此列表展示了各种 Clojure 和 ClojureScript 库和工具。 多个项目专注于增强开发体验，特别是 **Editor Code Assistant (ECA)**，它与 Emacs 和 VS Code 集成，提供 AI 配对编程。 **Calva-backseat-driver** 进一步扩展了 VS Code 中的 AI 辅助功能。
其他值得注意的工具包括 **Pedestal**，一个强大的 Web 应用程序框架，和 **Replicant**，一个数据驱动的渲染库。 还有针对特定功能的库：**Legba** 用于构建 OpenAPI 服务，**data.json** 用于 JSON 解析，以及 **Tesser** 用于并行 reducer。
**QClojure**（量子计算）和 **Daphne**（概率编程）代表了更具实验性的领域。 最后，像 **hashp**（改进的调试）和 **clojure-cli-config**（CLI 配置）这样的实用工具完善了该集合，展示了 Clojure 的多功能性。
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## Clojure Land & 社区讨论 - 总结
最近的 Hacker News 讨论围绕 Clojure Land ([clojure.land](https://clojure.land)) 展开，该网站旨在编目开源 Clojure 库和框架。虽然用户赞赏其全面性，但也建议改进，例如显示项目活动（更新、问题）以及采取更精选的方法，以避免列出废弃的项目。
这次讨论引发了关于 Clojure 生态系统的更广泛辩论。人们对碎片化表示担忧——选项过多且缺乏广泛采用的核心库——这可能会阻碍增长，尤其是对于新手而言。一些人指出 Clojure 在 Stack Overflow 开发者调查中的占比很低（2024 年为 1.2%），但另一些人认为这低估了 Clojure 开发者通常使用的资源。
一个关键的争论点在于 Clojure 的灵活性与更具指导性的方法之间的平衡。用户们争论 Common Lisp 的交互式开发体验和强大的编译器是否比 Clojure 具有优势，尤其是在某些项目上。最终，许多人提倡 Clojure 的优势——其函数式特性、JVM 集成和不断增长的生态系统——同时承认需要改进可发现性和新开发人员的入门体验。Clojure Land 的创建者欢迎贡献以改进该项目。
## Advent of Code 总结 Advent of Code 是由 Eric Wastl 每年创建的每日编程谜题系列，从 12 月 1 日持续到 12 月中旬。谜题设计面向所有技能水平，可以使用任何编程语言解决，只需要基本的编程知识和解决问题的能力。它们被用于各种目的——从面试准备到休闲练习。 谜题的难度会随着时间增加，但个人体验各不相同。参与者被鼓励用提供的示例测试解决方案，并在遇到困难时构建自己的测试用例。支持可以通过 Reddit 子版块和社区论坛获得。 Advent of Code 优先考虑积极的体验，已经取消了全球排行榜，因为竞争压力和滥用。虽然允许私人排行榜，但规则由其组织者设定。创建者不鼓励使用人工智能来解决谜题，强调人类解决问题的价值。该活动是免费使用的，但禁止复制谜题内容或复制 Advent of Code 品牌。
巴金镇广场于2022年4月揭幕了一座纪念碑，以纪念因石棉暴露而失去生命的众多人——该地区数量惊人。巴金曾是1913年至1968年一家大型石棉工厂的所在地，工人们在几乎没有保护的情况下加工石棉，导致广泛的呼吸系统疾病和死亡，当地被称为“巴金咳嗽”。
该地后来被改造成一个市政住宅区，现在正面临拆除，原因是结构问题和潜在的土地污染。这座纪念碑是对过去疏忽的严厉提醒，也是对加强工人保护的呼吁。
作者反思了自己家庭的经历；他们的祖父曾在另一家石棉工厂工作，并因石棉相关疾病过早去世，导致他们的父亲年轻时丧妻。虽然其他受影响的工人现在正在寻求赔偿，但个人损失仍然深重。作者庆祝父亲的87岁生日，感谢几十年来的亲情，而许多人却因石棉的危害而失去了这种关系，强调了健康和安全法规的重要性。
## 一本书的隐藏历史
一本关于小众主题的古董书——《关于立方四极天线的一切》——不仅提供了技术知识。虽然这本书本身是一本枯燥但信息丰富的无线电爱好者资源，但它的真正宝藏在于其中：一个标有“玛格丽特的信”的信封和一张手写笔记。信本身已经丢失，但附带的笔记，详细记录了调频频率和一张手绘地图，引发了一项引人入胜的微型调查。
像十进制化前的邮票（1967年）和1968年什鲁斯伯里音乐和花卉节的邮戳等线索，帮助确定了信封的来源和时间范围。进一步的研究表明，收信人F·比蒙德先生可能住在什罗普郡的毕晓普城堡附近。地图重点关注威斯敏斯特桥站，这导致了一个令人不寒而栗的发现——该车站曾是墓地铁路，用于运送逝者。
最终，作者发现了一位来自毕晓普城堡的弗兰克·比蒙德，他于1997年去世，这表明这本书可能来自他的遗物。这个看似平凡的发现将简单的购书行为变成了一段感人的时光之旅，揭示了人生的片段和一段被遗忘的历史。
一个黑客新闻的讨论围绕着一篇名为“立方四面体天线和玛格丽特的信”的博客文章展开。对话很快转移到建造和维护这些天线的实用性上，这些天线在60年代末到80年代初深受业余无线电爱好者的欢迎。
用户分享经验——四面体天线用竹子等材料建造成本低廉，但在恶劣的冬季气候中证明了脆弱性。一位评论员指出，在苏格兰使用更好的木材或PVC取得了成功，能够承受强风，但容易受到碎片损坏。
关于原始帖子中提到的节日日期，出现了一个小小的讨论点，用户指出声明的“周末”与宣传海报上的实际星期三/星期四日期存在差异。该帖子还包含一个Y Combinator申请的公告。
如果征收关税？
What If Tariffs?
