每家福利公司都依赖一位“Jen”——这位不可或缺的专家凭借其独特的机构记忆和判断力，成为混乱、不连贯的薪酬数据与可行信息之间唯一的桥梁。虽然文档可以记录静态规则，但无法复制解决矛盾数据或特殊极端情况所需的细微智慧。 依赖“Jen”会造成不稳定的单点故障。仅仅培养一名“接班人”并不能解决问题，只会将负担转移。真正的解决方案在于从依赖人的工作流程演变为学习型系统。 通过实施人工智能驱动的工具来处理日常数据，并仅将复杂的模棱两可情况反馈给人类，公司可以重塑专家角色的定位。系统不再将他们束缚在重复的故障排查中，而是从他们的决策中学习，将他们的智慧编码进平台。这创造了一个反馈循环，使系统变得日益自主，从而让团队中的“Jen”从繁琐的手工数据管理中解脱出来，专注于高水平的问题解决。最终，这将把关键的瓶颈转化为推动增长的杠杆，在保护公司稳定性的同时，赋能其最有价值的人才。
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珍永远无法离开 Jen Can Never Leave
19 小时前
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Gorilla：一种快速、可扩展的内存时序数据库（2016） Gorilla: A fast, scalable, in-memory time series database (2016)
20 小时前
“Gorilla”是 Facebook 的高性能内存时序数据库（TSDB），旨在支持大规模监控。它每秒处理超过 20 亿个唯一时间序列和 1200 万个数据点，是进行快速异常检测和根因分析的关键工具。
为了实现亚毫秒级的查询延迟并处理高吞吐量的数据摄入，该系统采用了无共享、可横向扩展的架构。其核心创新在于高效的压缩算法：通过存储数据点相对于前一条数据的差值，将内存占用减少了 12 倍。具体而言，它对时间戳采用“差值之差（delta-of-delta）”编码，对浮点数值采用基于 XOR 的压缩，从而使系统能够将 26 小时的数据全部存储在内存中。
除了存储能力，Gorilla 的高性能还支持了复杂的工具，例如用于调试生产故障的自动化关联引擎。从该项目中获得的经验教训包括：必须优先处理近期数据、读取延迟对于复杂分析至关重要，以及构建容错的高可用系统比单纯优化性能要困难得多。通过坚持横向扩展和可靠性，Gorilla 成功演进以应对 Facebook 监控数据呈指数级增长的需求。
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Gorilla：一个快速、可扩展的内存时序数据库（2016）（acolyer.org）
4 个积分，由 xnorswap 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论
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在最近一次为期十天的中国之行中，我用手机连接蓝牙键盘代替了笔记本电脑，这次尝试取得了巨大的成功。我发现这种配置主要有三大优势：
首先，它使沟通变得更加高效。相比在触摸屏上打字，使用键盘输入长文并配合熟悉的复制粘贴快捷键，不仅速度更快、体验更舒适，还免去了携带笔记本电脑的沉重负担。
其次，它是一个“无干扰”的写作工具。由于手机屏幕距离较远且操作难度较大，我发现自己更容易专注于草拟笔记。它既提供了文字处理软件的流畅体验，又拥有打字机般的专注感。
最后，在辅助功能设置中开启“全键盘访问”，能让手机操作变得像游戏一样有趣。通过键盘快捷键来切换应用和进行文本选区操作效率极高，尽管界面交互方式略显不同寻常。
总的来说，将手机与键盘配对，为电脑提供了一个轻便且高效的替代方案。如果你追求简化、专注的工作流，我强烈建议你尝试一下。
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我喜欢我的蓝牙键盘 (liquidbrain.net)
8 分，evakhoury 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 帮助
