包装集成有份量测量器，为消费者提供了一种便捷的方式来确定合适的食用量。Ian Lim设计的San Remo意面包装减少食物浪费，并确保份量控制的一致性。通过将内置测量功能直接整合到盒子中，San Remo包装创新无需外部工具。一个盒子，一个工具，San Remo包装现在兼作意面测量器。San Remo意面测量器包装准确地告诉您该煮多少。无需计算，无需弄脏，无需压力。只需意面。San Remo包装内置测量器，让晚餐更轻松。厌倦了猜测意面份量？San Remo意面盒为您测量一份食用量。不再有煮过头的剩菜。另请查看：意面测量器名片。
## San Remo 意面量具 - Hacker News 讨论总结
Hacker News 上的一场讨论围绕着 San Remo 意面包装盒中集成意面量具的设计概念（最初是为一家澳大利亚公司设计的 Behance 作品）。该设计旨在帮助用户煮出适量的意面，减少浪费并确保一致的份量。
一些人认为这个想法“巧妙”，特别是对于意大利面条而言，但许多评论者质疑其实用性。担忧包括它对除长条形意面以外的其他形状意面的使用限制，以及增加的包装材料。 许多用户更喜欢使用厨房秤来称量意面以获得准确性，或者根据经验估算份量（一把，或每人 4 盎司的指导原则）。
讨论还涉及文化假设，最初的评论泛化了美国人的烹饪习惯。 许多人指出该设计源自澳大利亚，并争论精确测量与直观估算之间的必要性。 最终，共识倾向于现有方法比拟议的包装功能更有效和实用。
中国在可再生能源扩张方面居世界领先地位，去年安装了全球新增风能和太阳能装机容量的一半以上。 增速惊人——仅在五月份，中国新增的可再生能源就足以供像波兰这样的国家使用，大约每秒安装100块太阳能板。 这项建设遍布全国，既包括城市屋顶太阳能，也包括西部地区的巨大风电场。 摄影师楚伟民用三年时间记录了这场转型，使用无人机摄影捕捉这些设施的规模和艺术性。 他的获奖作品让人联想到传统的中国水墨画，突出了正在发生的巨大变化，并旨在填补这一关键能源转型视觉记录中的空白。 楚伟民认为这是“我们这个时代的故事”，并着手系统地记录它。
## Z80会员卡：复兴复古计算
这个项目庆祝个人计算的黎明，追溯到20世纪70年代，那时爱好者们从套件中自制电脑。受Altair 8800等经典产品的启发，“Z80会员卡”是一款功能齐全、袖珍大小的电脑，旨在由爱好者构建和编程。
该项目源于一个关于黑客在阿尔托ids盒子里制造微型电脑的虚构故事。现在，原始设计已被重新发现，并作为套件提供。它具有Z80 CPU、内存和I/O，只需基本的焊接技能即可组装。
还提供扩展卡，包括带有键盘和显示器的前面板，以及串行/RAM/SD卡接口，从而可以使用CP/M操作系统。Z80会员卡旨在提供实践学习体验，让用户从基础开始了解计算机硬件和软件——无需现代PC或复杂软件。套件可供购买，提供了一个独特的机会来体验计算革命的根源。
## Z80 怀旧与现代计算
一个由 Z80 会员卡 (sunrise-ev.com) 链接引发的 Hacker News 讨论，揭示了一个充满活力的复古计算爱好者社群。许多评论者分享了他们与 Z80 处理器的个人经历，回忆起早期的职业生涯和业余项目。
一个关键主题是将怀旧与现代性能结合的乐趣——一位用户展示了通过 C 宏运行 Z80 汇编代码，与原始硬件相比，速度提升了 40,000 倍。其他人强调了从头开始构建基于 Z80 的计算机的教育价值，从而更深入地了解处理器基础知识。
对话扩展到 6502 等相关处理器，分享了构建自制计算机和探索经典架构的资源。几位用户承认，由于这项爱好而开始收集老式计算机。讨论还涉及了 Z80 今天的可用性，例如 eZ80 和 FPGA 实现，以及在 TI 计算器和老式终端等设备中可以找到的 Z80。最终，该帖子庆祝了这些基础计算技术的持久吸引力。
