2024-08-21 Hacker News Top Stories #

1. 13ft是一个自托管工具，帮助用户绕过付费墙和广告，尤其适用于Medium和纽约时报等网站。
2. 文章探讨了Toast通知在用户体验中的不足，并提出改进方案。
3. Sourcegraph将其主要代码库设为私有，引发了关于开放文化和社区影响的讨论。
4. 作者描述了一次深夜精神崩溃的经历，起因是其所运营的网站出现严重故障，最终成功解决。
5. 视频介绍1953年火控计算机的基本机械机制，展示了其在军事中的应用。
6. netboot.xyz提供了一个平台，允许用户通过网络启动多种操作系统安装程序和实用工具。
7. “transformers-ruby”项目为Ruby语言提供先进的变换器模型，支持多种自然语言处理任务。
8. 分钟人三型导弹的制导系统包含超过17,000个部件，采用陀螺稳定平台和惯性导航系统确保精确打击。
9. Pragtical是一款轻量级且功能强大的开源代码编辑器，支持语法高亮、多光标操作等功能。
10. 谷歌研究团队开发的音乐推荐系统利用Transformer模型来理解用户行为的顺序特性，提高推荐准确性。

13ft – A site similar to 12ft.io but self-hosted #

https://github.com/wasi-master/13ft

该 GitHub 项目“13ft”是一个自托管的工具，旨在替代 12ft.io，帮助用户绕过付费墙和广告，特别适用于一些如 Medium 和纽约时报等网站。以下是该项目的详细摘要：

项目概述 #

• 名称: 13ft
• 功能: 该工具通过模拟 Google 的网络爬虫（GoogleBot）来获取网页内容，从而绕过付费墙和广告。用户可以在不注册或订阅的情况下访问特定文章。

使用方法 #

1. Docker 使用:

   • 要求: 安装 Docker 和 Docker Compose。
   • 步骤:
     • 克隆项目到本地：

       git clone https://github.com/wasi-master/13ft.git
       cd 13ft
       docker compose up
       

   • 也可以从 DockerHub 或 ghcr.io 拉取镜像。

2. 标准 Python 脚本:

   • 要求: 确保安装了 Python。
   • 步骤:
     • 克隆项目并安装依赖：

       cd app/
       python -m pip install -r requirements.txt
       

     • 运行脚本：

       python portable.py
       

3. 自定义设置:

   • 可以通过创建虚拟环境和使用特定的绑定地址/端口来运行。
   • 提供了 Systemd 服务和反向代理的示例配置。

使用示例 #

• 用户可以在运行的服务器上输入想要访问的 URL，工具将返回绕过付费墙后的内容。
• 也可以直接在 URL 后附加目标网址进行访问。

其他信息 #

• 许可证: MIT 许可证
• 技术栈: 主要使用 Python，包含 HTML 和 Dockerfile。
• 社区支持: 项目有较高的关注度，获得了 1.9k 颗星和 118 个分支。

总结 #

13ft 是一个强大的自托管工具，适合希望绕过特定网站付费墙的用户。它提供了简单的安装和使用方法，支持 Docker 和 Python 两种运行方式。

HN 热度 585 points | 评论 249 comments | 作者：darknavi | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41294067

• 13ft 是一个自托管的网站，旨在绕过付费墙，作者对其受欢迎程度感到惊讶和感激。
• 有用户指出，使用服务器来伪装用户代理头可能过于复杂，且效果存疑。
• 许多用户反映 12ft.io 和 13ft 在某些网站上效果不佳，尤其是纽约时报等。
• 有人提到，谷歌和其他搜索引擎的爬虫可能会通过 IP 地址验证来识别伪装的爬虫。
• 关于反垄断诉讼，有评论认为谷歌的做法可能会抑制竞争，尤其是在与其他搜索引擎的竞争中。
• 一些用户认为，内容提供商应该允许用户以较低的费用访问单篇文章，而不是高额订阅。
• 讨论中提到，许多新闻网站的内容可以通过公共图书馆免费访问，这在不同国家的可用性各异。
• 有人建议建立一个类似于 BitTorrent 的 P2P 系统，以便更好地分享内容。
• 用户对广告屏蔽和绕过付费墙的态度分歧，有人认为这是对创作者的不尊重。

