最近关于Meta关闭Horizon Worlds的消息，引发了对VR技术的过早宣告，但这项技术的故事远未结束。尽管Meta以及微软、谷歌和索尼等其他科技巨头投入了数十亿美元，但效果有限，虚拟现实的内在吸引力依然强劲。目前焦点已转移到人工智能，但VR触及了人类对沉浸式体验根深蒂固的渴望，呼应了从柏拉图和庄子到笛卡尔思想实验中探讨的主题。
VR的核心在于实现“沉浸感”，一种类似于做梦的状态，在这种状态下，对物理世界的感知会减弱。这个概念长期以来一直吸引着艺术家和作家，出现在从乔叟到《黑客帝国》等作品中。尽管存在技术障碍——不适、性能问题以及缺乏引人入胜的内容困扰了Meta的努力——但超越物理限制的基本动力依然存在。
VR并非昙花一现，它建立在持久的心理和文化基础之上。随着技术的进步，VR可能会成熟，并实现其潜力，提供可访问且引人入胜的梦幻般现实。
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虚拟现实并未消亡。
VR Is Not Dead
39 天前
## VR：尚未普及，但并未消亡
一则Hacker News讨论探讨了虚拟现实（VR）持续面临的挑战。虽然承认VR的技术进步，许多评论员认为它尚未实现广泛应用，原因在于多种因素，包括头显的成本和不便（体积庞大、可能引起晕动症）、对专用空间的需求，以及其固有的隔离性。
讨论中提出几点：VR需要提供超越简单“沉浸感”的东西，才能与更便宜、更易获得的2D体验竞争。成功的潜在途径在于健身应用或增强现实集成。社交方面也很重要——目前的设置常常因头显共享和协助用户困难而造成尴尬。
然而，乐观情绪依然存在。人工智能驱动的渲染和更轻便的硬件（例如潜在的隐形眼镜集成）可能会彻底改变体验。有些人认为，VR未来可能会在特定领域取得成功，例如专业培训或VRChat之类的社交平台，即使大规模普及仍然难以实现。最终，这场讨论强调了VR的潜力是毋庸置疑的，但在成为主流技术之前，仍然存在重大障碍。
## QuickBEAM: BEAM上的JavaScript QuickBEAM 允许使用 QuickJS 在 Erlang 虚拟机 (BEAM) 中运行 JavaScript，为这两个世界提供强大的桥梁。JS 运行时作为 GenServer 运行，受益于 OTP 的监督、消息传递以及对 Erlang/OTP 库的访问，而无需上下文切换。 主要特性包括：内置 TypeScript 工具链（由 OXC 提供支持）、通过 lexbor 进行 DOM 操作，以及用于通信（`Beam.call`、`Beam.send`）、进程管理和实用函数的全面 API。上下文和上下文池为高并发场景（如 LiveView 应用程序）提供高效的资源管理，共享运行时线程并提供每个上下文的限制。 QuickBEAM 支持浏览器和 Node.js API，能够与现有 JavaScript 代码无缝集成。它还提供对 DOM 的直接访问，允许 Elixir 检查和操作 DOM 而无需 JS 执行。依赖项会自动解析，该系统包含内置的 npm 客户端功能。 基准测试表明，与 QuickJSEx 等替代方案相比，QuickBEAM 具有显著的性能提升。QuickBEAM 非常适合沙盒用户代码执行、SSR、实时应用程序和 AI 代理等场景，为将 JavaScript 集成到 Elixir 项目中提供了一个强大且可扩展的解决方案。
对不起。
TypeScript 库，用于多行文本测量和布局。
Pretext: TypeScript library for multiline text measurement and layout
39 天前
