费费的博客 谁有漂亮的阴谋论链接发给我：felix-bloginput (at) fefe.de！ 问题？答案！ 参见：没有替代方案 2025年12月6日 [l] Twxh兄弟的复仇：Netflix收购华纳兄弟。在亚马逊收购米高梅之后，这必然会发生。 整个月 自豪地不用人工智能、区块链、PHP、Java、Perl、MySQL和Postgres制作 法律声明，隐私政策
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费费回来了
Fefe is back
18 小时前
德国科技博主“fefe”（Felix von Leitner）在因健康问题（据报道是中风）缺席六个月后恢复了更新。Fefe的博客 (fefe.de) 在德国很受欢迎，经常因其对技术和时事的怀疑和有观点的看法而引发辩论。
以其强烈的观点和独立精神而闻名，他不受各种团体（从公司到极端意识形态）的欢迎，并且对大众舆论漠不关心。 他是德国IT界一位资深人物，曾参与混沌电脑俱乐部，并经营一家成功的安全咨询公司。
值得注意的是，他构建了许多自己的基础设施，包括Web服务器，甚至是一个极简的C库（Dietlibc），并自豪地避免使用人工智能、区块链以及MySQL和Postgres等常见数据库。Hacker News上的用户注意到他的回归，并讨论了他对德国科技界的影响。
佐治亚理工学院在线计算机科学硕士（OMSCS）项目很荣幸通过Ed Lessons公开发布其许多课程的课程内容。请在下方选择一门课程以查看该课程的公开内容。请注意，已注册OMSCS的学生应通过Canvas访问其课程内容，因为这些课程的学分版本可能包含通过OMSCS开放课程无法获得的评分组成部分或最新内容更新。课程内容通常包括讲座视频和练习；不包括作业、项目测验、考试或其他评分作业。
## 佐治亚理工大学 OMSCS 概要
这次黑客新闻讨论围绕佐治亚理工大学的在线计算机科学硕士 (OMSCS) 项目。在校学生和毕业生都强烈推荐该项目，强调其经济实惠和易于获取。虽然课程材料通常可以在网上免费获取，但该项目的价值在于其强大的社区（助教、Discord/Slack上的同学）、结构化的作业和反馈、强制的截止日期，以及访问学术图书馆和软件折扣等资源。
参与者承认该项目的严格性，即使规模很大（课程可能超过1000名学生）。一些课程，例如分布式系统 (CS7210)，尤其具有挑战性。
讨论要点包括用于下载和整合讲座视频的工具（分享了ffmpeg脚本）、项目的录取率（高，但完成率较低）以及在LLM等工具改变的科技环境中，该学位价值。许多人强调该文凭与校园版学位等同，并且该项目在业界享有盛誉。平衡项目与工作和家庭是普遍的担忧，建议每学期修一门课程。
长期以来，人们认为宇航员吉恩·塞尔南在阿波罗17号任务中将他的哈苏相机遗留在月球车上，这可能是一种误传，源于对*哪台*相机被遗留的混淆。塞尔南多次表示他留下了一台相机来研究辐射损伤，但证据表明该任务的三台相机实际上都返回了地球。 阿波罗17号携带了三台哈苏相机：两台标准相机分别分配给指挥官和登月舱驾驶员（任务期间经常互换），以及第三台配备了强大的500毫米镜头的相机。塞尔南很可能将500毫米镜头相机遗留在月球车上，因为他广泛使用了它。 NASA任务后的存放清单最初标明三台相机都留在了月球上，这与宇航员们显然带着它们返回地球的事实不符。这表明有未记录的物品被带上了飞船，而且塞尔南的记忆，像任何人的记忆一样，在回忆涉及多种类似设备的复杂任务细节时，可能会出现偏差。
这个黑客新闻的讨论围绕着spacecamera.co，这是一个由摄影师和企业家科尔·莱斯发起的项目，旨在用当时的工具和材料重建历史上的太空相机——包括阿波罗任务中使用的相机。
用户对阿波罗17号的照片着迷，特别是那些显示吉恩·塞尔南被月球尘埃覆盖的图像。评论解释说，尘埃的静电特性导致它在月球低重力环境下具有粘性。
