Jacqueline是一个用Free Pascal为i386架构创建的业余启动加载程序，纯粹是为了个人挑战而构建。作者无意在成功创建一个可在模拟器中启动的镜像之外积极开发它。 尽管Pascal传统上不用于低级系统编程，但Free Pascal提供了使其成为可能的功能——包括指针、内存地址访问和内联汇编——与C、C++和Rust等语言相匹敌。Free Pascal编译为标准目标文件（PE/ELF），允许与用其他语言编写的代码互操作。 该项目需要一个i386-elf工具链、一个32位Free Pascal发行版（ppc386）和一个构建系统（如Make），最终利用QEMU来测试内核。它展示了Free Pascal在裸机开发方面的惊人能力。
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Jacqueline – 一个用 Pascal 编写的精简的 i386 内核
Jacqueline – A minimal i386 kernel written in Pascal (2019)
37 天前
## Jacqueline：一个基于Pascal的i386内核
一个名为Jacqueline的极简i386内核，用Pascal编写，最近在Hacker News上重新出现。该项目由danirod于2019年创建，旨在展示直接启动PC进入非C/Rust环境。作者解释说，这是一个原型，用于证明概念——需要控制符号导出和链接——并在显示“Hello World”后即被认为完成。
这次讨论引发了其他用户对类似操作系统项目的回忆，包括用Pascal编写的引导加载程序和早期操作系统，突出了Pascal在操作系统开发中的历史用途（如早期的Mac OS和Unix系统）。一些评论员辩论了Pascal相对于C的优点，引用了Brian Kernighan在1981年的批评以及Modula-2和Turbo Pascal等后期方言提供的改进。
最终，Jacqueline作为一个低级编程的有趣实验，并提醒人们操作系统开发并不局限于C或Rust。i386架构也被赞扬为爱好操作系统项目的良好平台。
## Libera.Chat 与英国在线安全法案 - 最新情况 Libera.Chat 已就英国在线安全法案（OSA）的适用性咨询了法律意见。律师事务所的意见是，Libera.Chat 可以合理地辩称，尽管提供“受监管服务”且存在用户生成内容，但其与英国的“联系不足以”适用该法案。这主要是因为其英国用户群可能太小，不足以被视为“重要”，并且他们并未专门针对英国市场。 尽管 Ofcom *可能* 不认同，但执法行动的风险似乎较低，特别是由于 Ofcom 目前专注于风险较高的平台（如图片/文件托管）。Libera.Chat 正在准备一份详细的风险评估，并主动与 Ofcom 分享。 至关重要的是，Libera.Chat **无意实施用户身份验证要求**，认为隐私风险大于潜在收益。他们仍然致力于维护安全网络，同时反对过度扩张的立法，并将继续关注局势，反对会损害用户隐私的措施。他们强调保持互联网自由开放的重要性，并认为屏蔽英国用户——一些社区正在采用的策略——是有害的。
## Libera.chat 与英国在线安全法案：摘要
Libera.chat，一个IRC网络，已发布一份基于法律建议的声明，关于英国的在线安全法案（OSA）。他们的律师认为，他们可以论证他们与英国的“联系不足”，因此不受该法案约束，主要原因是相对较小的英国用户群体。
核心问题在于OSA中“显著”的模糊定义——多少英国使用量会触发监管。Libera.chat 认为Ofcom的门槛高于他们目前的英国用户估计。虽然承认未来可能的变化（英国用户增加或“显著”门槛被重新定义），但他们目前没有计划实施身份验证。
讨论强调了对Ofcom对法律的宽泛解释和潜在的执法策略（边境逮捕、ISP封锁）的担忧。一些评论员建议作为回应，全面屏蔽英国IP地址，而另一些人则指出该法律对数字自由的潜在影响以及合规风险。该帖子引发了关于英国过度管辖以及全球在线监管日益增加的趋势的辩论。
