一家SaaS公司遭遇了客户发起退款纠纷的困扰。即使公司采取了各种措施避免纠纷，例如在订阅前不收取信用卡费用，提前通知续费，提供清晰的发票和便捷的取消订阅方式，仍有一些客户选择直接发起退款争议。最糟糕的是，无论胜负，争议都会对公司账户造成负面影响，并产生额外费用。作者以一个10美元的支付引发的43.95美元损失为例，讲述了SaaS公司在处理此类纠纷中的无奈与困境，并质疑银行和支付平台在处理争议时的偏袒行为。
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本文介绍了作者在超过10000行代码的大型项目中成功使用大型语言模型（LLM）的经验。作者发现，直接让LLM生成整个系统不可行，容易导致混乱和错误。作者提出了一种结构化的工作流程：首先手动编写设计文档和架构文件，然后将LLM用作代码生成和转换工具，每次迭代只处理一个小任务，并进行系统性的代码审查和更正，不断更新文档并记录编码规范。通过这种方式，作者成功地避免了LLM在大型项目中失效的问题，并保持了项目的可维护性和一致性。
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2024年末，联合国加沙援助机构负责人发现令人不安的情况：人们在谷歌搜索其组织时，搜索结果顶部并非机构自己的网站，而是以色列政府投放的付费广告。该广告模仿联合国网站，但实际上链接到以色列政府的页面，指责联合国近东救济工程处（UNRWA）支持恐怖主义。这揭示了一个令人担忧的新现实：数字广告平台已成为影响力的战场，各国政府和政治团体付费以在战争和危机中影响公众舆论。文章探讨了政府如何利用谷歌和脸书广告平台进行宣传，以及平台对此的反应和由此引发的伦理和政策问题，并以以色列政府在2023-2025年加沙战争期间的宣传活动为例进行分析。
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传统的观察者模式通常以观察者为中心，事件发生后观察者被动响应。本文介绍的PHP Observer包则颠覆了这种模式，将视角转移到事件的发射器上。发射器发出信号（事件、计划、询问、命令等），观察者可以返回反向信号影响发射器的流程，实现双向通信。这使得系统能够更灵活地处理复杂的业务流程，例如根据库存情况取消订单，或根据用户输入动态调整配置。该包提供七种信号类型，并支持错误处理和可观测性。
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作为SDK提供商，我们需要同时提供动态链接和静态链接选项。静态链接库（.a）看似简单，实则暗藏陷阱。链接器默认行为会将静态库分解成目标文件，逐个选择所需文件，可能导致二进制文件膨胀，甚至因构造函数/析构函数的顺序问题导致运行时崩溃。-Wl,--whole-archive 虽能解决部分问题，但会导致所有库文件被包含，即使并非所有文件都被需要。此外，静态库的命名空间问题也可能导致符号冲突。为了解决这些问题，作者建议使用一种新的“静态捆绑对象”（.sbo）文件格式，在保证符号可见性的同时避免这些问题，虽然会牺牲部分二进制文件大小的优化，但能带来更稳定可靠的SDK。
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一个六人团队，使用Node.js、Redis、AWS Lambda和MongoDB构建微服务，苦于系统性能瓶颈，每天都在救火。团队中最沉默的成员Kabir提议用Rust重写图像管道，其他人对此表示怀疑，但Kabir独自完成了重写。上线后，图表显示性能大幅提升，但一个月后，整个团队却收到了解雇通知。这个故事说明，即使技术改进显著，但公司决策可能不受技术因素驱动。
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传统观点认为多边形数量决定渲染性能，但现代渲染更受微小三角形的影响。文章指出，微小三角形（小于10x10像素）的渲染成本呈指数级增长，因为GPU会计算整个2x2像素块，即使三角形只覆盖其中一个像素。作者建议关注“线框视图密度”，当视图接近实心时，应切换到更低细节等级的模型，或直接使用单个LOD和远处遮挡物（imposter）。Epic的Nanite技术通过计算着色器和屏幕空间着色器来解决这个问题，将微小三角形的渲染成本降到最低。
