## 抖动：一项令人惊讶的实用技术
尽管显示技术不断进步，抖动仍然是图形编程中一项有用的技术——不仅适用于旧系统，而且适用于今天的艺术和实际应用。抖动解决了显示设备无法支持的更多颜色的图像问题，防止颜色分层和细节丢失。它通过使用可用颜色的图案来近似不可用的颜色，从而产生更广色域的*错觉*。
本文探讨了图像抖动，重点是误差扩散——一种将颜色近似的“误差”分布到相邻像素的方法。它详细介绍了十一条二维抖动公式，包括众所周知的算法，如Floyd-Steinberg、Jarvis、Judice & Ninke 和 Sierra。这些公式的复杂性和性能各不相同，会影响抖动图像的平滑度和外观。
除了误差扩散之外，本文还简要介绍了“有序抖动”技术，该技术速度更快，但产生的图案更明显。还参考了一个通用的抖动引擎实现，为开发人员提供了一个起点。最终，抖动仍然是减少图像颜色深度（为了文件大小或打印机兼容性）同时保持视觉质量的强大工具。
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## TOON：为LLM设计的高效数据格式
TOON（Token-Oriented Object Notation，面向Token的对象表示法）是一种新的数据格式，旨在减少与大型语言模型（LLM）交互时的Token使用量，从而节省成本并实现更大的数据输入。它通过结合YAML的易读性（缩进）和CSV的表格结构来实现，并针对LLM的Token化进行了优化。
TOON在处理**统一、复杂对象**时表现出色——即具有多个字段的单个数据项，且所有数据项结构一致的数据。它通常比JSON**节省30-60%的Token**，使用最少的语法并去除冗余标点符号。它使用显式长度和字段列表来帮助LLM验证。
TOON具有适应性：对于非统一数组，它会切换到列表格式，此时JSON可能更有效。主要特性包括确定性格式、可定制的分隔符（逗号、制表符或竖线）以及长度标记选项。
基准测试表明，TOON在各种数据集（GitHub仓库、每日分析、电子商务订单）和不同的LLM上都能显著节省Token。TOON优先考虑LLM的理解能力和数据检索准确性，使其成为可读性和Token效率都至关重要的场景的理想选择。
## TOON：一种用于LLM的新数据表示法
TOON（Token Oriented Object Notation，面向Token的对象表示法）是一种新的数据序列化格式，旨在优化Token使用，并可能提高与大型语言模型（LLM）交互时的准确性。它旨在解决JSON在处理缺失或零值属性时的歧义，通过引入基于元组的表示方法——具体来说，使用`[0]`来表示空值。
核心思想是减少数据交换所需的Token数量，尤其是在诸如Agent输出（例如，文件写入命令列表）等任务中。虽然有人认为现有的YAML或优化的JSON结构可以实现类似的结果，但TOON的创建者认为其独特的结构具有优势。
早期的基准测试表明，TOON在表格数据的LLM准确性方面可以优于JSON、CSV和其他格式，但仍需要在各种模型上进行进一步测试。有人担心TOON的新颖性和缺乏训练数据可能会导致LLM理解方面的问题，以及字符串缺乏引号的问题。然而，支持者建议它可以作为中间格式使用，根据需要转换为/从JSON转换。
一项发表在《美国国家科学院院刊》上的最新研究揭示了社会联系增加与社会两极分化之间令人惊讶的联系。研究人员发现，2008-2010年间发生了显著变化：平均亲密朋友数量从两名增加到四到五名，这与政治两极分化的可测量增长同时发生。 这项研究分析了来自美国和欧洲数十年的调查数据，表明随着人们建立更多联系，社会越来越分裂成意识形态“泡沫”，不同群体之间的互动有限。这不仅仅是遇到不同的意见——增加的联系实际上*推动*了两极分化，可能由于容忍度下降；拥有更多朋友的人可能更不愿意维持与持有相反观点的人的关系。 这种现象类似于物理学中的相变，表明连接的关键阈值可能导致快速的两极分化。这一转变的时间与智能手机和社交媒体的兴起相吻合，暗示了技术的影响。研究人员强调，培养容忍度和与不同观点互动能力对于对抗这一趋势和维护民主进程至关重要。
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## 栈回溯机制：大小开销分析 本文调查了x86-64架构下各种栈回溯机制的空间开销，这对于Linux上的异常处理、调试和性能分析至关重要。虽然DWARF `.eh_frame` 是标准，但其运行时成本促使人们探索替代方案，如帧指针和SFame。 该分析比较了启用帧指针（有和没有叶函数优化）与SFame，使用Clang和GCC构建LLVM可执行文件。令人惊讶的是，由于使用帧指针寄存器（RBP）相对于堆栈指针（RSP）更紧凑的寻址模式，启用帧指针可以*减小*Clang构建的二进制文件大小。然而，GCC显示出相反的趋势，表明帧指针代码生成优化程度较低。 SFame引入了大约10%的尺寸增加，与传统的DWARF展开信息相比。虽然SFame的设计目的是为了高效的性能分析，但其当前的开销引发了对其通用性的质疑。 该研究强调了权衡：省略帧指针可以最小化开销，而保留它们在特定场景中可能是有益的。未来的工作将侧重于运行时性能分析以完成评估。作者对SFame当前的大小表示怀疑，并提倡探索像macOS和OpenVMS中使用的紧凑展开方案。
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堆栈跟踪：空间和时间权衡 (maskray.me)
