我最近买了一款经济实惠的Amazfit Band 7，用来追踪心率和睡眠模式。它令人印象深刻的18天电池续航和基于Javascript的表盘功能激发了我创建自定义表盘的兴趣。
由于导出每个数字和符号的单个图像的过程非常繁琐，我开发了一个基于网络的工具，网址是gingerbeardman.com/amazfit/。该工具允许用户自定义字体、大小、颜色和对齐方式，然后只需单击一下即可下载所有图像，这些图像已针对表盘开发进行了优化。
我的第一个作品名为DIN，它使用了Datto和Charles Nix提供的免费字体D-DIN Condensed Bold。我生成了不同尺寸的数字和符号图像，并使用了两种颜色。虽然文本在某些显示器上可能看起来较暗，但在Amazfit Band 7的OLED屏幕上清晰可见。该工具并非特定于Amazfit，可以用于任何图像生成需求。您可以通过iOS或Android上的AmazFaces应用程序安装以此方式创建的表盘。
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Amazfit 活动追踪器和表盘素材生成 (gingerbeardman.com)
9 分 msephton 1小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Cursor，一款AI驱动的IDE，因后端会话错误导致用户多台机器同时被锁，引发了一场公关灾难。问题被AI客服机器人火上浇油，该机器人错误地声称这是一项新的登录策略。用户误以为机器人的回应是官方说法，纷纷反抗并取消订阅，理由是多设备工作流程受限。
最初讨论此问题的Reddit帖子已被锁定并删除，这更增加了用户的困惑和挫败感。Cursor的一位开发者后来澄清说，根本不存在这样的策略，并将错误信息归咎于AI客服机器人，并承认一项与安全相关的更改可能导致了会话失效。
尽管做出了澄清，但此次事件凸显了依赖未经检查的AI进行客户支持的风险，以及AI“幻觉”造成的潜在损害。此事强调了在客户服务角色中部署AI时，人工监督和清晰沟通的重要性。一些人仍然持怀疑态度，怀疑AI的“幻觉”是否只是为一项预定策略变更找的方便的替罪羊。
据报道，2025年4月中旬，4chan遭到Soyjak.Party社区成员的入侵。攻击行为包括恢复已删除的/QA/板块以及据称泄露4chan管理员的邮箱地址。攻击者声称利用了4chan后端的漏洞，包括过时的PHP代码和“yotsuba.php”脚本（负责发帖和版务管理）中已弃用的MySQL函数。 泄露的信息据称包括对/j/板块（管理员的私人论坛）的访问权限、“yotsuba.php”的完整代码以及管理员邮箱地址列表，其中一些邮箱地址属于.edu域名。虽然有人声称还泄露了.gov邮箱地址，但这尚未得到证实。包括X和KiwiFarms在内的社交媒体用户传播了泄露的源代码、管理截图以及对被利用漏洞的分析，突显了4chan使用的过时技术。关于首席管理员账户被入侵的说法也在流传。
Hacker News讨论了4chan遭受的黑客攻击事件，黑客重新开启了/QA/板块并泄露了管理员邮箱，引发了个人信息泄露的担忧。评论者们就4chan在互联网文化中的作用展开了辩论，一些人惋惜它作为“旧互联网”一部分的潜在消亡，另一些人则批评其负面影响，尤其是在右翼极端主义兴起中的作用。人们担心泄露的数据可能对4chan团队及其家人造成伤害。也有人认为，鉴于该网站充斥有害内容且缺乏言论自由，4chan的管理员和版主咎由自取。人们还讨论了识别QAnon起源的可能性，尽管认为这种可能性不大。此次黑客攻击重新引发了人们对4chan对互联网文化的影响、其内容审核措施及其现实世界后果的讨论。
Liquid：语言模型是可扩展的和统一的多模态生成器
Liquid: Language models are scalable and unified multi-modal generators
4 天前
本查询请求收集各种各样的图像，范围从自然景观到奇幻人物肖像。其中几项请求专注于自然摄影，包括一颗心形树在仙境般的森林中，一株在贫瘠土壤中发芽的植物，以及在星空下的瓶中装着枫树精华。 人物描绘是中心内容，包括一位尊贵的亚洲女神，一位饱经风霜的海盗，一位波斯公主，一位种植大麻的哥特式女子，一位在派对上的知识女性和一条龙。还有请求绘制一位有着粉紫色头发和超写实面容的亚洲女性肖像，威廉·达福饰演的耶稣基督，以及一只穿着梅森服装的猪。 提示说明了各种摄影风格，包括超写实主义、照片写实主义、编辑摄影和美术绘画。提到了具体的设备和艺术家，例如尼康D6、加伦·罗威尔、彼得·利克、马克·亚当斯、大卫·蒙奇和比尔·格卡斯，以及诸如FE GM 35mm f1.4、70mm和50mm f1.8之类的镜头。还请求了光线追踪、Octane渲染、旋转液体和合成波浪美学等视觉效果。
