## 城市密集化：苏黎世应对城市蔓延的方式
“Verdichtung”，一个德语词汇，意为城市密集化，是苏黎世应对城市蔓延的主要策略。与其向外扩张，该市优先考虑重新利用现有空间——例如，为建筑物增加楼层或填补空隙——以增加住房容量。这通常会导致紧凑的居住空间，有时缺乏阳光、隐私或安静，以在旧停车场上建造的新开发项目为例。
这种方式正在改变苏黎世的住房所有权结构。由于大规模的城市密集化项目复杂且昂贵，青睐由公司、合作社或市政府本身进行开发，导致私人个人所有权从2010年的41%下降到2024年的31%——通常会产生租赁房产。
尽管苏黎世的人口在20世纪末有所下降，然后又回升，但该市面临着严重的住房短缺，并在全球房地产泡沫指数中名列前茅。受湖泊、山丘和机场的限制，向外扩张变得困难。尽管存在缺点，但城市密集化也带来了好处，例如通勤时间短，并支持一种“15分钟城市”的生活方式，拥有便捷的基础设施，体现了一种独特的瑞士高效的住房解决方案。
每日HackerNews RSS
浓缩
Verdichtung
14 小时前
## Verdichtung & 城市密度：一则黑客新闻讨论
一则由[Verdichtung](https://alexeygy.github.io)引发的黑客新闻讨论，探讨了城市密度增加与接近自然之间的关系。一位居住在苏黎世-沃尔利斯霍芬的评论员指出，尽管该地区住宅密集，但城市仍然靠近农场和绿地——甚至步行可达。
这引发了关于这种平衡是否可扩展的讨论。虽然沃尔利斯霍芬提供了一种理想的组合，但一些人认为这仅仅是因为它靠近更密集的市中心，广泛采用会导致郊区蔓延。另一些人则指出，香港和马斯特里赫特等城市也有类似的情况，紧凑的城市区域与便捷的休闲空间并存。
对话还涉及了芬兰语词汇“tiivistettävä”——一个类似逐步增加密度的概念——以及德语词汇“Zersiedlung”（城市蔓延）。参与者们争论了这些术语的细微差别，一些人强调景观破坏，而另一些人则强调单纯的扩散。这场讨论凸显了在城市规划目标与审美考虑之间取得平衡的挑战，以及比较不同城市密度方法的经验数据需求。
## SHARP：快速、照片级逼真的视图合成
SHARP是一种新方法，能够从*单个*输入图像创建照片级逼真的场景视图，并在不到一秒钟内完成。它通过使用神经网络快速回归场景的3D高斯表示来实现。这种表示允许从新视点实时渲染高分辨率图像，并具有准确的度量比例，以实现逼真的相机运动。
SHARP的性能显著优于以前的方法，降低了图像差异指标（LPIPS 和 DISTS）21-43%，并将合成速度提高了三个数量级。
该软件提供了一个命令行界面，用于从图像预测3D高斯斑点（.ply 文件），并可以选择从指定的相机轨迹渲染视频（渲染需要CUDA GPU）。安装使用`conda`和`pip`非常简单。预训练模型会自动下载，或可以手动指定。
更多详细信息、定量结果和定性示例可在附带的研究论文和在线演示中找到。如果您使用这项工作，请务必引用该论文。
苹果公司发布了一款开源模型，能够即时将2D照片转换为3D视图。该技术已在GitHub（github.com/apple）上分享，并在研究论文（arxiv.org/abs/2512.10685）中详细介绍，并通过示例（apple.github.io/ml-sharp）进行展示，目前正在Hacker News上引发讨论。
用户对该技术的潜力印象深刻，并指出它与iOS 26中的“空间场景”功能相似。然而，一些人也表达了对现实日益抽象化以及潜在滥用可能性的担忧，例如创建不真实的房地产展示。此次发布标志着3D图像生成方面的重要一步，但关于其更广泛的影响仍存在争议。这是对11天前关于该主题的先前讨论的后续。
## OrangePi 6 Plus：强大的新型SBC竞争者
OrangePi 6 Plus是一款新型单板计算机（SBC），旨在实现台式机级别的性能，显著超过典型的SBC能力。它不同于信用卡大小的板子，具有更大的尺寸，集成了散热器和丰富的端口选择，包括双5GbE、两个M.2插槽（PCIe 4.0 x4）和HDMI 2.1。
该板由12核CIX CD8180处理器提供动力，配备强大的Arm Immortalis-G720 GPU和高达64GB的LPDDR5 RAM，性能令人印象深刻。基准测试显示，CPU得分可与Intel i5和AMD Ryzen 7处理器相媲美。虽然游戏需要一些调整（Box64用于x86游戏），但它能够以可玩帧率运行游戏。
