这篇内容强烈质疑流行的视频会议平台(如Zoom),并提倡使用开源替代方案(如Jitsi)。作者认为,在没有公开可供审查的代码的情况下,关于安全性的声明,特别是端到端加密,毫无意义。 作者指出,2025年出现了一个转变,即依赖大型科技公司来保障数据安全变得不可行。他们提到Zoom的分层隐私政策——为付费组织提供比普通用户更好的保护。作者本人是一名程序员,承认存在被滥用的可能性,但将自己的道德方法与大型平台的数据饥渴行为形成对比。 为了保护自己的隐私,作者使用虚拟机和外部硬件,在通话期间主动阻止访问敏感数据。他们敦促读者了解Zoom广泛的数据收集行为,并通过对其服务条款的详细分析来了解,并优先选择尊重用户隐私和控制权的平台。最终,作者倡导一个将维护个人秘密置于一切之上价值的未来。
## APL、Lisp 与富有表现力的编程追求
在20世纪50年代和60年代,富有表现力的编程语言的探索出现了两条平行路径:Lisp 和 APL。Lisp 源于列表处理,强调语义优雅——将代码视为数据;而 APL 由 Kenneth Iverson 创建,则优先考虑语法密度,采用一种独特的、类似象形文字的符号来简洁地表示复杂的思想。
两种语言都拥有极简的核心,依赖于单一的基本数据结构(Lisp 的列表,APL 的数组)和函数式原则。尽管理念不同——一个用于符号推理,另一个用于数学交流——它们的创建者曾考虑将它们结合起来,但未能达成共识。
Iverson 的思想深刻地影响了现代数组编程,尤其是在 NumPy、PyTorch 和 TensorFlow 中,它们利用了 APL 最初开发的广播和向量化等概念。Iverson 的学生 Arthur Whitney 最终通过 K 弥合了差距,K 是一种继承了 Lisp 和 APL 的语言。K 发展为拥抱 Lisp 的嵌套列表,实现了两种语言优势的综合。一个简洁的 Python 实现展示了如何通过标量扩展实现核心 APL 概念,突出了 Iverson 的“符号作为思维工具”的持久力量。