16 分，作者 ingve，1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 讨论
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## 去中心化代码协作工具
一则 Hacker News 讨论围绕着 **gitworkshop.dev** 展开，这是一个基于 Nostr 协议构建的新型协作编码平台。Nostr 旨在成为一个去中心化的社交网络，但一些用户对其与加密货币文化的关联表示担忧，尽管该协议本身*并不需要*加密货币。
对话延伸到对不同去中心化源码控制方法的比较。提到了 **ATProto**、**Radicle** 和 **Tangled** 等替代方案，并区分了联邦模式与 Nostr 的中继系统，以及 Radicle 的点对点（类似 BitTorrent）方法。人们对如果单个实例离线，联邦网络的可靠性表示担忧。
讨论还涉及 Nostr 中使用的底层密码学，承认其起源于比特币技术，同时强调使用该协议并不一定需要参与加密货币——例如“zaps”（打赏）等功能是可选的。
这个文件似乎是PDF文档的内部结构，特别是“xref”表和对象定义。它不是人类可读的内容，如文本或图像。“xref”表是PDF的关键部分，充当索引，告诉阅读器文件中的每个对象位于何处。 数据包括对象编号、字节偏移量和代数。`stream`对象包含压缩或编码的数据，可能代表PDF的实际内容（文本、图像等）。没有PDF解析器，无法确定文档的实际内容。 本质上，这是使PDF发挥作用的“幕后”代码，而不是文档本身。
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指纹形成 (2004) [pdf] (arizona.edu)
9 分，作者 o4c 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
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不错！..你想学习指纹，然后获得一只考拉掌印作为奖励！回复
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## 函数核心与命令式外壳：总结 将业务逻辑与副作用（如数据库调用或电子邮件）混合在一起会产生混乱且难以管理的 代码。更好的方法是使用**函数核心**和**命令式外壳**来分离关注点。 **函数核心**包含*纯粹*的逻辑——可测试的函数仅对输入数据进行操作，没有副作用。这个核心关注于*需要做什么*。 **命令式外壳**处理副作用——与外部世界（数据库、网络等）交互。它*调用*核心内的函数来执行逻辑。这个外壳关注于*如何做*。 这种分离提高了可测试性（核心逻辑可以独立测试）、可维护性和适应性。可以通过简单地创建新的核心函数，重用现有的函数来添加新功能，而无需修改外壳与外部系统的交互。示例演示了重构电子邮件发送逻辑来说明这种模式。
## 功能核心，命令式外壳：摘要
这次Hacker News讨论围绕着软件设计原则，即将“功能核心”（纯粹、可测试的逻辑）与“命令式外壳”（处理副作用的代码，如I/O和外部交互）分离。这个想法，被Destroy All Software等文章推广，旨在提高代码质量、可测试性和可维护性。
许多评论者强调这并非新概念，其根源在于较早的编程范式。虽然承认其益处，讨论也强调了实际挑战。担忧包括过度抽象的潜力、在复杂系统中（如事务管理）清晰分离关注点的难度，以及如果实施不当可能导致的性能问题。
一个关键点是，“功能性”方面并非严格遵守函数式编程，而是关于隔离核心逻辑以便于测试和推理。多位用户提倡将数据库过滤和其他操作*推入*数据库层，以避免将不必要的数据加载到内存中。最终，讨论强调了在实际软件开发中，在理论理想与务实考虑之间找到平衡的重要性。
Waymo 正在积极开发其自动驾驶技术，以可靠地应对冬季天气条件——雨、雾、冰冻温度，以及现在，雪。他们的方案侧重于一个四步流程：理解雪和冰的复杂性，设计适应性解决方案，严格验证，以及负责任地规模化。 Waymo Driver 利用摄像头、雷达和激光雷达的组合，以及自动清洁系统，来感知和导航具有挑战性的环境。先进的人工智能区分路面（雪、冰、泥泞），并相应地调整驾驶行为——速度、加速、制动。每辆车都充当移动气象站，与整个车队共享数据。 验证通过在纽约州北部和密歇根州等雪地地区的实际驾驶、推动系统极限的封闭场地测试以及大量的模拟进行。Waymo 优先考虑安全性，仅在经过彻底测试并根据当地条件建立明确的操作指南后才扩大服务范围。他们的目标是在天气最恶劣时也能提供一致、可靠的交通运输。
## Waymo 全天候驾驶挑战 - 摘要
一场 Hacker News 讨论围绕着创造真正全天候自动驾驶车辆的挑战，起因是 Waymo 向纽约州北部和布法罗等恶劣冬季条件地区扩张。
用户分享了经验，强调即使是人类驾驶员在应对雪和冰等困难条件时也面临挑战，回忆起驾驶考试失败以及学习技能的重要性。关于最佳传感器方法的争论浮出水面——仅依靠视觉是否足够，或者激光雷达和其他传感器对于可靠的性能至关重要。
对话还涉及自动驾驶车辆与人类交通管制（如警察手势）的交互复杂性，以及对健全授权系统的需求。 多位评论员强调了选择合适的轮胎和驾驶技能的重要性，并将美国对大型车辆的依赖与其它地区更注重轮胎和灵活性的方法进行了对比。最终，讨论指出自动驾驶性能的高标准——超越人类能力——以及复制真实世界驾驶专业知识的持续挑战。