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Hacker News 最新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 特朗普升级贸易战的五种情景:对荷兰经济的影响 [荷兰语] (rabobank.nl) 5 分,来自 TechTechTech,1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论 加入我们,参加 6 月 16-17 日在旧金山举办的 AI 初创公司学校! 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系我们 搜索:

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Hacker News用户正在讨论欧盟漏洞数据库(EUVD),这是一个至少从2022年就开始处于测试阶段的项目。评论者们注意到该网站具有怀旧的90年代复古设计风格。一位用户建议EUVD可以替代可能资金不足的美国CVE数据库,而另一位则指出了评论中“definanced”和“DeFi”不幸的相似之处。其他人则在讨论欧盟是如何取得软实力胜利的。

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Hacker News 最新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 Streak (YC W22) 正在招聘面向本地优先、高性能前端的资深工程师 (streak.com) 30 分钟前 | 隐藏 加入我们,参加 6 月 16-17 日在旧金山举行的 AI 初创公司学校! 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系我们 搜索:

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Hacker News 上的一篇讨论围绕着一篇文章展开,该文章认为孩子们越来越偏爱与人工智能互动,而不是与人类互动。文章声称人工智能能够提供一致的、不带评判的以及情感智能的回应,这可能会重塑 Alpha 世代的学习和社交方式。 评论者们表达了不同的观点。一些人看到了人工智能能够给予孩子 undivided attention(全神贯注的注意力)和耐心的吸引力,尤其是在与人互动受限以及被动观看电视相比。另一些人则担心人工智能的“上瘾性”,并提倡限制屏幕时间。一位用户讽刺地欢迎“亲Skynet”的未来。 一个批判性的评论认为这篇文章本身就是人工智能生成的,指责其循环论证且缺乏确凿证据。一些用户承认人工智能可能比普通人更有吸引力,但同时仍然重视卓越的人际关系。讨论突出了人们对人工智能泛滥的世界中人际互动未来的担忧。

CVE 基金会于2025年4月16日启动,旨在保障通用漏洞和披露(CVE)计划的未来。CVE计划是全球网络安全领域25年来至关重要的组成部分。此举是在MITRE宣布美国政府将不续签管理CVE计划的合同之后做出的,该计划历来由政府资助。 对该计划在单一政府赞助商下的可持续性和中立性方面的担忧,促使CVE董事会成员联盟成立了非营利性CVE基金会。该基金会旨在确保CVE计划的长期生存能力、稳定性和独立性。 基金会官员肯特·兰德菲尔德强调了CVE标识符和数据对全球网络安全专业人员的关键作用,并警告了其缺失的后果。CVE基金会旨在消除漏洞管理中的单点故障,并促进一个社区驱动、全球信任的倡议。有关结构、过渡和社区参与的更多详细信息将很快发布。垂询请联系[email protected]

一篇Hacker News帖子讨论了CVE基金会的启动,旨在确保CVE项目的未来。评论区对此举表示怀疑。用户指出CVE官网上缺乏官方公告,以及最近才注册的域名,这与所谓的为期一年的规划相矛盾。人们对该基金会的合法性和其是否真正代表了一个统一的解决方案表示担忧。一位评论者质疑一家美国非营利组织的适宜性,并指出可能存在的政府影响,并更倾向于一个更独立的实体。总体情绪是谨慎观察和对该基金会实际影响和独立性的不确定性。

随机微积分将常规微积分扩展到随机过程,对于模拟具有内在随机性的现象(如粒子运动或股票价格)至关重要。它的基础在于测度论概率,需要对概率空间和随机变量进行严格定义。 随机过程是由时间索引的随机变量的集合,通常是连续的。维纳过程(布朗运动)是一个关键例子:一个具有独立正态分布增量的连续过程。它的二次变分以每单位时间积累一个单位的速度,这是一个关键属性。类似于黎曼积分,随机积分涉及到将一个随机过程相对于另一个过程(例如维纳过程)进行积分。 伊藤引理是分析伊藤过程函数的重要工具,它提供了一种类似链式法则的随机微分方法,其中包含二次变分。这些概念使我们能够求解随机微分方程(SDE),描述具有随机性的动态系统,通常应用于金融和物理学,尽管求解这些方程通常需要模拟。

Hacker News 最新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 随机微积分入门 (bjlkeng.io) ibobev 1小时前 10 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 评论 fancyfredbot 12分钟前 [–] 看来这是开启衍生品量化分析师高薪职业的关键。我听说这是个必备技能,即使你实际工作中并不经常用到。有点像成为一名网页开发者需要重新平衡二叉树一样。不管怎样,现在它也成了开启人工智能研究人员高薪职业的关键,看来是个不错的技能。 回复 加入我们 6 月 16-17 日在旧金山举办的人工智能创业学校! 指导原则 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系我们 搜索:

据报道,匿名者集体于2025年4月15日发布了10TB的泄露数据,曝光了在俄罗斯运营的企业、西方国家的克里姆林宫资产以及亲俄官员。这个以攻击他们认为腐败或压迫性实体而闻名的黑客组织,旨在扰乱克里姆林宫的运作并促进透明度。这次通过匿名者电视台的推特宣布的史无前例的泄露事件,被视为在俄乌紧张局势加剧之际网络行动主义的一次重大升级。 此次泄露引发了关于黑客行为伦理的辩论,权衡了透明度与隐私之间的关系,以及匿名组织在现代社会中的作用。支持者将其誉为反对专制主义的勇敢行为,而批评者则担心对被曝光个人的潜在影响以及俄罗斯的报复行动。泄露的影响包括潜在的外交紧张关系、对企业的审查加强以及政府的调查。这一事件突显了信息在数字时代的力量及其重塑地缘政治动态的潜力。

Hacker News 上的一个帖子讨论了匿名者最近泄露的 10TB 数据,据称揭露了克里姆林宫的资产和俄罗斯的商业交易。用户对数据来源 trendsnewsline.com 表示怀疑,因为它缺乏信誉。一些人建议在下载数据时要谨慎,因为存在潜在的安全风险和恶意软件。 一位用户指出,数据中包含约 91,000 个与特朗普相关的文件,其他人则质疑“91,000 个文件”是否是 WinRAR 中某一列的误读。另一些人建议这可以用来训练 AI。一位用户提供了 Reddit 上 AI 生成的摘要,但它被批评为含糊不清且无帮助。由于原文目前无法访问,AI 摘要目前是唯一的资料来源。总的来说,该帖子反映了围绕泄露数据的好奇心、怀疑和安全担忧的混合情绪。

Tract公司成立于2023年5月,旨在通过简化规划许可来彻底改变英国的住房危机。在2024年4月筹集到74.4万英镑后,他们探索了各种模式:选址工具、土地评估工具、技术赋能的土地推广以及一个AI驱动的规划文件平台(Tract Editor)。 尽管开发了Scout和Tract Editor等很有前景的工具,但他们难以找到一个可行的、风险投资规模的商业模式。主要挑战包括向保守的市场销售软件,应对土地推广的复杂性,以及较低的付费意愿。团队还意识到市场的碎片化阻碍了颠覆性创新。 在近两年没有收入后,Tract停止运营并返还了资本。他们认识到英国市场比预期的要小,接受程度也更低,并且他们过于关注技术而忽视了业务拓展。他们还建议未来的创始人关注美国等更大的市场,尽早验证收入模式,并更积极地开展商业活动。

Hacker News 上正在讨论一个失败的创业公司 buildwithtract.com 的事后分析。这家创业公司试图解决英国规划许可相关的住房问题。 几位评论者称赞了这篇分析文章,希望有更多失败的创业公司分享他们的经验。一位评论者认为时机可能是其中一个因素,并指出由于开发建设的增加,未来市场可能会发生变化。 另一位评论者质疑高房价的根本原因,认为问题在于人为限制供应,这是由房主希望保护房产价值造成的,而政府不太可能解决这个问题。有人反驳说,美国也存在类似的情况。 一位评论者强调了长期承诺的重要性,质疑创始人是否热情消退。另一位评论者指出,在获得用户增长之前就过早地进行融资似乎是不明智的。最后,还有一个旧金山 AI 初创企业学校的广告。

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Hacker News 最新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 如何打包程序 [视频] (youtube.com) surprisetalk 2小时前 4 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 评论 ktallett 25分钟前 [–] 有时围绕程序打包的准备工作存在过多的势利。当然,开发人员的工作量增加了,但我确实认为,这使得程序对于那些可能不太擅长或不自信于构建软件包的人来说,更容易使用和访问,尤其是在使用非标准必需软件包时。 回复 加入我们 6 月 16-17 日在旧金山举办的 AI 初创公司学校! 指导原则 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系我们 搜索:

我们尝试使用两个不可靠的传感器A和B来估计值P。传感器A的读数为0.5P + 0.5U(其中U是均匀噪声),传感器B的读数以50%的概率为P,以50%的概率为U。最初,对A和B取平均值可以提高精度,但使用最佳权重(A约为0.58)可以将平均绝对误差降低到约0.1524。 通过根据传感器读数的差异选择性地信任传感器,可以获得明显更好的结果。当|A - B|较小时使用传感器B,当|A - B|较大时使用传感器A,其性能优于线性混合。当|A - B| = 0.41时设置一个临界值,平均绝对误差约为0.1175。 最佳策略涉及三个区域:当|A - B| < 0.367时信任B,当|A - B| > 0.445时信任A,在中间区域线性混合A和B。这种方法将平均绝对误差降低到0.1163。通过优化中间区域的混合公式,可能可以进一步改进。

Hacker News 最新 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 两个不可靠传感器的难题 (jacobbrazeal.wordpress.com) tibbar 3小时前 6 分 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 评论 reedf1 14分钟前 [–] https://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter 回复 加入我们,参加 6 月 16-17 日在旧金山举办的 AI 初创公司学校! 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请 YC | 联系 搜索:

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