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## Qt Hackathon 2024：使用 QRangeModel 探索 C++26 反射 Qt 公司的年度黑客马拉松专注于探索新技术，其中一个项目研究了 C++26 反射特性作为元对象编译器 (moc) 的替代方案的可能性。目标是使 `QRangeModel` 能够将纯 C++ 类的范围表示为 Qt Quick 项目视图的模型，*无需* `Q_GADGET` 或 `Q_OBJECT` 宏，或元组样板代码。 该项目成功地演示了将简单的聚合结构（如 `struct Entry { QString name; double value; }`）表示为 QML 中的两列表，允许通过命名属性和角色访问和修改数据。进一步的开发集中在将其扩展到具有封装和构造函数的更复杂的类，利用 C++26 注解 (`[[=...]]`) 来识别属性及其访问器。 主要成果包括专门化模板以利用反射进行类成员的编译时内省，从而实现动态数据访问和修改。该项目使用了支持 C++26 反射的最新 GCC 构建版本和最新的 Qt 构建版本，以确保兼容性。虽然仍然存在挑战——特别是关于信号/槽的实现——但黑客马拉松证明 C++26 反射为简化 Qt 中的元编程提供了一条有希望的途径，可能减少对 moc 的依赖，并提供更精简的开发体验。代码可供审查和实验，让人们得以一窥 Qt 开发的未来，以及即将到来的 C++26 标准。
一场 Hacker News 的讨论围绕着 C++26 的反射能力及其对 Qt 的元对象编译器 (moc) 的潜在影响。核心问题，如链接的维基页面 (qt.io/C++_reflection_(P2996)_and_moc) 所强调，是 C++26 反射是否足够强大以*取代* moc，moc 是 Qt 信号/槽机制和其他功能的关键工具。
用户指出维基页面基于 C++26 标准的早期草案，需要更新。一些人对 C++ 语法的日益复杂感到沮丧，将其与 Perl 相比。然而，另一些人指出，虽然大多数用户不会直接使用这些高级功能，但它们对于 Qt 等库和框架的开发者来说非常有价值。本质上，这次讨论的问题是 C++26 反射是否为 Qt 生态系统中的现有解决方案提供了可行的替代方案。
## Servo 更新 – 2023年12月/2024年1月
最新的 Servo 构建版本（0.0.4 和 nightly）引入了**多窗口支持**，基于最近的嵌入 API 改进。 已经添加了几个 Web 平台功能，包括 CSS `contrast-color()`，部分 `<meta charset>` 和编码嗅探支持，以及遗留表格样式属性。
在**安全性**方面取得了显著进展，通过 SubtleCrypto API 完全支持 ChaCha20-Poly1305、RSA-OAEP、RSA-PSS 和 RSASSA-PKCS1-v1_5，以及 ML-KEM importKey()。 改进扩展到诊断、网络安全检查（部分）以及与 Firefox 145 的兼容性。
修复了大量的**渲染和事件处理错误**，提高了稳定性和符合性。 新的 API 包括用于 cookie/存储的 `SiteDataManager` 和具有缓存控制的 `NetworkManager`。 嵌入功能增强了简单的对话框支持和控制台消息访问。
**性能和稳定性**改进包括 HTTP 缓存驱逐、内存使用情况跟踪以及选择器匹配和重排的优化。 捐款已增加至每月 7110 美元，支持基础设施和开发。 团队将在 FOSDEM 2024 上进行演示。
## Servo 浏览器进展与替代方案的需求
Servo 浏览器 (servo.org) 的最新更新展示了显著的进展，包括多窗口支持、代理功能和改进的缓存。这对那些寻求 Blink/WebKit 和 Gecko 浏览器引擎替代方案的人来说是个好消息。
评论员强调了像 Servo 这样可持续、独立的网页引擎的重要性，特别是考虑到 Firefox 的长期可行性以及对其对 Google 资金的依赖。另一个有希望的项目 Ladybird (ladybird.org) 也在获得关注，但目前优先考虑渲染准确性而非速度——它在 HTML5test.co 上的得分很高，但速度比 Firefox 慢。
Servo 计划在 2026 年夏季发布第一个 Alpha 版本，但它已经可用且运行起来令人惊讶地容易。这两个项目都受益于社区支持和一些欧盟资金，这表明人们越来越希望拥有一个更健康、更多样化的网络环境。然而，一位评论员对 Ladybird 主要作者的政治观点提出了担忧。
抱歉，目前无法连接到源服务器。请稍后再试。 错误ID：643a0c5a-2f2b-4357-bbb4-33f1bbabb6d5 时间戳：2026-01-24 10:31:33 由Ezoic提供支持
