受对互联网档案（Internet Archive）法律挑战的担忧驱动，一个项目被启动以全面存档MP3.com上的音乐。利用互联网档案的“mp3.com Rescue Barge”（960.6 GB）以及之前从时光机（Wayback Machine）收集的链接，共收集了1.78TB的音频数据。
该过程涉及克服存储限制，并最终在朋友的帮助下将数据整合到3TB驱动器上。一个主要障碍是整理这个庞大的音乐库——最初是一个混乱的文件夹结构，通过使用Winamp 5 (WACUP)来索引和导出包含533,046首歌曲元数据（艺术家、曲目名称、URL、日期）的详细CSV文件来解决。
现在以CSV和Excel格式提供的结果数据集，允许用户轻松搜索和浏览存档的MP3.com音乐。虽然不完美，但该项目旨在保存这段数字音乐历史，并有可能在未来将其与存档的艺术家页面集成。创建者承认潜在的改进，例如编码器识别以及为CSV提供更易于机器读取的格式。
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## 编程语言的真正代价：超越技术争论 本系列探讨了看似技术性的编程语言决策，往往受到身份认同、情感和自我的驱动——导致重大的财务和后勤后果。作者基于在Takkle、Google和MongoDB等公司的经验，认为语言选择是公司所做的*最*昂贵的决策，但却被当作纯粹的技术争论来对待。 一个关键例子是Takkle公司从PHP到Perl的一次代价高昂的切换，由一位新的CTO发起，他优先考虑自己偏爱的语言，而非实际考虑。这导致了九个月的延误，资金消耗增加，并最终导致公司未能抓住市场机遇。 作者强调了一种模式：工程师经常会捍卫与他们身份认同相关的语言，即使客观数据表明替代方案更优越。神经科学对此作了解释——挑战核心信念会激活大脑的威胁反应，阻碍理性评估。 核心问题不在于选择*哪种*语言，而在于决策的*方式*。作者提倡将对话从技术争论转变为经济讨论，重点关注可量化的成本，如速度、技术债务和招聘难度。未来的文章将介绍一个框架，基于这些经济因素评估语言的“真正代价”，旨在使隐藏的成本可见，并将生存置于个人偏好之上。
## 掌机核心总结
这个掌机核心由@agg23历时3个月完成，为Analogue Pocket和MiSTer平台忠实地重现了经典的虚拟宠物体验。它基于原始掌机CPU文档以及来自社区（@Mazamars312、Andrew Wilson、Robert Piep）的见解构建，背景由@bmarvo重制，并包含自定义的Pocket图标。
该核心支持存档（在Pocket上称为“回忆”），用于保存进度，包括退出时自动存档。它还提供可调节的加速倍率——最高可达1800倍，可通过肩键或菜单设置进行控制。用户可以使用不同的像素风格自定义LCD显示，甚至可以使用自定义背景。
主要功能包括重置功能、声音控制以及管理加速行为的选项（在事件发生时停止，跳过初始蜂鸣声）。提供详细的文档，包括微代码解释和测试程序。解决屏幕损坏的常见方法是核心重置，通常在未加载正确的ROM时需要。该项目采用MIT（核心代码、Pocket组件）和GPLv3（MiSTer组件）许可，艺术作品采用CC0许可。
## FPGA上的电子宠物：黑客新闻摘要
一位开发者“agg23”分享了他的项目：一个原始1996年电子宠物在FPGA上的门级实现，可在Analogue Pocket和MiSTer平台运行。该核心准确地模拟了玩具，并添加了现代功能，如存档和高达1800倍的加速。
受到Analogue Pocket FPGA开发的启发，该创作者向程序员推荐FPGA作为一种独特且有价值的学习体验。该项目最初使用VHDL，然后过渡到Verilog，因为行业偏好。
讨论强调了FPGA编程的乐趣和挑战，用户分享了经验和资源，例如Amaranth（一个基于Python的HDL生成器）。Analogue Pocket被赞誉为FPGA开发的易于访问的入口，尽管缺乏Pmod支持。开发者还提到与Analogue的合作关系以及对Pocket核心端口的贡献。
回到GoodEnough.us。 这是我们小打印机收到的所有精彩图画的画廊。 你好。 你已经到达网页的末尾，此后没有任何内容。 当然，除了这些文字。 我们（Good Enough的好人们）希望你度过愉快的一天。 如果你想继续这个对话，也许可以给我们发邮件。
## h3o：H3地理空间索引系统的Rust重写
h3o是H3地理空间索引库的Rust重写版本，旨在提高安全性、性能以及与Rust项目的集成度，尤其是在WebAssembly (WASM)方面。该项目覆盖了100%的H3 4.0 API，并利用强类型实现效率。
为了确保准确性和鲁棒性，已经实施了广泛的测试，包括与原始H3库（通过`h3ron-sys`）的差异测试、集成测试、单元测试和模糊测试。基准测试表明，h3o在911个测试用例中**优于H3 862个**，通常有显著的提升（快达50倍）。虽然在一些粗分辨率场景和特定函数（如五边形的`cellToLatLng`）中速度较慢，但这些是优化目标。
除了核心库之外，**h3o-cli**提供了一个用于常见H3操作的命令行界面，具有多种输出格式，而**thc (The H3 Compressor)**提供了一种专门为H3索引设计的新的压缩算法，可实现显著的尺寸减小——对于密集数据集，最高可达20,000倍。
未来的开发包括赶上H3 4.1，改进内存数据结构，解决剩余的性能瓶颈，以及扩展语言绑定。