NordStreamYacht 3 分钟前 [–]
罗技 k480。我随身携带。它有一个三向切换开关，可以连接 iPhone、iPad 和 Mac。唯一的问题是它不知为何会干扰耳机/WiFi。每当 k480 连接时，Mac 就会发出悲惨的报错声。回复
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Nicolas Seriot 通过成功实现一台明斯基寄存器机（Minsky register machine），证明了 Jira 的自动化引擎是图灵完备的。通过将寄存器映射为关联问题的数量，并利用 Jira 的状态来表示程序计数器，Seriot 证明了 Jira 的自动化规则可以执行任何计算任务。
这一证明的基础在于利用 Jira Automation 来操作关联问题（具体为创建和删除问题类型以实现增减），从而进行逻辑运算和算术处理。状态转换充当“指令状态”，而基于 JQL（Jira 查询语言）的规则则负责处理条件分支。
为了验证这一点，Seriot 构建了一台功能性的加法机（计算 2+3=5）以及一个更复杂的斐波那契数列生成器。尽管 Jira Cloud 存在链式深度限制等实际约束，但这被视为有限的物理限制而非理论限制，类似于标准计算机的内存限制。因此，文章得出结论：Jira 的自动化语言不仅是一个任务管理工具，更是一个能够进行任意计算的功能性编程环境。
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Jira 是图灵完备的 (seriot.ch)
27 分，由 vinhnx 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 2 条评论
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hyperhello 1 分钟前 | 下一条 [–]
Jira 烂透了，因此它具备演变成任何其他糟糕形式的潜能。
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pjmlp 2 分钟前 | 上一条 [–]
所有的工作流和编排引擎都是图灵完备的，其全部目的就是为了自动化执行流程。
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许多人难以理解人工智能影响的规模，是因为他们未能看清企业的本质：企业其实是一个复杂且相互关联的“算法图谱”。从营销和人力资源等高层运作，到日常的琐碎工作，每一项企业活动都可以被拆解为可重复的步骤。
一旦将业务映射为一系列工作流，低效环节、冗余工作和人为瓶颈就会变得显而易见。人工智能具备独特的分析能力，能够通过解析这些“图谱”来执行任务、消除浪费并持续优化运营。
大型咨询公司正准备向高管团队推介这种透明度，承诺打造更加精简、对人力依赖更少的组织。虽然这种转型对许多传统职位构成了威胁，但也预示着未来将实现巨大的生产力飞跃、更高的效率，并降低新创业者的准入门槛。
应对这一转变的关键在于承认：没有任何业务是“特殊”或“复杂”到无法被映射为算法流水线的。领导者和员工不应畏惧这种演变，而应主动将自己的工作流程理解为算法，从而预判人工智能将不可避免地优化、整合或取代哪些环节。前行的道路需要的是准备，而非逃避。
抱歉。
这项随机对照试验旨在评估学习演奏迪吉里杜管（didgeridoo）是否能减轻中度阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）和打鼾的症状。研究人员对 25 名参与者进行了跟踪调查，他们被随机分配到为期四个月的迪吉里杜管培训计划或候补对照组。
干预措施包括学习循环呼吸和声道练习，参与者每周练习近六天，每次约 25 分钟。与对照组相比，迪吉里杜管组在日间困倦程度（通过 Epworth 量表测量）和睡眠呼吸暂停严重程度（呼吸暂停-低通气指数）方面均有显著改善。此外，迪吉里杜管组参与者的伴侣报告称，因打鼾导致的睡眠干扰显著减少。
