这段代码展示了如何使用 SQL 作为主要计算引擎，为 Fashion-MNIST 数据集实现神经网络（多层感知机）。通过利用 `xarray-sql` 库，该实现将张量视为关系表，并通过 SQL 查询完整执行前向传播和反向传播（包括矩阵乘法、激活函数和反向传播）。 该方法的主要特点包括： * **惰性求值：** 输入数据以 Zarr 格式存储并保持惰性求值；执行期间仅将必要的样本子集加载到内存中。 * **高效性：** 该实现通过在计算中剔除零值像素（背景像素）来优化性能，从而显著加快了稀疏图像数据的处理速度。 * **关系型训练：** 模型权重和偏置被注册为 SQL 表。梯度通过连接（join）和聚合操作进行计算，随机梯度下降（SGD）更新则作为基于集合的关系运算来执行。 * **集成工作流：** 训练循环在单次前向传递中同时处理训练和评估，在记录损失和准确率的同时，将模型参数保持为结构化的 `xarray` 对象。 本质上，本项目旨在通过使用数据库查询语言执行数值机器学习任务，绕过传统的深度学习框架，转而采用关系代数来实现，以此作为一种概念验证。
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作者利用其阵列数据库库 **Xarray-SQL**，完全在 SQL 中实现了一个神经网络。
该项目源于一个前提：N 维数组可以映射为表格式模型。在探索地理空间数据基准时，作者发现包括重采样和矩阵乘法在内的复杂运算，都可以通过 `JOIN` 和 `GROUP BY` 等标准关系运算优雅地表达出来。
在此基础上，作者意识到如果线性代数函数可以用 SQL 表示，那么微积分运算也同样可行。通过在 DataFusion 中实现自动微分（将梯度视为逐行运算），他们成功地在数据库内创建了一个神经网络。
作者认为，SQL 不仅仅是机器学习的一种新奇尝试，它还可能是一个更优越的分布式训练框架。通过利用关系模型逻辑层与物理层分离的特性，这种方法有望在大型 GPU 集群上实现更高效的扩展。该项目目前正在 [xql.systems](https://xql.systems) 持续开发，团队正致力于探索关系数据库与高性能阵列计算的交叉领域。
关于论文 调整网格 (100 – 400 像素) 图片总数：0 / 0 移除所有筛选器 (0) 地点 年份 人物 主题 体裁 字体 风格 技术 类型 脚本 时间段 出版公司 策展 JSON
这是一个将 YouTube 吉他教学视频自动转换为结构化 PDF 吉他谱的命令行工具。它需要 Node.js (≥20)、`yt-dlp`、`ffmpeg` 以及 Anthropic API 密钥。 **工作流程：** 1. **下载与提取：** 使用 `yt-dlp` 和 `ffmpeg` 获取视频并按设定的时间间隔提取帧。 2. **检测：** 使用 Claude Vision 识别包含吉他谱的特定屏幕区域。 3. **优化：** 将帧裁剪至检测到的区域并进行多阶段去重。它利用感知哈希（perceptual hashing）移除近乎相同的帧，并通过 Claude 读取小节编号，确保每个乐句只被包含一次。 4. **合成：** 将提取出的乐谱行拼接成 A4 PDF 文档，并根据视频元数据自动生成标题和页眉。 **使用方法：** 在安装依赖并配置 API 密钥后，只需通过以下命令运行工具并传入 YouTube 链接即可： `node dist/cli.js "<url>"` 该工具提供合理的默认设置，用户无需手动配置即可生成专业的吉他谱，同时也提供可选参数用于调整采样间隔、模型选择和分辨率控制。生成的最终 PDF 将保存至 `/out` 目录。
一位开发者在 GitHub 上发布了一款新的命令行工具，可以将 YouTube 上的吉他教学视频转换为 PDF 格式的吉他谱。由于对现有的 AI 转录服务感到不满，该开发者采用了一种独特的方法：该工具会先下载视频，利用 Claude 的视觉能力识别并裁剪每一帧中的谱表区域，通过打印的的小节编号进行去重，最后将图像拼接成一份完整的文档。
该项目在 Hacker News 社区获得了积极反馈，用户对这款作为付费转录服务免费替代品的新工具表示非常期待。不过，目前也出现了一些关于技术层面的质疑，例如该工具在处理“滚动谱表”类视频（即播放头静止但乐谱滚动）时的有效性；此外，还有建议提出应探索比基于大语言模型（LLM）的处理方式更廉价的传统计算机视觉方案。该开发者表示，目前工具尚处于早期阶段，欢迎社区参与测试和贡献。