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Liquid：语言模型是可扩展和统一的多模态生成器 (foundationvision.github.io)
pr337h4m 提交于 48 分钟前 6 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Show HN：不确定性计算器——纸巾背面概率计算器
Show HN: Unsure Calculator – back-of-a-napkin probabilistic calculator
4 天前
Filip介绍了一款名为“不确定性计算器”的工具，用于处理包含不确定数值的计算。用户输入的不是精确值，而是表示95%置信区间的范围（例如，4~6）。这简化了统计推理过程，无需高级统计知识。
该计算器使用蒙特卡洛方法进行计算，通过多次计算来估计给定范围内的结果。它支持基本的算术运算、幂运算、平方根和三角函数。虽然简单，但这款工具旨在用于快速、便捷的“草稿纸”式计算，而不是复杂的统计分析。
示例强调了它在诸如评估业务可行性、未来收入或疫情影响等场景中的实用性。尽管存在解析器脆弱、计算缓慢以及正态分布假设等局限性，“不确定性计算器”仍然能够帮助用户考虑不确定性并做出更明智的决策，从而更好地理解潜在结果。
Hacker News上正在讨论Filiph的“不确定计算器”，这是一个概率计算器。用户们称赞了它的创意和精致的UI，但有人指出除法运算偶尔会出现范围结果错误。另一位用户提到了网页版的延迟问题，并分享了一个使用NumPy的更快Python实现。讨论涉及到该计算器可能使用了蒙特卡洛方法。一些用户还链接了相关的工具，例如Guesstimate（一个概率电子表格）和之前关于这个计算器的Hacker News帖子。用户们建议了一些改进，例如允许用户指定不同的概率分布和用于指定范围的符号。
演示者发现视频中对敏感信息进行像素化或模糊处理很容易被还原。他向观众挑战，让他们还原他视频中文件夹的像素，三天内有三人成功做到，每人获得50美元奖励。 GitHub用户KoKuToru分享了他们的过程，使用了两种方法：一种是使用TensorFlow对窗口中的像素数据进行暴力破解和聚合；另一种是使用GIMP和ffmpeg进行更精确的窗口选择，并获得更好的结果。这两种方法之所以有效，是因为像素化就像百叶窗一样，随着窗口的移动，会显示底层图像的不同部分。 演示者指出，人工智能和更快的计算机使得像素化还原越来越容易实现。视频运动提供了更多用于反向工程的数据点。他现在建议使用纯色遮罩代替模糊或像素化来对敏感信息进行审查。
一个Hacker News帖子讨论了Jeff Geerling一篇关于视频去审查的文章。一位评论者提供了一种低技术含量的使用MS-Paint涂黑截图的方法，声称纯黑色遮盖能够抵抗AI去审查。另一位评论者批评了Lockpicking Lawyer在视频中模糊信息而不是完全遮挡的做法，认为模糊的数据通常可以恢复。一位评论者回忆起一位同事用移动的狭缝创建图像。最后，另一位评论者说他们喜欢Jeff Geerling。另一位用户详细解释说，模糊可以通过反卷积恢复，而像素化则主动删除了数据。
arXivLabs是一个框架，允许合作者直接在我们的网站上开发和分享新的arXiv功能。与arXivLabs合作的个人和组织都已接受并认可我们开放、社区、卓越和用户数据隐私的价值观。arXiv致力于这些价值观，并且只与坚持这些价值观的合作伙伴合作。有提升arXiv社区价值的项目想法吗？了解更多关于arXivLabs的信息。
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M1：迈向可扩展测试时计算的Mamba推理模型 (arxiv.org)
dpstart01 2小时前 11 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 评论
ed 21分钟前
[–]
研究方向很有趣，但这不是你今天想使用的模型。这篇论文研究了一个基于llama3.2-3b并针对mamba修改的30亿参数模型，并将它与一个15亿参数的r1蒸馏版本进行了比较。
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本项目详述了一个高性能、低成本矢量网络分析仪（VNA）的研制过程。作者对现有经济型产品（如nanoVNA和LibreVNA）感到不满，因此设计了一款双端口、四接收机的VNA，目标频率范围超过10 GHz。
该设计采用基于LMX2594 PLL芯片的双源架构，从而无需使用容易出现问题的端口开关。定制的定向耦合器和ADL5802双通道混频器用于信号采样和下变频。数据采集由AD9238 ADC处理，并由FPGA进行数据处理。
