Everhour是一家使用Stripe进行计费的SaaS公司，尽管采取了积极措施来预防，但仍会偶尔发生拒付。他们会发送续订提醒、清晰的发票，并提供便捷的自助取消服务。然而，有些客户会绕过直接沟通，直接提出争议而不是申请退款。
作者认为拒付系统不公平，因为争议会对其Stripe账户产生负面影响，无论结果如何，并且即使是小额费用也会产生费用。虽然耗时且成本高昂，但他们始终会提供详细的证据来反驳争议，认为不采取行动意味着承认错误。
一个主要的不满是银行总是偏袒持卡人，即使提供了强有力的证据。Stripe的自动争议处理工具受到质疑，因为手动回复似乎经常无人阅读，而且该工具的预测也不可靠。最终，作者感叹这是一个带有偏见且无法奖励合法企业的系统。
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## SaaS 交易退款的代价
最近一笔10美元的付款，由于退款（客户直接向银行提出的争议）给作者的SaaS业务造成了43.95美元的损失。尽管订阅条款清晰、续订提醒到位且取消选项便捷，但这正逐渐成为一个反复出现的问题。
核心问题在于：客户通常会绕过直接沟通寻求退款，而是选择通过信用卡公司发起退款申请，这种方式通常会以最少的证据为准，偏向持卡人。即使客户忘记了注册、记不住登录信息，或者仅仅是不想去操作取消流程，也会发生这种情况。
讨论要点强调了消费者占据优势的权力失衡，银行应用程序中简化“取消订阅”按钮的可能性，以及对监管的需求。有些人认为应该将退款视为“经营成本”来承担，而另一些人则指出潜在的欺诈行为或对用户不友好的取消系统。苹果应用商店，凭借其直接处理退款的方式，被视为一个对比的模式。最终，作者希望了解银行为何优先处理退款，以及如何防止客户滥用该系统。
## 长破折号的辩护
最近网络上出现一种错误的说法，声称文章中频繁使用长破折号（—）表明是由人工智能生成的。作家布莱恩·菲利普斯强烈反驳了这种观点，认为这是一种有害且误导的观念。他指出，没有任何确凿证据表明人工智能*使用*的长破折号比人类更多，事实上，人工智能很可能从其训练的大量人类书面文本中学习了这种标点符号——包括经常*充满*长破折号的书籍。
更重要的是，菲利普斯认为长破折号是一种独特的、具有人性的标点符号。它反映了思维的自然流动——离题、强调、停顿——提供了更简单句式结构中缺乏的灵活性和细微差别。他哀叹写作教学中出现了一种语法极简主义的趋势，认为像长破折号这样复杂的标点符号对于表达复杂思想至关重要。
因为害怕显得“像机器人”而放弃长破折号将是一种损失，因为正是这种标点符号*防止*写作听起来不自然。它需要技巧和品味，反映了人类思想和表达的本质。
## 长破折号与人工智能作者身份争论
一篇最近的文章，质疑长破折号使用增加是否表明文本由人工智能生成，引发了 Hacker News 上的讨论。核心论点在于，长破折号的频率突然增加——传统上在非正式写作（如评论或评论）中不太常见——是否可能表明使用了人工智能辅助。
许多评论者指出，人工智能模型是在*包含*长破折号的文本上进行训练的，因此使用长破折号并不能证明人工智能的作者身份。相反，作者风格的*变化*，以及其他因素，例如列表中的加粗强调，可能更有指示意义。 几位用户分享了他们使用人工智能写作工具（如 MacWhisper）的经验，这些工具提供实时编辑和润色功能。
对话还涉及了写作风格偏好，一些作家承认自己过度使用长破折号或分号，而编辑通常会纠正它们。一个反复出现的主题是，仅仅因为不同意他人的观点，就指责作者使用人工智能，将其作为一种不屑一顾的策略。最终，这场争论凸显了人们对人工智能对写作的影响的担忧，以及难以明确识别人工智能生成内容的困难。
这篇帖子详细介绍了一种定制的 shell 设置，旨在简化 systemd 服务管理。它解决了反复输入冗长的 `systemctl` 命令以及 shell 补全速度慢的问题，尤其是在资源受限的设备（如树莓派）上。 作者创建了 shell 别名（例如 `s` 代表 `sudo systemctl`，`uj` 代表 `journalctl --user`），并结合了 `fzf`（一个模糊查找器）的强大功能，以便快速查找和管理服务。`fzf` 允许对服务名称进行高效的、非前缀搜索，并提供实时状态预览。核心思想是“保持在 shell 中”——避免新的二进制文件，并专注于函数和别名以提高可维护性。 该解决方案包括 `sstart` 和 `sstop` 等函数，它们不仅可以启动/停止服务，还可以在服务失败时自动显示日志。动态函数生成进一步减少了代码重复。该设置支持系统单元和用户单元，并为方便重复使用将命令添加到 shell 历史记录中。最终，这种个性化设置可以显著减少按键次数，并提高使用 systemd 时的工作效率。完整的脚本可在作者的 dotfiles 仓库中找到。