37 天前
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许多营销和广告技术公司错误地将对个人身份信息（PII），如电子邮件地址或电话号码进行哈希处理，作为一种隐私保护措施。这是一种“隐私表演”，因为哈希处理只有在真正随机且长度足够长的输入下才是安全的；而 PII 是可预测且范围有限的。 虽然哈希处理 PII 的本意是用于私有集合交集（在不泄露数据的情况下匹配数据），但它很容易被破解。一台相对普通的笔记本电脑可以在数小时内构建一个“彩虹表”——一个预先计算的查找表，从而反向哈希常见的 PII 格式，如电话号码。像 DuckDB 这样的工具可以促进这一过程，快速识别哈希值对应的原始数据。 加盐（在哈希处理之前添加随机数据）也无法解决这个问题。共享盐值允许重建查找表，而每条记录使用不同的盐值则使得匹配变得不可能，除非进行昂贵且具有泄露风险的暴力破解尝试。研究已经证明了哈希处理和索引数十亿个电话号码的可行性。核心问题不在于哈希*算法*本身，而在于将其应用于低熵数据。这意味着这种做法提供了一种虚假的安全性，并不能真正保护用户隐私。
## 哈希处理的个人身份信息：一场隐私闹剧 - 摘要
一则 Hacker News 的讨论集中在公司将个人身份信息 (PII) 进行哈希处理作为一种所谓的隐私措施的缺陷性做法上。核心论点是，单独进行哈希处理并不能提供真正的隐私，因为现代计算能力（如 RTX4090）可以迅速破解哈希，并且密码监控等技术已经利用了更强大的方法，如完全同态加密 (FHE)。
许多评论员指出，这种做法并非出于真正的隐私考虑，而是为了让数据购买者避免购买他们已经拥有的数据，以及让数据销售者避免提前披露数据。 引用了几个不称职的例子——例如，一项虚假宣传为匿名的员工调查，但与电子邮件哈希相关联——表明缺乏理解，而非恶意意图，尽管仍然存在怀疑。
讨论还指出了营销和广告技术领域内更广泛的问题，即对 GDPR 的肤浅理解导致通过诸如哈希处理之类的表面措施来实现“合规”，同时仍然试图通过各种标识符来跟踪用户。 虽然加盐哈希可以提高安全性，但对于有限的输入范围（如电话号码）而言效果不佳，并且会妨碍为了常见客户识别而共享数据。 最终，共识是真正的隐私需要明确的同意以及从普遍数据匹配中根本性的转变。
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## 大规模数据科学聚类器：摘要
该项目提供了一个可扩展的库，用于K-Means聚类及其变体，并推广到多种Bregman散度。0.6.0版本引入了一个现代的、DataFrame原生API，与Spark ML集成，推荐用于所有新项目。为了向后兼容，维护了一个遗留的RDD API，但不再积极开发。
该库支持平方欧几里得、KL和L1（K-中位数）等散度，并提供Bisecting、X-Means、Soft/Fuzzy、Streaming、K-中位数和K-Medoids等变体。主要特性包括跨Spark/Scala版本的模型持久化、全面的测试（740+个测试）、确定性行为以及用于性能调优的详细诊断。
通过可配置的分配策略（auto、crossJoin、broadcastUDF、chunked）和广播诊断来解决扩展性问题，以防止内存不足错误。可以使用`log1p`或`epsilonShift`转换输入数据以满足散度域要求，并在拟合时进行自动验证。
该项目与Spark 3.4.x、3.5.x和4.0.x以及Scala 2.12和2.13兼容。还提供了一个PySpark包装器。遵循安全最佳实践，包括漏洞报告和自动依赖项更新。
## Spark 通用 K-Means 聚类
一个新的、可用于生产环境的 Apache Spark K-Means 库已发布，解决了 Spark 内置 MLlib 实现的局限性。MLlib 仅限于欧几里得距离，这对于概率分布、音频数据和计数数据等各种数据类型而言，在数学上常常不适用。这个新库允许使用 Bregman 散度——包括 KL 散度、Itakura-Saito 散度和 L1/曼哈顿距离——从而提供更准确和更有意义的聚类。