该研究表明，每日练习迪吉里杜管对于中度 OSA 和打鼾的成年人来说，是一种有效、耐受性好且易于接受的治疗方法。通过训练上呼吸道肌肉，参与者的症状得到了显著缓解，这为持续气道正压通气（CPAP）等传统疗法提供了一种实用的替代方案。尽管样本量较小，但这些发现为睡眠相关呼吸障碍提供了一种有前景的非侵入性干预手段。
Hacker News 上的一场讨论重提了 2006 年的一项研究，该研究探讨了使用迪吉里杜管（didgeridoo）作为阻塞性睡眠呼吸暂停的替代疗法。
评论者质疑，这种疗效是迪吉里杜管所特有的，还是更广泛地源于演奏该乐器所需的“循环呼吸”技巧。另一些人指出，通过专门的舌头和喉部练习或许也能达到类似效果，而且这些练习通常比练习管乐器更具实用性，也不会打扰邻居。
参与者强调，由于睡眠呼吸暂停有多种潜在成因，这些练习可能并不适用于所有人。目前的共识是，尽管存在替代疗法，但对于任何出现睡眠呼吸暂停症状的人来说，咨询医疗专业人士仍应是首要任务。
作者认为，将人工智能代理集成到软件开发中是一个重大错误。他指出，当前的模型本质上只是模仿编程而非真正理解编程的复杂统计引擎。尽管承认人工智能在快速原型设计和信息检索方面很有用，但作者认为它无法生成高质量、可投入生产的代码。 核心担忧在于，人工智能代理在实现稳健软件所需的“润色”方面始终表现不足，容易产生难以察觉的隐蔽错误。虽然高水平的个人或许能通过手动审计每一行代码来驾驭这些工具，但大型组织却面临着生态系统被“劣质代码”淹没的风险。由于这些组织缺乏顶尖工程师所拥有的紧密反馈循环，对人工智能的依赖很可能会降低而非提高软件的整体质量。 归根结底，作者认为大型语言模型缺乏进行真正编程所必需的世界模型。由于误将统计输出视为智能、有目的的构建，企业正落入一场优先考虑输出数量而非实质内容的“心理战”骗局中，这将导致未来充斥着大量无法维护的破损代码。
这场 Hacker News 讨论聚焦于当前关于人工智能在软件工程中角色的辩论，这一辩论由“永恒的垃圾九月”（Eternal Sloptember）这一概念引发。
参与者对该技术的实用性看法截然对立。支持者认为人工智能是搜索功能的强大进化，能显著提高生产力、处理繁琐的样板代码，并辅助研究或调试。他们认为，虽然人工智能无法取代人类架构师，但它能比人类更快地生成功能性代码，这对日常工作而言是净增益。
相反，怀疑论者将当前的人工智能描述为容易产生不可预测错误的复杂统计模型，并将其比作需要持续人工监督的“自动驾驶汽车”。批评者认为，人工智能难以胜任新颖或复杂的任务，往往会产生模仿现有训练数据但无法应对尖端技术栈或高风险生产系统的“垃圾内容”。
总体而言，这场讨论反映了行业内更广泛的紧张关系：许多人承认人工智能是不可或缺的模式匹配工具，同时也警告不要将其视为能够进行稳健软件工程的自主代理。大多数人认同事实介于“人工智能将取代我们所有人”与“人工智能完全是欺诈”之间。
本摘要更新了 2019 年关于 C 与 C++ 兼容性的评估。虽然 C++ 并非 C 的超集，但语言标准一直在演进：C++20 引入了受限的指定初始化器（Designated Initializers）并完善了隐式对象生命周期，而 C23 则对空参数列表进行了现代化处理。 核心信息仍然是：**兼容性在很大程度上取决于具体的语言版本**（如 C17、C23、C++20）。主要结论包括： * **指定初始化器：** C++20 支持聚合类型的指定初始化，但比 C99/C23 更严格（要求声明顺序且不能与位置元素混合使用）。 * **内存与生命周期：** 在 C++ 中使用 `malloc` 需格外小心。尽管 C++20 改善了隐式生命周期的情况，但 `malloc` 无法处理构造函数或对象不变性。在 C++ 中应使用 `new` 或 `std::make_unique` 以符合习惯用法。 * **函数原型：** C23 已与 C++ 对齐，将空参数列表视为 `void`。 * **安全互操作：** `const_cast`、`restrict`（C++ 中的扩展）以及柔性数组成员等技术，应在 ABI 边界进行隔离，而非用于核心逻辑。 归根结底，C 和 C++ 虽然语法相似，但在对象模型和初始化模型上存在差异。请务必指定语言版本，并优先使用能明确所有权和生命周期的现代 C++ 结构。
