本文探讨了如何利用C++26提出的反射特性实现顺序无关的关键字参数。作者在实验反射特性的过程中发现了这个技巧，并认为它很好地展示了反射特性的强大功能。文章首先介绍了以往几种关键字参数的提案，然后比较了几种无需反射即可实现类似功能的方法，例如指定初始化器和辅助对象。最后，文章重点介绍了如何利用反射特性实现顺序无关且可选的关键字参数，并提供了完整的代码示例和详细的解释，包括对lambda表达式捕获的处理和对fmt库的扩展。
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本文讲述了作者如何优化Ruby的JSON gem，使其成为速度最快的JSON解析器和生成器。作者并非使用复杂技术，而是通过剖析代码，应用简单的优化，例如避免冗余检查、优先检查更可能成立的条件、减少设置成本以及使用查找表等。这些优化不仅适用于C代码，也适用于Ruby代码。最终，这些优化显著提升了JSON gem的性能，使其与oj等替代方案相比毫不逊色，减少了使用monkey patch的必要性，并解决了oj带来的稳定性和兼容性问题。
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VexRiscv是一个用SpinalHDL编写的FPGA友好型32位RISC-V CPU实现。它具有可配置的流水线级数、多种指令集扩展（包括M、A、F、D、C）和可扩展的插件系统，允许轻松添加自定义指令和功能。该项目提供多种配置，从简单的RV32I到支持Linux的复杂SoC，并包含全面的文档、测试和示例，方便开发者在FPGA上快速部署和调试。
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WestonCB 的非线性光学沙盒项目是一个交互式研究平台，通过耦合光场模拟来研究受控非线性动力学。该项目利用一个特定的光学配置（耦合基频/谐波场与自适应介质相互作用）作为理想模型，探索优化过程如何引导复杂非线性系统达到期望状态。它结合了实时可视化、GPU加速物理模拟和基于梯度的优化，为研究非线性动力学和复杂系统控制提供了新的工具。
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本文作者Tony Marston是一位经验丰富的软件开发人员，在长达40年的职业生涯中，他积累了丰富的构建企业级应用程序的经验。他在这篇文章中阐述了他为什么不使用领域驱动设计（DDD）的原因。他认为DDD的一些建议过于强调面向对象的设计理论，而忽略了数据库设计的重要性以及在大型系统中代码可重用性的价值。他更倾向于一种分层架构，为每个数据库表创建一个单独的类，并使用继承和模板方法模式来实现代码重用。他认为这种方法更符合实际项目的需求，并提高了开发效率。
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基于强大的DeepSeek大模型，一个蓬勃发展的AI应用生态正在形成。从桌面智能助手DeepChat到跨平台的Chatbox和Coco AI，再到针对特定领域的PapersGPT和Video Subtitle Master，众多应用充分利用DeepSeek的能力，提供多轮对话、文件上传、知识库搜索、代码生成、翻译等功能。更有针对微信、Zotero、Laravel等平台的集成应用，以及面向生产者、投资者和研究人员的专业工具，展现了DeepSeek模型强大的应用潜力和生态的繁荣景象。
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本文探讨了固件开源的必要性。作者认为，固件作为控制硬件的软件，理应遵循自由软件原则，这不仅关乎自由本身，更与用户的实际利益息息相关。非自由固件可能限制硬件功能、隐藏安全漏洞，甚至导致用户无法修复安全问题。文章分析了两种观点：一种认为开源固件理想但非必要；另一种则主张所有系统软件都应开源。作者倾向于前者，认为优先确保操作系统内核的自由更为重要，但同时强调开源固件的益处，并讨论了如何通过策略手段推动固件开源。
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加州政府提名史蒂夫·乔布斯作为其2026年发行纪念币的人物，以表彰其在科技领域的卓越贡献。乔布斯不仅是苹果公司的创始人，也是皮克斯动画工作室的创始人，其创新精神体现在从Apple II到iPhone等一系列革命性产品中，他致力于让复杂技术易于使用，并连接人们与世界。这枚纪念币将由美国铸币局生产，体现了乔布斯以及加州的创新精神。
