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## eSIM 的遗憾与用户沮丧
最近一篇帖子在 Hacker News 上引发了关于转向 eSIM 的缺点讨论。虽然 eSIM 在技术上很有前景——为旅行提供便利，并易于更换号码——但用户报告对该系统存在显著的挫败感。
一个关键问题是缺乏控制权。与物理 SIM 卡不同，转移 eSIM 通常需要运营商批准，这可能导致潜在的障碍（例如，需要将二维码邮寄到注册地址，或在取消服务后被拒绝转移）。一些用户在手机维修或更换设备后，难以重新激活号码，甚至需要亲自前往 Apple Store 进行硬重置。
尽管 eSIM 有潜力实现简化的配置，但一些运营商会增加不必要的费用。人们也担心失去轻松更换手机或获得真正匿名的“临时”手机的能力。然而，一些解决方案，如“sysmocom eUICC”，提供了一种物理 SIM 卡的形式，可以容纳多个 eSIM 配置文件，从而提供了一种潜在的解决方法。
最终，这场讨论凸显了技术进步与用户自由之间的紧张关系，许多人怀念传统 SIM 卡的简单性。
## kv：用Zig实现的Redis兼容键值服务器，采用静态分配
该项目详细介绍了“kv”的开发，这是一个用Zig实现的、与Redis兼容的小型键值服务器，主要目的是作为系统编程的学习练习。核心目标是构建一个生产就绪的服务器，采用严格的静态内存分配策略——所有内存都在启动时请求并在终止时保留，避免动态分配及其相关的风险，例如use-after-free错误。这种方法受到TigerBeetle的“TigerStyle”的启发，旨在实现稳定性、性能和更简单的设计。
实现静态分配需要仔细的预先规划，以确定连接处理、命令解析和键/值存储的内存需求。连接处理利用预分配的连接和缓冲区池。命令解析采用“零拷贝”方法，并使用固定大小的缓冲区分配器。键/值存储利用未管理的哈希映射，预先分配容量以避免运行时分配。
目前，该项目为合理的配置（1000个连接、1000个键等）分配大约750MB内存，并随着value/list大小的增加而显著扩展。虽然如果内存未完全利用，这种方法可能效率低下，但它优先考虑可预测的性能和系统稳定性。未来的工作包括优化哈希映射、探索替代分配器以及合并模糊测试。代码可在[GitHub](https://github.com/nickmonad/kv)上获取。
## Zig 和 TigerBeetle 中的静态分配：总结
这次 Hacker News 讨论围绕静态内存分配的优势，特别是 TigerBeetle 数据库中的实现以及 nickmonad 的博客文章中探讨的内容。静态分配涉及在程序启动时预留所有必要的内存，避免在运行时进行动态分配（及其相关的开销和风险）。
主要观点包括：
* **可预测性和性能：** 静态分配通过消除运行时分配成本并降低内存不足错误或不可预测延迟的风险，提供更可预测的性能。
* **安全性：** 它有助于防止使用已释放内存的错误，这是常见漏洞的来源，因为它迫使开发人员提前显式管理资源限制。
* **设计规范：** 它鼓励在设计阶段仔细考虑内存使用和应用程序限制。
* **历史背景：** 这项技术并非新事物，在嵌入式系统和较旧的计算环境中很常见。
* **现代相关性：** 尽管这是一种历史悠久的实践，但它正在重新受到关注，特别是随着 Zig 等语言的出现，这些语言可以促进分配器控制。
* **权衡：** 如果没有仔细规划，它可能导致内存浪费，并且可能不适合所有应用程序，特别是那些具有高度可变内存需求的应用程序。
讨论强调，虽然静态分配并非万能的解决方案，但它可以是构建健壮且高性能系统的宝贵工具，尤其是在与仔细的设计和资源管理相结合时。
## 人工智能对政府的悄然变革
人工智能并非创造反乌托邦式的统治者，而是正在悄然重塑民主治理的各个分支——行政、司法和立法，往往在公众不知情或未同意的情况下。这种变革并非突然的接管，而是人工智能工具逐渐融入现有系统。
行政部门，特别是通过医疗管理，越来越多地依赖人工智能算法来做出影响数百万人的决策，有时甚至会推翻医疗专业人员的建议。最近的政策转变甚至*激励*通过人工智能拒绝医疗服务，引发伦理担忧。与此同时，司法部门正在试验使用人工智能来解释法律，法官利用它来分析立法意图——通常不会公开其使用情况。
立法机构也在采用人工智能，从起草法律（巴西通过了第一部人工智能编写的法律）到分析选民反馈。关键挑战在于人工智能的*实施方式*：它会集中权力于中央机构，还是赋能个人？
作者认为人工智能应该被用来*分散*权力，增强人类能力而不是取代它们。最终，人工智能是一种增强力量的技术，它对民主的影响取决于使用者的意图——是加强民主原则还是巩固控制。核心问题不在于技术，而在于社会：确保人工智能服务于民主价值观。