除了技术方面，这个帖子还引发了对“总览效应”的哲学思考——宇航员从太空观看地球时经历的深刻认知转变，以及对人类未能优先考虑集体福祉的遗憾，尽管他们拥有这种视角。帖子强调了从太空观看地球的奇妙体验以及共同合作的重要性。
这篇帖子详细介绍了一种解决方案，用于识别媒体库中与旧款iPhone不兼容的AV1编码视频。作者需要一种主动查找这些文件以便转换的方法，而不是在单独发现播放问题后才进行处理。 文章介绍了两种检测AV1编码的方法。第一种是使用`ffprobe`（FFmpeg工具）通过Python的`subprocess`模块。第二种，也是更推荐的方法，是利用`pymediainfo`库，它是MediaInfo工具的Python封装。`pymediainfo`方法大约快3.5倍，因为它避免了重复生成新进程。 创建了一个`pytest`测试，名为`test_no_av1_videos.py`，用于使用`glob`扫描目录（和子目录）中的`.mp4`文件，并识别使用AV1编码的文件。该测试断言没有AV1视频存在，提供了一种快速定位和转换不兼容文件的方式。目前，该测试在包含350个视频的库上运行大约需要8秒，一旦所有设备都支持AV1解码，它将被移除。
## 使用 Python 检测 AV1 视频 - 黑客新闻摘要
黑客新闻讨论围绕一篇博客文章展开，该文章详细介绍了一个用于检测 AV1 编码视频的 Python 脚本。作者旨在寻找一种比重复调用 `ffprobe` 更快速的方法。用户们争论该脚本的必要性，指出 `ffprobe` 和 `mediainfo` 等工具已经可以实现此目的。
一些评论者强调了 `dav1d` AV1 解码器的效率，即使在旧硬件上也是如此，并指出 AV1 视频越来越常见（例如在 YouTube 上）。其他人讨论了重新编码视频的实用性，一些人声称现代 GPU 可以快速高效地处理此过程。
讨论还涉及优化 Python 代码本身，并提出了更简洁且可能更快的实现建议。一个关键点是作者希望识别所有受影响的文件，以防出现故障，这影响了所选择的代码结构。最后，一些用户分享了获取 AV1 编码视频的来源。
## Scanify：将PDF转换为逼真的扫描件
Scanify是一个命令行工具，可以将数字PDF文档转换为看起来像逼真的纸质扫描件。它通过应用一系列逼真的效果来实现这一点，包括纸张变暗、边缘阴影、噪点和轻微旋转——这些都是典型扫描件中常见的。
用户可以使用诸如`--aggressive`（更具戏剧性的外观）、`--bent`（模拟弯曲的纸张）和`--dusty`（添加斑点和颗粒，模拟脏扫描仪）等选项来控制这些效果的强度。
安装涉及使用Homebrew (`brew tap Francium-Tech/tap; brew install scanify`) 或从GitHub ([https://github.com/Francium-Tech/scanify](https://github.com/Francium-Tech/scanify)) 编译源代码。基本用法很简单：`scanify document.pdf` 会创建一个“扫描”版本。Scanify 采用MIT许可证发布。
这个Hacker News讨论围绕着一个最近提交的项目——可能是一个软件库或视觉效果——该项目正在受到批评。主要批评是该项目看起来是由AI生成的，一位评论员指出创建者只是*要求*AI来生成它。
具体缺陷包括不真实的视觉效果（扫描仪输出的圆角、旋转不当的蒙版以及糟糕的弯曲阴影），表明缺乏彻底的审查。另一位评论员询问了该项目的起源背景，暗示其创建过程可能涉及潜在的官僚障碍。
该帖子还包括指向几个以前的类似“Show HN”帖子的链接，表明这种类型的提交在平台上很常见。总体而言，语气对所展示的作品持怀疑和批评态度。