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一套流畅的、由 fzf 驱动的 shell 别名和函数，用于 systemctl (silverrainz.me)
8 分，SilverRainZ 发表于 3 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 4 条评论
jvanderbot 发表于 0 分钟前 | 下一个 [–]
链接的灵感项目让我惊叹。https://github.com/joehillen/sysz/blob/master/sysz
一个纯 shell 脚本的 TUI？？我读了脚本，甚至不知道它是如何做到的。回复
3np 发表于 1 小时前 | 上一个 [–]
我个人 systemctl 的小缺点是“获取当前所有（活动/运行中）的（单元/服务）列表”。就像一个“systemctl ps”。
我想这可以算作一个功能请求 :) 回复
SilverRainZ 发表于 36 分钟前 | 父级 [–]
好主意！ 我也有这个需求，但不知道该怎么命名。 “ps” 是个好主意。回复
zikduruqe 发表于 17 分钟前 | 根 | 父级 [–]
在此之前，https://github.com/rgwood/systemctl-tui 回复
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Zstandard 的 `--long` 选项，旨在提高大文件中的重复数据删除效率，在一大型基因组数据集（661k 细菌基因组 – 2.6Tbp）上进行了测试。最初仅提供适度的压缩增益，但在优化和关键调整后，性能得到显著提升：移除 FASTA 序列记录内的换行符。 标准 Zstandard 实现了 3 的压缩比 (CR)，而 `--long` 最初仅产生 4 的 CR。然而，移除换行符将 `--long` 的 CR 提升至 11，并使用 `--long=31` 最大化搜索窗口，实现了 31 的 CR – 将数据压缩至 80GiB。 尽管此结果需要使用相同的 `--long=31` 标志进行解压缩，但它使 Zstandard 的性能逼近了专门的 DNA 压缩器（如 MiniPhy，CR：91），提供了一个有价值的速度/压缩权衡。 该研究强调，`--long` 是一个值得使用的选项，尤其是在处理高度相似的数据（如基因组组装）时，但强调了预处理 FASTA 文件以确保单行序列对于获得最佳性能的重要性。
一篇 Hacker News 帖子讨论了一个令人惊讶的发现：移除 FASTA 文件（用于存储 DNA 序列）中的换行符，可以将 ZSTD 压缩率提高十倍。核心问题在于，标准的压缩算法将换行符视为有意义的数据，尽管它们与遗传信息本身无关。
评论者认为这突出了专用压缩技术的潜力，并指出 DNA 本身就具有固有的冗余性。一位用户指出，用 2 位而不是 8 位来表示核苷酸碱基（GATC），可以在压缩*之前*将数据大小减少 4 倍。
本质上，通过移除不必要的格式来清理数据，可以使压缩算法更有效地工作，因为它们只关注实际的遗传信息，而不是文件结构。鉴于基因组数据巨大的规模，这一点尤其重要。
RustGPT：一个从头开始用纯Rust构建的Transformer LLM
RustGPT: A pure-Rust transformer LLM built from scratch
12 小时前