## 树莓派性能：从 Pi 1 到 Pi 5 的比较
最近的分析比较了树莓派型号（1-5）的性能，使用了各种测试，包括纽约时报 Pips 游戏的暴力求解器和视频播放。结果显示，每次迭代都带来了显著的性能提升，Pi 5 的速度大约是初代 Pi 1 的 600 倍。然而，较新的型号也消耗更多的电力，可能会使电池续航时间减半。
这项分析引发了关于替代“小型 Linux 盒子”选项的讨论，例如二手迷你电脑，它们在服务器任务方面提供可比或更优越的性能，成本相似，但可能功耗更高。用户指出，Pi 3 仍然是低功耗、注重 GPIO 项目的理想选择。
有趣的是，虽然 Pi 5 拥有更强的 CPU 性能，但一些测试表明存在软件效率低下问题——例如依赖 CPU 解码而不是专用硬件——这影响了视频播放。讨论强调了人们对树莓派的期望，即优先考虑易用性和减少麻烦，而不是单纯的性能提升。
## Google Workspace 状态更新 - 2026年1月24日 Google Workspace 状态信息面板报告，**Gmail** 于2026年1月24日美国太平洋时间（UTC 13:02）5:02开始出现问题。 部分用户正在经历**收件箱中邮件的错误分类以及增加的垃圾邮件警告**。此外，用户可能会看到显示**“Gmail 未扫描此消息是否存在垃圾邮件…”**的横幅，表明缺少垃圾邮件检查。 Google 正在积极调查并努力解决这两个问题。建议用户对来自未知发件人的消息格外小心。 预计将于2026年1月24日美国太平洋时间上午9:30和11:00提供更新。对于未列出的问题，或有关其他 Google 服务的相关信息，请参考提供的支持链接以及 Google Ads 状态信息面板，了解 Google Analytics 事故信息。
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Gmail垃圾邮件检测中断 (google.com)
35点 由 Abimelex 14小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3评论
dang 13小时前 | 下一页 [–]
评论已移动至 https://news.ycombinator.com/item?id=46744807。回复
milkglass 13小时前 | 上一页 | 下一页 [–]
重复 https://news.ycombinator.com/item?id=46745120回复
jaimie 13小时前 | 上一页 [–]
收到几条本应进入促销/更新/社交/等类别的通知。令人沮丧。回复
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## Google Workspace 状态更新 - 2026年1月24日 Google Workspace 状态面板报告当前存在影响 **Gmail** 的问题。自美国太平洋时间1月24日凌晨5:02（UTC 13:02）起，部分 Gmail 用户会看到横幅，提示邮件未经过垃圾邮件、未经验证的发件人或恶意软件扫描。 这意味着用户在打开邮件时需要**格外小心**，因为常规的垃圾邮件检查暂时不可用。 Google 工程团队正在积极调查此问题，预计将在1月24日 UTC 时间 9:30 提供更新。对于未列出的问题，或有关其他 Google Workspace 服务的更多信息，请参考提供的链接获取支持和详细信息。Google Analytics 的问题应在 Google Ads 状态面板上查看。
## Gmail 问题 - 2026年1月24日
用户报告称，自2026年1月24日起，Gmail出现问题，包括性能显著变慢，影响双重验证和密码恢复。一个主要担忧是垃圾邮件和被标记为“可能不安全”的邮件数量增加，甚至来自合法的发件人，如美国邮政服务，这可能由于扫描功能被禁用所致。
许多用户在主要收件箱中收到更多垃圾邮件，一些人注意到出现更老套、更明显的诈骗邮件。由于邮件数量增加，用户也在关闭通知，担心错过及时的邮件提醒。
讨论围绕垃圾邮件预防策略展开。一些人提倡使用多个Gmail帐户，专门用于特定目的，以最大限度地减少垃圾邮件的暴露，而另一些人则建议使用带有“+service_name”的Gmail别名，以便更好地跟踪和过滤。尽管做出了这些努力，一些长期用户认为Gmail的垃圾邮件过滤器通常工作得非常好，有时甚至*太*好，将合法邮件误判为垃圾邮件。还有人提到主要收件箱中广告数量增加。
This appears to be a snippet of a PDF file's binary data, not readable content. It's essentially machine code and doesn't translate into meaningful Chinese (or any other language) directly. It's not text. Therefore, a translation is not possible.
