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AV1 与 H.264：为您的应用选择哪个视频编解码器？ (red5.net)
10 分，mondainx 1 天前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2 评论
mondainx 1 天前 | 下一个 [–]
项目开始时的一个重要决定需要研究和理解编解码器的情况；这篇文章完成了一些前期工作。回复
shmerl 1 天前 | 上一个 [–]
现在？AV1 解码应该没问题。编码方面还需要更多考虑。如果可以的话 - 也使用 AV1。回复
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## .NET MAUI 通过 Avalonia 后端获得新生
由 Avalonia 驱动的新后端将 .NET MAUI 带到 Linux 和浏览器，扩展了其平台覆盖范围并提高了桌面性能。该项目源于实验，现在已成为一项承诺，允许开发者无需重写即可为新平台利用现有的 MAUI 代码库。
主要优势包括对 Linux（Ubuntu、Debian、Fedora）和嵌入式 Linux 设备的本机桌面支持，以及在浏览器中直接运行 MAUI 应用程序的功能性 WebAssembly 演示。在测试中，macOS 上的性能提升已经显现，超过 Mac Catalyst 超过 2 倍。
Avalonia 后端采用绘制 UI 模型，确保在所有平台（Windows、macOS、Linux、移动设备和 Web）上保持一致的外观和感觉。这简化了开发，因为它专注于单个目标并减少了平台特定问题。Avalonia 团队旨在通过这种统一的方法来加速开发并提高可靠性。
最终，这项合作旨在解决长期以来对 Linux 支持和跨平台一致 UI 的要求，同时通过洞察力和潜在的新用户使 Avalonia 受益。未来的开发包括与 Google 的 Impeller GPU 渲染器的集成，以实现更大的性能改进。现在开放早期访问注册。
## FFmpeg 与开源资金危机 FFmpeg 是一款开源程序，驱动着互联网上大量的视频和音频处理——被 VLC 等播放器甚至 YouTube 使用——正处于一场辩论的中心，凸显了开源资金的脆弱性。尽管它被大型公司广泛使用，FFmpeg 几乎完全依赖于志愿者开发者。 最近由 Google AI 发现软件中一个小的漏洞引发的争议，暴露了这些志愿者的压力。许多人认为，像 Google 这样的公司将漏洞检测和修复转嫁给无偿维护者是不公平的，特别是随着 AI 工具产生大量潜在问题。Google 新的安全披露政策，推动快速公开报告，加剧了这种压力。 核心问题不在于*是否*应该修复漏洞，而在于*谁*应该承担成本。类似的担忧导致了另一个关键库 libxml2 的维护者因不可持续的工作量而辞职。如果没有资金支持，重要的开源项目面临被放弃的风险，这可能会给所有人带来重大的安全风险。这场辩论强调了公司投资于他们严重依赖的开源基础设施的日益增长的需求。
## 伦敦的罗马城墙：意想不到的发现
伦敦的罗马城墙在塔山和巴比肯等知名地点可见，但一些最有趣的遗迹却隐藏在显而易见的地方。令人惊讶的是，一部分可以在**塔山站1号站台**看到，尽管在1882年环线建设期间拆除了22米。另一段可达到的城墙位于**莱昂纳多皇家酒店**后面，你甚至可以穿过一个中世纪重建的城墙，它融合了原始的罗马地基。
最近，**芬街的城墙**提供了一个保存完好的视角，位于学生公寓下方，独特地与一家供应咖啡和早午餐的咖啡馆结合在一起。最不寻常的地点可能是**伦敦墙地下的停车场**，那里有一段相当长的城墙被混凝土块保护着，与现代车辆和安全标志并存。
这些奇特的地点突出了城墙持久的存在，证明了伦敦的历史常常隐藏在城市意想不到的，有时甚至是格格不入的角落里。
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Jack
2025年8月18日
• 8分钟阅读
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## 太阳耀斑与地磁暴简报 (2025年11月12日)
最近一次X5.1太阳耀斑引发了G4级地磁暴预警。目前的地磁暴（截至11月12日）归因于*之前的*耀斑，但人们正在期待X5.1耀斑的影响大约在UTC 16:00时到达。