## 削减技术文档编写人员的代价 公司正在犯一个关键错误，即为了AI生成文档而减少或取消技术文档编写岗位。虽然AI可以*生成*类似文档的文本，但它缺乏关键的人性元素——同理心、对用户痛点的理解以及辨别*需要*记录内容的能力——这些是将信息转化为真正可用的产品真相的关键。 AI生成的文档容易出现不准确之处，缺乏战略 vision，并可能造成潜在的法律责任。此外，依赖AI的工具（如RAG）所使用的燃料正是技术文档编写人员*已经完成的*“上下文整理”工作。 简单来说，你无法增强不存在的东西。 解决方案不是用AI取代文档编写人员，而是**增强**他们。为技术文档编写人员提供AI工具和培训可以释放真正的生产力提升，让他们能够编排和完善内容，确保质量和准确性。 技术文档编写人员不仅仅是文字匠人，他们是至关重要的翻译者，弥合了复杂产品与用户之间的差距。请重新考虑削减这些岗位——您的产品的可用性，以及您公司的法律地位，都取决于此。投资于人类专业知识，让AI成为*该框架内*的一种工具，而不是对其的替代品。
## Nao Labs：创始软件工程师职位 Nao Labs是一家位于巴黎的早期创业公司，获得Y Combinator和STATION F的支持，正在寻找创始软件工程师来构建其AI驱动的数据分析平台的未来。他们已经发布了一款被100多个数据团队使用的AI IDE，现在正在开发一款开源分析代理。 该职位提供对整个技术栈（React、Typescript、Node.js、Python、OpenAI/Anthropic）的完全所有权——从前端到后端以及核心AI功能。理想的候选人能够独立完成产品从头到尾的交付，拥有代理系统经验，并具备强大的产品意识。 除了编码之外，你还将参与路线图决策、商业战略，并帮助构建未来的技术团队。Nao Labs强调自主性、快速迭代以及在一个由经验丰富的数据/AI专业人士领导的4人小团队中的协作环境。提供具有竞争力的薪资+股权，优先考虑在巴黎11区现场工作，但也有远程选项。
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Nao Labs（开源分析代理，YC X25）正在招聘 (ycombinator.com)
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## 从代码到耕耘：迪伦·阿拉普斯的故事 迪伦·阿拉普斯，前身为一位著名的软件工程师，以Neofetch和KISS Linux等项目而闻名。他在2024年公开宣布，在从互联网上消失多年后，“开始务农”。本文详细介绍了做出这一决定的背后故事。 多年的不懈工作和对在线认可的追求导致了严重的倦怠、身体衰退和存在主义危机。阿拉普斯发现自己陷入了工作、倦怠和恢复的循环，最终意识到他的生活被毫无意义的任务所吞噬。随后，他开始阅读，发现了与《圣经》的深刻联系以及对精神改变的渴望。 在三年多的时间里，阿拉普斯彻底改变了他的生活方式，放弃了所有恶习——从药物滥用到加工食品——并采用植物性饮食以及严格的健身计划。他最终得出结论，农业提供了一条精神上令人满足的道路。 现在，他和家人一起在希腊的一个村庄建立了WILD.gr，一个天然农场，专注于可持续的食物生产和与自然和谐共生的生活。他的故事证明了认识到变革的必要性，并将福祉置于无情的生产力之上。
## 树莓派发布 AI HAT+ 2：一种利基解决方案
树莓派最近发布了 AI HAT+ 2（130 美元），配备 Hailo 10H 芯片和 8GB LPDDR4X 内存，旨在将 AI 处理从 Pi 的主 CPU 卸载。虽然它可以独立运行 LLM，但测试表明 Pi 5 的 CPU 通常*优于* HAT+ 2，原因是功耗限制（3W 与 10W）以及，更重要的是，内存限制——8GB 对于许多中型 LLM 来说不够。
AI HAT+ 2 在计算机视觉方面表现出色，但对于这些任务，它相对于现有的、更便宜的 AI HAT（110 美元）或 AI Camera（70 美元）没有太大优势。由于软件问题，尝试利用其“混合模式”——同时运行视觉和推理——均未成功。
最终，AI HAT+ 2 感觉更像是一个将 Hailo 10H 集成到其他设备的开发工具包，而不是面向典型 Pi 用户的即插即用解决方案。虽然在对功耗敏感的应用中具有潜力，但其好处目前仅限于非常具体、利基的使用场景。它凸显了“AI”硬件中的一个常见趋势：硬件在完全可用的软件之前出现。