确定地球的重量(更准确地说,质量)并不像使用秤那么简单。重量是一种引力,取决于质量和距离,这意味着地球对你施加力,你也会反过来施加相同的力——从技术上讲,你可以用秤“称”地球!然而,这对于计算它的质量没有帮助。
第一次成功的尝试是测量已知物体的引力——苏格兰的施哈利昂山(1774年)。天文学家测量了由于该山引力引起的铅垂线的轻微偏转,并将其与地球的曲率进行比较。测量员随后计算出该山的质量和密度。
这使得科学家能够估计地球的密度(每立方米4.5公吨),最终估计出它的质量(4.87 x 10^21公吨)——与现代测量值(5.91 x 10^21公吨)惊人地接近。虽然后来亨利·卡文迪许的扭摆实验对其进行了改进,但施哈利昂实验证明了引力来自*所有*物体,这是物理学中的一项基础性发现。
## 电视百年:从苏荷阁楼到全球现象
今天标志着电视首次公开演示一百周年,由约翰·洛吉·贝尔德在苏荷弗里思街22号一家意大利咖啡馆上方的工坊进行。尽管其他人也为早期电视发展做出了贡献,但贝尔德于1926年向记者进行的演示被广泛认为是关键时刻。
贝尔德是一位苏格兰发明家,在生病康复期间开始试验原始技术——帽子盒、茶叶箱和自行车镜头。他早期的“电视机”使用旋转圆盘来传输图像,最初是一个影子,后来是一个名叫斯图基·比尔的木偶,最终是一个付费志愿者的脸。
尽管最初很兴奋并在塞尔弗里奇百货公司进行了演示,但贝尔德的机械系统最终被由EMI开发的电子电视所超越。虽然他的系统曾在1936年BBC开播时与EMI的系统共享广播时间,但很快就被停用了。
尽管面临挫折——包括工作室火灾和财务困难——贝尔德继续创新,探索彩色和3D电视。他于1946年去世,就在BBC恢复广播后不久,未能完全见证他所帮助创造的技术被广泛采用。今天,他的遗产在他首次演示的地点——现在一家复古咖啡馆——得到庆祝,标志着一项真正变革性发明的百年纪念。
## 北欧核威慑:摘要
本分析认为,俄罗斯日益增长的以核武器发出信号的意愿——以假想的“奥列什尼克”打击为例——需要重新评估北欧安全。鉴于美国战略重点的转变和欧洲核能力的局限性,传统上对北约延伸威慑的依赖被认为越来越不可靠。
作者为丹麦、芬兰、冰岛、挪威和瑞典提出了一种“合作性核对冲”方案——一种联合拥有和控制的核威慑力量。这并非关于发起核战争,而是为了加强对俄罗斯胁迫的威慑,承认有限核使用和潜在误判的不确定性。
建议采用独特的北欧指挥结构,由国家元首轮流掌握发射权,以减轻心理障碍并确保不可预测的反应。该系统将优先考虑二次打击能力,可能通过潜艇舰队实现,并在北约框架内运作。
尽管承认政治和法律障碍——包括《不扩散条约》,但作者认为,鉴于该地区的经济实力和技术基础,北欧威慑是可行的。最终,这被认为不是对北约的替代,而是对西方安全的加强,需要在不断变化的地球政治格局中,从道德禁忌转向务实防御。
在求职过程中,作者遇到一个可疑的招聘流程。在与一家名为Solvolabs的公司(其网站外观像诈骗网站,令人警惕)进行初步沟通后,他们收到一个通过GitHub仓库提供的编程挑战。调查该仓库的历史记录显示,一系列命令旨在从多个Vercel应用域名下载并执行shell脚本。 这些脚本,特别是来自“codeviewer-three.vercel.app”的脚本,被设计用来下载并运行进一步的脚本,可能危及用户的系统。这些脚本使用了有限生命周期的JWT令牌,并收集了用户的IP地址和会话ID等数据。 意识到这是一次网络钓鱼尝试,作者向GitHub报告了恶意组织,并将这些域名报告给Vercel。GitHub组织随后被删除。作者反思了即使经过培训,也难以避免落入网络钓鱼陷阱的可能性,并强调了在求职过程中保持警惕的重要性,分享他们的经历作为警示。