这个项目是一个用纯Rust从头实现的、完整的、大型语言模型（LLM），仅使用`ndarray` crate进行矩阵运算，不使用PyTorch或TensorFlow等外部机器学习框架。它展示了构建基于transformer的模型，涵盖了在事实数据上进行预训练、为了对话能力进行指令调优，以及交互式聊天模式。 该模型由分词、嵌入、transformer块（包含自注意力机制和前馈网络）和输出投影等组件组成。它分两个阶段进行训练：首先学习世界知识，然后学习对话模式。 关键技术细节包括动态词汇表、128维嵌入、256个隐藏维度、3个transformer块，以及带有梯度裁剪的Adam优化器。该项目具有全面的单元测试和模块化架构。 目前，该模型完全在内存中运行。未来的开发重点包括模型持久化（保存/加载）、性能优化、改进的采样方法以及更高级的架构特性。它是一个有价值的资源，可以帮助理解LLM的内部工作原理，并欢迎贡献。
## RustGPT：一种新的基于Rust的LLM
一个名为RustGPT的新大型语言模型（LLM）已在GitHub上发布，完全用Rust从头开始构建。该项目引发了Hacker News上的讨论，用户对它的训练数据和潜在应用感到好奇。
一位评论者分享了使用CPU优先、无反向传播架构的经验，该架构适用于设备端或本地部署，并请求数据集推荐。建议包括Hugging Face的NousResearch/Hermes-3-Dataset和提炼Kimi K2以实现指令跟随。
对话还涉及了项目的依赖项，指出它们选择得当，并且对于一个严肃的项目来说相对较少——这与Rust项目中复杂的依赖树形成了对比。 几位评论员赞扬了项目的可读性，其中一人认为它代表了标准的Rust代码，没有复杂的优化，挑战了人们对Rust社区编码风格的认知。
美国宇航局的Guardian海啸探测技术实时捕捉到海浪。
NASA's Guardian Tsunami Detection Tech Catches Wave in Real Time
13 小时前
## GUARDIAN：一种新的海啸探测方法 NASA的GUARDIAN系统通过*利用*海啸引起的大气扰动来提供一种新的海啸预警方法——这些扰动通常在标准的GNSS处理中会被修正。通过分析来自全球超过350个GNSS站的数据，GUARDIAN可以在距离站点745英里范围内探测潜在海啸，可能为脆弱的沿海社区提供长达80分钟的预警。 该系统最近通过卡姆察加地震及其引发的海啸进行了测试，利用新的AI来识别相关信号，并使用原型消息系统来提醒专家。至关重要的是，GUARDIAN不依赖于了解海啸的*原因*——地震、火山、滑坡——只关注它的*存在*。 正如联合澳大利亚海啸预警中心强调的，这种开放获取的数据共享对于区域威胁评估以及最大限度地减少生命和财产损失至关重要，因为海啸不分国界。
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NASA的Guardian海啸检测技术实时捕捉到海浪 (nasa.gov)
14点 由 geox 3小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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本文探讨了在非欧几里得空间中，π（圆周率）的值如何变化——这些几何空间不遵循标准的距离规则。拓扑学家研究基于连续性的形状，忽略精确测量，从而产生甜甜圈和咖啡杯被认为是相同的空间。 作者介绍了一系列通过改变标准欧几里得距离公式生成的度量空间。这些范围从“出租车度量”（曼哈顿距离）到切比雪夫距离（最大坐标差），并由变量'n'定义。 'n'的每个值都会创建一个不同的“圆”——一组与中心等距的点。 令人惊讶的是，π的值在这些空间中并非恒定。虽然欧几里得几何产生π ≈ 3.14159，但出租车和切比雪夫空间都得到π = 4。 此外，π在n=2（欧几里得空间）时*低于*其标准值，并且随着'n'的增加或减少而再次升高。这意味着我们熟悉的π实际上是这个几何体族中的最小值，这一发现最初由Adler和Tanton于2000年证明。 即使是负指数也会创建越来越“凹”的圆，并产生更大的π值。
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各位，我们有最好的 π (lcamtuf.substack.com)
