1967年5月,我第一次见到了费尔南·布罗代尔。在与他的会面结束时,我问他一位历史学家最重要的财富是什么。我预计他会给出类似利奥波德·冯·兰克著名论断的回答(“好的历史需要三样东西:批判性地运用材料,洞察事物发生的方式,以及恰如其分地描述它们的好运”)。布罗代尔不同意。他毫不犹豫地回答:“想象力”。正是布罗代尔的想象力使他成为20世纪最伟大的西方历史学家。
1967年5月,我第一次见到了费尔南·布罗代尔。在与他的会面结束时,我问他一位历史学家最重要的财富是什么。我预计他会给出类似利奥波德·冯·兰克著名论断的回答(“好的历史需要三样东西:批判性地运用材料,洞察事物发生的方式,以及恰如其分地描述它们的好运”)。布罗代尔不同意。他毫不犹豫地回答:“想象力”。正是布罗代尔的想象力使他成为20世纪最伟大的西方历史学家。
这篇帖子详细介绍了作者将 Emacs 打造成其核心计算环境的过程,旨在实现无缝的工作流程,让想法可以直接在编辑器中转化为行动。他们通过使用 Hyprland 作为窗口管理器(因其 Wayland 兼容性和与 Emacs 的性能)以及一个自定义的 Go 脚本从系统中的任何位置快速启动 Emacs 函数,实现了深度集成。
该设置远不止文本编辑,还包括一个用于启动应用程序的通用启动器、SSH、密码(使用 `pass`)、文件浏览 (`dirvish`)、电子邮件 (`mu4e`)、信息源阅读 (`elfeed`)、音乐 (`emms`),甚至可以直接编辑网页上的文本。Hyprland 中的键绑定会触发这些 Emacs 函数,以及 org-mode 集成,用于笔记、任务和日历事件。
作者曾考虑过 EXWM(将 Emacs *作为*窗口管理器运行),但由于 Emacs 的单线程特性以及 Wayland 的日益重要性而犹豫不决。最终,他们在其当前设置中复制了 EXWM 的许多功能,寻求一种整体的、以 Emacs 为中心的、最大化生产力的工作流程。他们邀请读者分享自己以 Emacs 为中心的设置。
## 肯·汤普森:计算机先驱
计算机历史博物馆发布了一段关于肯·汤普森的口述历史访谈,他是计算机科学的基础人物,以及 Unix 操作系统和 C 编程语言的创造者(与丹尼斯·里奇共同)。这些创新诞生于半个多世纪前的贝尔电话实验室,至今仍在支撑着当今的数字景观——从智能手机和笔记本电脑到超级计算机。
汤普森的工作因其卓越的清晰和优雅而备受赞誉;同事道格·麦克罗伊形容他的代码“读起来像小说”。除了 Unix 和 C 之外,汤普森还是一位著名的计算机国际象棋冠军,后来还在谷歌为 Go 编程语言的开发做出了贡献。
访谈详细介绍了汤普森早期对编程的热情,这源于他在伯克利大学的时间,并展现了他顽皮的一面——以他在贝尔实验室臭名昭著的办公室鳄鱼为例。他将 Unix 和 C 的持久成功归功于贝尔实验室独特的支持性、以好奇心驱动的研究环境。这段长达 4.5 小时的完整访谈,全面展现了这位极度私人但又深刻影响计算机领域的先驱的生活和职业生涯。
## 色彩革命:微生物染料与可持续时尚 时尚产业对合成染料的依赖是一个主要的环境问题,造成全球工业水污染的约20%,并消耗大量的水资源——单条牛仔裤就可能需要高达7000升水。传统的替代方案,如天然染料,缺乏鲜艳度和耐用性。然而,英国公司Colorifix正在开创一种突破性解决方案:**微生物色素**。 Colorifix不使用石油化工产品,而是通过工程化微生物,仅使用糖和盐来*生长*鲜艳且色牢固的染料。受自然界启发——复制来自蝴蝶翅膀和花瓣等来源的基因密码——这些“微型工厂”生产的染料需要显著减少用水量,并消除有毒化学物质。 Colorifix作为地球射手奖的决赛入围者,已获得H&M和宜家等主要品牌的资金支持,以扩大其技术规模。重要的是,该工艺被设计为易于集成到现有的染色设备中,从而最大限度地减少对制造商的干扰和成本。随着向印度和巴西等主要纺织中心不断扩张,Colorifix旨在净化时尚产业,并可能将其微生物染色工艺扩展到化妆品等领域。
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这似乎是PDF文件的一部分,包含了一些内部数据和编码信息,而非可读文本。它主要由数字、符号和乱码组成,无法直接翻译成有意义的中文。
