这篇演讲探讨了在游戏《毁灭战士》的源代码中修改圆周率的值以及其他三角函数和常数所带来的影响。演讲者将展示当这些数学常数被改变后，游戏世界会发生怎样的变化，以及玩家在游戏中的体验将会如何改变。此外，演讲还将探讨非欧几何在游戏中的应用可能性，并简要介绍一些为使游戏在当时硬件上良好运行而采用的优化技巧。
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文章介绍了如何使用 pyrasite 和 uncompyle6 恢复内存中丢失的 Python 源代码。首先需要安装 GDB、pyrasite 和 uncompyle6，然后找到运行中 Python 进程的 PID，使用 pyrasite 附加到该进程，最后使用 uncompyle6 反编译代码对象以获取源代码。
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这是一个基于 Ruby Middleman 的博客模板，配置了 TailwindCSS、Markdown 解析、代码高亮、sitemap.xml 等功能，非常适合熟悉 Ruby 的用户搭建轻量级博客或个人网站。该模板提供了 Middleman v4.5、TailwindCSS v3.4.3、Markdown 支持、博客支持、语法高亮支持、实时重新加载、自动生成 sitemap.xml、SEO 友好的自动元标签以及近乎完美的 PageSpeed 得分。
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Zone.eu 的分析师发现了一个影响全球电子邮件生态系统的漏洞，该漏洞源于域名密钥识别邮件 (DKIM) 标准中未解决的警告，这使得数十亿用户处于风险之中。攻击者可以利用此漏洞创建伪造的电子邮件，这些电子邮件仍然可以通过 DKIM 的加密检查，然后可以轻松地重播以到达预期的受害者。这些伪造的电子邮件也可能通过基于域的消息身份验证、报告和一致性 (DMARC) 策略。随着 BIMI（消息标识的品牌指标）的出现，这个问题的严重性显着增加。BIMI 依赖 DMARC 来验证消息的真实性。结果，如果消息通过所有这些检查，一些电子邮件服务（例如 Apple Mail 和 Gmail）将显示品牌徽标，但这次是在伪造的电子邮件旁边。用户界面指示用户信任带有 BIMI 品牌的电子邮件，这使得这些修改后的信件看起来特别合法和值得信赖。
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低秩自适应 (LoRA) 是一种广泛使用的参数高效微调方法，用于大型语言模型。LoRA 通过仅训练对选定权重矩阵的低秩扰动来节省内存。 本文比较了 LoRA 和完整微调在编程和数学两个目标域上的性能，考虑了指令微调（约 100K 提示-响应对）和持续预训练（约 10B 非结构化标记）数据机制。 结果表明，在大多数情况下，LoRA 的性能明显低于完整微调。 然而，LoRA 表现出一种理想的正则化形式：它可以更好地保持基础模型在目标域之外的任务上的性能。 LoRA 与权重衰减和 dropout 等常用技术相比，提供了更强的正则化；它还有助于保持更多样化的生成。 完整微调学习到的扰动秩比典型的 LoRA 配置高 10-100 倍，这可能解释了一些报告的差距。
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菲利普·泽利科夫在其作为历史学家和外交官的丰富经验基础上警告说，美国在全球政治中面临着异常动荡的时期，最大危险时期可能在未来一到三年内。他着重介绍了二战期间轴心国以及冷战初期莫斯科和北京的反美伙伴关系的教训。泽利科夫提醒今天面对俄罗斯、中国、伊朗和朝鲜的决策者，要记住对手可能会错误估计和重新估计，并且很难完全理解对手政府内部的分歧，竞争国家如何从对历史的不同解读中汲取教训，以及它们如何快速反应似乎改变力量对比的新事件。
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这篇论文介绍了Sakuga-42M数据集，这是一个包含4200万个关键帧的大规模卡通动画数据集，涵盖了各种艺术风格、地区和年代，并包含了视频文本描述对、动画标签、内容分类等语义注释。研究表明，大型数据集对理解和生成自然视频的模型（如CLIP、SVD和Sora）在卡通动画方面效果不佳，这是因为卡通动画的偏差与自然视频的分布不同。Sakuga-42M数据集的提出旨在将大规模数据应用于卡通研究，并通过微调Video CLIP、Video Mamba和SVD等基础模型，在卡通相关任务上取得出色性能，从而促进未来卡通应用的泛化和鲁棒性。
