## 创造的碎形本质 马库斯·斯特拉瑟认为，创造性工作并非一个从想法到执行的线性过程，而是一种递归的、嵌套式的探索。他将常常感受到的“最后阶段的修改”重新定义为并非润色，而是*在日益受限的参数下进行的更高分辨率探索*。 随着质量的提高，“可接受范围”——能够*提升*作品的改变范围——会急剧缩小。这与验证所需的时间（反馈延迟）相结合，形成了一种“精度税”，即努力与感知质量不成比例地增加。本质上，实现精炼需要指数级更精确的修改。 这种动态因媒介而异。音乐需要微观层面的精确，而散文则更宽容。生成式人工智能目前运行在“宽阔盆地”区域，容易接受粗略的改变，但真正的技巧在于驾驭那些接近最佳峰值的缩小范围。熟练的练习，例如音乐排练，*缓存*解决方案，减少实时探索。最终，创造性努力并非关于执行计划，而是对改进进行持续、嵌套式的搜索。
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这个故事讲述了一个历经数十年的旅程，从最初的编程挫败到最终在Erlang中找到一种令人深满意足的方法。作者早期接触BASIC时，对像“X = X + 1”这样看似不合逻辑的代码感到困惑，觉得这不像“真正的”数学。多年来，他反复格式化和重建Linux系统，获得了实践经验，但缺乏概念基础。
一个转折点来自于竞技桥牌，一位工程师挑战他不用循环来求和，这让他发现了Prolog中递归的优雅。这感觉像是回归了真正的数学真理。然而，真正让他产生共鸣的是Erlang，一种来自瑞典的函数式编程语言。
Erlang能够促进进程之间简单直接的通信——通过“ping/pong”示例展示——揭示了一种构建分布式、容错系统的强大范式。这与传统方法的复杂性形成了鲜明对比。最终，Erlang提供了一种构建弹性系统（“让它崩溃”）的理念，这深深吸引了作者，使他放弃了桥牌，转而投身于这种强大的语言及其所体现的原则。他现在通过这个博客分享他的经验和知识。
## PhantomCollect：隐匿数据收集框架
PhantomCollect是一个基于Python的框架，专为安全测试和研究设计，能够从目标设备收集全面数据。它收集详细信息，包括**精确的GPS位置、IP地址、设备指纹（硬件、浏览器）、网络详情，甚至电池状态**，同时优先考虑隐匿性。
数据使用SQLite或JSON本地存储，并通过实时终端显示访问。高级用户可以使用Ngrok等工具公开数据，并可自定义端口选项。
主要功能包括**无外部依赖、仅本地数据存储以及透明的数据收集通知**。然而，开发者强调负责任和合乎道德的使用，明确指出该工具**仅用于授权测试**，用户负责遵守法律法规。它采用MIT许可，由安全研究员xsser01开发。
## PhantomCollect：开源网络数据收集
PhantomCollect 是一个全新的开源 Python 框架，用于收集详细的网站访问者数据。它由 xsser01 创建并在 Hacker News 上分享，允许用户启动一个本地服务器，自动收集诸如 IP 地址、位置、设备规格、浏览器指纹，甚至来自点击共享链接的任何人的传感器数据等信息。
创建者承认该项目最初是出于个人需求而创建，并强调其多功能性，使用方式完全取决于用户的意图。虽然一位评论者质疑该项目的目的，但 xsser01 强调了提供一个快速且谨慎的网络数据收集工具的目标，适用于各种场景。
该项目可在 GitHub 上找到 ([github.com/xsser01](https://github.com/xsser01))。
## Lepton EDA：一套免费开源的电子设计软件
Lepton EDA 是一套免费的电子设计自动化 (EDA) 软件，于 2016 年从 gEDA/gaf 项目分叉而来。它提供原理图绘制、网表生成（支持超过 30 种格式）以及物料清单生成和仿真等基本设计工具。该软件主要在 Linux 上开发，旨在推动开源硬件发展。
Lepton EDA 与 geda-gaf 具有向后兼容性，使用相同的符号和原理图文件格式。其主要组件包括 `lepton-schematic` 用于绘制原理图，`lepton-attrib` 用于编辑元件属性，以及 `lepton-netlist` 用于生成 PCB 布局输出。
可以通过源代码包或 Git 仓库进行安装，需要 Guile 等工具，以及可能需要的 GTK 库。用户可以通过问题追踪器参与贡献，并通过 Gitter 或 IRC 与开发者联系。该项目采用 GNU 公共许可证授权，鼓励协作和修改。提供全面的文档和维基百科以供支持。
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Lepton – GPL 电子设计自动化 (github.com/lepton-eda)
12 分，gjvc 2 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
