## 以色列军方律师丑闻引发轩然大波 以色列前军方首席律师伊法特·托默-耶鲁沙米少将被捕，引发政治风暴。她承认泄露了一段监控视频，视频内容显示一名巴勒斯坦拘留者在斯代泰曼军事监狱内遭受性侵犯，目的是揭露虐待行为。 泄露事件激怒了右翼政客，导致她辞职，随后引发了一场备受瞩目的失踪事件，引发了紧急搜寻。她在特拉维夫海滩被安全找到，现在面临欺诈和妨碍司法公正的指控。一名 former 首席军事检察官也因与泄露事件有关被捕。 这起丑闻掩盖了虐待本身的严重指控——涉及被指控犯有袭击和性侵犯的士兵——并凸显了以色列国内根深蒂固的政治分歧。批评人士指责托默-耶鲁沙米制造危机，而支持者则指出，当前社会极度两极分化，并且对调查军事不端行为的人进行攻击。这起事件呼应了10月7日之前的社会裂痕，并引发了人们对当前政府下安全官员独立性的担忧。
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以色列顶级军事律师辞职，失踪，被发现并被关入监狱 (apnews.com)
114 分，由 nabla9 1 天前发布 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
baobun 1 天前 | 下一个 [–]
之前：https://news.ycombinator.com/item?id=45801673
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tomhow 18 小时前 | 父评论 | 下一个 [–]
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ChrisArchitect 1 天前 | 上一个 [–]
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## 被低估的二极管：摘要 尽管二极管是基本的电子元件，但它常常被电阻、电容、晶体管和更复杂的半导体所掩盖。二极管本质上是一个p-n结，由n型和p型半导体连接而成，允许电流主要沿一个方向流动。 当正向偏置（正电压加到p端）时，二极管在克服阈值电压（对于硅大约为600mV）后会导电。反向偏置会阻止电流流动，但超过反向击穿电压会导致导电。这种特性使二极管可用于电路保护——例如齐纳二极管充当电压尖峰的“短路器”——以及作为电压基准。 除了基本的导电功能外，二极管还实现了关键电路，例如整流器（将交流电转换为直流电）、电压倍增器，甚至简单的逻辑门（OR/AND）。虽然基于二极管的逻辑在复杂系统方面存在局限性，但它们仍然对基本功能很有价值。 最终，二极管虽然看似简单，但却是一种用途广泛的元件，具有广泛的应用，值得在电子教育中获得更多关注。
## 二极管：比你想象的更通用
这个Hacker News讨论强调了二极管的应用范围出乎意料地广，超越了基本的整流作用。虽然在现代电子教育中常常被忽视，但二极管是基础元件，用途涵盖模拟和数字电路。
评论者详细介绍了诸如频率混合、对数转换以及音频设备中的可变增益压缩等应用。更高级的应用包括用于快速开关的步进恢复二极管、用于可调谐电路的变容二极管以及用于信号处理的二极管环。二极管还在辐射探测、粒子加速器甚至早期计算机中的基本逻辑门等专业领域中得到应用。
对话涉及实际应用，例如构建失真踏板、电压倍增器甚至简单的稳压器。多位用户推荐了学习更多电子知识和电路建模的资源，包括CircuitLab以及Forrest Mims和Sedra/Smith的著作。一个反复出现的主题是二极管作为更复杂半导体器件和电路的基础构建块所扮演的基本角色。
作者正在开始一系列博客文章，最终将汇编成一篇关于链接器的文章——这是软件开发中至关重要但常常被误解的部分。由于意识到即使是程序员也缺乏对链接过程的详细了解，作者旨在揭示其神秘之处。 作者拥有丰富的经验，自1988年以来已经构建了三个链接器。每个项目都优先考虑*速度*，认识到链接是开发人员的瓶颈——一种必要的“坏事”，会增加时间而没有内在价值。他们目前的项目“gold”专注于优化ELF链接，旨在超越他们之前的工作性能，而之前的工作由于增加了功能而变得更慢。 从根本上说，链接器将目标文件（由编译器和汇编器从源代码创建）转换为可执行程序和共享库。历史上，这是为了结合单独汇编的代码和库而产生的需求。虽然核心功能保持不变，但现代链接器现在也处理共享库，作者将在后续文章中进一步探讨这个话题。