## 量化金融领域的变化
一篇2007年的文章“我如何成为量化分析师”引发了Hacker News的讨论，揭示了过去二十年来该领域的变化。虽然“量化分析师”的形象通常让人联想到复杂的数学建模，但评论员指出，现实情况现在更侧重于IT和数据工作。
普遍的共识是，2008年之后，工作重心从定制模型创建转向工业化标准化。现在的成功取决于在众多产品和市场中应用模型，需要强大的编码技能，而不是突破性的数学。然而，对底层数学的基础理解仍然至关重要。
许多人认为，最初的智力吸引力会随着工作的常态化而减弱——实施和维护现有模型，而不是开发新模型。人们对业务方面表示担忧，认为销售技巧有时会超过量化精度。一些人认为，现在最具吸引力的数学密集型机会在于传统银行业之外的领域，例如预测回报而不是定价衍生品。
最终，这场讨论强调了一个领域，最初的光环可能会让位于更务实、以工程为中心的事实，而有影响力的工作的潜力可能在于数据和实施，而不是纯粹的理论创新。
## Metriport：医疗保健数据智能 - 摘要 Metriport 是一家快速发展的开源数据智能平台，正在革新医疗保健数据的访问方式。他们为超过 3 亿人提供实时数据交换，并与美国主要的医疗 IT 系统集成。该公司已实现强大的产品市场契合度，年经常性收入（ARR）达数百万美元，拥有超过 100 家客户，包括 Strive Health 和 Circle Medical，并获得领先的风险投资公司的支持，拥有充足的运营资金。 Metriport 倡导一种高性能、以工程为中心的企业文化，建立在自主和能力之上，而非声望。团队主要由前创业者组成，优先考虑产出和“可持续的强度”，并提供灵活的工作环境——创始人以身作则，在旧金山办公室每周工作 6 天。 目前，Metriport 正在寻找一名安全工程师，以推动组织内的安全举措，负责从实施到推广的项目，并确保强大的安全态势，同时保持快速的开发速度。他们提供具有竞争力的薪酬、全面的福利，以及在一个快节奏、创新环境中产生重大影响的机会。
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Metriport (YC S22) 正在招聘安全工程师来加强医疗数据基础设施 (ycombinator.com)
8小时前 | 隐藏
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迷宫算法 如果你对迷宫算法感兴趣，我写了一本书关于这个主题：“程序员的迷宫”。请查看！这些演示的源代码在 http://github.com/jamis/csmazes 上免费提供。 阈值：小 中 大 这结合了Aldous-Broder和Wilson算法，以获得两者的最佳性能。不幸的是，它不能保证像其他两种算法一样均匀，但它更快！它运行Aldous-Broder，直到访问了最小数量的单元格，然后切换到Wilson算法。例如：random:50, newest:30, oldest:75, middle:100，或这些值的任何逗号分隔组合。你必须点击“重置”才能使迷宫识别你的更改。例如：random:50, newest:30, oldest:75, middle:100，或这些值的任何逗号分隔组合。
## 黑客新闻讨论：迷宫算法
最近的黑客新闻讨论强调了各种迷宫生成算法和资源。最初的帖子链接到一篇2017年关于迷宫算法的文章([https://tromp.github.io/maze.html](https://tromp.github.io/maze.html))，其中包含一个紧凑的C程序，用于生成迷宫，最初提交给国际混淆C代码竞赛（IOCCC）。
对话扩展到学习资源的推荐，特别是Jamis Buck的“程序员的迷宫”，以及与AI驱动的定制迷宫生成器相关的链接([https://kamens.com/blog/generating-custom-mazes-with-ai](https://kamens.com/blog/generating-custom-mazes-with-ai))。用户还分享了其他迷宫算法（Wilson算法、Kruskal算法、Eller算法、递归回溯法）以及过去几年黑客新闻中相关的讨论链接。
一个关键点是算法选择对迷宫“感觉”的影响——递归回溯法会产生蜿蜒的走廊，而Prim算法会生成更多的死胡同。讨论还涉及创建“困难”迷宫以及针对人类求解者与算法求解者优化的算法之间的差异。
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一篇《经济学人》文章引发了黑客新闻的讨论，质疑我们是否正进入一个广泛抄袭的时代，这归因于生成式人工智能。虽然像Turnitin这样的工具试图检测人工智能生成的文本（被描述为“平淡”且依赖可预测的措辞），但其准确性备受争议——目前约为90%。
评论员认为，原创性的概念在历史上一直具有流动性，每一代人都在重新诠释过去的观念。然而，人们对人工智能可能对创作者造成的经济影响表示担忧。如果人工智能可以毫不费力地复制创意作品，价值就会转移到分销商手中，从而可能损害最初的创作者。
一个关键点是，当原创作品被人工智能轻易吸收和重用而不加以承认时，所感受到的沮丧，尤其是在开放和分享是最初意图的情况下。这场讨论涉及版权、署名以及人工智能时代知识产权的不断变化的面貌。