此 WHOIS 记录提供了域名 **t.me** 的注册详情，由注册商 **GoDaddy.com, LLC** 管理。该域名创建于 2010 年 5 月 20 日，目前设定的到期日为 2035 年 5 月 20 日。
该域名受到严格限制，目前处于“serverHold”状态，同时伴有许多其他客户端和服务器端的禁止操作，包括禁止更新、转移和删除。注册人的个人信息已通过 Domains By Proxy, LLC 进行隐藏和保护。该域名目前使用 Google Domains 的云名称服务器，且 DNSSEC 状态为未签名。截至 2026 年 7 月 13 日的最后更新，所有注册人、管理及技术角色的联系方式均因隐私原因被屏蔽。
Hacker News 的用户们正在讨论 Telegram 的“t.me”域名被意外封禁一事，该域名目前已被 .ME 注册局标记为“serverHold”状态。
尽管有用户反馈由于 DNS 解析延迟，目前仍能访问该域名，但通过 Google DNS 验证已证实该域名已被正式限制。参与讨论的用户澄清，“serverHold”状态是由域名注册局而非注册商 GoDaddy 执行的，这平息了最初针对注册商的指责。
虽然官方尚未就此发布声明，但社区猜测此次封禁可能与法律问题有关。由于一些开发者依赖 t.me 链接来加载用户头像和 Telegram 小程序，此次服务中断已对他们造成了影响。该讨论帖也引发了关于中心化 DNS 系统脆弱性的广泛辩论，一些用户建议需要开发去中心化的替代方案。
当特朗普政府削减美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的资金并导致重要的 Climate.gov 网站下线时，前员工丽贝卡·林赛（Rebecca Lindsey）、安娜·埃舍尔曼（Anna Eshelman）和玛丽·林赛（Mary Lindsey）挺身而出，保护了关键的公共数据。利用美国政府信息属于公共领域的特性，该团队推出了 Climate.us。这一独立的继任平台保留了 15 年的气候研究成果，包括至关重要的《第五次国家气候评估》、教育工具以及历史气候数据。 尽管 Climate.us 通过维护这些记录提供了宝贵的服务，但它的存在也凸显了一个令人不安的现实：该网站完全依赖捐款来维持本应由政府资助的基础设施工作。正如这几位女性所证明的那样，当机构支持被拆解时，敬业的个人可以填补空白，有效地将数据保存转化为一种重要的新闻行为。然而，该网站对私人资金的依赖凸显了一个更深层次的问题。虽然保存这些数据是公共透明度和知情决策的一大胜利，但维护此类基本资源的责任最终应由政府承担。
保留所有快捷键 所有 Windows 版 Excel 快捷键均可完美沿用。 性能极速 我们始终将性能放在首位。Nobie 的运行速度每周都在提升。 像素级精准 每个公式、每个单元格，计算结果准确无误，与 Excel 完全兼容。 你的 AI，由你选择 Claude、Codex、Gemini —— 使用你信赖的 AI 模型。 仅限本地运行 你的数据绝不会离开你的 Mac。 纯粹的 xlsx 无专有格式限制。可随时在 Excel 中打开你的文件。
Nobie 是一款由 Rust 语言从零构建的全新 Excel 兼容运行引擎。它旨在为用户提供一种替代方案，无需学习新语言或更换平台即可运行电子表格文件。该项目由四名系统工程师组成的团队开发，通过提供 macOS 原生应用以及适用于 macOS 和 Linux 的命令行界面（CLI），致力于弥合人类工作流与程序化需求之间的鸿沟。
尽管该引擎目前尚未实现与 Excel 的完全功能对等，但开发团队正致力于快速迭代，计划在接下来的八周内补齐现有的功能差距。该软件针对所有标准的 Excel 兼容任务均可免费使用。创始团队积极鼓励用户使用复杂、“棘手”的工作簿来测试该平台，以帮助识别改进空间。感兴趣的用户可访问 nobie.com 了解软件详情。
由于异常流量模式而被拦截
Hacker News 社区对 x.ai 最新发布的旗舰产品 Grok 语音功能做出了反应，用户反馈褒贬不一，且大多持怀疑态度。
批评者形容这些声音“机械且怪异”，还有人嘲讽该 AI 会将商业对话变成过于刻意、“后现代”式的短句。除了音频质量外，讨论很快转向了对网站本身的技术性抱怨。多名用户指出，该页面会导致严重的浏览器卡顿，这引发了对现代 Web 开发的更广泛批评——评论者将其形容为“凭感觉编码”，缺乏性能优化的基础。
另一些人则借此话题进行调侃，参与者开玩笑说希望能有经典的非企业化语音合成选项，比如 macOS 上唐老鸭风格的“say”命令。
