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欧洲核子研究组织接受10亿美元私人捐款用于未来环形对撞机。
CERN accepts $1B in private cash towards Future Circular Collider
9 天前
## 欧洲核子研究中心为未来环形对撞机获得10亿美元资金
欧洲核子研究中心（CERN）为其雄心勃勃的未来环形对撞机（FCC）项目获得了10亿美元的私人资金。 这引发了Hacker News上关于基础物理研究的实际应用问题的讨论。
尽管一些人质疑鉴于该项目巨大的成本，其价值如何，但许多人强调了CERN在具有影响力的衍生技术方面的历史。 这些包括万维网、分布式计算方面的进展（如LHC计算网格）、医学成像技术（Medipix/Timepix）、癌症疗法（PIMMS、MEDICIS），甚至对工业超冷却技术的贡献。
争论的中心在于，像希格斯玻色子这样的*具体*发现是否能转化为日常应用，以及为实现这些发现*所需*的技术进步。 一些人认为，该对撞机的主要好处是培养STEM职业和推动工程边界，无论是否有立竿见影的科学突破。 另一些人则表示怀疑，指出过去一些项目对现实世界的影响有限。 还有人担心可能会“追溯性地”调整理论模型，以证明对撞机的能量范围。
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## Archyl：一个新的C4模型文档平台
Archyl是一个新的平台，旨在可视化系统架构，使用C4模型，从代码中发现架构，并保持文档同步。它最近在Hacker News上发布，引发了对其方法和潜在缺点的讨论。
虽然其精美设计受到赞扬，但人们也担心它是一个专有解决方案，可能导致“锁定”，与Structurizer和PlantUML等开源的、将图表作为代码的替代方案形成对比。开发者澄清说，Archyl并非旨在*取代*这些方法，而是通过自动发现和同步功能来补充它们，并计划提供导出选项。
目前，Archyl的Git集成是只读的，以确保数据完整性。用户还讨论了将文档与实时代码库同步的挑战，以及需要一个支持更广泛生态系统而不是创建孤岛的平台。 许多评论者分享了使用现有工具（如Structurizer和IcePanel）的经验，强调了可扩展性和可移植性的重要性。 此外，还报告了一个与GitHub注册相关的问题。
经过十年的 Linux 使用和广泛的“发行版跳跃”——从 Mint 到 Arch，Gentoo（以及随之而来的倦怠！），Fedora，最后是 NixOS——作者开始探索声明式发行版的世界。 最初，作者曾认为 Nix 只是一个 DevOps 工具，但随着项目依赖管理和系统软件包漂移带来的挫败感日益增加，作者改变了想法。 Nix 能够创建隔离的、按项目划分的环境（解决了 Ruby 版本问题），并且其声明式方法——通过配置文件定义*期望*的系统状态，而不是查询当前状态——被证明极具吸引力。 这促使作者对 Guix 产生了兴趣，Guix 是一个使用 Guile Scheme 进行配置的 Nix 分支。 尽管之前因稳定性问题而犹豫不决，但 Guix 1.5.0 的改进，特别是对 KDE 的一流支持，促使作者尝试使用它，并记录了安装和初步体验。 声明式系统所提供的控制、可重复性和版本控制是其核心吸引力所在。
## Guix 系统 初次印象 (来自 Nix 用户)
一位用户分享了从 NixOS 切换到 Guix 的初步体验，Guix 是一个 GNU 发行版，提供类似声明式包管理的方法。主要吸引力在于避免 Nix 语言，转而选择 Guile Scheme。
作者发现 Guix 在优势上与 NixOS 很大程度上可比——可重现的构建、声明式配置——但指出 Scheme 最初的学习曲线更陡峭。评论区的讨论强调了 Guix 对桌面高级用户的潜力，同时也承认 NixOS 更侧重于服务器和嵌入式系统。
提出的担忧包括软件包可用性（Nix 拥有更多选择）和 ZFS 支持。使用 Guix 进行服务器部署是可行的，但不如 NixOS 成熟。评论者讨论了各种服务器管理和密钥处理方法，提到了 `guix deploy`、`nixos-anywhere`、`deploy-rs`、`sops-nix` 和 `clan.nix` 等工具。
一些用户争论 Nix 与 Scheme 的优劣，有些人欣赏 Scheme 的灵活性，而另一些人则认为 Nix 更易于管理。一个反复出现的主题是，希望在两种语言的复杂性之外，有更简单的配置选项。
这个轶事突显了与遗留系统合作的令人沮丧的现实，以及向后兼容性的令人惊讶的怪癖。作者的任务是在IBM System 370的黑白调试器中添加颜色，于是开始寻找相关的文档——在一堆文档中找到一本实体文件夹。