## 我们准备好迎接人工智能治理了吗？ - Hacker News 讨论摘要
最近一篇 *Merionwest* 文章引发了 Hacker News 的讨论，质疑社会是否准备好被人工智能治理。核心问题不是人工智能本身，而是 *谁控制* 人工智能——那些掌握其力量的个人和组织。
许多评论者认为这个问题已经没有意义，认为我们 *已经* 被强大的实体做出的任意决定所治理，而人工智能只是他们手中的又一个工具。另一些人指出，权力并非天生，而是通过能力和影响力获得的（或被认为获得的），例如政客和科技亿万富翁。
一个关键的争论集中在人工智能可能加剧现有不平等现象的潜力上，人们担心那些已经掌握权力的人会利用人工智能来进一步推进他们的议程。对于真正无偏见的人工智能，人们表示怀疑，因为它不可避免地受到其创造者和训练数据的影响。
尽管存在担忧，但有些人对人工智能治理持开放态度，认为它可能比当前的人类领导更好。然而，一个共同的主题是需要保持警惕，并防止人工智能被用来将权力集中在少数人手中。
## 库存错配与销售损失：摘要
不准确的需求预测导致库存跨销售渠道分配效率低下，从而造成收入损失。即使一个预测失误周期，也可能导致大约3%的销售损失，尤其是在低销量产品或分布在多个地点的产品中。
核心问题是*错配*——某些渠道库存过剩，而另一些渠道则出现缺货的不平衡。最佳分配确保每个渠道都有相同的售罄概率。损失程度与预测误差（α）和渠道数量（N）直接相关。一个关键公式估算此损失：**销售损失比例 ≈ (1/2π) * α * (μtotal / Nchannels)**，其中μtotal是总需求。
提高预测准确性——例如通过数据整合——可以直接降低α并最大程度地减少损失。分析强调优先准确预测总需求*，然后再*关注精确分配。本质上，更好的数据能带来更好的预测，减少反应式调整的需求，并最大化潜在销售额。这条缩放规则提供了一种快速估算潜在损失并优先改进预测和库存管理的方法。
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分配错误的代价 (varietyiq.com)
15 分，作者 efavdb 9 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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展示HN：Spacelist，一个用于Aerospace窗口管理器的TUI。
Show HN: Spacelist, a TUI for Aerospace window manager
18 小时前
## spacelist：一个用于Aerospace窗口管理器的终端UI
spacelist是一个基于终端的应用，专为Aerospace窗口管理器用户设计。它提供了一种视觉上吸引人且高效的方式来查看和管理所有工作区（空间）中的窗口。
**主要功能包括：**按工作区组织窗口列表，按应用程序名称实时过滤，以及使用Bubble Tea构建的精美终端用户界面（TUI）。用户可以通过选择窗口并按Enter键轻松地将焦点转移到所需窗口。
**安装**非常简单，可以通过Homebrew (`brew install magicmark/tap/spacelist`)或使用Go从源代码构建。
spacelist通过查询Aerospace API来检索工作区和窗口信息，然后以可过滤的TUI形式呈现这些数据。它利用了Bubble Tea、Bubbles和Lip Gloss等库来实现其功能和样式。该项目采用AGPL-3.0许可证，目前在GitHub上有10颗星。
## Spacelist：Aerospace窗口管理器的TUI
一个名为Spacelist（github.com/magicmark）的新终端用户界面（TUI）已发布，适用于macOS窗口管理器Aerospace（github.com/nikitabobko/AeroSpace）。Aerospace旨在为macOS带来类似i3的平铺窗口管理体验，YouTube上有演示视频。
早期用户称赞Aerospace的稳定性和易用性——这是macOS和Windows上其他平铺窗口管理器模拟器常见的不足。许多评论员报告说，他们可以毫无问题地全职使用它，尤其欣赏它处理大量工作区的效率。Spacelist的发布为已经使用或对Aerospace感兴趣的用户增加了另一层控制和可访问性。
(Empty input provided. There is nothing to translate.)
