本文探讨了 React 服务端组件 (RSC) 如何解决数据建模和 UI 展示之间的矛盾。传统的 REST API 常常难以有效地交付每个 UI 屏幕的特定数据需求。RSC 提供了一种在服务器端构建组件的方法，根据每个组件的 props 加载定制化数据，然后将组件树的 JSON 表示发送到客户端。客户端的 React 使用这个 JSON 来渲染 UI。 这种方法允许在服务器端组合“组件”（服务端组件），这些组件直接对应于客户端的组件（客户端组件），并在单次服务器往返中解决数据依赖关系。服务端组件实际上为客户端组件生成 props，在 UI 和数据获取逻辑之间建立了清晰的联系。这种紧密的耦合促进了可维护性和适应性，因为 UI 需求会不断发展。服务端“组件”可以调用其他“组件”，而不是进行单独的 API 调用，从而创建一个类似于 UI 的组件树结构，并促进数据沿着组件树向下流动。
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Dan Abramov的最新项目“JSX over the Wire”正在 Hacker News 上引发热议。该项目在 overreacted.io 上有详细介绍，并与现有技术和历史方法进行了比较。
一位用户 altbdoor 认为它类似于 Preact 的“渲染到字符串”结合 Express，尽管增加了 React 特性，并将其比作 HTMX，暗示着一种回归较旧方法的循环。另一位评论者 motoboi 打趣地说，这是逐步回归 JSF 的过程。spellboots 指出它与 Inertia.js 类似。whalesalad 给出了有趣且略带幽默的反馈。
本文以幽默的笔触探讨了在 NixOS 纯函数式环境中实现随机数生成和余弦函数的挑战。NixOS 作为一个声明式的 Linux 发行版，使用 Nix 语言进行系统配置，目标是实现可重复性。 作者努力克服 Nix 的一些限制，例如由于其纯函数特性而缺乏内置的随机数生成器。文中展示了绕过此限制的尝试，并面临诸如缓存和上下文相关的字符串等障碍。最终，他们使用 `pkgs.runCommandLocal` 和路径存在性检查实现了变通方案，证明了即使在有限制的情况下也能保持持久性。 类似地，实现余弦函数也需要克服 Nix 在惰性列表、lambda 语法和浮点数表示方面的特性，展示了将熟悉的编程概念转换为 Nix 的复杂性。作者利用无限列表来定义函数并演示了它们的用法。 尽管令人沮丧，但这篇文章深入了解了 Nix 的独特行为以及在它的函数式范式中完成看似简单任务所需的创造性解决方案。它强调了尽管 Nix 可能具有挑战性，但它为系统配置提供了强大的功能。
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Nix 中的 RNG 和余弦 (unnamed.website)
11 分，来自 todsacerdoti，2 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论
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Cohere为企业提供一系列AI解决方案，包括生成式模型，例如高性能、可扩展的CommandA和多语言的Aya Expanse。其先进的检索模型Embed和Rerank促进了多模态搜索。工作场所系统North和Compass旨在通过AI驱动的洞察力赋能员工。
Cohere服务于金融、医疗、制造、能源和公共部门等行业，提供安全、可定制的AI解决方案。最近的更新包括Embed 4，它为多模态数据检索提供了更高的准确性和效率，这对于构建自主式AI应用至关重要。Cohere还通过Cohere Labs投资研究，并提供开发者文档、LLM大学和博客等资源。该公司强调安全、数据保护和在快速发展的AI领域中持续更新。
Cohere发布了新的嵌入模型Embed 4，并被赞誉为潜在的最佳模型。然而，用户simonw对依赖专有、仅API的模型持保留意见，尤其是在存在强大的开源替代方案的情况下。他称赞Nomic的做法：通过API或开源权重提供模型以供非商业用途，之后再根据Apache 2.0许可，从而确保模型的长期可用性。
另一位用户lukebuehler强调了多模态嵌入选项的匮乏，特别是文本和图像的结合，他认为Embed 4是一个受欢迎的补充。他还指出了谷歌模型的限制，即其仅支持30个文本token。
第三位用户moojacob指出，在基准测试中，Embed 4的表现不如voyage-3-large，并质疑了嵌入模型基准测试的整体效用。moralestapia承认该模型价格昂贵，但强调其基准测试结果很有前景。
作用域值提供了一种在同一个线程及其子线程内高效共享不可变数据的方法，相比传统的线程局部变量具有优势。不像线程局部变量那样，作用域值保证了共享数据的有限生命周期，防止内存泄漏并简化数据流的推理。作用域值促进了从调用者到被调用者的单向数据传输，增强了代码清晰度和健壮性。它们消除了远端代码意外修改的风险，确保了数据完整性。 虚拟线程和结构化并发受益于作用域值的高效继承机制，避免了不必要的内存开销。该API提供了绑定、重新绑定和访问值的方法，以及处理异常的选项。作用域值的设计目标是用于那些使用线程局部变量进行单向、不变数据传输的场景。虽然线程局部变量仍然有其适用之处，但作用域值是现代的替代方案，尤其是在多线程环境中。