## Brain-IT:从大脑活动重建图像
这项研究介绍了Brain-IT,一种从个体fMRI大脑记录中直接重建所见图像的新方法。Brain-IT解决了现有方法在图像保真度方面的局限性,利用大脑交互Transformer (BIT) 有效分析功能相似的大脑区域之间的交互——这些区域在所有受试者中共享。
BIT预测高级语义特征(图像内容)和低级结构特征(图像布局),以引导扩散模型,从而实现更准确的图像重建。一个关键创新是共享的“体素到簇”映射,即使在数据有限的情况下也能实现高效训练。
结果表明,Brain-IT在视觉质量和客观指标方面均优于现有技术。值得注意的是,它仅使用*一小时*的新受试者数据,就能达到与训练40小时fMRI数据的方法相当的性能,甚至仅用15分钟,也能实现有意义的重建。这标志着更易获取和更高效的大脑解码技术迈出了重要一步。
## 大规模法律嵌入基准测试 (MLEB) 总结
Isaacus 发布了大规模法律嵌入基准测试 (MLEB),这是一个全新的、全面的基准,旨在评估法律文本嵌入模型。现有基准测试在质量、多样性(主要集中在美国合同)和准确的标注方面存在不足——有些甚至依赖于法律文本的错误自动配对。
MLEB 通过包含来自多个司法管辖区(美国、英国、澳大利亚、欧盟、新加坡)、法律领域和文档类型(案例、立法、合同)的 10 个多样化数据集来解决这些问题。它侧重于现实世界的法律任务,如检索、分类和问答,需要法律知识和推理能力。
目前,Isaacus 的 Kanon 2 Embedder 在 MLEB 上取得了最高分,与 Voyage 和 Gemini 等商业竞争对手相比,展现出更高的准确性和速度。在 MLEB 上的表现与特定领域的法律训练密切相关。
MLEB 及其数据集和评估代码是公开可用的,以促进法律人工智能领域的开放和可重复研究。Isaacus 计划通过法律基础 API 和持续发布 Blackstone Corpus 来进一步贡献该领域。
这个系列展示了各种基于终端的工具,主要用 Rust 编写,旨在提升开发者工作流程和系统监控。其中一些工具专注于**系统实用程序**:磁盘空间分析 (`dua`)、进程/系统监控、网络诊断(结合 `traceroute` & `ping`)、以及实时网络使用情况视图。
**提高效率是关键主题**,例如模糊查找器 (`Television`,make 目标执行器)、终端文件管理器(多种选择,包括基于 Rust 的异步版本)、以及数据库/API 交互工具。
值得注意的是,**人工智能集成** 正在成为一种趋势——一个 AI 编码代理和一个终端聊天应用程序 (`Oatmeal`),可以连接到 ChatGPT 或 Ollama 等 LLM。其他有趣的新增功能包括终端示波器、Kafka 集群浏览器 (`Yōzefu`),甚至基于终端的游戏,如填字游戏和扫雷。这些工具旨在将强大的功能直接带到命令行。
由于持续且创纪录的美国政府停摆,交通部长肖恩·达菲宣布,从周五开始,40个主要机场的航班运力将减少10%。这将影响每天约3500-4000个航班。 这一决定在近期行业历史上前所未有,是FAA为应对日益增长的压力而采取的一项主动措施,以维持安全标准。担忧源于空中交通管制员和TSA工作人员无薪工作,导致潜在的人员短缺和自10月1日起已经感受到的中断。 受影响的具体机场尚未公布,但官员预计除了最初的10%减幅外,还将有更多航班取消。该措施没有设定结束日期,并且是在达菲部长警告如果停摆持续,可能会关闭整个空域之后做出的。工会代表表示,从停摆的影响中恢复可能需要数周时间。