关于极光观测的报告大量涌入，观测地点异常偏南——包括堪萨斯州、科罗拉多州，甚至可能包括南卡罗来纳州——许多观测者注意到鲜艳的红色色调。北欧和英国等地区的云层阻碍了能见度。
讨论的重点是潜在的基础设施影响。担忧范围从GPS中断（影响农业、自动驾驶车辆和金融系统）到电网的脆弱性以及可能由此产生的连锁故障。专家指出关键组件（如变压器）的供应链日益脆弱。
共享的资源包括实时极光预报 ([https://www.spaceweatherlive.com/en/auroral-activity/auroral...](https://www.spaceweatherlive.com/en/auroral-activity/auroral...))、磁强计数据 ([https://dasi.barlow.cpi.com/dashboard](https://dasi.barlow.cpi.com/dashboard) & [https://intermagnet.org/data_download.html](https://intermagnet.org/data_download.html))，以及NOAA的空间天气警报 ([https://www.swpc.noaa.gov/](https://www.swpc.noaa.gov/))。
## 代理开发工具包 (ADK) - Go 摘要
代理开发工具包 (ADK) 是一个功能强大的开源 Go 工具包，旨在构建和部署 AI 代理。它强调**代码优先的方法**，允许开发者直接在 Go 中定义代理逻辑，以实现最大的灵活性、可测试性和版本控制。
ADK 通过模块化框架简化了代理创建，能够开发简单的任务和复杂的**多代理系统**。虽然针对 Gemini 进行了优化，但它是**模型无关的**，并且适用于各种框架。
主要功能包括丰富的工具生态系统、惯用的 Go 设计以及易于部署到云原生环境，例如 Google Cloud Run。开发者可以利用预构建的工具，集成现有工具，或创建自定义函数来装备他们的代理。
使用 `go get google.golang.org/adk` 开始使用。 采用 Apache 2.0 许可（`internal/httprr` 除外）。
## Adk-go：用于AI代理的新型Go工具包
谷歌发布了“adk-go”，这是一个代码优先的Go工具包，用于构建、评估和部署AI代理，引发了Hacker News上的讨论。虽然它因概念简单——将代理视为具有可调用函数工具的对象——而受到赞扬，但许多评论员建议从直接的LLM API交互（如OpenAI的Responses API）开始，以理解基础知识。
该工具包提供诸如内置代码执行、会话管理和调试工具等功能。使用Go的一个关键论点在于其并发优势和强大的标准库，使其非常适合处理代理应用中常见的网络调用和并行处理。几位用户将Go与Python进行了有利的对比，并提到了Go的类型安全性和性能。
尽管其自述文件称其“Gemini优化”，但adk-go与模型无关。它被定位为比LangGraph等框架更具主见且更易于上手的替代方案，并且已被考虑用于代理开发课程以及与n8n等工具一起使用。
XORTRAN 是一个 FORTRAN IV 实现的多层感知器 (MLP)，设计用于在古老的 PDP-11/34A 计算机（通过 SIMH 模拟）上学习 XOR 问题。该项目展示了使用 20 世纪 70 年代技术实现基本神经网络的可行性。 该网络使用一个包含四个神经元的隐藏层和泄漏 ReLU 激活函数，通过反向传播和均方误差进行训练。主要特点包括 He 类初始化、学习率退火和 Tanh 输出层。 在 RT-11 上运行，该代码需要至少 32KB 的内存和一个 FP11 浮点处理器。训练 17 个参数在真实硬件（或受限的 SIMH 环境）上需要几分钟。输出显示损失随 epoch 降低，最终产生准确的 XOR 预测。 XORTRAN 既是一项复古计算练习，也是早期科学计算与现代机器学习之间的历史桥梁，以 MIT 许可证发布。
最近一篇Hacker News帖子突出显示了一个用Fortran IV实现的PDP-11神经网络，引发了关于神经网络和计算历史的讨论。用户们回忆起在类似硬件上运行神经网络的早期尝试，最初认为这不切实际——现在这种观点正在被重新审视。