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Kimi研究员团队在设计AI研究报告界面时，并非一蹴而就，而是经历了漫长的迭代过程。最初简洁的UI设计被认为“平庸”，团队因此制定了“反平庸”的设计标准，并通过案例分析、团队协作，不断完善设计。过程中，他们面临“美观性、交互性和数据准确性”的“不可能三角形”挑战，通过大量测试和实验，最终采用Bento布局、意大利斜体与粗体字搭配等设计元素，并加入JS动画提升交互性，最终实现了兼具美观、实用和准确性的设计。团队强调协作的重要性，以及持续迭代的重要性。
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本文深入探讨了反向代理的工作原理及连接管理的复杂性。从单线程到多线程、多进程，再到基于事件驱动和Socket分片等技术，反向代理在应对高并发连接方面经历了显著的演进。文章详细分析了各种技术的优缺点，例如epoll在I/O多路复用中的高效性以及多线程模型在应对多核处理器时的挑战，并指出了在TLS支持和协议多样性方面的进一步复杂性。
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大多数任务应用像仪表盘一样复杂，充斥着无尽的控件和选项。tududi则另辟蹊径，专注于流畅的工作流程。它摒弃了繁琐的色彩选择器、优先级设置、重复设置等，让你可以立即开始输入任务，而不是被各种设置淹没。与其提供工具，tududi提供的是效率。
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大型语言模型（LLM）在编写q/kdb+代码方面存在挑战，其原因在于q/kdb+的从右到左、无运算符优先级的求值顺序。作者发现，LLM难以根据这些规则编写正确的代码，常常混淆Python和q的语法。文章探讨了LLM难以处理这种从右到左编写方式的原因，并提出了一种名为Qython的解决方案。Qython是一种类似Python的语言，可以编译成q代码，从而利用LLM在Python方面的优势，绕过q语言的编写难题。文章还展示了Qython的实际应用案例，证明了其可行性。
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作者试图说服其K8s团队采用AWS无服务器架构，却遭遇重重阻碍。K8s工程师们担心成本失控、供应商锁定以及对开源技术的依赖。作者详细阐述了双方在成本、可扩展性、责任分担等方面的争论，最终承认双方技术各有优劣，并可以共存。文章以幽默的笔触展现了技术团队内部的思想碰撞，也反映了企业在云原生技术选型上的困境。
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一个SaaS应用的定价滑块导致ML模型响应时间长达15秒，全量预计算需要近7天。作者巧妙地运用高斯分布原理，对价格区间进行非均匀采样，优先计算中间价格，边缘价格精度降低，最终在周末完成了预计算，成功避免了演示失败。
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一家丹麦员工管理公司成功迁移出AWS，将云成本降低了90%。他们面临着美国云提供商的合规性问题和高昂的费用，最终选择迁移到欧洲的云服务提供商，例如Hetzner和OVHcloud。通过使用Ansible进行基础设施即代码、Prometheus/Grafana/Loki进行监控以及安全设计优先的方法，他们不仅降低了成本，还强化了数据主权和安全合规性，并利用其欧洲托管作为销售工具，提升了品牌信任度。
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TankerTrackers.com 利用卫星图像和油轮追踪数据，揭示全球石油市场不透明的一面。文章详细介绍了如何通过卫星图像测量石油储罐的直径和高度，并利用阴影变化估算储罐的石油占用率。通过比较不同日期的卫星图像，可以追踪储罐石油量的变化，从而帮助分析石油市场趋势。该方法巧妙地利用了公开信息和图像分析技术，为石油市场分析提供了新的视角。
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普遍基本收入 (UBI) 的概念，即政府定期提供无条件的现金补贴，一直备受争议。一些人担心这会扼杀工作动力，导致社会瘫痪。然而，越来越多的证据，包括德国最近的大规模UBI试验，表明这种担忧可能是一种误解。试验结果显示，UBI并未导致普遍的懒惰，反而在某些方面带来了积极影响。这引发了人们的思考：我们究竟还需要多少次UBI试验才能最终承认其可行性？
