## 颜色 用于表面、文本和控件的品牌颜色、中性色和状态颜色。 ## 浅色和深色 在同一主题中分别设置浅色模式和深色模式的颜色值。 ## 排版 界面文本和数据所使用的字体系列、字重、字号和行高。 ## 间距和比例 用于控制组件尺寸、内边距和间距的统一尺度。 ## 图标 选择适合主题的图标系列和样式。 ## 形状和效果 用于塑造组件外观和层次的圆角、描边和阴影。 ## 组件状态 在 Graphical 中自定义 Base UI 组件的交互状态。 ## 动效 用于按钮按下、菜单和其他交互的弹簧动画、缓动效果和时间设置。
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图形用户界面 Graphical UI
38 天前
504 网关超时
值得构建 Worth Building
38 天前
大语言模型大幅降低了软件开发的成本，如今个人工具即使没有庞大的用户群，也不必具备清晰的盈利模式，便足以证明其存在的价值。作者没有继续忍受一个小麻烦，也没有去使用杂乱的、充斥销售噱头的服务，而是借助 Claude Code 开发并部署了 **heade.rs**——这是一个完成度很高的域名查询工具，每月的成本还不到一杯咖啡。
这正在改变人们开发产品的方式：小型实验、用途冷门的实用工具，以及那些源于个人兴趣或好奇心的项目，都可能成为开发对象。一个周末的项目如今就足以成为立项的理由，甚至不会编程的人也能做出真正有用的应用，而不是因为不会编程而什么都没做。
代价是，这类工具更难被发现。当每一种小众工具都能低成本开发时，想要脱颖而出就更加困难。依赖搜索的盈利模式或许不再决定工具的设计，但分享工具要解决的问题、开发过程以及创作者做出的选择，仍能给别人一个关注它的理由。成功并不总意味着要把项目做成商业产品；有时候，对一个人来说已经很有价值的工具，就足以构成成功的标准。
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## 工作原理 路线在浏览器中计算，覆盖超过 160,000 个街道路段，并使用 USGS 的 1 米级激光雷达高程数据和 Overture / OpenStreetMap 街道图。 滑块可以调节距离与爬升之间的完整权衡：从最短路线，到最平缓且仍值得步行的路线。每条路线都不会被其他路线同时在距离和爬升两方面超越。评估时，爬升每增加 1 英尺，就相当于多走 200 英尺；超过这个程度，就不再值得步行。 向右滑动滑块，路线不会变短，也不会增加爬升。爬升指累计上升高度，而不是起点与终点之间的净高差。 步行时可以使用楼梯，骑车时则不可以。浅色线条会显示沿途的其他路线。 地点搜索可离线使用；旧金山的街道交叉口、地点和地址数据均已内置在此页面中。 来源、数据及完整分析。
文章提出使用 Linux 的“第三条道路”：文本用户界面（TUI），它介于命令行和图形桌面之间。TUI 能够以视觉上清晰、结构化的方式完成各种操作，同时不需要 GUI 那样高的内存开销，也不依赖 X11 或 Wayland。因此，随着用户 seeks 更轻量的软件，TUI 越来越具有吸引力。 尽管 htop、btop、Midnight Commander 和 archinstall 等工具已经相当成熟，但 Linux 仍缺少一个统一、原生基于 TUI 的使用环境。平铺窗口管理器可以减少视觉杂乱，但它们仍然属于图形界面，并保留较重的依赖。作者认为，TUI 的发展之所以停滞，是因为 GUI 很早就已经形成并趋于标准化。 文中提出的“TUIOS”将完全运行在 TTY 中，以键盘导航为优先，使用全屏文本“窗口”，在面板中显示系统信息，并支持通过 Alt+Tab 切换应用。图形密集型任务、现代网页浏览和游戏仍会受限，但这一概念可以为传统桌面提供一种统一、轻量的替代方案，尤其适合基于 Nix 的系统。
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作者介绍了一套去中心化、抗灾害的备份系统：M-Disc 分别存放在可信赖的朋友处。重要数据——包括数字化的文档、无可替代的音乐、珍贵的照片，以及重建数字生活所需的文件——被分别保存到三张一次写入光盘中，其中最关键的信息还会经过压缩并设置密码保护。
每份备份都装入带有衬垫的 B&W Outdoor Case 500 箱中，箱内配有 PE 泡沫、定制标签、湿度指示硅胶和带编号的防拆塑料封条。作者会拍摄密封箱的照片，尤其是序列号和条形码，以便在收回备份时确认箱子未被拆开每隔一至三年，作者会更新备份并重新分散存放，但前提是上一批箱体均通过检查。
密码可以作为数字遗产单独留给亲属；但如果不提供密码，保管人就无法访问其中的数据。这个项目名为“Holocron”，将数据耐久性、实体安全性和定期核验结合起来，同时鼓励其他人根据自身需求和面临的威胁程度，对这一理念加以调整和实践。
**Dust** 是一种用于预训练 Transformer 语言模型的无梯度优化方法，无需使用反向传播。它在每个 token 上独立地向各层的激活值添加高斯扰动，将这些 token 视为一个庞大的“虚拟群体”，并在一次前向传播中并行评估。损失变化为每个 token 提供奖励；利用奖励对扰动进行加权，可以估计激活误差，再将结果与缓存的各层输入结合，以估计权重梯度。 在 FineWeb 上训练 GPT 风格模型的实验表明，随着群体规模增大，Dust 的性能逐渐接近反向传播，并且在多种设置下达到或超过反向传播。据估计，从训练量达到一百万个 token 开始，Dust 的群体样本效率比权重空间中的 EGGROLL 高 \(10^3\)–\(10^4\) 倍。其梯度估计与反向传播的对齐程度也不断提高，即使在训练量达到十亿个 token 的检查点中，这种对齐仍然很强。 出乎意料的是，更大的模型通常具有更高的群体样本效率：一个 2.43 亿参数的模型总体上优于一个规模约小 120 倍的模型。Dust 还可以与 Adam 配合使用。然而，它的计算效率仍显著低于反向传播，尚不能作为实用的替代方案；它对不可微、循环或深层循环架构的更广泛影响仍需未来探索。
WSL 容器现已正式可用。开发者可以通过 `wslc.exe`、熟悉的 `container.exe` 别名或 Windows API，直接在 Windows 上构建、运行和部署 Linux 容器。用户运行 `wsl --update` 即可使用该功能。 正式版本新增了容器重启和文件复制命令、环境诊断、实时事件、网络管理、健康检查、可配置的停止超时、挂载以及可自定义的存储。它还加强了与 Microsoft Intune 和 Defender for Endpoint 的集成，可控制功能访问权限、批准的注册表以及容器活动的可见性。 社区集成包括 VS Code 开发容器及其扩展、Aspire、Lazywslc、WSL Container Desktop 和 WSLc Remote。 Microsoft 的路线图优先推进 `wsl compose` 对现有 `compose.yaml` 文件的支持，同时持续改进网络和跨操作系统性能的基础能力。WSL 容器目前已能将 Linux 访问 Windows 文件的速度提升至最高 2 倍，并引入 `consume` 网络模式以提高兼容性。总体而言，Microsoft 的目标是让 Windows 成为运行 Linux AI 和云原生工作负载的安全、可管理平台。