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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传统的椭圆绘制方法在实际应用中存在局限性。本文介绍了一种利用多个固定半径圆弧逼近椭圆的技巧，该方法通过在CAD软件中绘制椭圆，然后将其分割成若干角度相同的扇形，再将这些扇形的弦和半径映射到椭圆上，最终得到一系列圆弧，从而构成近似椭圆的曲线。这种方法尤其适用于建筑设计等领域，可以根据需要调整圆弧数量和角度，灵活控制曲线形状，获得更实用、美观的造型。
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本文探讨了18世纪艺术家皮拉内西（Giovanni Battista Piranesi）使用的独特透视技巧。与传统透视法不同，皮拉内西的技巧在描绘一系列相似的物体时，采用近大远小的比例，而非真实的透视收缩。这种技巧虽然违反了透视规则，却能增强图像的可读性，使画面更易于理解。文章分析了这种技巧的数学原理，并通过与传统透视法的对比，展示了其在图像处理和地图绘制中的应用潜力。作者甚至开发了一种算法，将这种技巧应用于图像编辑软件，为图像处理提供了一种新的视角。
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本文讲述了作者与一位糕点机器人专家合作，制作一个可交互的智能蛋糕的故事。这个蛋糕不仅外观像相机，内部还嵌入了摄像头、LED灯、热敏打印机等，能够检测到人脸，并拍照打印个性化收据。文章详细介绍了硬件、软件、代码和组装过程，并分享了最终成果，一个可以拍照的美味蛋糕！
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GraalVM for JDK 24正式发布！此版本带来了诸多改进，包括基于机器学习的GraalNN，平均提升微服务基准测试峰值性能约7.9%；全新的SkipFlow优化，使原生可执行文件缩小约6.35%；对Java Agent的premain支持增强，以及对Vector API的优化，使其性能与JIT相当。此外，还增强了安全特性，例如改进的SBOM支持，以及调试和监控功能的提升。总而言之，GraalVM 24在性能、体积和安全性方面都有显著改进，值得开发者尝试。
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拥有永恒的时间，一切任务都不紧急。但有些重要任务却令人望而生畏，失败则意味着人生的彻底失败。本文讲述一位时间旅行者如何通过拖延——听音乐、收集旧书、观光旅游，甚至利用观光了解当地历史和文化，来研究历史事件的“模因衰变”，从而为未来计划的重大任务做准备。看似懒散的拖延，实则是他周密计划的一部分，以应对试图阻止他的敌人。
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近60年前，23次核爆将比基尼环礁变成人间炼狱。如今，它重现了1946年时的天堂美景，但伤痕依然可见。斯坦福大学教授Stephen Palumbi的团队发现，即使在威力相当于216座帝国大厦爆炸的“Bravo Crater”附近，也存在繁盛的珊瑚礁和鱼群。他们计划通过基因组测序研究珊瑚和椰子蟹的基因突变，探索其适应辐射环境的机制，并期望这项研究能应用于癌症治疗等领域。这项研究不仅揭示了海洋强大的恢复力，也提醒人们铭记历史，避免重蹈覆辙。
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fastplotlib是一个新的Python科学可视化库，它专注于提供快速交互式可视化和易于使用的API。其核心设计理念是将数据视为数组，简化数据交互，并通过简单的回调函数处理事件。用户无需学习复杂的API即可进行动态数据操作和交互式可视化构建，例如更改颜色、数据等，以及定义点击事件等。这种简化的API设计降低了使用门槛，提高了可视化效率。
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一位在IT行业工作23年的资深CTO，失业后决定挑战自我，学习复古电脑编程。他以在Commodore 64上绘制PETSCII图像为目标，详细记录了从使用在线编辑器创建图像，到使用Perl脚本转换数据，再到利用C64 BASIC程序和VICE模拟器最终在Commodore 64上显示图像的全过程。这个故事展现了他学习新技术的热情以及对复古科技的热爱，也为其他对复古电脑编程感兴趣的人提供了一份宝贵的经验分享。
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本文探讨了艺术中叙事的内在与外在施加，以及20世纪艺术中对叙事破坏的尝试。绘画等视觉艺术的叙事通常由观众解读，而文学艺术则具有内在的叙事性。20世纪的先锋派运动试图打破叙事，但在文学和音乐等时间性艺术中并未取得显著成功。作者批判了艺术家或评论家对作品强加权威性叙事的做法，认为艺术作品应具备独立的审美价值。最终，文章指出，时间的维度和智识体验是文学、音乐和电影艺术中复杂叙事发展的关键因素。
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谷歌研究人员提出了一种名为Titan的突破性AI架构，它模拟人脑的记忆系统，解决了现有深度学习模型在处理长序列数据时面临的内存限制和可扩展性问题。Titan结合了注意力机制和神经长期记忆模块，能够高效地处理和记忆历史数据，在语言建模、基因组学和时间序列预测等任务中表现出色。它还具有测试时学习能力，能够根据输入数据动态更新记忆，从而增强泛化能力和适应性。实验结果表明，Titan在各种长序列任务中显著优于现有模型，为AI发展开辟了新的方向。
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一款名为Screwball Scramble的经典怀旧玩具最近在网络上爆红。TikTok博主Drinks On Me的搞笑评测视频获得超过1.5万次观看，Reddit用户captainepeper则开发了一个网页版游戏，但随后因侵犯版权而被TOMY公司要求下架。尽管如此，这款玩具依然凭借其精巧的设计和独特的玩法吸引了众多玩家，甚至Vsauce的Michael也制作了相关视频，获得了超过1200万次观看。Screwball Scramble历经50年而不衰，其独特的魅力在于挑战玩家的技巧和耐心，也引发了人们对童年回忆和经典玩具的关注。
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Pinterest团队改进其基于嵌入的推荐系统，以提升个性化和多样性。他们通过先进的特征交叉（MaskNet和DHEN框架）和预训练的ID嵌入，显著提升了模型性能，并通过改进服务语料库和时间衰减求和方法进一步优化。此外，他们还探索了多嵌入检索和条件检索等先进技术，以满足用户多样化的意图，最终实现了用户参与度和保存行为的提升。
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一家科技公司为了“成本优化”，解雇了一位经验丰富的资深工程师，并用刚毕业的初级工程师替代。这并非个案，而是科技行业普遍存在的现象。公司过度依赖初级工程师，导致资深工程师经验被低估，甚至无法及时发现和纠正重大错误，最终影响系统稳定性和公司发展。这篇文章揭示了科技行业对初级人才的迷恋背后隐藏的危机，以及资深工程师被低估的严峻现实。
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Perf 是一款强大的性能分析工具，它通过 PMU 计数器溢出中断来捕获线程状态，进行性能分析。但栈展开却是一个棘手的问题。现代编译器默认不生成帧指针，导致栈回溯变得困难。虽然可以使用 -fno-omit-frame-pointer 重新编译，但代价高昂且可能导致系统库不兼容。DWARF 提供了另一种方案，但其复杂性和性能开销巨大，Linus Torvalds 都明确反对将其用于内核栈展开。因此，Perf 采取折中方案：只复制栈顶部分到用户空间进行展开，虽然限制了栈大小 (65,528 字节)，但能有效平衡性能和实用性。
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