## Pretext：JavaScript/TypeScript 中的精准快速多行文本布局 Pretext 是一个纯 JavaScript/TypeScript 库，专为精准高效的多行文本测量和布局而设计，支持多种语言和字符集（包括表情符号和双向文本）。它通过实现自己的文本测量逻辑，利用浏览器字体引擎以确保准确性，避免了代价高昂的 DOM 重排。 **主要特性：** * **无 DOM 测量：** 在无需 DOM 交互的情况下计算文本尺寸，提高性能。 * **多功能渲染：** 支持渲染到 DOM、Canvas、SVG，并最终支持服务器端环境。 * **两个主要用例：** 1. **高度测量：** 快速确定段落高度，无需 DOM 操作。 2. **手动布局：** 提供工具来手动控制换行和定位，以实现自定义布局（例如，砌体布局、Flexbox 实现）。 * **快速性能：** `prepare()` 处理 500 文本批次耗时约 19 毫秒，而 `layout()` 处理相同批次耗时约 0.09 毫秒。 * **API 灵活性：** 提供 `prepare`、`layout`、`prepareWithSegments`、`layoutWithLines` 和 `layoutNextLine` 等函数，以提供不同级别的控制。 Pretext 解锁了虚拟化、遮挡和动态布局调整等高级 Web UI 功能，而无需依赖 CSS 技巧或估算。它非常适合开发时验证和防止布局偏移。演示地址：[chenglou.me/pretext](chenglou.me/pretext) 和 [somnai-dreams.github.io/pretext-demos](somnai-dreams.github.io/pretext-demos)。
## Pretext：JavaScript 中精确的文本布局
Pretext 是一个新的 TypeScript 库，旨在解决在网络上准确测量和布局多行文本的复杂问题，*无需*依赖昂贵的浏览器渲染。它预先计算文本片段（如单词）的宽度和高度并缓存它们，然后使用自定义算法来复制浏览器文本换行，处理连字符、表情符号和不同的浏览器渲染特性等细微差别。
该库的核心优势在于性能——在浏览器渲染*之前*进行计算，对于动态字幕或虚拟化列表等任务至关重要。虽然浏览器最终渲染文本，但 Pretext 优化了该过程。
讨论强调了与更简单的现有解决方案（如 uWrap.js，它优先考虑速度但缺乏更广泛的字符支持）以及更大的渲染引擎（如 Skia）的比较。据报道，该项目利用人工智能（Claude 和 Codex）进行测试和迭代，以验证浏览器真实性。开发者希望此功能最终将成为标准的 Web API，解决长期以来对高效文本布局的需求。
[https://github.com/chenglou/pretext](https://github.com/chenglou/pretext)
## 新闻摘要 - 2024年4月1日
本周新闻头条主要围绕国际紧张局势和国内政治问题。中东冲突加剧，巴基斯坦准备主持美伊对话，伊朗发出强烈警告。 局势正在影响全球市场，导致华尔街连续第五周下跌，并引发对也门胡塞武装参与航运线路的担忧。
国内方面，由于性侵指控，人们呼吁重新命名塞萨尔·查韦斯日。 尽管已提出法案以确保政府停摆期间的工资发放，但国会仍在为联邦雇员的资金问题而挣扎。 海军造船厂的罢工已达成协议结束。
其他新闻，“火星救援”票房大获成功，演员詹姆斯·托尔坎去世，享年94岁。 体育亮点包括亚利桑那州和伊利诺伊州在NCAA篮球比赛中进入四强，以及一名爱尔兰橄榄球运动员出人意料地承诺加入南卡罗来纳州的美式足球队。
对不起。
IBM 4 Pi 航空计算机的兴衰：一部图文史。
The rise and fall of IBM's 4 Pi aerospace computers: an illustrated history
39 天前
## 早期太空与军事计算的幕后英雄：IBM System/4 Pi
IBM的System/4 Pi系列计算机在1960年代至1990年代为关键系统提供动力，但它们的故事鲜为人知。这些紧凑而强大的计算机于1967年左右首次亮相，应用于包括1981年首次飞行在内的航天飞机、Skylab、F-4和F-15等战斗机、潜艇和导弹制导系统等领域。
该系列经历了多代演变，从战术TC、可定制CP和高性能EP型号开始，利用越来越集成的电路和存储技术——从磁芯到半导体。 后来的“Advanced System/4 Pi”迭代，如AP-101（用于航天飞机）和用于AWACS飞机的巨型CC-2，将性能推向了新的高度。