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JEP 506：Java 25 的作用域值最终版 (openjdk.org)
ludovicianul 4小时前 9 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 评论
skerit 43分钟前
[–]
有趣的提案，我能想象到自己会使用它。
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Resonate 是一种用于音频信号实时频谱分析的新方法，它为基于 FFT 的频谱图提供了高效的替代方案。它使用一组谐振器，每个谐振器都调谐到特定频率，并使用指数加权移动平均 (EWMA) 累积信号能量。EWMA 更重视最近的输入，模拟了人类的感知。每个谐振器的状态由一个复数表示，并通过简单的公式迭代更新，所需计算和内存极少。单个参数 alpha 控制谐振器的动态特性，并且可以依赖于频率。可选地，额外的 EWMA 可以平滑谐振器的状态。与 FFT 不同，Resonate 允许灵活的、感知相关的频率刻度，并提供优越的时间分辨率。它计算效率高，与谐振器的数量线性缩放，并且易于并行化。Python、C++ 和 Swift 的开源实现已经可用，演示了实时频谱图生成和音频特征提取。
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Show HN: Resonate – 实时高时间分辨率光谱分析 (alexandrefrancois.org)
arjf 35分钟前 6 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 评论
james_a_craig 9分钟前
[–]
由于某种原因，C++代码中给出的π值是错误的！源代码中给出的是 3.14159274101257324219，
而相同位数的正确值是
3.14159265358979323846。非常奇怪。我注意到这一点时，我去查看C++代码以了解该算法的实际实现方式。https://github.com/alexandrefrancois/noFFT/blob/main/src/Res... 第31行。
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Notion Mail是一款全新智能且可定制的邮箱收件箱。它能自行组织邮件、起草邮件并根据您的偏好安排会议。它直接连接到您的Gmail帐户，并提供免费试用。
主要功能包括：
* **AI 驱动邮件整理:** 自动根据类别（例如工作机会、签名或产品反馈）标记和分类邮件。
* **可定制视图:** 允许您根据域名、日历、标签或联系人将收件箱拆分为不同的关注区域。
* **快速回复和代码片段:** 重用邮件模板，利用AI改进写作，并使用内置日程安排功能快速安排会议。
* **Notion 集成:** 使用Notion编辑器撰写邮件，并在iOS上可用，Mac应用即将推出。
* **数据安全:** 符合GDPR、CCPA、HIPAA和SOC 2标准，确保数据隐私。
Notion Mail旨在为邮件管理带来创新，提供个性化且高效的收件箱体验。
Hacker News 正在讨论 Notion 新推出的邮件客户端“Notion Mail”，结果发现它只是一个 Gmail 客户端。反应褒贬不一。一些用户对 Notion 收购 Skiff Mail 后却推出基于 Gmail 的解决方案感到惋惜。另一些人则对 Notion 的 AI 助手质量表示担忧，并建议 Notion 应该专注于改进其核心产品的性能和速度，然后再扩展其功能。
多位评论者将 Notion 与其他生产力工具（如 Google Docs、Sheets、OneNote、Superhuman、Sharepoint 和 O365）进行了比较，对它们的优缺点持有不同意见。一些人认为 Notion 处理大型数据集时速度缓慢且笨拙，而另一些人则赞扬其“意见明确”的设计方法。有人推测 Notion 可能会通过提供完整的套件来与 Google Workspace/O365 竞争，但也承认进入该市场的挑战。Notion 的性能问题和对更好 AI 集成的需求是一个反复出现的担忧。一位评论者指出 Gmail 将强制实施多因素身份验证 (MFA)。
LightlyTrain：更优的视觉模型，更快的训练速度——无需标注数据
LightlyTrain: Better Vision Models, Faster – No Labels Needed
4 天前
LightlyTrain 通过利用未标注数据进行自监督预训练，简化了计算机视觉模型的开发流程。这降低了标注成本，并加快了模型部署速度，尤其适用于视频分析、医疗保健和制造等特定领域的应用。它兼容各种架构和任务（检测、分类、分割），并且可以扩展到数百万张图像，支持从单GPU到多节点的各种设置。