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美国亚利桑那州一名女子被控帮助朝鲜公民在美国财富500强公司获得IT工作，从而为朝鲜的弹道导弹计划筹集了数百万美元资金。49岁的克里斯蒂娜·玛丽·查普曼被指控在这起阴谋中筹集了680万美元，并将资金输送给了朝鲜的弹药工业部，该部门参与了朝鲜武器计划的关键方面，包括弹道导弹的开发。
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本文调查了经历过GDPR实施的员工如何看待其实施所需的成本和努力。研究发现，参与者在被提示时能够认识到自己的权利，但对监管机构知之甚少。他们观察到工作场所数据实践的具体变化，并认可其中的权衡。他们感到欣慰的是，他们的个人数据与其雇主的客户数据一样受到谨慎处理。执行GDPR的人认为这对他们的公司和隐私都是积极的，并且不是一项毫无意义的官僚主义法规。这与关于监管的传统负面说法相矛盾。
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作者探讨了自身患癌后高昂的医疗费用与其生活质量之间的关系，并思考了在有限的资源下，社会应该如何权衡医疗干预的成本和效益。作者认为，尽管新技术带来了希望，但FDA的缓慢审批流程阻碍了医疗进步，并呼吁赋予绝症患者“试药权”。
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作者Kim Young Jin分享了他对雄心壮志和内心平静之间关系的看法转变。他曾经认为自卑和嫉妒是成功的燃料，但现在意识到平和的心态更有利于实现目标。作者认为，保持内心的平静能够让人持之以恒地努力，最终取得更大的成就。
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纽约警察局将在五个辖区，包括中央公园，部署无人机应对特定类型的911报警电话。该试点项目被称为“无人机作为第一响应者”，旨在利用无人机技术提高警务效率和安全性。 纽约警察局表示，无人机将用于检查建筑物结构完整性、监测抗议活动以及测量节日人群规模等任务。
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本文介绍了一种名为分层记忆Transformer（HMT）的新型框架，该框架通过模仿人类记忆行为来增强模型的长期文本处理能力。HMT利用记忆增强的段级递归，通过保留来自早期输入标记段的标记、沿着序列传递记忆嵌入以及从历史中回忆相关信息来组织记忆层次结构。在通用语言建模和问答任务上的评估表明，HMT 稳步提高了上下文受限模型和长文本模型的长期文本处理能力。
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本文介绍了 Protobuf 线格式，使用一个示例消息的 proto 定义，并将其序列化为二进制数据。文章详细解释了 varint 编码、线类型和标签的构成，并逐步演示了如何将消息的字段值编码为二进制流。最后，文章还使用 protoc 验证了编码结果，并简要提及了其他线类型和 Protobuf 格式。
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新西兰北坎特伯雷的蜂蜜生产商斯蒂芬·布朗在检测出美洲幼虫腐臭病 (AFB) 后，被勒令烧毁其 10,000 多个蜂箱和养蜂设备。布朗表示，在母亲节周末烧毁数千个蜂箱令他的家庭感到“崩溃”。由于新西兰禁止使用疫苗、抗生素和消毒等措施，养蜂人只能选择烧毁蜂箱来控制这种疾病，这给他们带来了巨大的经济损失。
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Toon3D 是一种可以恢复非几何一致场景的 3D 结构的技术。它主要应用于卡通和动漫手绘图像，通过校正二维绘图中的不一致性，恢复合理的 3D 结构，使得扭曲后的绘图彼此一致。该技术包括用户友好的标注工具、相机姿态估计和图像变形，以恢复密集的结构，最终能够生成全新的视角，体验从未绘制过的卡通场景。
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本文介绍了一种使用N维高斯函数来拟合高维函数的方法。该方法采用了一种高效的剔除和优化控制的细化策略，可以在几分钟内快速估计高斯参数来表示各种复杂函数。文中展示了两个应用：10D+应用，用于合成场景，可以通过10D+高斯混合进行全局照明着色；6D应用，用于真实世界场景，可以通过6维高斯混合有效地建模复杂的视图相关效果。