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## 超越“最好”:初创企业的智能招聘 传统观念认为,初创企业需要招聘“最优秀的人才”,但往往这并不现实,反而适得其反。与成熟公司争夺顶尖人才很困难,而仅仅关注资历可能会具有误导性。相反,成功的技术负责人会寻找*不显眼*的候选人——那些因非传统背景或缺乏“令人印象深刻”的资历而被他人忽视的人。 这些隐藏的瑰宝通常具备关键特质:他们既不资历太浅,也不资历太深,表现出真诚的**学习和贡献的渴望**,展现出**谦逊**和强大的**情商**,并且是积极的**问题解决者**,而不仅仅是完成任务的人。他们以团队为导向,具有跨学科的同理心,并且在初创企业生活中固有的**不确定性**中茁壮成长。 至关重要的是,能力是默认的——重点转移到识别具有*潜力*出色的人才上,即使他们的技能并不立即显现。这需要敏锐的眼光、愿意超越简历的意愿,以及关注能动性和对模糊性的容忍度等特质。 最终,建立一支优秀的团队并非在于获得最受赞誉的候选人,而在于找到能够提升整个团队并能够在资源有限的情况下成就看似不可能的事情的个人。
## QMD:您的本地设备搜索引擎 QMD 是一款强大的本地运行搜索引擎,旨在快速查找笔记、文档和记录中的信息。它索引 Markdown 文件、会议记录和知识库,提供关键词和自然语言搜索功能,非常适合代理工作流程。 QMD 结合了三种搜索方法:**BM25**(快速关键词搜索)、**向量语义搜索**和 **LLM 重排序**——所有这些都由 `node-llama-cpp` 和 GGUF 模型提供支持(自动下载)。 **主要特点:** * **集合:** 将内容组织成可搜索的组(例如,“笔记”、“会议”)。 * **上下文:** 为集合添加描述性元数据,以提高搜索相关性。 * **搜索模式:** 在快速关键词搜索 (`vsearch`)、语义搜索 (`query`) 或混合方法之间进行选择,以获得最佳结果。 * **输出格式:** 将结果导出为 JSON、Markdown 或文件,以便与代理无缝集成。 * **MCP 服务器:** 通过模型上下文协议与 Claude 等工具集成。 **安装:** `bun install -g https://github.com/tobi/qmd` QMD 利用复杂的搜索流程,包括查询扩展、倒数排名融合和位置感知混合,以提供高度相关的结果。它将数据存储在本地 SQLite 数据库中,并利用三个 GGUF 模型进行嵌入、重排序和查询扩展。
## llms.py v3:重大版本更新摘要
llms.py v3 是一个重要的更新,专注于**可扩展性、扩展的模型支持和改进的用户体验**。它现在通过与 [models.dev](https://models.dev/) 的集成,可以访问来自 **24 个提供商的超过 530 个模型**,从而提供了大幅增加的选择。重新设计的**模型选择器**简化了发现过程,具有搜索、过滤和收藏夹功能。
主要新功能包括一个灵活的**插件架构(扩展)**,允许用户添加功能、提供商和自定义用户界面。这实现了强大的功能,例如**Gemini RAG**,用于管理文档上传和检索增强生成,以及**一流的 Python 函数调用(工具)**,用于与您的本地环境交互。**计算机使用**工具允许桌面自动化(鼠标、键盘、截图)。
进一步的增强包括 **KaTeX 数学排版**、**计算器用户界面**、**内置图像和音频生成**(Google、OpenAI、OpenRouter 等)、**SQLite 数据库持久化**和**资源缓存**。一个新的**图库扩展**管理生成的媒体。
核心已被重写以实现可扩展性,重点是服务器端持久化和强大的 CLI。团队鼓励通过新的扩展系统进行社区贡献,旨在构建一个繁荣的功能和集成生态系统。
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