它无需手动实现，而是与PyTorch等流行库集成，自动处理层预训练和模型导出等关键方面。
当标注数据稀少、特定领域的数据与标准数据集差异显著、策略限制使用外部模型或使用缺乏预训练检查点的自定义架构时，LightlyTrain 尤其有效。它建议使用远多于标注数据的未标注数据以获得最佳结果。
LightlyTrain 提供 AGPL-3.0 和商业许可证，满足开源和专有需求，使用户能够最大限度地利用其未标注数据的价值。
Lightly AI发布了LightlyTrain，一个开源的Python包，用于自监督学习（SSL）。它能够在未标记的数据上预训练计算机视觉模型，从而提高在标记数据有限的特定领域任务中的性能。与在通用数据集上预训练的标准模型不同，LightlyTrain会在微调之前使模型适应特定的视觉领域（例如，医疗、农业、制造业）。
其主要特点包括：无需标签的预训练、比从零开始训练更好的性能、领域自适应、支持流行的模型（YOLO、RT-DETR、ResNet、ViTs）以及可扩展性。在COCO、BDD100K、DeepLesion和DeepWeeds上的基准测试显示，其性能优于基线。例如，在COCO数据集上使用10%的标签，使用LightlyTrain预训练的YOLOv8-s模型的mAP比ImageNet权重提高了14%。该软件包采用AGPL-3.0许可证，并与Ultralytics和Torchvision等框架集成。对于需要不同许可条款的企业，可以提供商业许可证。
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Hacker News用户正在讨论一篇来自science.org的题为“光学旋转”（Rotatum of Light）的新科学论文。这篇论文介绍了“光学旋转”的概念，这是一种光学涡旋光束在传播过程中其轨道角动量经历二次啁啾的现象。
一位评论者“interroboink”开玩笑地将科学语言比作《星际迷航》中的对话，强调了诸如“绝热变形”（adiabatic deformation）和“古伊相位因子”（Gouy phase factor）之类的术语的使用。他们想象了一个虚构的情景，星际迷航的船员需要修复这些因素才能逃离一个“光学涡旋”。
本质上，这篇论文探讨了如何绝热地改变光束的拓扑结构，从而导致古伊相位因子的累积。这反过来又会影响光束的传播常数（空间频率）。Hacker News上的讨论很简短，但最初的反响显示出人们对这些听起来有些未来感的科学术语的娱乐和兴趣。
再次向这个古怪的、村庄规模的网络软件问好🏘️ 它就像 itch.io，但适用于任何开放网络项目，例如项目的分散式维基百科，又例如——你猜对了——项目的互联网档案馆💫 一个用于你思想的社交网络，一个用于活生生想法的生态系统🌱
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WEIRD – 一种在网络上的方式 (weird.one)
19 分 weinzierl 2 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
dudefeliciano 2 小时前
[–]
想创建一个个人资料，但在 https://weird.one/login 这个页面上收到 500 错误
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tcmptn 0 分钟前
| 父级 [–]
真奇怪。
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MeshCore是一个轻量级、开源的C++库，旨在为嵌入式项目创建弹性、多跳LoRa网状网络。它能够在没有互联网连接的情况下进行通信，非常适合离网、紧急和物联网应用。MeshCore支持Heltec和RAK Wireless等设备，允许轻松刷写预构建的二进制文件，并通过串口控制台进行网络交互。 它在简洁性和可扩展性之间取得了平衡，使其适用于定制解决方案，这与Meshtastic或Reticulum不同。主要特性包括多跳数据包路由、低功耗和去中心化操作。示例应用包括终端聊天、中继器和简单的BBS服务器。开发者可以通过GitHub贡献代码，报告bug和提出建议。RAK Wireless板用户需要在PlatformIO中应用特定的补丁并将固件转换为.uf2格式才能进行刷写。
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MeshCore，一种用于分组无线电的新型轻量级混合路由网状协议 (github.com/ripplebiz)
3 分，由 cuu508 发布，50 分钟前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论
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