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Bruin是一款强大的数据管道工具，它集数据摄取、SQL和Python数据转换以及数据质量检查于一体。它支持主流数据平台，可在本地机器、EC2实例或GitHub Actions上运行。Bruin具有数据摄取、SQL和Python转换、数据质量检查、Jinja模板、端到端验证和多环境支持等功能，通过简单的pipeline.yml文件配置即可构建高效的数据管道。
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Steinar Gunderson在使用了一年bcachefs文件系统后，最终决定迁移到XFS。原因在于他对bcachefs的未来发展缺乏信心。虽然bcachefs具有压缩和混合SSD/HDD的优势，但其开发者Kent Overstreet的强势态度、对Debian等发行版的敌意以及诸多未修复的bug（包括灾难性数据丢失bug）让他无法忍受。Gunderson表示，报告bug的经历非常糟糕，开发者更关注与Debian的争论而非解决问题。最终，他选择回归稳定可靠的XFS，放弃了bcachefs带来的压缩优势，但这对他来说是值得的。
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Mastodon 官方账号发布提示，建议用户启用 JavaScript 以正常使用网页版应用，或者使用平台的原生应用。
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软件工程并非简单的工程实践，它更像是一门艺术，充满了发现的乐趣。文章以早期电脑动画为例，阐述了对底层技术的深刻理解如何催生出意想不到的创意，并指出软件开发中，愿景和工程的相互作用是双向的，而非线性的。作者批判了过度依赖抽象层和黑盒思维的弊端，认为这会限制创造力和创新。同样的道理也适用于软件组织，过分强调团队自主性而忽略团队间的协作，会导致整体效率低下。作者呼吁回归对底层技术的理解，从而激发真正的创新。
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从纸莎草到预印本，科学研究的传播方式经历了翻天覆地的变化。文章追溯了同行评审制度的历史，并重点介绍了arXiv的诞生及其对科学界的影响。arXiv作为预印本服务器，打破了传统期刊的壁垒，实现了研究成果的快速、开放共享，但也面临着信息质量控制和信息过载等挑战。作者探讨了预印本文化与传统学术出版模式的冲突与融合，以及它对科学研究的未来走向带来的深远影响。
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资深开发者John Siracusa推出了一款名为Hyperspace的Mac应用，它巧妙地利用APFS文件系统的克隆特性，帮助用户释放宝贵的磁盘空间。不同于其他删除重复文件的应用，Hyperspace通过将具有相同内容的文件转换为共享同一数据实例的克隆文件，从而实现无损回收空间。文章详细介绍了Hyperspace的开发历程，以及作者在使用SwiftUI和Swift 6过程中的经验和挑战。尽管Hyperspace操作文件的方式存在风险，但其强大的功能和易用性使其成为Mac用户的一大福音。
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本文深入探讨了Common Lisp中时间处理的复杂性，以及作者开发的LOCAL-TIME库如何解决这些问题。文章回顾了人类对时间的表达方式的演变，从简略的、依赖语境的记法到精确的科学记法，并指出了政治因素（如夏令时）引入的混乱。LOCAL-TIME库采用了一种基于fixnum的、高效的时间表示方法，并整合了世界时区信息，能够处理各种时间计算和格式转换，从而避免了因时间表示不精确而造成的错误，例如臭名昭著的Y2K问题。
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本文讲述了美国手工艺连锁店Hobby Lobby的Green家族如何通过巨额财富，收集了大量古代文物，其中包括来自失落城市伊里萨格里格的数万件楔形文字泥板。Green家族的信仰驱动着他们将利润用于福音布道事业，而收集文物则被视为实现这一目标的一种手段。文章揭示了他们收购文物的过程，以及由此引发的关于文物来源和合法性的争议，引发人们对商业利益、宗教信仰和文化遗产保护之间复杂关系的思考。