gjvc 2 天前 [–]
和 https://lepton-eda.github.io/reply
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软银已完全出售其对英伟达的股份，10月份出售了3210万股，价值58.3亿美元。此前，软银已于2019年完全退出英伟达，尽管其众多人工智能项目持续依赖英伟达的技术。 此次出售正值软银报告第二财季愿景基金获得190亿美元的收益，这得益于对OpenAI和PayPay的成功投资。在出售英伟达股份的同时，软银仍然深度投资于人工智能领域，例如价值5000亿美元的Stargate数据中心计划，严重依赖英伟达芯片。 此外，软银还出售了部分其对T-Mobile的股份，获得了91.7亿美元。此举表明软银正在利用成功的投资来资助进一步的人工智能开发和扩张。
## 虎甲虫：在没有事务的情况下构建正确的金融系统
虎甲虫是一个为正确性设计的金融交易数据库，但从单独正确的组件实现全系统正确性具有挑战性。本文探讨了在*没有*传统事务的情况下维持一致性，重点关注安全性和活性属性，例如“一致性”（账户在Postgres和虎甲虫中都存在）和“可追溯性”（正余额对应于有效账户）。
关键在于分离关注点：Postgres管理主数据（如账户持有人信息），而虎甲虫处理基于整数的交易本身。这允许扩展和独立的安全性/合规性。由于这些系统不共享事务，应用程序必须通过协调操作和重试来强制一致性。
一个关键的架构决策是指定一个**记录系统**（在本例中为虎甲虫——在虎甲虫中存在定义了全系统的存在）和一个**参考系统**（Postgres）。应用了**先写参考系统，后写记录系统**的原则。
为了处理潜在的故障，系统利用具有检查点（通过Resonate的分布式异步等待）的持久化执行。这要求所有操作都是**幂等的**——重复它们不会产生额外的效果。应用程序层编排这些幂等操作，解释子系统响应，并标记不一致之处以供操作员干预。
通过仔细选择记录系统，强制执行顺序，并利用持久化执行，开发人员即使在不依赖传统事务的情况下，也可以构建正确且可靠的金融系统。
## 黑客新闻讨论：“先写后读”规则 (tigerbeetle.com)
最近黑客新闻上围绕一篇博客文章展开讨论，该文章介绍了TigerBeetle提出的“先写后读”规则，旨在维护不同数据库管理系统之间的一致性。TigerBeetle的Joran对此规则的核心理念进行了阐述：**在从数据库读取数据*之前*，先提交写入操作到“记录系统”，** 从而确保结果的权威性。
然而，该规则引发了争论。一些人认为它含糊不清，质疑其实用性。另一些人则认为这是对诸如两阶段提交等概念的重新发明，而TigerBeetle团队澄清说，它与两阶段提交的不同之处在于，并非所有系统都需要参与暂存/提交过程。
讨论还涉及指定“记录系统”与“参考系统”的重要性。一个关键点是，该规则专门适用于对同一数据进行多系统读写的情况，强调操作顺序。团队认为该规则的名称具有记忆性，其优点超过了潜在的混淆，并强调了他们工作的精雕细琢，包括随附的艺术作品。
MixedMartialArts.com 最初报道了一位街头牛肉赛（Streetbeefs）选手，绰号“死神”（Shinigami），将其描述为一位经验不足、过度自信的武术家——一个典型的“那种人”，更注重外表而非训练。街头牛肉赛是一个东西海岸的后院格斗俱乐部，提供各种规则，而死神选择了综合格斗（MMA）。
然而，作者很快意识到最初的评估是错误的。丹尼尔·尤里贝（Daniel Uribe），也就是“死神”，是一位热情的空手道学生，并练习巴西柔术（BJJ），在街头牛肉赛中拥有令人印象深刻的8胜2负的战绩。他积极追求自己的爱好，并成功地把自己变成了他所设想的“动漫英雄”。
这篇文章最终成为了一个关于谦逊和避免仓促判断的教训。作者承认自己过早地嘲笑了死神，并强调了礼貌的重要性，因为低估别人可能会导致意想不到的结果。死神现在被公认为一位技术娴熟、训练有素的战士，证明了外表具有欺骗性。
一篇名为“Shinigami the Reaper”（死神收割者）的博文在Hacker News上引发了争论，最初看起来是对个人外貌和战斗风格的严厉批评。许多评论者质疑为什么网站会刊登这类看似欺凌的内容。
然而，这篇博文包含了一个转折——它的目的是批评人们根据肤浅的品质迅速评判他人的倾向。虽然有些人认为这个信息有效，但另一些人批评了作者的方法，认为文章的大部分内容不必要地嘲笑了对象。
讨论还集中在“shinigami”（神死）的准确翻译为“Death God”（死神）而不是简单地翻译为“death”（死亡）上。一位评论员将这篇博文与Napoleon Blownapart的一个相关视频论文联系起来，认为两者在主题上存在相似的探索。最终，这场对话突显了人们对使用煽动性写作来表达观点的伦理的不同看法。