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作者为了解决热水器热水供应缓慢的问题，安装了带有Wi-Fi模块的循环装置。然而，在安装过程中，作者发现这款热水器可能存在安全漏洞，通过API接口和电子邮件地址，恶意行为者可以控制热水器的温度或使其持续运行。
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宽带服务是现今一项了不起的创新，它利用多个频段通过电线（通常是铜线，有时是铝线）传输信号。该技术的一个关键方面是它能够适应其所部署线路的长度和特性。一直以来，人们都说ADSL可以在一段湿润的绳子上工作。今天，我们的一位技术人员在办公室里亲自尝试了一下，结果成功了！他找来一根普通的绳子，把它弄湿，结果发现需要用盐水才能起作用。一根2米长的绳子...结果 - 它竟然真的可以工作！速度还不算太慢（下行3.5Mb/s），不过上行速度很慢。不过，千万不要碰那根绳子...所以，你看，ADSL可以在2米长的“湿绳子”上工作。
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本文介绍了如何使用李雅普诺夫指数来发现随机吸引子。文章首先介绍了混沌系统的定义，以及李雅普诺夫指数的概念。李雅普诺夫指数是用来衡量系统混沌程度的指标，它表示两个相邻点在相空间中的平均发散速度。文章接着介绍了如何使用二次映射来生成混沌吸引子，并给出了相应的代码实现。最后，文章还讨论了李雅普诺夫指数的应用，例如在脑电图数据分析中的应用。
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这篇教程介绍了如何使用Python和OpenCV从扫描书籍页面中提取单个单词。教程首先将图像转换为灰度并应用阈值来增强文本和页面背景之间的对比度。然后，它使用OpenCV函数检测文本行并按其在页面上的位置对其进行排序。最后，它将单词及其对应的坐标存储在一个数组中，以便于通过选择数组中相应的项目来显示页面上的任何单词。
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由于数据中心建设水平处于历史高位，公司对数据中心的需求空前高涨，甚至在建成前就已租赁。美国在建的数据中心容量约占现有容量的一半，其中84%已被租赁。数据中心空置率保持在3.7%的历史低位，租金同比上涨19%。由于电力、光纤和水资源等基础设施的建设需要时间，数据中心的建设周期很长，预计未来几年需求仍将持续增长，租金也将继续上涨。
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这篇文章探讨了为什么神经网络难以掌握生命游戏。生命游戏是一个基于网格的自动机，由简单的规则产生复杂的模式。研究人员发现，小型神经网络难以学习生命游戏的规则，即使手动调整参数也无法达到最佳设置。为了提高准确性，需要增加神经网络的规模和复杂性，但这会导致更高的训练成本和能源消耗。研究人员认为，这些发现表明，需要研究改进搜索算法或提高大型网络效率的方法。
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谷歌搜索结果中的AI概述功能引发了用户强烈不满。许多用户涌向谷歌网络搜索帮助论坛，寻求关闭该功能的方法，但谷歌表示目前无法选择退出。用户抱怨AI概述功能提供的信息不准确，侵犯了内容创作者的权益，并严重影响了搜索体验。
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英国湖区一只死亡绵羊的拭子中检测出了豹属大型猫科动物的DNA，这是首次在英国的动物尸体上发现大型猫科动物的DNA。该分析由华威大学Robin Allaby教授的实验室进行。Allaby教授表示，从动物尸体上提取DNA非常困难，但这次的结果毫无疑问。他还提到，12年前，在格洛斯特郡斯特劳德附近的一个小峡谷中发现了一具被食腐动物啃食过的狍子尸体，但只在上面发现了狐狸的DNA。这次发现的黑猫DNA被认为很可能是一只豹子，因为豹子是豹属中唯一拥有类似黑色形态的猫科动物。
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高阶公司正在开发一种名为Bend的并行编程语言，它可以让用户在不需要成为C/CUDA专家也能为多核CPU/GPU编写并行代码，其体验类似于Python。Bend由HVM并行运行时提供支持，HVM基于Yves Lafont在1997年提出的交互组合器并发计算模型，该模型在基本方面超越了图灵机和λ演算。
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