## 控制的幻觉：美国科技与全球力量
近期事件凸显了一个令人不安的平行：人们对华为潜在的国家控制监控的担忧，如今已在美國科技巨头身上得到证实。虽然焦虑集中在中国科技公司被用作中国政府的工具，但苹果和谷歌已顺从特朗普政府的要求，删除了协助移民局报告的应用程序，并压制了对该机构的批评——实际上将政府要求置于用户自由之上。
这种控制被美国主导的政策所放大，这些政策禁止“越狱”并限制应用商店的访问，从而建立了一个系统，美国公司（以及延伸的美国政府）对全球公民可以使用哪些软件拥有 фактический 否决权。这与针对中国的指责形成了鲜明对比，中国 активно регулирует 自己的科技公司。
情况进一步复杂化在于现有的美国法律，例如 CALEA，强制要求在网络基础设施中设置后门，以及像约翰迪尔这样拥有垄断力量的公司，能够远程禁用设备。作者认为这造成了远超华为潜在风险的漏洞，并呼吁建立一个基于开放标准和用户控制的“后美国互联网”，敦促其他国家放弃在美国压力下实施的限制软件修改的法律。
## Hacker News 讨论摘要
一篇 recent article 在 pluralistic.net 上发表，标题为“疯狂国王的数字断路器”，引发了 Hacker News 关于政府和公司对技术日益增长的控制的讨论。核心问题围绕着“数字断路器”的可能性——远程禁用设备或服务的能力——以及用户自主权的侵蚀。
评论者争论这种趋势是新的现象，还是封闭生态系统和 DRM 长期存在问题的延续。一些人认为当前的担忧被夸大了，指出可以绕过限制（例如在 iPhone 上 sideloading 应用）或使用基于浏览器的替代方案。另一些人强调了政府控制关键技术所带来的危险，甚至将这种类比延伸到武器系统。
一个反复出现的主题是将当前领导人与过去被视为专制人物进行比较，一些人将之与历史事件（如冷战时期的 Permissive Action Links）相提并论。讨论还涉及将实体（如 ICE）定义为“弱势群体”用于政策目的的伦理影响，以及在安全与个人自由之间取得平衡的更广泛问题。
## 将粗糙岩石变成抛光宝石
岩石研磨是一种有益的爱好，可以将粗糙的石头变成美丽的抛光宝石。这个过程很简单，但成功取决于遵循一些关键原则。适合研磨的理想岩石质量好，莫氏硬度为6-7，尺寸在3/8"到1 1/2"之间。常见材料包括玛瑙、石英以及花岗岩和玄武岩等各种岩石类型。
三个“黄金法则”至关重要：从优质粗石开始（“垃圾进，垃圾出”），通过彻底清洁防止不同研磨阶段之间的污染，并为每个步骤留出充足的时间。
该过程包括四个阶段：**粗磨**（7天）、**中磨**（7天）、**细磨/预抛光**（7天）和**抛光**（7天）。每个阶段使用越来越细的研磨剂或抛光剂，需要在每个步骤之间进行彻底清洁。最后一步“抛光”可以使用肥皂水来增强光泽。
建议进行详细的记录，以跟踪进度并从每一批次中学习。只要有耐心和注重细节，任何人都可以享受揭示粗糙岩石中隐藏之美的乐趣。
## 黑客新闻讨论：滚石机与回忆
一个黑客新闻帖子，源于 rocktumbler.com 的链接，引发了一场怀旧且令人惊讶的讨论。最初的帖子引起了一位用户对母亲滚石爱好的回忆，以及在她去世后的悲伤挣扎。这促使了支持性的回应和对童年收集和滚石经历的共同回忆。
对话扩展到实用建议：陶瓷填料可以减少噪音，碎玻璃可以滚磨成“海玻璃”，碳化硅砂是性价比高的磨料。用户分享了DIY滚石机的制作和应对漫长而嘈杂过程的技巧。
除了技术层面，帖子探讨了这项爱好带来的简单快乐，将粗糙石头转变为美丽事物的过程，以及纯粹为了乐趣而参与活动的价值。一些评论者强调了其冥想和创造性方面，而另一些人则分享了将滚石用于手工艺品甚至出售的故事。最终，这场讨论展示了大家对这项看似简单的消遣的共同欣赏，以及它唤起美好回忆和个人联系的能力。
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Xubuntu 网站被黑并传播恶意软件 (reddit.com)