PDP-11虽然按今天的标准来说不算强大（相当于turbo XT），但它可靠，它的浮点单元对于这些早期实验至关重要。最初的Fortran IV编译器以其堆栈机器架构而闻名，并且出乎意料地被FPU优化。作者澄清代码即使没有FPU也能运行，可能使用了软浮点模拟。
对话还涉及Fortran的演变、关于发布日期的玩笑性辩论，以及对“PDP”作为首字母缩写词可能指代PDP-11本身的 исторического контекста的提及。 许多评论者欣赏这个项目，因为它提供了一种理解神经网络基本原理而无需现代复杂性的方式。
流感疫苗接种后，药店血压测试显示出令人担忧的读数，促使进行了24小时监测研究。患者是一位精通技术的个体，被给予了Microlife WatchBP O3设备，但被告知数据不会直接显示以避免焦虑。但他并未因此气馁，而是逆向工程了该系统，通过虚拟机下载了仅适用于Windows的软件，并使用Wireshark分析USB数据流。
他发现血压读数嵌入在数据包中，解码了收缩压、舒张压和心率值。进一步分析显示出潜在的时间戳信息，与设备测量时间相关联。尽管最初对数据格式感到困惑，但患者享受了逆向工程的挑战。
最终，调查让他了解了“白大褂高血压”——因临床环境引起的血压升高，以及“正常血压”。患者得出结论，疫苗接种后立即进行血压检查可能不是理想的，但他并非医疗专业人士。尽管分析尚未完成，设备已被归还，留下对逆向工程的新认识。
## 黑客新闻讨论：逆向工程血压监测仪
一个黑客新闻帖子始于一位用户分享他们尝试逆向工程血压监测仪的协议。虽然没有完全成功，但另一位用户提供了一种潜在的数据格式分解，指出年、月、时的数据位被反转。
讨论迅速扩展到准确测量血压的挑战。许多评论者分享了“白大褂高血压”的经历——由于在临床环境中的压力导致血压升高——以及即使在家中持续监测血压读数的变化。几位指出正确的姿势（姿势、手臂位置、休息时间）的重要性，这些往往被医疗专业人员忽视。
其他人讨论了家庭监测的潜力以及能够进行多次读数设备的用处。人们对医疗机构设备的可靠性表示担忧，以及由于设备故障或不一致的操作而可能导致的误诊。该帖子还涉及了更广泛的自我监测和掌控个人健康数据的话题。
## 重新思考终端：从历史遗留问题到未来潜力
现代终端受到数十年设计决策的制约，使得重大改进变得困难。一种更好的方法，借鉴Clojure对Lisp的重新设计，需要彻底的全面改造，而不是渐进式的修补。
目前，一个终端由一个模拟器（渲染显示）、一个伪终端（内核连接）、一个 shell（命令解释器）和生成程序组成。输入不仅仅是文本——它还包括信号，输出利用 ANSI 转义序列进行格式化。然而，现有的终端功能有限。
一种有前景的替代方案借鉴了 Jupyter Notebooks 的灵感，提供了丰富的渲染、重运行能力和交互式“视图”等功能。实现这一点需要更深层次的 shell 集成，Warp 就是一个例子，它理解命令边界以增强显示效果。关键改进包括双向通信，用于长期运行的进程（如 `top` 或 `vim`）、作业控制用于暂停/恢复，以及可靠的会话断开/重新连接（建立在 tmux 和 mosh 等工具之上）。
最终的愿景涉及“数据流跟踪”——记录所有 I/O，用于撤销/重做和可重放会话等功能。这个基础可以实现协作终端和智能搜索等高级功能。从 CLI 级别的事物语义开始，逐步构建到类似 Jupyter 的前端，提供了一条可行的前进道路，最大限度地减少破坏并最大限度地提高采用率。
## 终端的未来：一则黑客新闻总结
一篇 jyn.dev 的文章引发了最近 Hacker News 的讨论，探讨了终端的潜在演变。核心思想在于“开放终端的数据模型”，超越其当前局限性，并实现更丰富的交互。
许多评论者指出，已经存在一些解决方案可以解决这个愿景的某些方面，例如 Emacs（具有其 REPL 功能和平铺窗口）、Acme（交互式文本环境）甚至 Jupyter Notebooks。然而，一个关键的挑战是在创新与向后兼容性之间取得平衡，并避免通过非标准扩展造成碎片化。
对话强调了对更结构化数据交换的需求，可能使用 API 而不是仅仅依赖基于文本的接口。人们对为新系统模拟现有工具的复杂性以及可能创建封闭生态系统表示担忧。一些人认为应该保持终端的原样，重视其简单性和稳定性，而另一些人则设想了一种更集成的体验，可能利用人工智能或现代 UI 范例。
最终，这场讨论揭示了在维护终端的传统与拥抱新可能性之间的紧张关系，一个反复出现的主题是需要广泛的社区支持和标准化，以避免重蹈覆辙。