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Valve 发布了“Inkterface”的开源蓝图,这是一款为 Steam Deck(社区常称其为“Steam Machine”)设计的电子墨水屏扩展配件。Valve 本身不会生产这些显示屏,但已在 GitLab 仓库中以 MIT 许可协议发布了所有必要的设计文件、组装指南和软件。
若要制作 Inkterface,用户需要准备特定组件,包括 Adafruit ESP32 Feather、电子墨水屏转接板、5.83 英寸单色电子墨水屏以及各种安装硬件。Valve 还提供了一段教学视频以辅助组装。
虽然 DIY 爱好者现在可以自行制作,但市面上也出现了预制产品的希望。配件制造商 JSAUX 已确认计划推出他们自己的“Ink & Pixel”版本。随着 Steam Deck 受欢迎程度的不断提高,预计其他第三方厂商也会紧随其后,向公众提供各种版本的显示屏。
本文探讨了 Linux OOM(内存溢出)杀手对 PostgreSQL 带来的风险。由于 PostgreSQL 的架构中,“postmaster”进程负责管理共享内存,因此当某个后端进程被 OOM 杀手强制终止时,通常会被视为潜在的数据损坏事件,从而触发整个数据库的崩溃及冗长的恢复过程。 为防止此类情况,作者建议采用**严格的内存超额分配策略**(`vm.overcommit_memory=2`)。通过设置明确的 `CommitLimit`,内核会拒绝过度的内存请求并返回 `ENOMEM` 错误。这使得 PostgreSQL 能够优雅地终止单个事务,而不是触发系统级的灾难性宕机。 该团队近期还遇到了一个具有迷惑性的“虚假内存”漏洞,表现为 `Committed_AS` 指标虚增了数百 GB。经追踪发现,这是 Linux 内核 6.5 版本中一个单字符的回归错误导致的:`mremap.c` 中的一个返回值检查被反转,导致内核在执行内存重映射(remap)操作时对内存进行了重复计数。 在修复该问题后,作者确定了一个可靠的 `CommitLimit` 启发式计算公式:**总物理内存的 80% 加上 2 GB 缓冲空间**。该公式考虑了内核结构和侧挂进程(如基于 Go 的导出器)的开销,确保数据库在保持稳定的同时,不会过早触及内存上限。
亚马逊的“柯伊伯计划”(Project Kuiper)卫星互联网服务已达成关键里程碑,成功将 396 颗卫星部署至近地轨道。这一成就使该服务能够在初始纬度地区实现持续运行,确保公司有望实现 2026 年中期的商业发布目标。 然而,亚马逊前方仍有漫长的路要走。早期用户需预见性能方面的挑战,这类似于 SpaceX 星链(Starlink)的“测试”阶段,当时存在频繁的服务中断和覆盖范围有限等问题。尽管星链现已发展成为拥有超过 10,000 颗卫星且具备高速连接能力的成熟全球网络,但亚马逊 3,232 颗卫星的部署计划仍处于早期阶段。由于蓝色起源公司(Blue Origin)的“新格伦”运载火箭研发延迟,亚马逊的进展受到阻碍;这意味着亚马逊可能还需要数年时间,才能在性能和全球覆盖范围上与星链抗衡。
经济学中的同义反复常被贬为简单的定义或陈词滥调,但它们却是理清思路的重要工具。虽然它们无法建立直接的因果关系,却能提供一个框架,用以辨别哪些因果论点是合理的,哪些是谬误的。 作者强调了几个关键的恒等式: * **货币主义 (M=kPY):** 剑桥方程提供了一种直观的方法,用以理解货币供应量和现金余额需求 (k) 如何决定名义 GDP。 * **储蓄与投资 (S=I):** 根据定义,储蓄等于投资。担忧储蓄增加会导致萧条是错误的;真正的问题在于当货币供应僵化时,人们“囤积货币”(即 k 值上升)所带来的后果。 * **萨伊定律 (AS=AD):** 被贴上“需求”问题的经济问题,往往实际上是供给侧的结果,即工资刚性对名义支出缺口的反应。 * **GDP=GDI:** 该恒等式阐明了导致金融危机的根源在于名义收入下降,而非产出减少;同时也解释了为何技术进步(如人工智能)能增加国家财富,而非导致贫困。 * **经常账户余额 (S-I=CA):** 该恒等式迫使人们思考贸易政策必须如何影响国内储蓄或投资,才能改变贸易逆差。 归根结底,同义反复充当了分析的护栏,防止出现基本的逻辑错误。