21 分， fratellobigio 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
isoprophlex 8 分钟前 [–]
我喜欢这些小小的数学片段，作为数学新手，我无法判断结果是显而易见的还是深刻的。
至少对我来说，这是发人深省的。
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研究博客 首页 完全客户端。使用ChatGPT风格编码。
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沙盒化浏览器 AI 代理 (earlence.com)
4 点 由 earlence 1 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## Python-BPF：纯Python的eBPF编程
Python-BPF是一个新的开源库，它允许开发者直接用Python编写eBPF程序，并将它们编译成可执行的目标文件。 以前，基于Python的eBPF开发涉及将C代码嵌入字符串中——这是一个繁琐的过程，缺乏现代Python工具的支持。 虽然生产级别的eBPF传统上需要C和clang，或者Rust与aya，Python-BPF引入了第三种可行的选择。
该库利用Python的`ast`模块和`llvmlite`（来自Numba）从装饰的Python代码生成LLVM IR，然后使用`llc`将其编译成eBPF字节码。 它目前支持eBPF的核心功能，如控制流、哈希映射、二进制操作、辅助函数和内核跟踪打印。
Python-BPF利用`ctypes`实现兼容性，并使用装饰器清晰地将eBPF程序逻辑与标准Python代码分离。 虽然目前仍是一个黑客马拉松项目，尚未达到生产级别，但开发者计划解决错误并扩展功能——包括支持其他映射类型——以创建一个强大的Python eBPF开发工具。
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Python BPF – 用纯Python编写eBPF程序 (xeon.me)
13 分，由 JNRowe 1小时前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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美国人因汽车贷款而陷入困境，违约和车辆被拖走事件激增。
Americans Crushed by Auto Loans as Defaults and Repossessions Surge
15 小时前
## 汽车贷款危机迫在眉睫，消费者团体警告
美国的汽车贷款债务已达惊人的1.66万亿美元，拖欠和车辆被收回的情况迅速增加——甚至超过了2008年的次级贷款借款人水平。美国消费者联合会（CFA）的一份新报告警告称，汽车金融市场“正处于崩溃边缘”，高利率和每月平均745美元的还款额（其中20%超过1000美元）是主要驱动因素。
这场危机不仅限于高风险借款人；信用良好的人也在拖欠。一个令人担忧的趋势是“水下”置换的增加，即车辆价值低于贷款金额。
CFA呼吁国会采取行动并加强对经销商的监管，担心存在剥削性做法。他们还强调，汽车贷款违约率上升可能预示着更广泛的经济问题，因为美国人通常会优先偿还汽车贷款，而不是其他必需品。虽然鼓励个人财务责任，但该团体认为监管干预对于保护消费者至关重要。
## 汽车贷款危机与汽车市场担忧
一份最新报告指出，美国汽车贷款违约和车辆被拖回的情况激增，引发了 Hacker News 的讨论。尽管利率高企、价格膨胀且失业率上升，汽车销量仍然出乎意料地强劲。
评论员认为，有几个因素促成了这种情况：汽车所有权对大多数美国人来说是必需品（尤其是在大城市之外），缺乏实用的二手车知识，以及社会压力要求维持体面。这促使人们接受掠夺性贷款，而汽车供应有限则加剧了这一问题——制造商正在故意限制产量以最大化利润。
一些人希望被拖回的车辆能降低二手车价格，但另一些人认为它们只会以高利率和虚高的价格重新进入市场。这种情况被视为一个令人担忧的“经济榨取恶性循环”，即负担能力下降，但由于必需品的需求仍然很高。