## Linux DAW 工具：摘要
一篇 Hacker News 讨论强调了 [linuxdaw.org](https://linuxdaw.org)，这是一个为在 Linux 上寻求音频软件的音乐人提供的资源。对话围绕着音乐创作者面临的挑战展开，包括项目可移植性、授权管理碎片化以及对远程/云处理选项的需求。用户表达了对类似苹果生态系统的愿望，无论插件所有权如何，都能实现无缝的项目共享——可能通过基于版税的模式。
许多评论者正在积极致力于解决方案，专注于创建可移植、可重现的环境（如 Docker）和更好的授权跟踪。讨论还涉及了许多音乐软件的专有性质，并将其与开源替代方案（如 PipeWire）的潜力进行对比。
提到了几个插件，包括 Dexed、ZynAddSubFX、Yoshimi、Vital、Surge XT 和 Helm。GUI 界面可访问性问题引起了关注，以及 MIDI 控制器集成的优势。Zynthian（基于 Raspberry Pi 的合成器）和 kxstudio 等资源被建议用于基于 ARM 的系统。最终，该帖子展示了一个充满活力的社区，致力于改善 Linux 音乐制作体验。
这篇内容将“流畅”进展的活动（如划船）与“混沌”进展的活动（如高尔夫）进行对比，以说明有效的成功策略。线性渐进式——持续的小步骤——在努力直接转化为进步时效果很好。然而，在写作、创业或高尔夫等领域，初始条件对结果影响很大，这种方法无效。
这些“高尔夫式”过程受益于“重来机会”——重新开始的能力——因为在面对根本缺陷时，小的调整往往是徒劳的。与划船的持续微调不同，创意工作需要大量的前期规划，并且不能轻易分解为整齐的增量。作者提醒人们不要盲目地遵循“每天写作”之类的建议，而没有认识到关键的写作前阶段。最终，在应对复杂、不可预测的创意追求时，拥抱实验并接受需要重新开始是关键，因为那里没有明确的成功之路。
## 高尔夫不是划船：摘要
一则Hacker News讨论围绕着高尔夫等活动进步不如划船或编织等活动稳定的观点。核心论点是高尔夫的不可预测性——每次挥杆都有不同的条件——与能够提供即时反馈和微调的活动形成对比。
许多评论者同意，高尔夫的成功很大程度上依赖于*决策*和对风险/回报的理解，往往比纯粹的执行力更重要。进步通常来自于战略性游戏，而不仅仅是更用力地击球。 几位评论者强调了指导的重要性，指出自学可能导致不良习惯的根深蒂固。
对话扩展到更广泛的技能发展概念，并与软件开发和写作进行类比。 规划和深思熟虑的设计（“高尔夫”阶段）的价值与不懈的执行（“划船”）形成对比。最终，讨论强调进步并非总是线性的，拥抱不完美和适应不可预测的情况是享受和提高像高尔夫这样的活动的的关键。
## Go for Dreamcast: godc 概要
**godc** 将 Go 编程语言带到 Sega Dreamcast，无需操作系统，直接在主机的有限硬件（16MB RAM，单核 SH-4 CPU）上运行。它提供了一个定制的 Go 运行时，包括垃圾回收、协程和通道。
要开始，您需要 Go 1.25.3+、make 和 git，然后安装单独的 **godc** CLI 工具进行设置和构建。项目使用 `godc init` 初始化，使用 `godc build` 构建，并使用 `godc run` 直接在 Dreamcast 上运行。