24 分，由 28304283409234 1 天前发布 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 3 条评论
garciansmith 1 天前 | 下一个 [–]
这六天前就已报告 (https://news.ycombinator.com/item?id=45634367)。我有点惊讶下载链接仍然失效。回复
wrayjustin 1 天前 | 上一个 | 下一个 [–]
之前的讨论：https://news.ycombinator.com/item?id=45634367 回复
alxmdev 1 天前 | 上一个 [–]
看起来又是另一个 "/wp-content" 的礼物，静态 HTML 永存！回复
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这项研究着重于改进可编程子单元复杂结构的自组装，解决常见的不良、非目标产物形成问题。作者以icosahedral（二十面体）壳作为模型，发现增加子单元复杂性通常*减少*非目标结构，但会降低组装速度并增加生产成本。 他们的关键发现是确定了“魔术尺寸”——特定目标尺寸，高对称性设计能显著降低所需的复杂性。通过利用基于对称性的规则来最小化缺陷（位错），他们实现了稳健、高保真度的组装，且独特的子单元相互作用显著减少。 具体而言，在这些魔术尺寸下的最佳设计，所需的相互作用类型比完全可寻址（最低对称性）结构**减少12倍**。这一原理适用于各种架构，为高效构建大型、精确尺寸的结构提供了途径，并降低了实验成本和时间。
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魔力尺寸能够实现可编程外壳的高保真组装 (arxiv.org)
24 分，PaulHoule 发表于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
irthomasthomas 发表于 1 天前 [–]
这不是我们通常在 HN 上看到的编程外壳。回复
nmstoker 发表于 1 天前 | 父评论 [–]
是的，仅从摘要来看，很难理解这里的背景。打开 PDF 后，我看到它与物理学相关，并且有一些看起来像实际物理形状的图示。但我仍然不太明白他们在这里的意思！回复
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## 拉脱维亚捣毁网络犯罪行动
一次协调的拉脱维亚突袭行动“SIMCARTEL行动”已关闭一个大规模的网络犯罪即服务行动。七人被捕——五名拉脱维亚国民和另外两人——并摧毁了一个负责创建近5000万个虚假在线账户的网络。
该行动利用包含40,000张激活SIM卡的1200个SIM盒子，以及gogetsms.com和apisim.com等网站，向罪犯提供临时电话号码。这些号码绕过了双重验证等安全措施，助长了广泛的欺诈行为，包括投资诈骗、网络钓鱼，甚至移民走私。
奥地利和拉脱维亚的财务损失已超过490万欧元，查获了43.1万欧元的现金和51.6万美元的加密货币。该网络与超过3200起欺诈案件有关。在纽约的一次类似打击行动的支持下，此次行动凸显了用于恶意目的的“SIM农场”日益增长的威胁。
## 欧洲刑警组织捣毁大型网络犯罪网络
欧洲刑警组织和Shadowserver基金会最近瓦解了一个拥有4900万个虚假账户的网络犯罪网络。此次行动，代号“SIMCARTEL行动”，涉及对拉脱维亚、奥地利、爱沙尼亚和芬兰的突袭，查获了1200个SIM卡盒，包含4万张激活的SIM卡。
该网络与奥地利和拉脱维亚的1700多起网络诈骗案件有关，造成数百万欧元损失。虽然这些SIM卡可用于犯罪活动，但也有人认为它们为注重隐私的个人在创建在线账户时保护数据提供了合法用途。