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Lexiconia王国中，古老的抄写员们在隐秘的山中圣殿接受训练，这圣殿分为三个部分：起源殿、指令室和强化竞技场。起源殿进行预训练，抄写员们阅读海量文本，学习语言模式；指令室进行微调，通过精选文本指导抄写员改进输出；强化竞技场则运用强化学习与人类反馈（RLHF），由人类评判员对抄写员的答案进行排名，奖励好的答案，惩罚差的答案。此外，一些精英抄写员会通过添加LoRA卷轴和适配器遗物来微调，而无需重写整个模型。这整个过程如同一个三翼神殿，象征着大型语言模型训练的完整流程。
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一项德国研究表明，普遍基本收入（UBI）并未导致人们变得懒惰，反而改善了心理健康、自主感和慷慨程度。即使每月发放1200欧元，就业率也没有下降，反而促使人们更积极地寻找更符合自身兴趣的工作。UBI还增加了储蓄、捐赠和与他人分享的意愿，提升了女性的自主性。在人工智能导致程序员大量失业的背景下，UBI成为一个值得美国考虑的方案，阿拉斯加的石油收入分红就是一个可行的案例。
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本文探讨了在高并发环境下数据库事务一致性的问题。作者通过一个Spring Boot案例，演示了如何在处理大量销售数据时，使用默认分页和幂等性检查如何导致数据不一致（丢失行或重复更新）。文章深入分析了数据库隔离级别（READ UNCOMMITED、READ COMMITED、REPEATABLE READ、SERIALIZABLE）和乐观锁/悲观锁策略，最终通过使用REPEATABLE READ隔离级别和乐观锁，有效解决了数据不一致问题，并显著提升了性能。
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作者详细记录了其DIY安装家庭光伏系统的全过程，包括更换屋顶（约2万美元），安装重达300磅的电池组（需注意消防安全和安装说明），连接逆变器和太阳能面板（使用Ironridge支架系统和Tigo优化器），以及与电网并网（需解决电压问题和获得运行许可）。过程中作者遇到了诸如材料选择错误、接线疏忽等问题，并分享了解决方法和经验教训。最终系统成功并网，实现了自发自用，余电上网，大大降低了电费。
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本文介绍了如何在Java项目中集成Rust代码以提升性能和效率。文章详细讲解了JNI（Java Native Interface）的使用，以及如何处理内存管理、日志记录和异步调用等问题。通过一个开源项目rust-java-demo，文章展示了如何将平台相关的Rust库打包到单个JAR文件中，并实现了Rust和Java之间的日志统一和错误映射。此外，文章还阐述了如何使用CompletableFuture处理Rust异步函数的调用，从而避免阻塞Java线程。
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本文探讨了在软件开发等领域中有效控制AI代理的挑战与策略。作者总结了其经验，强调周密计划和限制AI代理上下文的重要性。文章深入阐述了选择工具、规划任务、制定和修订计划、测试计划以及发现更大问题的技巧，并介绍了规则、性能回报、模型选择和成本控制等关键方面。作者还分享了利用Cursor等工具编写可重用计划的经验，以及如何通过逐步执行计划、不断修订和测试来提高AI代理的可靠性，最终实现高效的软件开发。
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作者使用单一提示在Aider中生成一个功能完整的Logo制作器，包含导出功能等。代码片段展示了LLM生成字体链接、依赖项以及内联CSS样式的能力，甚至包含了CDN库的最新SHA哈希值。然而，使用Sonnet 3.7扩展代码时，项目复杂度显著增加，最终代码无法编译。作者探讨了不同LLM（如Claude、GPT-4o）在代码生成和扩展方面的差异，以及上下文窗口大小、输出限制等因素对LLM应用的影响，指出LLM的上下文窗口限制和输出限制是其应用中需要克服的关键挑战。
