作者参观了昂布瓦兹的克洛·吕斯城堡；达·芬奇在1516年接受弗朗索瓦一世国王的邀请后，于此度过最后岁月，并于1519年67岁时去世。他去世的房间俯瞰花园与高树。他对自然无尽的好奇包括笔记中关于树木生长的观察——例如各高度阶段的枝条总和等于树干厚度——这些观察至今仍令科学家和艺术家着迷。
作者参观了昂布瓦兹的克洛·吕斯城堡；达·芬奇在1516年接受弗朗索瓦一世国王的邀请后，于此度过最后岁月，并于1519年67岁时去世。他去世的房间俯瞰花园与高树。他对自然无尽的好奇包括笔记中关于树木生长的观察——例如各高度阶段的枝条总和等于树干厚度——这些观察至今仍令科学家和艺术家着迷。
黄仁勋向员工道歉，承认自己对妻子不忠、伤害了家庭，接受批评。他表达了对家人的爱，希望得到治愈，并致力于赢回信任。对 NVIDIA 的同事、董事会、合作伙伴和股东，他承认未能履行领导职责，承诺全力投入公司。他还回应了新闻报道引发的国家安全担忧，指出 NVIDIA 董事会已启动独立调查，他支持并会配合。他重申对国家和公司的热爱，承诺保护 NVIDIA 和美国国家安全，并请求给予家人隐私，他们不承担责任。
Uniform 是一个低层、跨平台 UI 库，完全替代原生 UI 工具，同时保持小巧（完整 Web 应用压缩后小于 280 KB）。它优先精确、可定制的视觉设计而非预构建组件，支持像素完美的约束/堆栈布局、高级文本、基于 SDF 的形状/特效、平滑曲线、手势、HDR/高刷新渲染和低延迟输入。提供无需构建步骤的快速 JavaScript API 和高性能 C API；两者均调用共享的 C 核心，编译为 WASM/原生代码，二进制小巧且资源占用低。目前支持 iOS、macOS（Metal）和 Web（WebGPU），Windows、Linux 和 Android（Vulkan）在计划中。Uniform 认为平台 UI 框架迫使重复和高层约束；相反它提供低层、一致的原语、打包更新，以及结合声明式描述符与命令式控制流的灵活 API。支持轻松集成、热重载、打包以及渲染到纹理/外部渲染器。总体而言，Uniform 旨在让设计师和开发者跨平台高效实现精确界面，而不牺牲控制权。
文本描述了由 Yusuke Endoh 编写的 Ruby quine “The Qlobe”。它是一个自复制程序，每次运行时将其打印输出旋转 45 度，执行八次后恢复原始方向。整数命令行参数可以设置不同的旋转角度。包含的代码高度混淆：它存储压缩数据，解压数据，并将旋转的地球状 ASCII 图像渲染进 quine 源码。作者指出，虽然有些 quine 专门针对日语，这个旨在在 RubyConf 上更具“全球性”。该 quine 以版权声明结尾。
电子邮件经由 MUA、MSA、MTA、接收 MTA、LDA 和收件人 MUA 传输。MTA 会重试投递数日。SMTP 是文本协议：MX 查询、HELO、MAIL FROM、RCPT TO、DATA，随后消息以单独一行的句号结束。信封地址可与标头地址不同。MIME 支持多部分、quoted-printable、base64 附件。TLS 在 25 端口使用 STARTTLS，或在 465 端口使用隐式 TLS；MTA TLS 常为自签名。认证依赖 SPF、DKIM，以及 HELO/PTR DNS 匹配。电子邮件如同明信片；隐私需要发送前进行端到端加密。内置 PGP 风险高。提供商加密较弱，因为 MTA 需要明文。DKIM 不可否认性可使泄露邮件可验证；轮换/公布旧密钥可降低信任。投递可能需要数日；避免发送敏感内容。
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自由职业承包商喜欢 Harvest 简单、实惠的时间追踪和发票功能。被 Bending Spoons 收购后，价格大幅上涨：从每月 13.32 美元涨到 133.98 美元的"企业"/"无限"套餐，而更便宜的灵活套餐在正常信用卡手续费之上还加收 2% 的费用。客户支持被替换为大语言模型。用户正在寻找发票和簿记的替代方案，并指出 QuickBooks Online 已经衰落。
TACO 是一个用于多领域稀疏与稠密线性/张量代数的工具。它支持从稀疏矩阵向量乘法到复杂张量计算等操作，并以 CSR、COO 和 CSF 等格式存储张量。它采用基于编译器的方法生成优化内核，达到与 Eigen、Intel oneMKL 和 SPLATT 等库相媲美的高性能。TACO 提供 C++ 和 Python API，以及用于生成自定义内核的命令行和网页工具。文档、示例和源代码可在 GitHub 获取，欢迎贡献。它由斯坦福大学和麻省理工学院的研究人员开发，并得到多家资助机构的支持。
作者认为人工智能泡沫并非不可避免。尽管人工智能支出巨大，但其中很多是一次性的数据中心基础设施；建成之后，运营可以盈利，Anthropic的营收增长和利润率也支持这一点。人工智能需求仍大部分未被满足，即使没有持久的护城河，公司仍可通过品牌忠诚度和机构锁定获利。主要的上市人工智能公司拥有合理的市盈率和真实营收增长，不同于互联网泡沫时期的公司。风险包括债务、监管、反弹和安全，但崩溃并非确定。作者还表示，泡沫讨论部分反映了一种希望人工智能颠覆逆转的期待，而这不太可能。
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