## Perl 的衰落：一个文化故事 最近的讨论引发了对 Perl 曾经作为一种主导的网络编程语言而失去地位的原因的反思。作者是一位 90 年代和 21 世纪初的资深 Perl 开发者，他认为这并非技术上的不足，而是根深蒂固的文化保守主义。 Perl 起源于重视专业知识和设置门槛的系统管理员社区——一种将困难视为美德的“堡垒心态”。这培养了一种部落化、内向的文化，抵制变革，优先考虑现有的灵活性而非进化。虽然 CPAN 提供了可扩展性，但也造成了依赖问题和碎片化的生态系统。 这种保守主义与快速发展的网络相冲突。Ruby on Rails 的出现，以其开发者友好的方式，以及 PHP 易于部署的特点，提供了引人注目的替代方案。起源于学术界的 Python，提供了一个更现代和更受欢迎的环境。 Perl 6 旨在实现复兴，却反而成为了分裂，进一步分裂了社区。最终，Perl 并没有“消亡”，而是由于文化因素失去了中心地位。它仍然是一种有能力的脚本语言，但更新的工具更适合现代开发需求。作者强调 Perl 留下的持久遗产——正则表达式、CPAN、测试实践——但承认其衰落是其文化轨迹的自然结果。
Infisical是一家快速发展的、获得风险投资的公司，正在构建AI时代的开源安全基础设施，目前每月为Hugging Face和Lucid等客户管理超过15亿个密钥。他们正在寻找一位积极主动的**全栈工程师**加入他们世界一流的、远程优先的团队（在旧金山设有办公室）。 该职位提供重要的所有权和影响力，涉及功能开发、新产品线扩展（PKI、SSH、KMS）以及探索AI在安全领域的应用。理想的候选人应精通JavaScript生态系统（React、Node.js、TypeScript），并具备积极主动、解决问题的态度。 Infisical重视快速增长、所有权和应对复杂挑战。他们提供具有竞争力的薪酬（工资和股权）、午餐补贴等福利，以及公司扩张时重要的职业发展机会。有Go、DevOps或开源项目经验者优先考虑。
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## Z-Image：新一代图像生成
Z-Image 是一款拥有 60 亿参数的高效图像生成模型，提供三种变体：**Z-Image-Turbo**、**Z-Image-Base** 和 **Z-Image-Edit**。 **Z-Image-Turbo** 是一个提炼版本，在推理速度上非常快（即使在消费级硬件上，如 16GB VRAM），并且在生成逼真图像、双语文本渲染（英语和中文）以及遵循指令方面，能够达到或超越领先模型的表现。
**Z-Image-Base** 是为社区微调而发布的基座模型，而 **Z-Image-Edit** 则专注于图像到图像的编辑，并具有强大的指令遵循能力。
Z-Image 性能的关键在于其 **S3-DiT 架构**，它最大限度地提高效率，并采用 **Decoupled-DMD** 和 **DMDR** 等创新技术来增强提炼并利用强化学习。目前，根据人类偏好评估，它优于其他开源模型。
支持通过 diffusers、stable-diffusion.cpp、ComfyUI 以及 Cache-DiT 和 LeMiCa 等加速工具提供，能够在仅配备 4GB VRAM 的系统上进行部署。团队正在积极招聘研究人员和工程师。
## Z-Image：一种新型高效图像生成模型
Z-Image是由通义·麻衣开发的60亿参数图像生成模型，因其速度和质量而备受关注。用户报告显示，它在RTX 4090上生成图像速度快（约3秒），即使在高分辨率下也能保持良好的图像完整性。它尤其擅长作为“优化器”模型，与Qwen-Image等大型模型配合使用。
该模型的一个显著特点是不受审查，并且可以在各种硬件上良好运行，包括苹果芯片（速度较慢）和配备4080 GPU的Windows系统。由于其开放权重，它吸引了一个专注于多样化图像创作的社群，包括NSFW内容。
虽然在所有方面并未超越SDXL或Flux等顶级模型，但Z-Image在性能和可访问性之间提供了令人信服的平衡，有可能 democratize 高质量图像生成。讨论的重点在于它替代现有工具的潜力、资源需求以及对更广泛的AI艺术领域的影响。
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