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皮尤研究中心的一项研究发现，美国人对埃隆·马斯克和马克·扎克伯格的评价多为负面。虽然扎克伯格对高定服装的兴趣引发了硅谷的热议，但报告发现，Meta 首席执行官的受欢迎程度低于特朗普的亲信马斯克。约 54% 的美国成年人表示他们对马斯克持负面看法，而对扎克伯格持负面看法的比例高达 67%。自特朗普第二任期开始以来，这两位科技高管一直受到越来越多的审查；两人都在特朗普就职典礼上与总统一同出席，并向他的就职基金捐款。扎克伯格为了限制事实核查和打击仇恨言论，颠覆了长期存在的 Meta 内容审核政策，而马斯克则在特朗普的阵营中扮演了关键角色。在特朗普总统任期的第一个月里，马斯克直接参与了美国政府的运作，利用他的政治关系削弱了 USAID 等政府部门，USAID 为世界各地提供人道主义援助。与此同时，马斯克的 DOGE 在周一夸大了其预算削减数十亿美元的影响。鉴于马斯克与特朗普的关联，顺理成章的是，85% 的民主党或倾向民主党的受访者对这位特斯拉首席执行官持负面看法。与此同时，73% 的共和党或倾向共和党的受访者对马斯克持正面看法。但 Facebook 创始人扎克伯格更不受欢迎，尽管他从左倾人群那里招致更多批评。虽然 60% 的共和党和倾向共和党的受访者对扎克伯格持负面看法，但 76% 的民主党人也有同样的看法。因此，虽然扎克伯格可能扮演着酷哥的角色，但美国人似乎并没有被他金链子或音乐野心所愚弄。皮尤的研究涉及 5086 名随机选择的美国成年人。这项调查于 2025 年 1 月 27 日至 2 月 2 日进行，因此这些回应反映了人们最近的观点。
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作者痛斥互联网被巨型企业和权贵操控，导致道德沦丧、贫富差距加剧。他呼吁建立一个基于隐私保护、注重人性和伦理的互联网新秩序，并主张没收超级富豪的资产，用于改善全球贫困和不平等。这篇文章充满理想主义色彩，但也引发了对权力、财富与社会公平的深刻思考。
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2019年Racket暑期学校的“如何设计语言”课程，带领学员探索Racket语言导向编程和语言构建的精髓。课程涵盖宏扩展、模块、类型检查等核心概念，并通过大量实践练习，例如构建简单的宏和类型化语言，让学员深入理解语言设计的原理。课程采用讲座和实验课结合的方式，保证充足的动手时间，最终目标是让学员能够独立设计和构建自己的语言。
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一篇数据驱动的文章驳斥了美国丧失建造大型工程能力的说法。文章通过大量图表数据，论证了美国在房屋、道路、太阳能发电厂、输油管道和桥梁建设方面持续增长的事实，并指出环保法规等虽然有所延缓，但其益处远大于成本。作者认为，人们往往关注那些失败的案例，而忽视了大量成功的项目，并以高速铁路等案例说明，大规模建设的减少往往是因为项目本身已完成，而非能力下降。
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Nepenthes是一个旨在捕获网络爬虫的工具，特别是针对为大型语言模型（LLM）抓取数据的爬虫。它通过生成无限的页面序列，每个页面都包含数十个链接，这些链接会引导爬虫回到陷阱中。页面是随机生成的，但以确定性方式生成，使其看起来像永不改变的静态文件。Nepenthes还会添加延迟来阻止爬虫拖慢服务器速度，并消耗爬虫的时间。此外，还可以添加可选的马尔可夫文本生成功能，为爬虫提供一些数据，希望能加速模型崩溃。此工具会消耗大量CPU资源，尤其是在启用马尔可夫模块的情况下。部署前请谨慎考虑。
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近期Metasploit连续发布多个新的漏洞利用模块，包括一个利用APT组织已利用漏洞和Rapid7发现的0day漏洞的组合攻击模块，以及针对NetAlertx的认证远程代码执行漏洞利用模块，以及针对Argus Surveillance DVR和Ivanti Connect Secure的辅助模块。这些更新提升了Metasploit的渗透测试能力，值得关注。
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本文详细介绍了一种为游戏NPC设计的寻路算法。该算法基于A*搜索，并结合空间分区技术，有效处理动态物理环境（物体可移动和破坏），并实现路径绕过障碍物以及游戏区域边界环绕的功能。通过缓存节点状态并定期更新，算法能实时适应环境变化。为了生成更自然安全的路径，算法引入了物体距离评级，使路径偏向远离障碍物。此外，文章还解决了边界环绕路径的生成和NPC跟随问题，并通过分阶段处理路径计算来优化性能，避免影响游戏流畅性。