开源项目中人工智能生成内容的兴起带来了一波“垃圾内容”——即那些不准确、语气自信且过度设计的议题报告和代码。由于开发者现在使用智能体来“内测”自己的项目，这些低质量的大语言模型输入污染了开发流程。当智能体接收到有缺陷的诊断报告时，往往会基于错误的假设，导致调试效率低下，并产生忽略核心架构不变性的、不必要的复杂代码变通方案。
人工智能辅助提交内容的激增引发了一场维护危机，在显著增加干扰信息的同时降低了有效信息。作者认为，大语言模型助长了孤立的局部修复，而非协作式的全局解决方案，这威胁到了开源软件的稳定性和社区价值。
为应对这一问题，作者提倡以人为本的议题报告：报告应严格限制在可观察的事实范围内，如日志、预期结果和实际结果，而将人工智能驱动的推测保留在后续评论中。最终，作者警告说，虽然人工智能使个人工作变得更容易，但开源领域的真正进步需要人类沟通和共同基础，而非孤立的、机器驱动的自动化尝试——那只会导致碎片化且过度复杂的系统。
这个 Hacker News 讨论帖探讨了“用树莓派构建圆周率”（Building Pi with Pi）这一项目，但话题很快转向了更广泛的内容。
评论区很大一部分集中在人工智能体（AI agents）的术语使用上。一位用户批评了“clanker”这一称呼，认为这是一种去人性化的贬义词，会阻碍理性思考。他主张机器（如汽车）在功能层面已经具备了“代理权”，无论是否有人的输入。
其余的讨论则转向了技术审美。用户们分析了项目截图中使用的字体，最终确认该字体为 Berkeley Mono。项目创建者 Armin Ronacher (the_mitsuhiko) 证实了这一选择，并分享了他个人偏好的其他开发者字体，如 Commit Mono 和 Mono Lisa。
错误 1950764：规避英特尔 Raptor Lake CPU 导致的崩溃问题 Bug 1950764: Work Around Crash on Intel Raptor Lake CPU
24 小时前
由 glandium 于 5 月 21 日星期四晚上 9:16 编写。 **事件时间轴** phab-bot 发布此修订版本以供审核。 **路径** third_party/rust/zlib-rs/src/deflate/ **大小** 3 行 13 行 **提交** 树：78364d7772d3327175aa99bde92ee2e55a6 父节点：Mike Hommey 作者：Bug 1950764 - 规避 Intel Raptor Lake CPU 上的崩溃问题。 r?gsvelto 日期： 5 月 21 日星期四，晚上 9:16 5 月 23 日星期六，中午 12:41 2026-05-23 12:41:53 (UTC+0) 5 月 22 日星期五，中午 12:19 2026-05-22 12:19:32 (UTC+0) 5 月 22 日星期五，上午 9:49 2026-05-22 09:49:00 (UTC+0) 5 月 22 日星期五，上午 9:13 2026-05-22 09:13:57 (UTC+0) 5 月 22 日星期五，上午 9:05 2026-05-22 09:05:55 (UTC+0) 5 月 22 日星期五，上午 8:52 2026-05-22 08:52:21 (UTC+0) 5 月 22 日星期五，上午 8:46 2026-05-22 08:46:06 (UTC+0) 5 月 22 日星期五，上午 8:44 2026-05-22 08:44:55 (UTC+0) 5 月 21 日星期四，晚上 11:39 2026-05-21 23:39:17 (UTC+0)
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Bug 1950764：英特尔 Raptor Lake CPU 崩溃问题的变通方法 (services.mozilla.com)
12 点 | luu 发布于 3 小时前 | 隐藏 | 往日 | 收藏 | 讨论 | 帮助
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