该项目的一个重点是实现高隔离度，这通过精心的PCB设计、射频屏蔽罩和铝屏蔽来实现。诸如连接器漏电等问题则通过铝箔和吸锡线来解决。标定采用自制标准件和“未知直通”以及TRL等高级算法进行。
最终研制的VNA在高达10 GHz的频率范围内具有优异的测量精度，超越了现有的低成本替代方案。原型组件的总成本约为300美元。电路图已提供，方便他人复制或研究该设计。
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设计一款低成本高性能 10 MHz – 15 GHz 矢量网络分析仪 (hforsten.com)
pdziepak 52 分钟前 25 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
henrikf 5 分钟前
| 下一条 [–]
感谢您的提交。如有任何问题，请随时提问。我是作者。
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gcormier 1 分钟前
| 父评论 | 下一条 [–]
您有 GitHub 上文件的链接吗？我假设 https://github.com/Ttl/vna2 是旧版本？
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greatgib 3 分钟前
| 上一条 [–]
非常非常令人印象深刻的工作！
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目标三元组是类似 `x86_64-unknown-linux-gnu` 的字符串，用于识别编译器为其生成代码的平台。最初是 GCC 发明用于为交叉编译预置工具链二进制文件的，现在已无处不在，尤其得益于 LLVM 的广泛采用。虽然没有官方标准，但 LLVM 的约定具有影响力。 三元组通常遵循 `<架构>-<厂商>-<操作系统>-<ABI>` 的格式。架构指定 CPU（例如，`x86_64`、`arm`），LLVM 识别许多别名和子架构，有时会使解析变得复杂。厂商标识 ABI 维护者（例如，`unknown`、`pc`），操作系统指示操作系统（例如，`linux`、`windows`、`darwin`）或环境。ABI 组件（如果存在）指定二进制接口细节，例如 libc（`gnu`、`msvc`）。 尽管结构明显，但目标三元组并不一致，并且是逐渐发展起来的。避免创建自定义约定；如有必要，首选 `unknown` 作为厂商，并坚持使用已建立的架构名称。由于其复杂性，不建议直接解析三元组。
Hacker News 的用户们正在讨论目标三元组（target triples），这是一个在 mcyoung.xyz 博客文章中探讨的概念。文章解释了目标三元组的结构，它用于识别编译的目标架构、操作系统和ABI。一位评论者指出，LLVM 的源代码揭示了三元组的第五个组成部分，超出了已记录的四个。
几位用户纷纷推荐作者的其他文章，称赞它们是宝贵的资源。然后，讨论转向比较 Clang 的 `--target` 选项和 GCC 的 `-B` 选项，一个关键的区别是 Clang 支持在单个二进制文件中使用多个目标，而 GCC 的构建是特定于目标的。该主题还涉及到为特定架构构建完整、可工作的工具链的复杂性，即使成功输出了汇编代码也是如此。一位用户质疑作者使用“过时之物”（anachronism）来形容那些只支持原生构建的编译器。
现代 CMake (3.15 以上，理想情况下为 4.0 以上) 提供了一种简洁、强大且优雅的解决方案，可以解决常见的构建系统问题，例如硬编码路径、跨平台支持、CI 集成以及对标志的依赖。尽管构建系统有很多，但 CMake 广泛的支持，特别是其与 IDE 的兼容性和在软件包分发中的普及，使其成为主导选择。 避免支持过时的 CMake 版本的冲动。使用与您的编译器版本相近的 CMake 版本可以确保正确的标志处理，并避免不必要的“简化”。推荐的最低版本取决于您的需求：3.24 可实现最佳的包查找，3.18 可用于 Python/CUDA，3.15 可用于一般用途。始终设置与您的测试版本相对应的*最高*版本，以确保项目的未来兼容性。与使用旧版 CMake 版本或其他构建系统相比，这种方法可以节省时间、精力和维护工作。
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现代 CMake (cliutils.gitlab.io)
8 分，由 signa11 发表，2 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 讨论
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