搜索揭示了一种囤积信息的职场文化（特别是同事马修对手册的保护态度），这种文化源于害怕成为找不到所需资源的人。最终，文档被找到，显示`WRTERM`宏*确实*支持颜色，但只有黑色（默认）或红色——而且仅当终端配备了罕见的“双色带”时。
这个故事说明，看似简单的改进可能会受到几十年来的设计选择和早期计算硬件的限制，同时还要应对在互联网时代之前获取信息的实际挑战。
## 向后兼容性与技术债
这个Hacker News讨论围绕着过去的技术如何以令人惊讶的方式持续影响现代系统。最初的帖子强调，看似武断的限制——例如线性代数库（Lapack）中的6个字母函数名（源自Fortran 77）——源于极其古老的硬件限制，可能可以追溯到20世纪60年代的主机甚至更早的机电计算器。
评论者进一步补充了例子，例如Windows（CR LF换行符源于打字机机制）甚至生物进化（长颈鹿的迷走神经）。核心思想是，维护向后兼容性虽然对稳定性至关重要，但常常会导致“技术债”——由历史决策决定的笨拙、低效的解决方案。
许多人指出IBM对向后兼容性的承诺非常极端，而另一些人则注意到“历史原因”在解释当前技术怪癖中的普遍影响。最终，这个帖子说明了我们的现在与过去的局限性和选择有多么紧密地交织在一起。
官方版本：Springer网站上的官方版本是开放获取的。[链接] 四元数代数，官方版本 勘误与增补 [PDF] 第一版（2021年印刷）的勘误与增补 当前版本：勘误与增补已合并到以下（最新）版本中。[PDF] 四元数代数，出版后版本 (v.1.0.6u, 2025年10月6日) 为需要更新频率较低版本的用户保留的稳定版本。[PDF] 四元数代数，稳定出版后版本 (v.1.0.5, 2024年1月10日) 补充材料 [PDF] 四元数代数伴侣 存档版本：以下草稿仅供存档使用——您几乎肯定需要上述版本之一。[PDF] v.0.9.28, 2021年5月20日 [PDF] v.0.9.23, 2020年8月2日 [PDF] v.0.9.15, 2019年5月26日 [PDF] v.0.9.14, 2018年7月7日 [PDF] v.0.9.2, 2017年4月18日
## Hacker News 上关于四元数代数的讨论：总结
最近 Hacker News 的讨论集中在**四元数代数**及其在各个领域的惊人普遍性上，从量子物理学到计算机图形学。最初的帖子强调了四元数（特别是 SU(2)，归一化的四元数）比传统的 3D 旋转更基本，影响了诸如粒子物理学之类的领域——解释了玻色子和费米子以及旋量的行为等现象。
对话探讨了四元数频繁出现在 HN 上的*原因*，理论从怀旧工程师回忆起它们在图形学中的用处，到它们固有的“神秘”性质不等。 许多评论员指出，Ken Shoemake 在 1985 年将四元数引入计算机图形学是一个关键时刻，解决了诸如万向锁（Gimbal Lock）的问题。
进一步的讨论涉及与复数、洛伦兹群，甚至麦克斯韦方程组的联系，一些人提倡更广泛地使用**几何/克利福德代数**作为更统一的框架。 最终，该帖子展示了人们对四元数的持久迷恋——一个优雅地解决复杂问题并持续引发好奇心的数学概念。
超过二十年来，作者一直在完善一种照片管理流程，重点在于长期保存照片、统一来自多个来源的图库以及改善查看体验。至关重要的是，此流程*完全*依赖于嵌入在照片文件中的EXIF元数据——避免了外部数据库的脆弱性。 在Google Photos的变动扰乱了他之前的设置后，作者寻找替代方案并发现Immich很有前景。他将Immich用作只读查看器，连接到他位于Synology NAS上的主要照片存储，该存储由一个名为Elodie的自定义命令行工具组织。 他开发了一个插件，将Immich与Elodie集成，从而可以通过EXIF更新实现组织（相册、描述、收藏夹），并自动备份到他的NAS和Dropbox。这通过直接将更改写入照片文件来避免Immich对数据库的依赖。虽然由于Immich和Elodie的交互方式而具有挑战性，但该解决方案比标准文件系统提供了更丰富的查看体验，满足了他重温回忆的愿望，并确保了照片的长期保存。代码可在GitHub上找到（issue #496）。
## Immich & 自托管照片管理
这次黑客新闻的讨论围绕着 **Immich**，一个自托管照片管理系统，以及替代方案。许多用户报告成功从 Apple Photos 迁移到 Immich，称赞其易于安装和强大的功能，如上下文和 OCR 搜索。一个关键优势是将机器学习任务（如图像处理）卸载到本地网络上更强大的机器上，即使这些机器没有 Nvidia GPU。
用户分享了从 iCloud 提取照片的技巧，包括直接使用 Immich iOS 应用、通过 Mac 下载，或使用像 `immich-go` 和 `iCloud Photos Downloader` 这样的工具。人们对 Apple 的 iCloud 导出过程（缓慢、不可靠）表示担忧。