闪迪发布了Extreme Fit USB-C闪存盘，这是一款小巧便携的存储解决方案，设计成小巧的加密狗。现在开始售价15.99美元，提供高达1TB的容量。
这款闪存盘具有USB 3.2 Gen 1性能，128GB及以上型号的读取速度高达400MB/s（64GB型号达到300MB/s）。其小尺寸使其可以保持插入设备，作为方便的“即插即用”存储选项，并且兼容iPadOS等平台。
目前，Extreme Fit提供64GB、128GB、256GB、512GB和1TB选项，促销价格可在闪迪官方商店获得。它还仅重3克，并可与闪迪Memory Zone应用程序配合使用。
## 将数十年的家庭录像数字化：深入研究
面对4000美元的专业数字化报价，作者着手进行DIY项目，以拯救存储在各种格式上的数十年的家庭录像——数据CD/DVD、视频DVD、MiniDV和Hi8磁带。目标：无损存档和提高可访问性。
该项目涉及理解每种格式的细微差别。MiniDV是一种数字流，比Hi8这种模拟格式提供更高的潜在质量。作者利用现有硬件（外部驱动器）和专业工具，如`dvrescue`和`ffmpeg`，构建了一个用于捕获、转换和标记视频的流程。
主要挑战包括处理隔行扫描、不一致的MiniDV质量以及自动将长磁带分割成单个场景。使用`transnetv2`进行场景检测被证明出奇有效，同时利用LLM为描述性标记，识别每个片段中的人物和事件。
作者强调这项任务的紧迫性，指出硬件支持日益减少和成本不断增加。然而，机器学习的进步现在为处理和组织这些记忆提供了强大的工具，使现在成为开展这项存档项目的最佳时机。最终的存档存储在NAS上，平衡了无损原始文件和更易于管理、可搜索的MKV文件。
## 家庭视频数字化与归档 - Hacker News 摘要
最近 Hacker News 上的一场讨论集中在数字化旧的家庭视频，特别是 VHS 磁带。原始帖子详细描述了一个用户使用 Python、`PySceneDetect` 进行场景检测（尽管最初的准确性较低）以及 OBS Studio 进行捕获的自动化流程。
对话很快深入到实现高质量结果的复杂性。主要收获包括：使用带有 SCART 连接器（用于 RGB 信号）的高质量 VHS 播放器和 SCART 转 HDMI 转换器至关重要，但廉价的转换器会降低质量。替代方案包括带有 HDD 录制的 Panasonic DVD 录像机以实现图像稳定化，或者利用带有 Firewire 的 Digital8 摄像机来录制 Video8/Hi8 磁带。
许多评论者强调使用适当的时间基准校正器 (TBC) 以获得干净的信号的重要性，并警告网络上关于模拟视频保存的错误信息。提到了几种工具，包括 `vhs-decode`（需要 VCR 修改）和 `pyaudiorestoration` 用于音频校正。最终，讨论强调了虽然自动化是可能的，但实现真正的归档质量需要大量的专业知识和潜在的高成本设备——有时使专业服务成为可行的选择。
## DevinDeepWiki 代码与开源探索 DevinDeepWiki 索引代码仓库，为软件领域的项目提供对话式文档。该列表涵盖了广泛的流行和新兴工具，展示了开源开发的广度。 **主要领域包括：** * **人工智能与机器学习：** 例如 `huggingface/transformers`、`openai/openai-python`、`meta-llama/llama-models`、`deepseek-ai/DeepSeek-V3`，以及本地LLM推理工具 (`ollama/ollama`、`gpt4all/gpt4all`)。 * **Web开发：** 例如 `react/react`、`vuejs/vue`、`angular/angular`、`next.js/next`，以及实用工具 `lodash/lodash`。 * **编程语言：** 例如 `go/go`、`rust/rust`、`python/cpython`，以及JavaScript资源。 * **DevOps与基础设施：** 例如 `kubernetes/kubernetes`、`docker/docker`、`terraform/terraform`，以及监控解决方案。 * **开发者资源：** 学习资料、面试准备 (`freeCodeCamp/freeCodeCamp`、`jwasham/coding-interview-university`)，以及实用列表 (`public-apis/public-apis`)。 该列表还包括一些小众但有价值的项目，例如远程桌面工具 (`rustdesk/rustdesk`)、笔记应用程序 (`marktext/marktext`)，以及用于数据可视化和系统设计的专用库。它展示了一个充满活力和协作的开源社区。