最初持怀疑态度的著名认知科学家道格拉斯·霍夫施塔特在2023年GPT-4发布后改变了看法，承认它具有以“异类方式”思考的非凡能力。 这种转变凸显了大型语言模型（LLM）的快速发展及其与人类认知惊人的相似之处。 LLM通过将单词甚至图像表示为高维空间中的数字“向量”来运作，并通过训练调整这些坐标以反映关系和含义。 这使得类比推理成为可能——以“巴黎-法国-意大利-罗马”为例——并对上下文进行细致的理解。 近期研究甚至确定了这些模型中与特定概念相关的特定“特征”，表明存在以前未见过的内部表征水平。 有趣的是，这些模型背后的数学原理，特别是谷歌的Transformer架构，呼应了数十年前由Pentti Kanerva提出的理论。 这种融合正在促进人工智能和神经科学之间的相互关系，研究人员现在使用LLM来模拟和理解人脑，从而实现认知科学长期以来的梦想。 人工智能的“黑匣子”实际上越来越容易进行科学探究。
## AI 思维：细致的讨论
一篇最近的《纽约客》文章引发了 Hacker News 上关于人工智能是否真正“思考”的讨论。 讨论的中心在于找到一个中间立场，既不否定人工智能的用处，也不将其归因于类似人类的思维过程。
许多评论者认为大型语言模型 (LLM) 代表着一项重要的技术飞跃，反映了人类认知的一部分——特别是模式识别和预测。 它们的功能类似于大脑分类和理解信息的能力，例如识别“大象”，无论像素变化如何。
然而，共识是 LLM 目前缺乏人类思维的关键要素：自我动力、目标导向的行动以及更广泛的自我和情境意识。 尽管逼近这些特质并非不可能，但仍然存在怀疑。 一个关键点是定义和衡量意识和主观体验的困难，即使是在人类身上也是如此。
最终，这场辩论强调了区分“AI 作为工程学”（无论 *如何* 思考，都创造智能机器）和“AI 作为认知科学”（试图复制人类思维）的重要性。 讨论强调，当前的人工智能虽然令人印象深刻，但可能与人类智能从根本上不同。
## Cloudflare 对互联网连接特征的洞察 Cloudflare 分析了通过其全球 CDN 的每秒 8400 万 HTTP 请求中的 1% 样本（主要为 TCP 连接，约占流量的 70%），从而提供了对互联网连接行为的罕见、大规模洞察。这些数据对于安全地模拟网络变化和理解实际性能非常宝贵。 分析显示出“重尾”分布——少数连接承载着大量数据（“大象”），而大多数连接很小（“老鼠”）。 中位响应大小很低（12 个数据包，4.8KB），但一小部分连接涉及千兆字节的数据。由于多路复用，HTTP/2 连接通常比 HTTP/1.X 连接传输更多的数据。 有趣的是，服务器通常发送的数据几乎是接收数据的四倍，尤其是在较小的连接中，这是由于 TLS 握手和确认造成的。连接持续时间也存在偏差，中位数为 4.7 秒，但平均值为 96 秒，这是由于长寿命会话造成的。 大多数连接仅承载一个 HTTP 请求，尽管 HTTP/2 支持更多。 该数据还阐明了 Path MTU（通常为 1500 字节）和初始拥塞窗口 (ICWND) 大小，揭示了通过优化 ICWND（特别是对于短连接）进行性能改进的潜力。 Cloudflare 计划在 Cloudflare Radar 上发布这些统计数据，以使更广泛的社区受益。
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测量互联网规模TCP连接的特征 (cloudflare.com)
72点 由 fleahunter 1天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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Python 指导委员会一致批准了 **PEP 810，“显式惰性导入”**，称赞它比之前的尝试（PEP 690）有所改进。 关键特性引入了 **`lazy` 关键字**，用于延迟导入执行——优于 `defer` 等替代方案——并且将出现在导入语句的开头（例如，`from foo lazy import bar`）。 委员会提出了一些建议：拒绝使用 `dict` 的子类来实现，维持当前拒绝在 `__lazy_modules__` 中使用通配符导入，并明确指出 `.pth` 文件将*不*支持惰性导入。 此外，他们要求提供一个 `sys.get_lazy_imports()` 函数，澄清在设置惰性导入模式时的优先级（通过环境变量、命令行选项或 `sys.set_lazy_imports()`），并对惰性导入排序的风格保持中立，将其留给代码检查工具。 总的来说，委员会认为 PEP 810 为 Python 社区取得了宝贵的平衡。
1. 创建职位空缺。定义职位，包括职位描述和级别，然后选择候选人可以在挑战中使用哪些编程语言。Niju 从我们的库中精选相关的、实际的编码挑战，以确保评估的实用性。2. 邀请候选人。分享一个独特的面试链接。候选人可以随时完成 20 分钟的挑战，同时录制屏幕、音频和视频，并“大声思考”——模拟真实的结对编程环节。这种低压力的形式可以捕捉他们的编码流畅度、解决问题的能力和沟通风格。3. 分析报告。收到一份详细的、人工智能驱动的报告，其中包含完整的文字记录、代码回放以及对技术技能和思维过程的分析。这使您能够全面了解候选人的表现，从而进行公平和一致的评估。
作者正在进行“无社交媒体十一月”活动，断开与个人社交媒体账户的连接——包括退出YouTube和Reddit——以挑战持续在线互动的吸引力。他们鼓励同样感到不堪重负的读者加入这场数字排毒，建议注销账户并删除应用程序以打破根深蒂固的习惯。 这场挑战并非永久放弃，而是一个重新评估与社交网络关系的机会。参与者可以在十二月恢复以前的习惯，修改它们，或继续休息。作为社交媒体的替代方案，作者建议探索博客，并为朋友Pika提供的博客服务提供折扣码。他们邀请读者分享他们的经验，并通过博客进行交流。