围绕此事件的讨论凸显了在安全与隐私之间取得平衡的复杂性、执法部门过度管辖的可能性以及欧盟和美国在中间人责任方面的不同法律标准。一些评论员也戏谑地注意到最初报道中使用的“Euro cops”（欧洲警察）这一独特的澳大利亚表达方式。
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访问被拒绝。您没有权限访问此服务器上的“http://www.gavi.org/vaccineswork/dna-reveals-real-killers-brought-down-napoleons-army”。 参考编号：18.497c3617.1761404428.b56bac34 https://errors.edgesuite.net/18.497c3617.1761404428.b56bac34
最近的 Hacker News 讨论围绕一份关于拿破仑军队士兵的古代 DNA 分析报告。最初的提交链接到一个来源不明的网站上的博客文章，引发了关于潜在的 SEO 垃圾邮件策略，即使用 AI 重写文章的争论。
研究人员从 13 名士兵的牙齿中提取了 DNA，确定了可能导致 1812 年俄国远征期间军队遭受惨重损失的病原体。然而，评论员指出，该研究本身并没有像标题暗示的那样明确指出“真正的杀手”，而且样本量有限（每名士兵一颗臼齿，来自同一地点）限制了广泛的结论。
讨论促使人们重新发布了一篇《华盛顿邮报》关于同一研究的文章，评论合并以提高清晰度。该帖子还包括一份 Y Combinator 申请公告。
## 2019 年机器学习框架现状总结
截至 2019 年，机器学习框架领域主要由 PyTorch 和 TensorFlow 两者主导。 尽管 TensorFlow 历史上一直领先，尤其是在行业采用方面，但正在发生显著转变。 对顶级机器学习会议论文的分析表明，**PyTorch 在研究领域已超越 TensorFlow**，现在在计算机视觉、自然语言处理和通用机器学习等领域的投稿中占据多数。
这种偏好源于 PyTorch 的**简洁性、Python 友好的 API 和易于调试的特点**。 TensorFlow 正在通过 TensorFlow 2.0 和 eager execution 来解决这些问题，但由于过去 API 不稳定和历史遗留问题而面临挑战。
尽管 PyTorch 在研究领域占据主导地位，但 **TensorFlow 仍然是行业领导者**，这体现在更多的职位空缺、Medium 文章和 GitHub 星标中。 这归功于惯性和 TensorFlow 在生产部署方面的既定优势——处理性能、移动集成和 serving 要求。
然而，作者预测随着熟悉 PyTorch 的新一代研究人员进入劳动力市场，这种情况可能会发生变化。 像 **JAX** 这样的新兴框架，在更高阶微分方面具有优势，以及为各种硬件改进代码生成的持续努力，也预示着该领域未来可能发生的变化。 最终，作者倾向于 PyTorch 将继续成功，这得益于其在研究界的势头。
## 机器学习框架：从 TensorFlow 到 PyTorch 的转变
一篇 Hacker News 的讨论回顾了 2019 年机器学习框架的现状，揭示了一个明确的趋势：**PyTorch 已经很大程度上取代 TensorFlow 成为首选，尤其是在研究领域。** 虽然 TensorFlow 早期占据主导地位，但其复杂的设计和频繁的破坏性更新阻碍了快速原型设计和调试——这对研究至关重要。PyTorch 以其更直观、更像 Python 的方法获得了显著的势头。
评论指出，TensorFlow 的企业支持仍然是一个因素，但 PyTorch 现在也拥有大量的行业支持。**JAX 正在成为一种流行的替代方案，尤其是在 Google 和专注于大规模训练的实验室中**，这归功于其并行能力，尽管 PyTorch 正在迅速赶上。
对话还涉及具体的应用，指出 TensorFlow Lite 在嵌入式系统中的持续相关性以及 YOLO 和 SAM 在图像分割领域的兴起。最终，讨论强调了社区、易用性和高效调试在推动框架采用方面的重要性。