Fomu 是一款紧凑且可编程的 FPGA 设备，专为直接插入 USB Type-A 接口而设计。它为学习 FPGA 和 RISC-V 架构提供了一个易于入门的平台，无需专门的培训，也无需安装庞大的专有软件。
主要功能特点包括：
* **开源生态系统：** Fomu 使用完全开源的工具链，用户无需签署保密协议或注册账户即可进行代码开发。
* **多功能性：** 该设备采用 Lattice ICE40UP5K FPGA，凭借其 128 KB 的 RAM 和 1 MB 的 SPI 闪存，能够运行 RISC-V 软核，甚至可以直接运行 Python。
* **硬件设计：** 该电路板配有四个用户输入触控板、一个可控 RGB LED 灯，并装在定制的塑料外壳中，工作时外壳会发光。
Fomu 弥合了复杂硬件开发与用户友好性之间的差距。无论您是要修改 CPU 指令、创建自定义硬件模块，还是学习 RISC-V，Fomu 都提供了一个便携、开放且强大的平台，简化了传统的 FPGA 开发流程。其设计经过严苛的工程周期打磨，确保了在超小尺寸下的可靠性。
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这篇 Hacker News 帖子讨论了“Fomu”，这是一款设计用于插入 USB 接口的小型 FPGA 开发板。
用户间的讨论集中在这种超小尺寸的实用性上。虽然一些评论者质疑其在业余项目之外的实际应用，但另一些人提出了创造性的用途，例如将其用作 USB 线缆信号测试仪。此外，技术局限性也受到了关注；用户指出该板卡仅限于 USB 2.0 速度，且缺乏实现 USB 3.0 的物理架构。
对话还提到了“Qomu”——一种集成了微控制器（MCU）与 FPGA 的新版本——并强调了该板卡走线设计的精妙之处。归根结底，尽管被一些人视为小众工具，Fomu 在 FPGA 社区中仍被公认为巧妙硬件设计的典范。
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你好，同为 Web 开发者！我叫 Eric。我认为互联网变得过于复杂了。层级太多、供应商太多，我们也在不知不觉中将太多的信任交给了幕后的美国公司。谁在背后支撑你的基础设施，以及它部署在哪里，这至关重要。我厌倦了那些运行在美国云服务器上的所谓“欧洲”托管服务。所以我构建了一个替代方案——一种从 Git 部署到 CDN，每一层技术栈都运行在由欧洲公司拥有的欧洲基础设施上的静态托管服务。没有 AWS，没有 Cloudflare，绝无例外。 来自斯德哥尔摩的问候， Eric Selin statichost.eu 创始人
本次讨论的核心是 **Statichost.eu**，这是一家总部位于欧洲的新型静态网站托管服务商。该项目在 Hacker News 上引发了激烈争论，焦点主要集中在“欧洲托管”的价值主张及其定价模式上。
**讨论要点：**
* **“欧洲”价值主张：** 用户对于“立足欧洲”并主打“欧洲价值观”是否属于有效的卖点存在分歧。批评者认为这只是模糊的营销术语，而支持者则更看重欧盟隐私法规以及相对于 Netlify 或 Vercel 等美国竞争对手的数字主权。
* **定价与竞争：** 许多用户认为每月 9 欧元的定价对于静态托管来说过于昂贵。批评者指出，标准的 VPS（如 Hetzner 或 Scaleway）以更低的价格提供了更多的资源。然而，支持者认为该价格体现了托管式 CDN 服务的便利性，并能规避美国大型平台不可预测的“体验恶化”或高额超额账单。
* **技术争论：** 讨论涉及了该平台对 Git 的依赖、缺乏传统的部署方式（如 SFTP），以及围绕静态站点“构建时长”概念所产生的困惑。
* **市场背景：** 这场对话反映出人们对互联网中心化的普遍疲惫感，以及对独立、非企业化替代方案日益增长的渴求。