这个Hacker News讨论围绕链接器展开，链接器是至关重要的软件，用于将代码组合成可执行程序。原始帖子链接到airs.com上的一篇2007年关于“链接器”的文章。
用户很快指出自那时以来链接器技术的进步。LLVM的`lld`被认为通常更快，并提供了相关文档和演示文稿的链接。此外，`lld`的开发者创建了`mold`，另一个高性能链接器。还有一款较新的竞争者，`wild`也被提及。
对话强调了这个基本软件组件的持续发展，与近二十年前相比，较新的链接器在速度和效率方面有了显著提高。还分享了一个相关的2015年Hacker News讨论的链接，以及一系列关于该主题的文章的目录。
## Linux (x86-64) 虚拟内存理解
本摘要详细介绍了 Linux 如何管理进程的内存，即使物理 RAM 碎片化，也能创建连续地址空间的假象。程序与*虚拟*内存交互，由内核使用*页表*转换为*物理* RAM。当程序访问内存时，CPU 检查页表；如果不存在条目（*页面错误*），内核分配物理页面，更新表，或发出错误信号。
进程拥有*虚拟内存区域 (VMA)* 的“平面图”——具有特定权限（读、写、执行）的连续范围。内存是*延迟*分配的——页面仅在访问时才创建。像 `/proc/<pid>/maps` 这样的工具可以揭示这种结构。`mmap` 预留地址范围，`mprotect` 更改权限，`munmap` 释放它们。
现代内核采用防御措施来对抗 Meltdown 等漏洞，使用*页表隔离 (PTI)*，在用户和内核视图之间切换。性能通过诸如*透明大页 (THP)* 之类的技术得到增强，它利用更大的内存块。
对于调试，`/proc/<pid>/smaps` 提供详细的内存使用信息，而 `/proc/<pid>/pagemap` 提供每页的详细信息（通常需要权限）。理解这些机制对于优化性能和诊断内存相关问题至关重要。
## Hacker News 讨论：Linux 进程内存漫游
最近一篇 Hacker News 帖子链接到一篇关于 Linux 进程内存的简洁解释 (0xkato.xyz)，引发了用户讨论。文章因其清晰的解释而受到赞扬，一位评论员指出它感觉像是 LLM 生成的回复。
对话很快演变成对现代处理器复杂性的争论。一些用户表达了对更简单架构（如 6502）的渴望，认为当前系统过于依赖“作弊”手段，如流水线和虚拟内存，从而引入漏洞并阻碍可预测性。另一些人则反驳说，这种复杂性正是性能提升的原因，并质疑更简单的系统会带来什么好处。
讨论中提出的观点包括在复杂系统中保证实时性能的困难，以及性能与可处理性之间的权衡。几位用户指出，虽然更简单的系统可能适用于特定应用，但它们不一定会在通用用途上胜过当前的设置。一些评论员也报告说他们的安全软件阻止了链接的网站。
## 十年断连：我为何离开流媒体并重回拥有音乐 十年前，一次与Spotify的糟糕体验——因为在“未授权”设备上无法播放个人MP3文件——促使我彻底改变了音乐消费方式。我离开了流媒体，转而*购买*专辑，这个决定我从未后悔。 虽然在流媒体主导的世界里有些不便，但拥有数字音乐库提供的自由是流媒体无法比拟的：对访问的控制、对政策变化的保护以及可移植性。尽管iTunes Store笨重，以及Apple Music等应用中个人音乐库支持的衰落带来了挑战，但iTunes Match和Plex等工具仍在维持着这种方式。 除了自由之外，直接购买音乐比流媒体版税更能有效地支持艺术家，并且可以轻松接触到经常在主流平台上缺席的独立音乐人。虽然缺乏流媒体的算法推荐，但这种方式培养了一种更精选、更用心的聆听体验——鼓励专辑欣赏和通过人际连接而非算法进行发现。这是一种正在消失的习惯，但对于一位忠实的音乐爱好者来说，拥有音乐的好处是值得的。
## 维护音乐库：十年之后
这次Hacker News讨论的核心是，尽管流媒体服务普及，但拥有个人音乐库仍然具有持久的吸引力。许多用户，其中一些自2000年初就开始维护音乐库（达到数万首曲目），热烈捍卫这种做法。