目前，软件支持依赖于Debian Bookworm以及较旧的内核（6.1或6.6），这可能会带来与较新软件的兼容性挑战。集成的NPU提供高达45 TOPS的AI性能，但需要特定的SDK（NeuralONE）才能使用。尽管存在软件限制，OrangePi 6 Plus仍然具有卓越的价值，16GB型号起价为199美元，使其成为Radxa Orion 6等竞争对手的有力替代品。对于寻求用于桌面、服务器应用或AI实验的强大而多功能的SBC的用户来说，它是一个引人注目的选择。
## OrangePi 6 Plus：优缺点并存
OrangePi 6 Plus 是一款新的 SBC，拥有令人印象深刻的规格，包括快速的 CPU 和 30 TOPS NPU，使其成为 Raspberry Pi 和 x86 迷你电脑的潜在替代品。然而，Hacker News 的讨论显示出对软件支持的重大担忧。
用户报告了过去 OrangePi 硬件存在的问题，特别是稳定性以及对中国仓库的依赖。一个关键问题是缺乏对 Linux 内核的上游支持，导致支持过时并可能过时。虽然该板子*可以*运行 Linux，但实现完全功能通常需要自定义构建和故障排除。
许多评论者提倡使用 Intel N150/N300 迷你电脑，理由是它们具有更好的软件兼容性和易用性，尽管原始性能可能较低。讨论强调了一个反复出现的主题：功能强大的 ARM SBC 经常受到较差的软件生态系统的阻碍，与成熟的 x86 世界相比。虽然 OrangePi 6 Plus 表现出潜力，但潜在买家在投资前应谨慎考虑所需的软件投入。最终，该板子的成功取决于 OrangePi 是否优先考虑长期的软件支持。
## 使用 psutil 7.2.0 检测 Python 中的原生内存泄漏 Python 的内存管理通常使泄漏检测变得简单直接，但 C 扩展模块中的泄漏却很难找到。传统的指标，如 RSS 和 VMS，通常无法揭示这些泄漏，因为 Python 的分配器位于原生堆的*上方*。 psutil 7.2.0 引入了新的 API – `heap_info()` 和 `heap_trim()` – 以直接检查底层平台分配器（如 glibc 的 malloc）。`heap_info()` 提供堆和 mmap 使用情况的统计信息，而 `heap_trim()` 尝试释放未使用的堆内存，有助于减少基线噪声以进行泄漏检测。 工作流程包括在执行 C 扩展之前和之后拍摄堆快照，比较结果以查看 `heap_used` 或 `mmap_used` 是否增加。为了简化此过程，创建了一个新工具，**psleak**。它自动化重复测试、修剪和泄漏检测，并无缝集成到 Python 的单元测试框架中。 这种能力至关重要，因为许多 Python 项目（NumPy、pandas、PyTorch 等）依赖于 C 扩展，而这一级别的泄漏会绕过 Python 的垃圾回收和引用计数。psutil 现在提供了一个实用的调试工具，用于识别和解决这些隐藏的内存问题。
## psutil 7.2.0 & psleak 发布总结
psutil 库的新版本 (7.2.0) 已发布，包含用于检查 C 堆内存分配的 API。 随附的是一个新工具 **psleak**，旨在检测 Python C 扩展模块中的内存泄漏。 创建者 grodola 在 Hacker News 上分享了此版本，引发了开发者之间的讨论。
用户 parados 赞扬了 psutil 的实用性，并分享了相关项目——一份编写无泄漏 Python C 扩展的指南 ([https://github.com/paulross/PythonExtensionPatterns](https://github.com/paulross/PythonExtensionPatterns)) 和一个 Python 内存跟踪器 pymemtrace ([https://github.com/paulross/pymemtrace](https://github.com/paulross/pymemtrace))。
一些评论者表示很高兴在他们的项目中可以使用这些工具，特别是欣赏 psleak 对 Windows 的支持。 围绕更新文档以反映较新的 Python C API 产生了一些小讨论。 一位用户指出，最初的文章感觉“由 AI 生成”，这一说法被另一位熟悉作者风格的用户反驳。
更多信息：[https://gmpy.dev/blog/2025/psutil-heap-introspection-apis](https://gmpy.dev/blog/2025/psutil-heap-introspection-apis) & [https://github.com/giampaolo/psleak](https://github.com/giampaolo/psleak)