该库包含六种算法（GeneralizedKMeans、BisectingKMeans、XMeans、SoftKMeans、StreamingKMeans、KMedoids），并提供与 MLlib 兼容的即插即用 API。它具有广泛的测试、跨版本持久性、自动的可扩展性优化以及 Python 和 Scala API。
性能报告约为 870-3,400 点/秒，可扩展至数十亿个数据点。作者强调选择正确的距离度量（“散度”）的重要性，并指出确定最佳聚类数量 (K) 仍然是一个具有挑战性、特定于领域的难题。该项目可在 GitHub 上找到：[https://github.com/derrickburns/generalized-kmeans-clustering](https://github.com/derrickburns/generalized-kmeans-clustering)。
跳过内容tsdown 主导航 首页 指南 API 参考 FAQ 英语 简体中文 Русский (社区) 英语 简体中文 Русский (社区) 外观tsdown The ElegantLibrary Bundler 由 Rolldown 提供支持 什么是 tsdown? 播放图标 入门 API 参考🚀 极速快速 构建和生成声明文件，由 Oxc 和 Rolldown 提供支持，速度惊人！
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## tsdown：更快的库打包工具
`tsdown` 是一款新兴的 TypeScript/JavaScript 库打包工具，相较于 `tsup` 等工具，它能提供显著的速度提升。用户报告在 CI/CD 流程中节省了大量时间——有些甚至节省了一分钟以上，并且本地开发构建速度更快，尤其是在 monorepo 环境下。结合 `tsgo` 进行类型检查、Oxlint 和 Biome 进行格式化，可以进一步提升性能。
虽然被描述为“带有偏见的 Rolldown 预设”，但其核心优势在于简化了库的编译和发布 API，尤其适用于后端应用。它在文件对文件转译（“unbundle”模式）和管理多包设置方面表现出色。
然而，该项目的文档目前尚不完善，导致人们对其相对于 Vite 和 Rolldown 等现有解决方案的具体优势感到困惑。作者承认了这一点，并计划改进。尽管如此，早期使用者强调它在发布 TS/JS 工具和简化构建编排方面具有很高的投资回报率。
## 自动深色模式：摘要
自动深色模式是一款适用于Windows 10/11的应用程序，它会根据一天中的时间自动在亮色和深色主题之间切换——模仿了其他操作系统中的功能。它的目标是通过自动化通常手动完成的过程来提高生产力并减少眼睛疲劳。
除了简单的主题切换，自动深色模式还提供广泛的自定义选项。用户可以根据日出/日落安排更改，推迟切换，更改桌面壁纸，更改鼠标光标和强调色，甚至管理触摸键盘。它还支持自定义脚本和灰度滤镜。
值得注意的是，该应用程序避免在游戏过程中中断，并为笔记本电脑提供省电功能。安装过程简单明了，可以通过Microsoft Store、Winget、Chocolatey和Scoop进行安装。它轻巧，不需要管理员权限，并具有自动更新和干净的卸载流程。
一款名为“Auto Dark Mode”（github.com/autodarkmode）的新工具，允许Windows用户自动切换亮色和暗色模式。 这在Hacker News上引发了讨论，用户指出Microsoft PowerToys的“Light Switch”功能已经具有类似的功能，甚至支持日出/日落时间表。
一些评论者分享了他们自己的DIY解决方案——有人几年前就用PowerShell创建了一个基本版本，而另一个人则构建了一个由网络摄像头输入触发的26行脚本（gist.github.com/lostmsu/cde4a8578d8e0ea1182f579f44bd...）。 其他工具，如Monitorian（github.com/emoacht/Monitorian），也被建议用于亮度控制。
这次讨论凸显了对自动化外观调整日益增长的需求，以及长期以来缺乏原生支持，甚至在KDE等平台上也是如此。 最后，文章底部包含了一个Y Combinator申请的公告。