主要原因包括：保留对流媒体平台无法获取的音乐的访问权，享受策展的乐趣，以及避免内容从服务中消失的风险。一些用户使用Apple Music/iTunes Match进行同步和云访问，而另一些用户则更喜欢Jellyfin等自托管解决方案或简单的NFS共享。
Bandcamp经常被推荐为购买无DRM音乐的来源。虽然承认流媒体的便利性，但许多人更看重拥有音乐所带来的控制权和持久性，通常会将收藏备份到多个驱动器和服务上。这次对话凸显了一个致力于维护和享受个人精选音乐库的社区，即使在流媒体时代。
Guideline 已加入 Gusto！关于我们最近收购的常见问题 | Guideline 帮助中心版权所有 © 2023, Intercom, Inc. ([email protected])，保留字体名称“Montserrat”。此字体软件根据 SIL Open Font License 版本 1.1 许可。版权所有 © 2023, Intercom, Inc. ([email protected])，保留字体名称“Inter”。此字体软件根据 SIL Open Font License 版本 1.1 许可。
## Gusto 收购 Guideline：摘要
Guideline，一家401k服务提供商，已被Gusto收购。这引起了一些用户的担忧，特别是那些之前雇主使用Guideline但*不*使用Gusto进行工资发放的用户。这些用户现在正被转移到名为Accrue 401k的独立实体，这个名称对很多人来说很陌生，并且由于未经请求的电子邮件将他们引导到一个新的登录门户，引发了钓鱼方面的担忧。
讨论强调了更广泛的401k管理问题，包括资金转出的困难（特别是使用“后门罗斯”策略时），过时的转账流程，以及不同提供商之间的费用差异。一些用户建议转到Vanguard或Fidelity，而另一些用户则指出，保留提供特定低成本基金的计划可能具有潜在好处。
人们也对Guideline过去的运营方式和Gusto的客户支持提出了担忧。此次收购的沟通方式因缺乏关于Accrue 401k的透明度而受到批评。总而言之，这种情况凸显了驾驭401k环境的复杂性和潜在陷阱。
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20点 由 gamescodedogs 1天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2评论
gamescodedogs 1天前 | 下一个 [–]
包含6种不同的视觉风格 回复
annaglotova 1天前 | 上一个 [–]
是的！ 回复
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## 杠杆点：小改变带来大结果
唐内拉·米多斯探讨了“杠杆点”的概念——复杂系统内可以产生重大变化的微小干预点。这些点并非总是显而易见的；我们常常努力的方向是*错误*的，尽管我们认识到其潜在影响。
米多斯概述了杠杆点的等级结构，按有效性排序。较低级别的干预措施，例如调整数字（税收、补贴），易于处理但效果有限。更高的杠杆作用在于改变系统目标、结构，或者，最有力的是，潜在的*范式*——塑造系统的基本信念。
真正的系统变革需要转变视角。关键在于认识到没有单一的世界观掌握所有答案，并拥抱灵活开放的心态。虽然识别杠杆点具有挑战性，并且对变革的阻力很强，但最大的影响来自于放弃固定的信念，并允许系统内的自我组织和演化。
最终，掌握系统并非关于强行操纵，而是关于策略性地放弃控制，并拥抱变革性变化的潜力。
一个黑客新闻的讨论围绕唐内拉·米多斯1999年的文章《杠杆点：干预系统的地点》。文章探讨了改进复杂系统的有效策略，认为仅仅优化组件通常不如解决系统底层设计和假设更有影响力。
评论者将这些概念与IT和云系统管理联系起来，分享了优化缺陷系统却徒劳无功的经验。他们强调了质疑基础范式，而不仅仅是调整参数的重要性。
几位用户贡献了相关的原则：为意外情况做计划，偏爱可逆的变化，采取渐进的步骤，以及增加选择/可能性。提到了詹姆斯·C·斯科特的《像国家一样看见》，和盖尔定律，强化了适应性、小规模干预的理念。作者也被指出是《增长的极限》的贡献者。