许多虚构小说作者常为了营造紧张氛围而误用枪械术语,这会让专业读者感到出戏。常见的错误包括:描述角色“拨开保险”时,所用的枪械(如左轮手枪或格洛克)根本没有手动保险;或是让角色为击针平移式或其他无法手动待击的枪支进行“上膛/扳动击锤”的操作。另一个常见错误是口径不匹配,例如给格洛克22(.40口径手枪)装填9毫米弹药。
虽然作家使用这些桥段是为了增强悬念,但对于熟悉枪械的读者来说,这往往是无法接受的硬伤。为避免这些陷阱,作者应优先进行调研。如果场景需要“保险扣动”的清脆声,或是扳动击锤的戏剧性效果,请选择适合这些动作的枪械,如M1911或伯莱塔92FS。如果你不确定某种特定武器的机械构造,宁可忽略技术细节,也比加入明显的错误要好。简单的事实核查或咨询专家,能够在不牺牲故事刺激性的前提下,确保叙事的真实性。
`pl-cbmbasic` 扩展将怀旧的 Commodore 64 BASIC V2 环境直接引入了 PostgreSQL。通过嵌入 1982 年 Microsoft/Commodore 解释器的静态重新编译版本,该扩展允许开发人员使用真正的 C64 BASIC 编写 SQL 函数。 每次函数调用都会执行一次内存中的“通电重启”,在约 15-20 微秒内重置模拟的 64KB 环境。尽管存在这种开销,但其执行速度比原始 C64 硬件快约 1,000 倍。该扩展将 PostgreSQL 参数映射到 BASIC 变量中,并通过扫描模拟内存的变量表来支持 `OUT` 参数。 关键在于,该扩展将数据库视为“设备 8”。开发人员可以使用传统的 `OPEN`、`INPUT#` 和 `PRINT#` 命令来执行 SQL 语句,从而实现熟悉(尽管陈旧)的数据操作。它包含一个智能验证器,用于处理 BASIC V2 独特的命名限制和怪癖,同时提供清晰的错误报告。 虽然 `pl-cbmbasic` 旨在供高级用户使用(或许纯粹出于怀旧),但它提供了一种令人惊讶的高效方式来运行旧代码。它是一种“非受信任”的语言扩展,让你在保留 1982 年复古约束的同时执行 DDL 和 DML 命令,并与现代 SQL 工作流程保持了惊人的兼容性。
在人工智能时代,内存已从一种商品演变为关键的瓶颈。在生成式人工智能和云基础设施快速发展的驱动下,内存需求激增,促使行业转型——高性能 DRAM(特别是 HBM 和 LPDDR)现已成为现代计算架构的核心。 在此次讨论中,美光科技的 Praveen Vaidyanathan 探讨了人工智能如何改变内存经济,使行业摆脱了传统的周期性模式,进入了一个持续且高风险的需求增长期。主要结论包括: * **定制化**:尽管 JEDEC 标准提供了基础准则,但为了满足大型人工智能厂商对性能和功耗的具体要求,行业正越来越多地采用“定制化”内存。 * **创新**:美光正在推进 HBM4 和专有的逻辑芯片技术,以优化功耗效率和带宽。 * **LPDDR 的扩展**:LPDDR 曾经专注于移动领域,如今已成为数据中心的关键,而 SOCAMM 等新型模块化规格则为人工智能工作负载实现了高密度、大容量的内存配置。 * **战略规划**:面对长达数年的生产周期,美光正在全球投资数十亿美元以扩大制造能力,确保行业避免出现瓶颈。 最终,内存已成为战略竞争的焦点,获取速度最快、密度最高的子系统将决定下一代人工智能基础设施的可扩展性。
Wordgard [wɜrd-gɑrd] 名词:用于培育文字的花园。 这是一款开源的 JavaScript 库,用于实现浏览器端的富文本编辑器。Wordgard 提供了一套用于构建内容编辑器的工具。它并非自由格式的 HTML 编辑器,而是由你精确控制所支持内容类型的编辑器。其主要特点在于强大的编程接口,这使其成为构建定制化编辑器(甚至是复杂、高要求编辑器)的坚实基础。 Wordgard 在 MIT 许可协议下开源。它目前在 code.haverbeke.berlin 上进行开发。非常欢迎提交错误报告,但不接受 Pull Request。 如果你将 Wordgard 用于商业用途,我们存在一种社交(而非法律)层面的期望,即希望你能资助其维护工作。请从这里开始。 如需讨论项目或提出问题,最好在论坛上进行。错误报告应通过问题跟踪器提交。