Thunderbird 近期采访了多位用户，旨在优化偏好设置与配置的管理方式。调研结果显示，用户强烈倾向于“设置即忘”的工作流，希望减少界面杂乱，并更倾向于通过搜索而非复杂的导航菜单来查找功能。用户还强调，需要更清晰的术语，以及能够将收件箱当作待办事项列表处理的操作界面。
为此，Thunderbird 正在启动一项针对四个关键领域的设计改革：
* **简化语言：** 用清晰易懂的说明取代技术术语。
* **优化架构：** 将设置重新组织为直观的、基于任务的分类。
* **情境化安全设置：** 为隐私设置提供清晰的解释，而非简单的复选框。
* **界面现代化：** 更新界面设计，确保 Thunderbird 强大的功能更加友好且易于使用。
团队目前正在规划这些变更，以确保桌面端和移动端平台拥有统一的体验。这些更新旨在秉持用户对开源使命的信任，同时让应用对所有人而言都更加直观。Thunderbird 正在将这些反馈积极纳入设计路线图，并将在近期分享更多进展。
Thunderbird 博客近期发布了一篇关于桌面端设置的用户反馈文章，在 Hacker News 上引发了热烈讨论。用户对该邮件客户端表达了诸多不满与诉求，并强调了几个长期存在的痛点：
* **技术改进：** 用户请求修复一些顽固问题，例如在用户目录下创建不必要的“thunderbird”文件夹，以及改进 OAuth 身份验证，特别是针对 U2F/Yubikey 的支持。
* **用户体验优化：** 用户呼吁简化操作流程，例如将 ICS 文件导入过程从繁琐的向导式操作简化为一键式处理。
* **架构与趋势：** 一些评论者希望能够摆脱基于 Firefox 的架构，转向更轻量级的替代方案。另有一些人猜测其可能集成人工智能功能，并指出近期的宣传图带有“AI 赋能”的审美风格；不过也有怀疑者认为，作为一个独立项目，它未必会追随当前的行业 AI 趋势。
总的来说，相比增加新功能，社区更关注实际的稳定性与易用性改进。
在运行 TFTP 蜜罐超过 35 天后，作者发现绝大多数流量（每天 20 到 50 个数据包）并非来自恶意攻击者，而是来自 Shodan、Censys、Netscout 和 Palo Alto Networks 等大型信息安全研究机构。 作者对这些探测行为进行了系统性分类，指出大多数公司使用特定的模式进行每日自动扫描（例如请求“a”或“/a”等特定文件名，或发送不符合规范的 UDP 有效载荷）。这些探测的主要目的是识别活跃的 TFTP 服务器、根据错误响应对底层软件进行指纹识别，或测试目录遍历等基础配置漏洞。 研究显示，这些机构在进行扫描时虽然遵循一致性，但频率却极不规律。归根结底，该蜜罐凸显了网络安全领域的一种讽刺现象：像 TFTP 这样的小众服务很少成为真正攻击者的目标，反而被安全公司出于研究目的而大量“监控”和测绘。作者总结道，这些数据包中几乎没有真正的漏洞利用尝试，它们更多是作为针对互联网基础设施进行广域网识别的工具。
本文通过将临床获益转化为“微死亡”（micromort，即百万分之一的死亡概率）单位，评估了常规全身核磁共振（MRI）筛查的价值。
虽然诊断性检查功能强大，但其效用取决于疾病的“基准率”；将这些检查应用于健康人群往往会产生误导性结果。通过分析 1,000 名假设患者的数据，作者计算出全身 MRI 为每人带来的健康净获益约为 0.025 个质量调整生命年（QALYs）。
将其转换为风险当量单位，作者估算该获益约等于 926 个微死亡。这大致相当于吸烟一年、高危妊娠、攀登马特洪峰或骑摩托车行驶 10,000 公里所带来的风险水平。结论是，虽然全身 MRI 确实能提供可量化的健康益处，但这种益处非常有限，大致相当于人们在选择是否参与各种冒险或高风险生活活动时所承担的风险。
一篇 Hacker News 的讨论聚焦于文章《全身核磁共振检查（MRI）抵得上一年的吸烟量》所引发的困惑。该标题极具挑衅性，导致许多读者误解了作者的意图，起初甚至有人认为 MRI 本身的健康风险等同于吸烟。
事实上，该文章使用了一种幽默但抽象的类比，旨在说明全身 MRI 提供的健康益处能够“抵消”一年吸烟带来的风险。评论者批评了这种糟糕的措辞以及得出该结论时所使用的“模糊”逻辑。讨论随后演变为关于自选全身 MRI 医学实用性的辩论；尽管一些用户认为作者的逻辑是一派胡言，但另一些人则认为此类筛查可作为未来健康对比的宝贵基准，并批评医疗机构不鼓励主动且自费的检查。总的来说，这篇讨论既是对文章混淆视听的表达方式的批判，也反映了关于“预防性”诊断行业价值的更广泛争议。