## Agent-o-rama：适用于 JVM 的可扩展 LLM 代理
Agent-o-rama 是一个全新的开源库，用于构建可扩展且具有状态的 LLM 代理，专为 Java 和 Clojure 开发人员设计。它解决了 JVM 生态系统中一个差距——目前由 Python AI 工具主导——它将类似 LangGraph 和 LangSmith 的功能（如结构化代理图、追踪和评估）直接带到这些语言中。
该库允许开发人员将代理定义为函数图，自动捕获详细的追踪信息，并提供一个 Web UI 用于实验、评估和监控（包括延迟和 token 使用量）。它支持流式传输，并与现有工具（如数据库和 API）无缝集成，同时将所有数据保留在您的基础设施中以确保隐私和控制。
Agent-o-rama 部署在“Rama”集群上，提供从单节点本地设置到数千个节点的扩展能力（需要商业许可）。提供了一个完整的示例代理（研究重点），展示了一个简单的开发流程。该项目旨在抽象 Rama 分布式编程模型的复杂性，使其力量可用于 LLM 代理开发，同时也作为 Rama 实际应用的一个示例。
可以通过邮件列表和 Slack 频道获取资源和社区支持。
Agent-o-rama 是一个由 Apache Storm 团队（Red Planet Labs）创建的用于构建、追踪、评估和监控 LLM 代理的新型 Java/Clojure 工具。它与 JetBrains 的 Koog 等工具不同，提供了具有内置部署、扩展和全面集成功能的分布式执行模型——Koog 缺乏这些功能。
具体来说，Agent-o-rama 提供持久的、高性能的存储，实验/评估工具，横向扩展能力，以及详细的可观察性（包括“首次标记时间”等指标），并能根据元数据自动拆分图表。
虽然不是开源的，但开发者强调透明度，允许用户通过 UI 和 API 检查数据和计算。支持通过 S3 等提供商进行备份，并且他们的网站（redplanetlabs.com）上有详细的文档。项目负责人正在 Hacker News 上积极回答问题。
## 人工智能：历史重演？ 1995年，新兴的互联网既引发了狂热乐观，也招致了怀疑的否定——有人预测它将变革商业，也有人认为它只是昙花一现。今天，人工智能正在引发类似的争论。就像早期的互联网预测大相径庭（谁能预测到Airbnb或在线约会？），当前对大规模失业或乌托邦式自动化的预测很可能是不完整的。 关键在于理解*需求*。人工智能，像过去的科技一样，很可能会提高生产力，最初创造需求，甚至*增加*就业——这种现象被称为杰文斯悖论。然而，随着需求的饱和，就业最终会停滞，就像纺织业的情况一样。具有持续的、未满足的需求的行业，例如汽车行业，更有可能保持增长。 当前的人工智能繁荣与互联网泡沫如出一辙：炒作、虚高估值和大量基础设施投资。虽然许多初创公司会失败，但底层基础设施——数据中心、芯片——对于未来的发展至关重要。 最终，人工智能的影响不会是简单的工作岗位增加与减少的等式。它将重塑*工作的内容*，创造我们目前无法想象的角色，就像互联网催生了网红和应用程序开发者一样。就像1995年一样，预测具体细节是不可能的，但我们的AI未来无疑正在加载。
## AI 当前阶段：大型机时代，而非拨号时代
这场 Hacker News 的讨论集中在 AI 是否正经历像早期互联网那样的革命性阶段，或者这种比较是否具有误导性。许多评论者认为“拨号”的比喻不准确；相反，AI 正处于“大型机”时期——其特点是巨大的、集中的计算能力由少数大型公司控制。目前，访问是通过像 OpenAI 和 Google 这样的服务“租赁”的，类似于大型机上的分时共享。
争论的焦点在于未来是否可能出现分布式、“个人计算”模式，拥有更小、本地的 AI 模型。一些人担心监管可能会阻止这种情况，而另一些人则认为去中心化架构能够提供弹性和创新。人们对依赖云连接以及潜在的集中控制表示担忧。
一个关键点是，虽然 AI *可能* 能够赋予个人创建定制工具的能力，但当前对大型模型和基础设施支出的关注引发了人们对长期可持续性和可访问性的质疑。这场讨论凸显了与过去技术繁荣的相似之处，例如互联网泡沫和铁路狂潮，并质疑当前的投资是否能带来持久的利益，或者只是迅速贬值。最终，这场对话反映了人们对 AI 发展轨迹及其对劳动力和社会潜在影响的不确定性。