**Nextcloud + Memories**、**Photostructure** 和 **Elodie**（一个利用 Claude Code 构建的定制解决方案）等替代方案也被讨论。有些人更喜欢更简单的解决方案，例如使用 Syncthing 直接管理文件和打印物理副本。对话强调了对照片存储和元数据控制的渴望，避免与云服务相关的供应商锁定和隐私问题。
最终，该帖子展示了一个社区积极寻求和构建强大、自托管的个人照片管理解决方案。
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## 基于延迟的IP地理定位：一种新方法
受ipinfo最近发现VPN提供商伪造地理位置数据的启发，我开发了一个CLI工具，使用网络延迟来验证IP位置。ipinfo证明了传统的地理位置数据库不可靠，因为VPN会操纵提供给它们的数据。他们的解决方案？一个大型探测网络，追踪互联网流量以确定*实际*的IP位置。
我的工具利用开源的Globalping网络（3000多个探测点）来复制这种方法。它的工作原理是从多个跨大陆的探测点ping/traceroute一个IP，然后识别延迟最低的位置。这个过程针对国家/地区重复进行，然后针对美国各州重复进行，最终确定可能的城市。
初步测试显示出有希望的准确性，与ipinfo的结果相符。虽然并非完美——覆盖范围差距和网络配置会影响结果——但该工具展示了基于延迟的地理定位的力量。改进措施可以包括分析多种traceroute类型以及对注册ASNs的数据进行加权。
该工具是开源的([https://github.com/jimaek/geolocation-tool](https://github.com/jimaek/geolocation-tool))，并且可以通过`geolocate $IP`轻松运行。用户可以增加探测点限制以提高准确性，并为Globalping网络做出贡献以解锁更高的API限制。
## 基于网络延迟的地理位置定位：摘要
这次Hacker News讨论围绕“jimaek”的一个项目，该项目使用网络延迟测量来进行IP地理位置定位，具体利用了Globalping等服务。该项目的目标是通过从全球多个探测点ping一个IP地址，并根据响应时间来估算位置。
作者承认这是一个概念验证，尚未达到生产级别，但发现使用足够多的探测点可以获得令人惊讶的好结果。评论者讨论了优化方法，例如使用“梯度下降”方法来优化探测点位置并减少所需数量。人们对路由复杂性（不对称路由、CDN使用）以及通过人为延迟或阻止ICMP来伪造结果的可行性表示担忧。
几位用户强调了纯三角测量法由于互联网路由不一致而存在的局限性，认为它更适合验证现有的地理位置数据。其他人指出了相关的项目，如RIPE Atlas，并讨论了替代方法，如TCP RTT测量和Wi-Fi RTT，以提高准确性。IPinfo，一家地理位置数据提供商，也参与讨论，提到了他们自己基于主动测量的方法以及与IXP合作以提高数据质量的努力。
## 君主工程：关于人工智能集成的理念 人工智能正在迅速改变软件工程，在君主，我们怀着深思熟虑的态度拥抱它，并以我们的核心工程价值观为指导。我们的方法并非追求*最新*的人工智能工具——这会导致不稳定和安全风险。相反，我们力求“落后于技术前沿一步”，在优先考虑成熟度和安全性的同时，理解新兴技术。 其中关键在于**责任制**：你应对所有署名的工作负责，无论是否借助人工智能。这意味着严格的审查、质量控制，以及抵制优先考虑数量而非实质的诱惑。人工智能是一种用于减少重复劳动和产生想法的工具，但**深刻的思考、判断和灵感必须保持人类驱动。** 我们鼓励通过专门的时间、安全的实验（原型、内部工具）和知识共享来进行探索。我们还强调健全的验证循环——设计系统，让人工智能能够自我验证*并*接受人类监督。 最终，人工智能不会取代熟练的工程师；它将*改变*工程师的角色。专注于解决问题和构建产品，而不仅仅是编写代码。不要感到必须不断采用每一种新工具的压力——集体探索和谨慎的方法是关键。
## 开发中的人工智能：落后于最前沿
这个Hacker News讨论的核心在于谨慎地在软件开发中采用人工智能工具。主要观点是，虽然人工智能可以显著提高效率——可能以5%的精力交付80%的质量——但它也减少了开发者所做的*思考*量。
许多评论者强调了彻底代码审查的必要性，即使（特别是）对于人工智能生成的代码。信任并非理所当然，开发者需要花时间“理解”代码，预见边缘情况，并确保长期可维护性。仅仅通过测试是不够的。
一些参与者强调了保持一定程度的手工编码的价值，以避免技能退化并坚持最佳实践。另一些人指出，人工智能的真正潜力在于自动化明确定义的任务，例如代码迁移，其中验证是直接的。
最终，讨论表明，关注*为什么*要构建某些东西——核心问题解决——仍然至关重要，并且稳定性和人类判断力将比追逐最新的AI炒作更有价值。