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本仓库使用 Lean 4 定理证明器提供了费马大定理（Fermat's Last Theorem）的完整机器校验证明。该证明基于 Frey、Serre、Ribet、Wiles 和 Taylor-Wiles 的策略，经由 Lean 4.33.1 内核验证，并严格依赖三个标准公理：`propext`、`Classical.choice` 和 `Quot.sound`。 为确保完整性，该证明经过了严格的外部验证： * **比较器（Comparator）：** 通过 `leanprover/comparator` 检查，确认了定理陈述符合 Mathlib 的要求，并验证了整个推导过程。 * **Nanoda：** 一个独立的基于 Rust 的 Lean 内核验证了整个证明导出过程，确认了超过 100 万个声明的逻辑有效性。 本项目结构为研究产物，完整的证明层次结构记录在 `PROOF-PATH.md` 中，并附带可供离线浏览的 HTML 导航界面。虽然 Lean 源代码是为优先考虑可校验性而进行机器生成的，但它整合了伦敦帝国理工学院 FLT 项目和 Mathlib 的基础工作。构建过程资源密集，需要较大的磁盘空间和内存。本项目在 Apache License 2.0 协议下发布。
对不起。
本指南介绍了如何在 Linux (Ubuntu) 系统上配置 Tor 出口节点。尽管出口节点对于 Tor 网络至关重要，但由于您是外部流量的最终连接点，运行此类节点存在风险。运营商可能会面临来自 ISP 的骚扰或潜在的法律审查，因此强烈建议通过专用服务商托管，而非使用家庭网络。
**步骤摘要：**
1. **安装：** 添加 Tor 项目软件源，安装 `tor`、`tor-arm`、`nginx` 和 `socat`。
2. **配置：** 配置 `torrc` 文件以定义带宽限制、设置 `ContactInfo`（电子邮箱）并建立 `ExitPolicy`（出口策略）。
3. **流量重定向：** 由于 Tor 无法直接绑定到低位端口，请使用 `socat` 将 443 端口流量重定向至 Tor 服务。
4. **信息页面：** 设置 `nginx` 以提供“关于此节点”的页面，并包含用于透明化的 `vnstat` 带宽图表。
5. **端口转发：** 在路由器或防火墙上开放 80、443 和 9030 端口以允许公共访问。
6. **管理：** 使用 `arm` 监控您的节点，并注册反向 DNS 记录，以便在他人调查您的 IP 时提高透明度。
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“扑克脸”摄影（Deadpan photography）是一种模仿科学调查、建筑类型学和系统性记录之客观语言的风格化表现。通过运用平淡的光线、对称的构图以及冷静、抽离的视角，像安德烈亚斯·古尔斯基（Andreas Gursky）和贝歇夫妇（the Bechers）这样的摄影师创造出了一种仿佛脱离了编辑或主观偏见的图像。
然而，这种中立性是一种精心营造的幻觉。“扑克脸”美学的力量在于其表演性：摄影师选择隐藏自己的主观抉择，而观众则默契地参与到这种假象之中。当这种手法邀请观众去分析系统——例如工业建筑或消费网络——并有效地将解读工作移交给受众时，其效果最为显著。
当题材涉及社会不公或人类苦难等高风险议题时，这种风格的局限性便显现出来。在这些语境下，拒绝表态从一种有趣的智力游戏转变成了一种令人不安、甚至带有共谋意味的行为。归根结底，“扑克脸”摄影并没有解决客观性的问题；相反，它让摄影这种“谎言”的机制变得清晰可见。它迫使我们承认每一张图像都是一种建构，从而将评判的重担从艺术家身上转移到了观众手中。
这篇 Hacker News 帖子讨论了《扑克脸摄影：享受这种伪装》一文，用户们既探讨了该流派的价值，也评判了作者的文笔。
评论者指出，杜塞尔多夫摄影学派和“新地貌”运动是“扑克脸”美学的典型代表，其风格特征为中性、静态且客观的构图。然而，讨论很快转变为对文章散文风格的批评。许多用户嘲讽了文中关于影像“注视”观众的特定段落，斥之为“矫揉造作”或“艺术写作的废话”。