尽管取得了进步，这些计算机由于技术的快速发展，始终面临过时的问题。航天飞机的AP-101最终升级为AP-101S，但到项目结束时，仍然落后于商业处理器。IBM于1994年退出军用计算机市场，出售了其联邦系统部门，但System/4 Pi的遗产仍然存在于它们被开发出的设施和它们所支持的系统中。
对不起。
## Ayaflow：高性能网络流量分析 Ayaflow是一个基于Rust的网络流量分析器，利用eBPF实现内核原生可见性，开销极小。专为Kubernetes设计，它以无sidecar的DaemonSet形式运行——每个节点一个pod，无需特权sidecar。 它使用TC hooks捕获入站/出站流量，解析头部并将数据推送到环形缓冲区。一个使用Tokio和Axum构建的用户空间代理处理这些数据，维护实时连接状态（DashMap），将事件持久化到SQLite用于历史分析，并暴露带有Prometheus指标的REST API。 主要特性包括通过仪表盘进行实时监控，具有可配置保留期的持久历史记录，可选的深度L7检查（TLS SNI & DNS），以及用于API访问的IP白名单。Ayaflow需要Linux内核>= 5.8，支持BTF，并利用最小资源（~33MB RSS）。它构建在Aya eBPF框架之上，为全节点网络可观察性提供全面的解决方案。
## AyaFlow：新型网络分析器
AyaFlow 是一款使用 Rust 和 eBPF 构建的高性能网络流量分析器，最近在 Hacker News 上分享。它允许进行深度数据包检查，包括可选的 TLS SNI 和 DNS 查询提取，以洞察加密流量。
该帖子引发了评论区的讨论，主要围绕使用 AI 生成项目的 README。一些人批评了其质量（特别是格式问题），而另一些人则为 AI 作为工具的效用辩护，认为它可以帮助那些不擅长技术写作或更喜欢专注于编码的人。
用户还讨论了 AyaFlow 与 Grafana 的集成，并将其与用 C 构建的类似项目进行了比较。一位评论者建议将主动流量管理（阻止/丢弃）作为未来功能添加。
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该网站受到“阿努比斯”系统的保护，该系统旨在阻止人工智能公司过度抓取其内容。抓取会导致所有用户出现停机，而阿努比斯的目标是在可访问性和保护之间取得平衡。 阿努比斯通过要求访问者付出少量计算成本来工作——类似于反垃圾邮件技术。对于个人用户来说，这种成本可以忽略不计，但对于大规模抓取操作来说，它会变得显著且昂贵。 目前，阿努比斯可能会偶尔影响合法用户，但这是一种临时解决方案。开发者正在努力开发更精确的方法来识别和阻止自动“无头浏览器”，而不会影响真实用户。使用 JavaScript 拦截插件（如 JShelter）的用户可能需要禁用它们才能使该网站正常工作。
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Figma 最近启用了 AI 代理直接*写入* Figma 文件，这与之前的只读权限有所不同。这个看似微小的更新凸显了产品开发中更大的权力动态转变。虽然 Figma 最初希望其自身的 AI 工具（如 Figma Make）能够推动“氛围设计”，但它们已被 Claude Code 等代理的速度和效率所超越。 越来越多的原型设计*始于* Claude Code，完全绕过 Figma——这威胁到 Figma 作为中央设计枢纽的传统角色。这反映了一个更广泛的趋势：AI 代理正在成为聚合器，利用来自多个来源（如 Slack、Jira 等）的上下文数据，而单个 SaaS 工具无法复制这些数据。 SaaS 公司意识到专有数据不足以竞争。未来在于要么成为一个全面的“万能工具”，要么接受在这些主导的 AI 生态系统中的插件角色。Figma，以及许多其他公司，很可能正朝着后者发展，成为供应商而非用户的首选目的地，因为软件开发过程变得更加流畅，并且依赖于 AI 驱动的工作流程。代理现在是起点，为旧流程构建的工具必须适应，否则有被取代的风险。