启用 JavaScript 和 Cookie 以继续。
一场 Hacker News 的讨论围绕着《经济学人》的一篇文章，内容是关于防止“聪明人”赌博。用户们争论聪明人是否真的会被投注吸引——不是为了金钱，而是为了测试他们的预测能力和 perceived 的优势。
一位评论员认为真正聪明的人会避免赌博，认识到相信自己能免疫于成瘾，即使是为了小额收益，也是一种谬误。另一些人则认为，只有当存在优势时，才会出现理性的参与，尽管赌场会积极阻止这种情况发生。
另一种观点认为，持续的“投注”（例如股票、体育、Polymarket 等）实际上在聪明人中很常见，而*避免*它可能才是反常的。人们对平台可能禁止擅长投注的人表示担忧，质疑当主要目标是赌场盈利时，“游戏”的公平性。
## 优化扩展欧几里得算法总结 本文详细介绍了一种对扩展欧几里得算法的性能优化，该算法用于计算模乘逆元（寻找‘x’，使得 a*x mod m = 1）。虽然存在快速的二进制欧几里得算法，但其用于模逆元的扩展却相对滞后。这项工作旨在纠正这一点，并基于一篇经常被忽视的2020年论文，因为该论文侧重于专门的算术运算。 作者在GitHub上展示了一个Rust实现，平均比教科书中的实现快1.3-2倍。基准测试很复杂，性能会因编译器、架构和优化标志的不同而显著变化。核心优化在于跟踪算法过程中的系数，以避免使用大整数，并利用SWAR（寄存器内SIMD）等技术有效地打包和处理这些系数。 该算法巧妙地管理系数大小，定期重置它们以适应64位整数，即使对于64位输入也是如此，从而最大限度地减少对较慢的128位算术的需求。预计算和规约技术进一步提高了速度。作者还解决了编译器处理零输入时可能出现的问题，并提供了一种处理可变模数的方法。最终，这种优化方法有望实现更快的模逆元计算，可能超越传统的扩展欧几里得算法。
一个 Hacker News 的讨论围绕一篇新文章展开，该文章详细介绍了一种更快、更实用的模反转方法（可在 purplesyringa.moe 找到）。文章深入探讨了数学基础——特别是 Stein 的 GCD 算法——以及底层指令集考虑。
一个关键点是编译器（GCC 和 LLVM）对于诸如 `__builtin_clz(0)` 之类的函数的行为不一致，该函数被记录为未定义，但通常会被优化得*好像*具有可预测的结果。
作者提供了大量的计时数据，显示性能因位宽和架构而异，从快 30% 到慢 10%，突出了一个非常彻底的测试过程。一位评论员指出可能存在重复链接，而其他人则赞赏了详细的分析以及缺乏先前的讨论并不取消提交资格的事实。
## Mysti：你的 VSCode AI 编程团队
Mysti 是一款 VSCode 扩展，可与 Claude、Codex 和 Gemini AI 模型集成，甚至允许你将它们结合起来，以获得更强大的编码辅助。与单一 AI 工具不同，Mysti 的“头脑风暴模式”同时利用两个代理的优势，促进辩论并产生更可靠的解决方案。
它具有灵活性，没有供应商锁定，允许你轻松切换你已经付费的 AI 工具。Mysti 超越了基本的代码补全，提供 16 种可定制的角色（如架构师、调试器或安全专家），以调整 AI 的方法。
主要功能包括现代聊天界面、智能计划检测、保存的对话以及对 AI 访问级别的精细控制（从只读到完全访问）。你可以通过一键操作快速开始，并自定义设置，例如令牌预算。
Mysti 免费供个人使用，并提供商业许可。它直接通过 VSCode 安装，并且需要至少两个 CLI 工具（Claude、Codex 或 Gemini）才能充分发挥功能。
## Mysti：AI 代码协作工具
Mysti 由 Baha Abunojaim 创建，旨在同时利用多款 AI 代码助手的优势——Claude、Codex 和 Gemini。Mysti 认识到每个模型都有其独特的训练和盲点，允许用户选择任意两个代理来分析提示，辩论解决方案，并综合最终结果。
本质上，它就像与 AI 进行结对编程，比依赖单一模型提供更强大和更细致的代码分析。Mysti 通过 CLI 工具利用这些服务的现有订阅，并提供 16 种不同的人设（架构师、调试器等），具有可定制的权限级别。
该项目是开源的（BSL 1.1，将于 2030 年过渡到 MIT），目前作为 VS Code 扩展可用。创建者正在寻求对其实用性的反馈，特别是关于“头脑风暴模式”以及多代理协作是否能带来显著益处。 许多评论者已经发现结合这些工具的价值，强调了它们互补的优势。
光纤拼接
Splice a Fibre
16 小时前
(Empty input provided. There is nothing to translate.)