尽管一些支持者试图解释文章的意图，认为扑克脸摄影是有意通过“表演”中立来让观众参与到一场共同的艺术玩笑中，但大多数参与者仍持怀疑态度。共识认为，这种写作风格掩盖了主题，令人感到挫败。尽管文章晦涩、抽象的语言受到了批评，用户们仍表达了对摄影作品本身的由衷赞赏，强调了扑克脸艺术那种刻意、冷静的特质依然具有吸引观众的力量。
检查某个域名是否包含在 Quad9 拦截的数百万个恶意域名中。输入主机名或域名以检查其是否被 Quad9 拦截。搜索已列出该域名的受限威胁情报提供商。
最近的一场 Hacker News 讨论聚焦于使用 Quad9（一项屏蔽恶意域名的隐私导向型递归 DNS 服务）所带来的利弊权衡。
尽管许多用户赞赏 Quad9 在保护非技术背景的家庭成员免受恶意软件和网络钓鱼侵害方面的作用，但也有用户对其默认开启流量过滤感到惊讶。批评者指出了“谁来监督监管者？”的困境：使用自动化拦截服务，意味着用户将审查权交托于人，并在缺乏透明争议解决机制的情况下承担误报风险。
技术贡献者们讨论了各种 DNS 配置的优劣，从运行本地递归解析器（如 Unbound）以掌控隐私和性能的方方面面，到使用特定的端点（如 Quad9 的不过滤版本或启用 ECS 的版本）。延迟也是一个主要话题，用户指出 DNS 速度会因 ISP 和节点地理位置的不同而产生显著差异。最终，各方共识认为，虽然像 Quad9 这样中心化的第三方服务提供了一种易于上手且“一劳永逸”的安全层，但用户必须为了这种自动化保护的便利性，而牺牲一定程度的透明度和控制权。
尽管人工智能模型与电子设计工具的交互能力日益增强，但衡量其输出的真实质量仍是一项挑战。由于 AI 难以驾驭传统的图形界面（GUI）CAD 工具，**EEBench** 的开发者利用了 *atopile*——一种将电路表示为声明式代码的语言。这使得模型能够直接构建、模拟并优化设计。 EEBench 不仅测试模型的理论知识，还测试其在现实工程权衡中的表现，例如元件公差、成本和物理限制等。通过运行（基于 SPICE 的）模拟来检查“最坏情况”下的故障，该基准测试为模型的工程能力提供了一种客观且确定性的评估。 目前的结果显示，Claude Opus 和 Grok 等模型表现优异，已从生成“貌似合理”的原理图转向实现功能性工程设计。随着 AI 实验室将电子领域的专业训练纳入其中，这些模型在处理复杂硬件设计方面的能力正显著提升。虽然我们尚不能将起搏器等关键系统的设计完全交给 AI，但 EEBench 证实，对于日益增多的电路任务而言，AI 已经证明了自己能够胜任工程助手的工作。
近期关于“AI能否设计电路板”的 Hacker News 讨论揭示了一个日益明确的共识：虽然 AI 目前尚无法完全自动化复杂的硬件工程，但它正成为 PCB 设计领域强有力的协作工具。
**主要观点：**
* **当前能力：** 用户反馈称，可以成功利用大语言模型（特别是 Claude）来设计原理图、管理物料清单（BOM）、编写自动化布局脚本以及识别现有设计中的错误。
* **工作流程：** 成功往往并非源于“直觉式”的一次性提示，而是需要一种“辅助”方法。工程师利用 AI 编写确定性代码（如用于 KiCad/EDA 软件的 Python 脚本），或进行对抗性审查，以在制造前发现错误。
* **挑战：** 业界指出，AI 缺乏“物理直觉”。布线过程复杂，AI 往往难以处理非标准设计、热/射频约束，或带有复杂勘误表的组件。验证仍然是最大的瓶颈，因为硬件与软件不同，一旦物理组装完成便难以调试。
* **未来展望：** 许多人认为，未来 AI 将承担验证和优化等“繁重工作”，使小团队或爱好者能够以更快的速度将复杂产品推向市场。然而，专家提醒，AI 目前仅是“增强”工具，而非领域专业知识的替代品。
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