本文简要介绍了区间树时钟 (ITC) 的概念及其在分布式系统中追踪因果关系的应用。在主从复制文件系统中，需要判断不同节点事件的先后顺序以解决数据冲突。传统的版本向量方法在节点频繁加入和离开的动态系统中会遇到“actor explosion”问题，即版本向量中唯一节点标识符的数量不断增加。ITC 通过将实值区间[0, 1]分配给各个节点，并用整数曲线表示事件发生，来解决这个问题。新节点加入系统时，从现有节点分叉一部分区间；事件发生时，节点增加其区间内曲线的数值；节点离开时，将其区间合并回其他节点。ITC 的优势在于节点只需知道自己的区间信息，无需全局节点标识符，且曲线复杂度可控，可高效编码。
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Libera.Chat 发布了关于大型语言模型（LLM）的使用规范，允许LLM在平台上输入和输出信息，但强调用户需知情与其互动。规范要求用户公开LLM的使用，并遵守平台的公共日志政策，特别是关于使用频道内容训练LLM的规定。运行LLM脚本或机器人的用户对其输出内容负责，同时其他用户也可能因其提示词而对输出内容负责。虽然这些准则并非最终版本，但平台鼓励用户考虑其LLM应用的社交性，并禁止反社会行为。
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科罗拉多州博尔德市近日出现了一系列伪造的交通安全标志，这些标志设计专业，醒目且制作精良，内容包括“今天别撞死孩子”和“TM的慢下来”等带有粗俗语言的警示语。这些标志主要集中在28街，这条南北向交通要道被该市列为特别危险路段。警方正在调查这些非法标志的来源，虽然理解其背后的安全诉求，但不认同这种做法。当地居民对这些标志的反应不一，有人认为它们分散注意力，也有人表示支持，并呼吁安装测速摄像头。此前，科罗拉多州其他地区也曾出现过伪造标志和车牌的事件。
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Stack Analyser是一个开源库，可以从代码库中提取500多种技术信息，包括依赖项、语言、基础设施、SaaS、数据库等。它支持多种编程语言和技术栈，例如Docker、NodeJS、TypeScript、PHP、Github Actions等，并通过读取package.json、docker-compose.yml、go.mod等文件来识别技术。该库还可以确定文件夹和服务之间的关系，并输出依赖项、服务及其之间链接的完整列表。Stack Analyser提供CLI和编程接口，并可用于GitHub Actions。
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固件咨询公司9elements将在Coreboot中维护英特尔第一代至强可扩展“Skylake”平台的支持，并持续改进该平台的功能。9elements的目标平台之一是WiWynn Tioga Pass双路OCP 2OU/3N服务器。他们最近提交了34个Coreboot补丁，用于增强该平台的支持，其中包括一些针对Tioga Pass的改进。尽管Skylake至强处理器存在一些安全漏洞，但9elements的持续贡献值得称赞。
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S3 Express 的追加功能虽然看似提升了其类似磁盘的行为，但在分布式系统中存在数据一致性问题。当多个节点同时写入同一前缀时，追加操作可能导致数据冲突和无效数据。文章分析了与基于 S3 的分布式系统现有的数据湖协议（如 Delta Lake）相比，追加操作的不足之处，并指出 EBS 磁盘的挂载机制能够避免这种冲突。文章还探讨了 S3 Express 追加功能在成本、代码复杂性和应用场景方面的局限性，认为其目前的应用场景非常有限。
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北卡罗来纳州立大学的一名教师兼热门网站“How Stuff Works”的创建者马歇尔·布莱恩于周三在其位于百年校区的办公室里去世。虽然校方未确认其死因的任何细节，但接近布莱恩的消息人士称他死于自杀。
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本文讲述了Reversing Works如何逆向工程Glovo/Foodinho的App，揭露其非法监控骑手数据、跨境访问数据、嵌入大量第三方追踪器、秘密评分系统以及保留离职员工数据长达四年的行为。意大利数据保护机构对Glovo处以500万欧元罚款，并勒令其停止这些行为。文章强调了科技与劳动者结合的重要性，以及利用科技手段维护劳动者权益的必要性。
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由于西方制裁导致的发动机维护难题和零件短缺，俄罗斯近半数空客A320/A321neo客机停飞。在66架该型号飞机中，34架已停飞，其中多达20架可能无法恢复运营。受影响最严重的S7航空公司39架A320/A321neo中，31架已停飞。由于当地无法维修，向其他国家出口维修的请求也被拒绝，预计将对俄罗斯航空业的运力造成显著影响。
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美国马萨诸塞州一所高中因学生使用AI工具完成作业而对其进行处罚，学生家长为此提起诉讼，但联邦法院驳回了他们的请求。法官认为，学校官员的结论并无草率，处罚也并不过分。该学生及其同学直接复制粘贴了AI生成的文本，其中甚至包含了AI杜撰的参考文献，并且没有注明使用AI工具。学校认定学生违反了学术诚信规定，并对学生进行了处罚。
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这篇邮件是Dan Williams回复Kent Overstreet的，指出由于Kent Overstreet在此邮件讨论中的不当行为，Linux内核开发者社区行为准则委员会决定在Linux 6.13内核开发周期内限制其参与，拒绝其所有拉取请求。邮件中引用了违规邮件的链接以及行为准则的参考链接。