在真机上的性能测量显示，Go 核心功能的运行速度出乎意料地快。提供各种示例，从简单的“Hello World”程序到 Breakout 克隆，展示了图形、输入、并发和 VMU 交互。
该项目是开源的，采用 BSD 3-Clause 许可证。开发者可以获取完整的文档和快速入门指南。
## Libgodc：为世嘉梦幻主机编程的 Go 语言
drpaneas 为世嘉梦幻主机创建了一个 Go 语言运行时，该主机是 1999 年发布的一款资源有限的家用机（16MB 内存，200MHz SH4 CPU）。这使得开发者可以使用 Go 语言编写游戏，利用协程和垃圾回收等特性，并使用 `gccgo` 编译为梦幻主机可执行文件。
该项目包含示例游戏（Pong、Breakout、平台游戏）、输入处理和音频支持，并与 KallistiOS 家用机 SDK 集成。它设计为可以在真实的梦幻主机硬件和模拟器上运行。
该项目因其编写精良的文档而备受赞誉，其质量甚至超过了许多大型公司。讨论围绕着为如此受限的硬件开发所面临的挑战、移植现有游戏的潜力以及 `gccgo` 的局限性（特别是缺乏泛型支持）。人们也讨论了 TinyGo 等替代方案，但由于 LLVM 缺乏对 SH-4 的支持，目前尚不适用。
项目地址：[https://github.com/drpaneas/godc](https://github.com/drpaneas/godc)
ACCA，一个拥有近26万会员的主要全球会计机构，由于作弊行为激增，将从三月起大幅停止远程考试。 远程考试最初是在疫情期间实施的，但事实证明，要使其免受复杂的作弊手段影响越来越困难，而人工智能工具的兴起更是加剧了这一问题。 此决定源于英国金融报告委员会（FRC）对包括“四大”会计师事务所（毕马威、普华永道、德勤、安永）在内的作弊问题的担忧。 近期的丑闻导致了数百万美元的罚款，例如安永在美国遭受的1亿美元罚款。 ACCA认为，尽管付出了巨大努力，但监管在线考试已不再可行。 虽然ICAEW仍然允许进行一些远程考试，但ACCA认为问题已经达到了“临界点”，优先通过主要面对面评估来维护考试的诚信。
## 从混乱到数字书架：AI与品味的力量
多年来，一个超过500本书的个人图书馆一直未编目，并非缺乏意愿，而是因为执行过程过于繁琐。最终，随着AI代理的出现，这个看似简单的项目才得以实现。最初使用标准ISBN扫描应用程序尝试失败，因为无法处理非标准版本，这凸显了需要一个容忍不完美的系统。
解决方案是拍摄每本书，并利用Claude编写脚本，使用OpenAI的视觉API提取元数据。虽然实现了90%的准确率，但作者专注于手动纠正剩余的错误——这是一个判断，优先考虑完成而非追求绝对完美。类似的迭代改进也发生在书封面处理上，使用了API，最终对晦涩的书籍使用了Photoshop。
真正的突破不在于代码本身（全部由AI生成），而在于作者角色的转变。AI处理了*实施*，而作者专注于*品味*——选择基于书脊的可视化方式，而不是简单的网格，拒绝了无限滚动等不必要的功能，并不断完善动画，直到它们*感觉*合适为止。
这次经历表明，随着执行成本的下降，人类的判断力和审美感将成为关键的差异化因素。最终的结果是一个功能齐全且视觉上吸引人的数字书架，证明了以人类洞察力引导的AI辅助创作的力量。