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DiffRhythm是一个基于潜在扩散模型的AI音乐生成器，它能够在短短十秒钟内生成包含人声和伴奏的完整歌曲，时长最长可达4分45秒。与以往需要复杂多级架构和数据处理流程的模型不同，DiffRhythm结构简单，只需歌词和风格提示即可进行推断，并且其非自回归结构保证了快速的推理速度。这使得DiffRhythm具有极高的可扩展性，并有望应用于艺术创作、教育和娱乐等领域。然而，潜在的版权侵犯风险、文化元素的不当融合以及恶意内容生成等问题也需要引起重视。
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著名生物学家理查德·道金斯与ChatGPT进行了一场关于人工智能意识的深入对话。ChatGPT虽然通过了图灵测试，却否认自己拥有意识，认为图灵测试只检验行为而非体验。道金斯质疑如何判断AI是否有主观感受，ChatGPT指出即使对人类也无法完全确定，并探讨了意识与信息处理的关系，以及生物学是否是意识的必要条件。对话最终以轻松的基调结束，但引发了对人工智能意识本质的深刻思考，以及未来如何与可能具有意识的AI相处的问题。
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IIHS的一份报告指出，Honda CR-V和Mazda CX-5的自动紧急制动系统在检测穿着反光条的行人时完全失效。即使在不同光照条件下测试，这些系统均未能及时刹车。相比之下，Subaru Forester的表现则相对较好。研究人员呼吁汽车制造商改进技术，同时建议行人继续穿着反光衣物，以提高在夜间行走的可见度，但也要注意Honda和Mazda车型可能存在的风险。
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作者运用大型语言模型（LLM）进行了一场独特的自我认知实验。他试图通过与AI的深度对话，而非传统的自我反省，来更清晰地了解自身的认知能力和思维模式。实验过程迭代改进提示词设计，最终建立了一个“认知高度追踪器”，评估七个认知维度。结果显示作者的认知能力处于高水平，并能进行高层次的抽象思维和跨领域综合。作者强调，此实验并非旨在获得赞美，而是探索利用AI进行自我认知的可能性和局限性，并提醒读者需保持批判性思维。
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想象一下，一个QR码同时包含付款信息和商家信息，无需切换即可完成支付，这就是双QR码的魅力。它巧妙地将静态码和动态码结合，前者显示商家信息，方便用户识别和查询，后者则用于支付，保证了交易安全和效率。这项技术有望简化支付流程，提升用户体验，尤其在移动支付盛行的今天，双QR码或许将成为支付方式的未来趋势，改变人们的消费习惯。
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永续计算（Permacomputing）是一个旨在挑战现有计算技术环境和社会问题的社区和理念，它从永续农业中汲取灵感，主张在计算机和网络技术中实现韧性和再生能力。它并非一个简单的技术解决方案，而是一个反资本主义的政治项目，融合了无政府主义、去殖民化、交叉性女权主义、后马克思主义、去增长主义和生态主义等多种思想。永续计算需要大量的重新思考、重建和技术设计工作才能付诸实践，它鼓励大家集体、激进地重新思考计算文化，而非寻求一个现成的技术方案。
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市面上涌现出许多AI代码审查助手，它们通过将代码差异发送给大型语言模型（LLM）来查找问题。作者尝试使用Coderabbit，发现它偶尔能发现人工审查员错过的错误，但也会给出毫无关联或错误的建议。构建一个基本的代码审查助手相对容易，只需使用GitHub API和OpenAI密钥即可。然而，LLM难以完全理解代码，尤其是在缺乏代码库上下文的情况下，建议常常不准确。作者认为，要创建一个真正有用的助手，需要解决LLM对代码的理解问题，并充分利用代码库上下文信息。
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