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本文评测了llama.cpp、Ollama、WebLLM等本地LLM推理框架的性能。结果显示，llama.cpp和Ollama速度惊人，但仍慢于OpenAI的gpt-4.0-mini。更大的挑战在于模型选择和部署：众多模型版本令人眼花缭乱，即使是量化后的7B模型也超过5GB，下载和加载缓慢，影响用户体验。作者认为，未来本地LLM推理需要更便捷的模型训练和部署工具，并与云端LLM紧密集成，才能真正走向实用。
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本文讲述了伊夫里基亚（今突尼斯南部）的西法拉尼雅商人们在硅时代之前，如何使用一种独特的商业语言“阿尔-哈特·阿尔图贾里”（商业线）来管理跨撒哈拉贸易的故事。这是一种类似于早期编程语言的密码系统，包含条件语句、循环库存管理和错误检查机制，通过蜡封卷轴、结绳记事和节奏性吟唱来执行指令。他们的系统如同一种去中心化的自主协议，在各个贸易节点运作。然而，随着帝国的扩张和更现代化的记账方式的出现，“阿尔-哈特·阿尔图贾里”最终被遗忘，但其残片依然存在，提醒我们逻辑并非硅的产物，也可能源于沙、盐和故事。
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日本程序员@jay_gridbach 利用其开发的Gridbach分布式计算系统，将哥德巴赫猜想的验证范围扩展至4×10¹⁸ + 7×10¹³，打破了此前由葡萄牙学者保持的世界纪录。Gridbach是一个基于WebAssembly的云端系统，无需登录即可参与计算，用户可以在PC和手机上查看计算结果。该项目旨在通过开放计算资源，推动哥德巴赫猜想的验证，并激发人们对数学和IT的兴趣。
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本文探讨了如何编写一个运行时间极长的Rust程序。作者通过从最基本的加法运算（increment）开始，逐步构建乘法（multiply）、幂运算（exponentiate）和超幂运算（tetration），最终实现计算10↑↑15这样一个超大数字的程序。整个过程强调了in-place运算，避免了内存复制和临时变量的使用，确保程序的运行步数达到设计目标。这篇文章深入浅出地讲解了算法的实现细节，并用简洁的代码示例进行了演示，对于学习算法设计和Rust编程都具有参考价值。
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本文探讨了软件工程师普遍抵制编写测试的原因，以及测试对于提高代码质量和团队效率的重要性。作者以自身经历为例，指出即使在压力巨大的创业环境下，放弃测试也是一个错误。文章强调测试并非仅仅是单元测试、集成测试等类型的区分，而是验证代码核心功能的代码块，它能够按需运行、快速重复、在其他地方复制和自动化。作者还指出，编写测试会促使开发者编写更易于测试的代码，从而提高代码质量和模块化程度，并最终提升团队效率。最终，作者呼吁工程师们重视测试，将其视为提高生产力和减少bug的关键，并利用AI辅助测试，但不能完全依赖AI。
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Airbnb为了提升用户体验，开发了一个预测房源生命周期价值（LTV）的框架。该框架估算三种LTV：基线LTV、增量LTV和营销驱动增量LTV。基线LTV预测房源在未来365天内的预订量，利用机器学习和房源信息进行预测。增量LTV考虑了房源之间预订的竞争，通过减去被蚕食的预订量来计算。营销驱动增量LTV则衡量内部营销活动带来的额外价值。文章还讨论了在实践中遇到的挑战，例如准确测量基线LTV、衡量增量性和处理不确定性（例如疫情期间）。Airbnb利用LTV来识别高价值房源、改进房源推荐以及评估营销活动效果。
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最新的AI图像和视频生成模型在创造逼真图像方面取得了显著进展，但它们在渲染镜子反射方面却存在一个持续的挑战。研究人员测试了多个模型，发现它们经常生成扭曲、不一致或完全错误的反射图像。例如，Gemini模型在渲染猫和椅子等物体反射时存在问题，Ideogram模型则在处理人物图像的反射时出现错误。这表明，虽然AI图像生成技术发展迅速，但在物理精度方面仍有很大的提升空间，准确模拟现实世界的物理现象，例如镜子反射，仍然是一个重要的挑战。
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