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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。
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## 适用于Vornado 633DC风扇的智能控制
该项目详细介绍了为Vornado 633DC风扇创建的WiFi控制改造方案，完全隐藏在风扇外壳内且可完全恢复。目标是在不牺牲原始手动操作的情况下，为已经受益于高效直流电机的风扇添加远程速度控制。
该改造通过用数字电位器（digipot）替换风扇的原始电位器来实现，数字电位器由运行ESPHome的ESP32-C6微控制器控制。定制PCB被设计用于容纳所有组件——包括用于手动控制的旋转编码器和用于状态反馈的RGB LED——并适应风扇现有的空间。
该项目涉及对组件选择、电源需求以及编写ESPHome外部组件以与digipot接口的广泛研究。最终的设置允许通过WiFi进行远程控制，保留原始物理旋钮，并通过LED添加视觉反馈。所有原理图、物料清单（BOM）和PCB设计均公开可用，使其他人能够复制该项目。
## 智能风扇项目总结
这次Hacker News讨论围绕着一位用户使用ESP32微控制器和ESPHome软件为普通风扇添加WiFi控制的项目。目标是在保留风扇原始物理控制的同时，增加智能自动化功能。
该用户成功集成了数字电位器来控制风扇速度，并配备了旋转编码器进行本地调整。其他人分享了类似的自动化项目，例如灯、空气净化器和除湿器，使用了Home Assistant和Shelly继电器，强调了本地控制的好处以及避免基于云的解决方案。
一个关键主题是避免家用电器“劣化”——制造商添加不必要数字功能并强制要求应用程序连接的趋势。许多评论者对需要应用程序或互联网访问才能使用的设备感到沮丧，并欣赏即使智能组件发生故障也能保持功能。
讨论还涉及继电器接线的实用性、市电电压的潜在安全问题，以及使用智能家居技术时便利性和隐私之间的权衡。
选择有效期月份：一月 (1) 二月 (2) 三月 (3) 四月 (4) 五月 (5) 六月 (6) 七月 (7) 八月 (8) 九月 (9) 十月 (10) 十一月 (11) 十二月 (12) 年份：2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 数字月份标签可能有用，但要注意书写方式。屏幕阅读器可能会错误地将“1月”读作“1月1日”。 选择出发时间 我出发：今天 明天 星期六 11月8日 星期日 11月9日 星期一 11月10日 星期二 11月11日 星期三 11月12日 星期四 11月13日 星期五 11月14日 星期六 11月15日 星期日 11月16日 小时：06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 分钟：00 15 30 45 旅行预订通常有固定时间表和有限的时间选项，例如每15分钟一班。像“今天”和“明天”这样的相对日期可能更容易理解。
## 原生日期选择器的优势
一篇来自dbushell.com的文章引发了Hacker News的讨论，认为开发者现在常常*不需要* JavaScript日期选择器库了。核心观点是，原生浏览器日期选择器已经有了显著提升，并能提供更好的可访问性和跨平台一致性。
对话中提到了过去原生选择器在可用性方面的问题，尤其是在移动设备上，查找年份输入可能会令人沮丧。然而，许多评论者分享了自定义日期选择器会产生*新的*可用性问题的经历，特别是关于不一致的行为以及处理特定日期格式（如生日或国际日期）的困难。
几位用户强调使用标准原生控件以获得更好的用户体验的重要性，并指出自定义实现通常会引入错误和可访问性问题。虽然承认品牌化日期选择器的美观性，但共识倾向于优先考虑功能性和用户对既定模式的熟悉度。
最初的Pikaday库现在已被弃用，这进一步强化了利用原生浏览器功能的论点。讨论还涉及时区等复杂问题，以及在某些情况下对清晰、明确的日期输入方法的需求。
## 用代码创作极简音乐
本文探讨了如何直接用代码创作音乐，并展示了即使在并非专门为音频设计的语言中，这也很简单。作者从一个160字节的C程序开始，该程序能够根据文本输入播放两八度的旋律，突出了极简音乐创作的潜力。
数字声音是通过在固定间隔（此处使用8000Hz）对波的振幅进行采样，并以数字形式表示（通常是无符号8位整数，0-255）来实现的。这会产生一个字节数组，代表声音波，可以通过`aplay`或`SoX`等工具播放。
文章随后详细介绍了用C生成声音，展示了锯齿波、方波和正弦波振荡器。它解释了频率如何转换为振荡器增量，并演示了一个基本的音序器，通过随时间改变音高来播放旋律。提供的C程序以类似于MML的记谱法播放音乐。
最后，作者简要介绍了小众的“Bytebeat”流派——由简洁的C表达式创作的音乐，以及简单的效果，如低通滤波器和延迟线。核心信息是，只需少量代码，就能开启一个声音实验的世界。
## AI图像生成模型比较：深度分析
LateNiteSoft，Camera+等iOS照片应用开发者，进行了广泛的测试——超过600次生成——以确定最适合各种图像编辑的AI模型。由于需要一种可持续的按使用付费计费系统（CreditProxy），而不是依赖免费层级，他们评估了OpenAI的gpt-image-1、Gemini和Seedream。
他们的测试侧重于模拟典型用户请求的提示词：经典滤镜、风格变化（水彩、动漫）和生成式编辑（添加传送门、未来主义元素）。结果表明，**没有一个模型在所有方面都表现出色。**
**OpenAI** 在创意性、变革性编辑（如风格迁移）方面表现出色，但经常会引入“AI瑕疵”和细节扭曲。**Gemini** 擅长逼真的编辑，保留细节，但可能过于保守，有时会拒绝编辑，尤其是在人像方面。**Seedream** 提供了一种平衡，在各个类别中表现良好，并可能提供具有成本效益的OpenAI替代方案。
各模型的生成时间相对一致。LateNiteSoft正在探索“提示词分类器”，以根据用户请求自动选择最佳模型，并计划将CreditProxy作为一项服务提供。他们的完整比较，包括大量的图像示例，可供详细查阅。
## AI图像模型比较总结
近期对AI图像生成模型——OpenAI的GPT-image-1、Seedream和NanoBanana——的比较显示出各自的优势和劣势。通过超过600次生成，测试者发现OpenAI倾向于过度平滑细节并改变面部，而NanoBanana表现出色但缺乏高保真选项。Seedream正在成为一个强有力的竞争者，尤其是在处理更高分辨率方面，但它可能会改变调色板。
许多用户也认同这些发现，指出OpenAI有“中庸化”面部的倾向，以及Gemini经常拒绝应用编辑。探索一个模型全部潜力的生成量巨大，一些用户达到了数万张图像。
讨论还涉及了AI对艺术家的影响，认为插画家和平面设计师可能会面临 disruption，而熟练的艺术家仍将有价值。人们对AI生成内容的质量及其可能向市场倾倒“劣质品”的担忧，以及Seedream 4.0等无审查模型带来的伦理影响也浮出水面。最终，共识是每个模型都有其 niche，最佳选择取决于具体的创作目标。