## 光纤熔接互动工具与讨论
一个全新的互动工具 ([https://rackout.net/splice-a-fibre/](https://rackout.net/splice-a-fibre/)) 允许用户使用 React 虚拟练习光纤熔接。Hacker News 的讨论指出，虽然现代自动化（且出人意料地实惠）的熔接机使得熔接*过程*本身相对容易，但真正的挑战在于**电缆管理**：布线、防止弯曲、考虑热膨胀以及确保未来的可访问性。
用户分享了从依靠气味判断熔接质量（因健康问题不建议的做法）到在 Netbox 等工具中模拟光纤基础设施的复杂性的经验。关于 Netbox 的粒度存在争论，一些人提倡对物理连接进行详细建模，而另一些人则优先考虑逻辑拓扑。
对话还涉及了现代熔接技术的精度（可实现低至 0.02dB 的损耗）以及“临时解决方案”的普遍做法，例如为了多个连接而拆分配对，尽管存在更好的长期解决方案。最后，对互动工具本身的反馈建议改进拖放功能和连接逻辑。
## Intertapes：对寻回磁带的回忆之旅
一篇Hacker News讨论强调了[intertapes.net](https://intertapes.net)，这是一个来自各地的寻回磁带收藏。该网站引发了人们对模拟媒体时代的回忆，特别是C15磁带，由于其快速且廉价的复制性，而受到ZX Spectrum和Commodore 64等早期家用电脑的青睐。
评论者分享了相关项目，如[tapedeck.org](https://www.tapedeck.org)和[c-90.org](http://www.c-90.org)，以及[tapeheads.net](https://www.tapeheads.net)。用户们享受着发现意想不到的音乐——有人发现了一盘无法通过Shazam识别的无标签Techno音乐——以及一个名为Kovcheg的俄罗斯阿卡佩拉组合。
讨论还涉及了磁带线性、逐步展开的体验的吸引力，表明尽管即时数字访问普及，但人们仍然欣赏模拟格式。一位用户甚至注意到磁带标签上可能存在OCR错误。
这个思想实验探讨了利用Go的模块系统进行Ruby包管理，从而实现令人惊讶的供应链完整性。通过将Ruby gems视为Go模块——在将`GOPATH`设置为Ruby加载路径后使用`go get`来获取它们——Ruby可以利用Go去中心化、版本化的文件系统布局和安全特性。 Go的导入路径约定（例如`github.com/rails/rails`）具有自描述性，并避免了对像RubyGems这样的中央注册表的依赖。至关重要的是，Go的代理(`proxy.golang.org`)会缓存模块，而`sum.golang.org`会为每个版本创建永久的、防篡改的密码学哈希日志。这提供了RubyGems所缺乏的完整性保证。 虽然这听起来很荒谬，但这个“黑客”展示了共享基础设施的潜力。一个概念验证的“go-bundler”表明依赖关系解析基本没有改变，只有获取过程外包给了Go。然而，仍然存在挑战——特别是与原生扩展和Go的文件系统特性有关。最终，这个实验强调了一个内容寻址、透明度日志分发层的优势，该层可能可用于多个软件包生态系统，即使将其改造到现有语言上是不切实际的。
黑客新闻 新的 | 过去的 | 评论 | 提问 | 展示 | 工作 | 提交 登录 [已标记]
SPBS 16小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏
NewsaHackO 15小时前 | 下一个 [–]
用LLM来帮助校对或撰写博客文章我能理解，但直接把ChatGPT的答案照搬到博客里再发在这里有什么意义？如果真的很有趣，为什么不直接发提示词让我们自己看看呢？
nasretdinov 16小时前 | 上一个 [–]
不错的文章！一个小问题：Go可以通过cgo在go get时构建C代码，但当然这可能不会生成Ruby模块期望的对象文件。
arccy 15小时前 | 父级 [–]
自从1.18版本后，Go在“go get”期间不再构建任何东西了。
现在全部是下载。
https://go.dev/doc/go-get-install-deprecation
指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系
搜索：