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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。
## 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。
## 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。
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## 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。