这篇文章探讨了作者创建新的系统编程语言编译器的动机，源于对C语言的挫败感。核心论点在于区分“表达式”（用于计算）和“语句”（用于副作用），认为C语言经常模糊这两者之间的界限，从而阻碍了可读性和安全性。 具体而言，作者批评了C语言的赋值以及前/后增/减表达式。这些将计算和副作用结合在一起，可能导致未定义行为（例如在`++x * powi(x, 2)`中），并使代码更难理解。来自经典C代码的例子（如`itoa()`和`memcpy()`）表明，虽然这些特性有时很简洁，但可能会掩盖意图。 作者承认简洁的C代码具有一种风格上的优雅，但最终认为将计算和副作用分离带来的清晰度超过了简洁性。他们建议将增/减操作限制为语句，消除潜在的危害，同时保持便利性。文章强调，C语言的灵活性虽然强大，但可能会引入微妙的错误和认知负担，从而证明了追求一种更精心设计的语言的合理性。
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该项目探索了“threadprocs”——一种在Linux (aarch64/x86_64) 上融合进程和线程模型的新方法。Threadprocs 行为类似于拥有自己运行时（libc 等）的独立程序，但它们在共享地址空间内运行，从而能够通过直接指针操作实现零拷贝数据共享。
该系统使用一个服务器来托管共享空间，并使用一个启动器来启动其中的程序。应用程序通过“带外”方式（例如，通过复制/粘贴或套接字）共享指针，然后直接访问这些地址上的数据。一个服务器全局的暂存空间，通过扩展的 auxv 条目访问，可以促进服务发现和 IPC。
主要限制包括无法可靠地使用 `brk()`/`sbrk()`，调试工具如 `ptrace()`，以及需要位置无关代码。至关重要的是，内存必须在*同一个* threadproc 内分配和释放，防止跨 threadproc 的释放。尽管具有挑战性，该项目展示了一种替代传统 pthreads 的潜在方案，提供了一种独特的共享内存和进程间通信方法。一个框架 `tproc-actors` 建立在这个概念之上，并具有自定义内存管理方案。
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是一品脱吗？
Is it a pint?
41 天前
多年的无数次倒酒经历让我产生了疑问：“这真的是一品脱吗？他们这么说，但真的是这样吗？” 调查结果催生了“品脱巡逻队”，这是一场草根运动，可能会改变美国人接受啤酒、葡萄酒和苹果酒的方式——走向正义的诚实。本文记录了最初的发现和这项运动的诞生。© 2025–2026 Steven Nilsen. 版权所有。
## 纳米定位系统特性总结 表征纳米定位系统需要理解频域（使用FFT分析识别共振）和时域行为。虽然频率分析可以揭示共振频率，但缺乏时间和位置的相关性，并且依赖于外部测量，例如激光振动测量，才能获得准确的结果。 与阶跃系统不同，闭环压电定位器由于其模拟特性，理论上具有无限分辨率。然而，实际分辨率受微摩擦和电子噪声的限制，通常约为测量到的峰峰值噪声的1/6（1σ）。 重要的是，分析定位器实现的*离散步进*——即使在纳米级尺度下——也能提供有关系统稳定性、可重复性和整体性能的宝贵见解，直接反映系统在实际应用中的功能，例如成像和对准。这些图形数据补充了统计噪声测量，从而实现全面的系统评估。
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## 美国鼓励私营企业“反击” – 摘要
美国最近的政策转变鼓励私营公司积极防御网络攻击，甚至授权它们“反击”攻击者。此举类似于历史上的“委任状”，旨在应对网络攻击日益频繁和大胆，特别是来自国家支持的攻击者。
然而，这一想法引发了争论。人们担心公司是否具备有效反击的专业知识，以及误判和冲突升级的风险，以及潜在的法律后果——尤其是在国际上。一些评论员指出，准确识别攻击者很困难，并且无意中伤害无辜方的危险。
讨论还涉及更广泛的网络安全责任问题，有人认为系统所有者应承担安全责任，无论攻击的复杂程度如何。另一些人质疑在威胁不断演变和即使是最强大的防御也存在局限性的情况下，实现真正安全的实用性。最终，这项政策引发了关于网络战私有化以及潜在的意外后果的问题。
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## DSPy：为什么不被广泛使用？ 尽管DSPy承诺简化AI工程，但其下载量（470万）远少于LangChain（2.22亿）。这并非由于DSPy存在缺陷，而是因为它*难以掌握*。它需要一种不同的AI系统设计思维方式，优先考虑预先抽象，而非快速实现。 作者认为，许多团队在不知不觉中通过痛苦的迭代过程重新创造了DSPy的核心原则——类型化输入/输出、模块化代码、提示分离和强大的评估。他们通过一个结构化提取任务来说明这一点，展示了最初的简单性如何随着提示调整、结构化输出、错误处理、RAG和模型切换等功能的添加而迅速升级为复杂且脆弱的代码。 DSPy为这些常见挑战提供了预构建的解决方案，从而提高了可维护性和更快的模型测试速度。然而，当迫切需要仅仅*让它工作*时，最初的学习曲线显得陡峭。最终，作者建议拥抱DSPy的底层原则——即使不使用该框架本身——以避免重复造轮子并构建效率较低的AI系统。
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