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作者抨击了公司要求员工重返办公室的做法，认为这并非出于所谓的“协作”或“社交”需求，而是为了证明昂贵的办公空间的价值。作者指出，其工作内容完全可以通过线上完成，在家办公更高效且更能兼顾生活。尤其对于像作者这样的残障人士来说，在家办公更是不可或缺的。作者还批评了公司在员工辛勤工作后不发放奖金，并威胁要取消在家办公的福利，认为这是不公平且歧视性的。
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研究人员利用ALMA在扩展配置下测量了奥尔特云彗星C/2014 UN271 (Bernardinelli-Bernstein)的1287微米连续通量，确定其表面等效直径为137±17公里，红色几何反照率为5.3±1.2%。这证实了C/2014 UN271是迄今为止发现的最大的奥尔特云天体，几乎是彗星C/1995 O1 Hale-Bopp的两倍大，也是太阳系中已知的最大彗星（除具有爆发活动的半人马小行星95P/Chiron外）。该天体的反照率与典型彗星相似，进一步证实了彗核反照率的普遍性。
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作者Solene解释了停止使用OpenBSD的原因。虽然她仍然认可OpenBSD的价值观，但一些问题导致她最终放弃了这个系统。硬件兼容性方面，蓝牙支持不足，游戏手柄支持有限，电池续航、散热和功耗表现不佳。软件兼容性方面，OpenBSD对容器、机器学习等新技术的支持有限，运行虚拟机的性能也很差。此外，OpenBSD的文件系统可靠性问题导致作者频繁丢失数据。最终，作者转向了Qubes OS和Fedora，并列举了Linux系统在命名空间、cgroup、systemd、swap压缩、存储后端、flatpak、auditd和SELinux等方面的优势。
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作者回顾了其二十年的博客生涯，从2004年在Sun公司鼓励员工博客的氛围下开始，到使用WordPress，再到如今迁移至自主研发的Oxide云平台。作者的博客记录了技术发展历程（DTrace、Solaris、ZFS、KVM、Manta、Triton、Hubris、Humility）、职业变迁（Sun、Joyent、Oxide），以及个人生活感悟。作者认为博客的价值在于记录和分享，并鼓励大家从内心出发进行写作。
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韦伯太空望远镜发现了一个黑洞，其吞噬速度是理论上限的40倍，挑战了现有理论。该黑洞名为LID-568，位于一个矮星系中，质量约为太阳的百万倍。研究人员估计，它已经维持这种超高速吞噬状态超过1000万年，这可能是早期宇宙中超大质量黑洞快速形成的原因。这一发现可能解释了早期宇宙中超大质量黑洞的快速增长之谜，但同时也提出了新的问题，因为LID-568的吞噬速度远超其他已知黑洞，其形成机制仍待进一步研究。
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本文介绍了一个名为“Allmaps Here”的网络应用程序，它可以将用户的GPS位置显示在旧地图上。作者以安特卫普和布鲁塞尔为例，展示了如何使用该应用程序，并分享了通过对比新旧地图发现城市变迁的乐趣。作者还讲述了该应用的创作灵感来源，并鼓励读者分享使用体验。
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数学家Gábor Domokos研究了形状的角数量与其能否完全填充空间的关系。在二维空间中，答案是至少需要两个角。在三维空间中，无角的形状（称为“软细胞”）也可以填充空间，例如鹦鹉螺壳的腔室。这一发现表明，软细胞在自然界中很常见，Domokos的研究旨在更好地理解这些形状的数学特性，以及它们与非周期性（形状填充空间但不形成重复图案）的关系。
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本文讲述了开源计费平台Lago如何通过一篇HackerNews帖子成功签下Mistral AI这家世界著名的人工智能公司。Lago与Mistral AI的合作建立在相互信任的基础上，双方都起源于巴黎，都崇尚开源，并且Lago愿意根据Mistral AI的需求调整产品路线图。此外，Lago的开放性和与多家支付供应商的集成也赢得了Mistral AI的青睐。文章强调了对于早期创业公司而言，与客户建立良好关系至关重要，并且愿意根据客户需求调整产品路线图，有助于赢得客户信任和获得成功。
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德克萨斯州教育委员会批准了一套新的小学课程“Bluebonnet Learning”，该课程融入了大量圣经内容，例如关于所罗门王和耶稣登山宝训的故事。此举引发争议，批评人士认为该课程偏袒基督教。虽然学校并非强制使用该课程，但州政府将为采用该课程的学区提供财政奖励。该课程自5月公布以来一直受到审查和批评，其中包括使用希伯来圣经和新约圣经的文本向幼儿园学生教授黄金法则，并向五年级学生介绍达芬奇的《最后的晚餐》。反对者认为，该课程过度强调基督教，而支持者则认为，这些材料内容全面，能够教学生了解经典文学。
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本文作者Scott Alexander设计了一项AI艺术图灵测试，邀请11000名参与者辨别50幅图像，其中包含人类艺术作品和AI生成图像。测试结果显示，参与者平均得分仅略高于随机概率，表明人们难以区分AI艺术和人类艺术，尤其在风格和质量上难以区分。测试还发现，人们倾向于将传统风格的艺术作品归为人类创作，而将数字艺术作品归为AI创作。有趣的是，即使是对AI艺术持负面态度的参与者，在不知情的情况下也更倾向于选择AI生成的图像。
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