Toasts are bad UX #

https://maxschmitt.me/posts/toasts-bad-ux

这篇文章《Toasts are Bad UX》由 Max Schmitt 撰写，主要讨论了“Toast”通知在用户体验（UX）中的不足之处。

主要观点： #

1. 用户注意力问题：

   • Toast 通常出现在用户注意力的边缘，导致用户难以关注到这些通知。

2. YouTube 示例：

   • 文章以 YouTube 的“保存”按钮为例，指出了多个问题：
     • 当用户点击“保存”按钮时，弹出窗口出现在屏幕中央，而 Toast 通知却在左下角，造成视觉上的不协调。
     • Toast 的出现有延迟，且没有加载指示器，用户在进行操作时需要等待多个秒数才能看到确认 Toast。
     • Toast 中的“撤销”按钮是多余的，因为用户可以直接再次点击复选框。

3. 解决方案：

   • 作者提出了一种简单的重新设计方案：
     • 将播放列表直接显示在按钮下方，而不是使用弹出窗口。
     • 在用户检查或取消检查复选框时，显示加载指示器，加载完成后即表示操作已完成，无需 Toast。

4. 其他示例：

   • Gmail 中的归档确认：归档邮件后，邮件从列表中消失，已暗示操作成功，因此 Toast 通知是多余的。
   • 复制确认：在复制内容后显示 Toast，但按钮本身已包含确认信息，Toast 同样不必要。

5. 更糟糕的情况：

   • 作者指出，缺乏任何反馈机制比使用 Toast 更糟糕。如果没有时间设计更好的反馈机制，使用 Toast 总比没有反馈要好。

总结： #

文章强调了 Toast 通知在用户体验中的局限性，并提出了更有效的反馈机制设计建议，以提高用户交互的流畅性和直观性。

HN 热度 416 points | 评论 269 comments | 作者：Mackser | 12 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41298794

• 有人认为冗余的用户体验（UX）并不一定是坏事，反而可以确保信息在不理想的情况下仍然传达给用户。
• 另一些人则认为，toast 通知并没有传达相同的信息，可能会造成混淆，尤其是在用户快速进行操作时。
• 有评论指出，toast 通知的位置远离用户的操作区域，可能导致视觉上的干扰，尤其是对于使用放大镜的用户。
• 也有人提到，toast 通知可以提供额外的操作快捷方式，比如“项目已更新。 [查看项目]”，使用户更容易对状态变化做出反应。
• 有人认为，toast 通知的消失时间过短，可能导致用户错过重要信息，尤其是在快速操作的情况下。
• 还有观点认为，toast 通知的设计应考虑到不同用户的需求，包括老年人和视力障碍者，强调信息应尽量靠近用户的操作区域。
• 有人建议，复杂的网站应该有一个通知中心，以便用户查看之前的通知，这样可以提高可用性。
• 讨论中也提到，toast 通知的实现方式可能影响用户体验，糟糕的实现可能导致用户感到困惑。
• 最后，有人认为，用户界面设计应通过用户测试来验证，而不是仅仅依赖于理论或假设。

Sourcegraph went dark #

https://eric-fritz.com/articles/sourcegraph-went-dark/

这篇文章《Sourcegraph went dark》由 Eric Fritz 撰写，主要讨论了 Sourcegraph 公司将其代码库从公开转为私有的决定，以及这一变化对其文化和社区的影响。

文章摘要： #

1. 背景与选择：

   • 作者在 2019 年求职时，面临加入 Google Go 团队或 Sourcegraph 的选择，最终选择了 Sourcegraph，主要是因为其开放的文化和透明的工作方式。所有文档默认公开，技术和产品的 RFC（请求评论）在公共 Google Drive 中进行草拟和审查，产品实现则在公共的 GitHub 仓库中进行。

2. 转变的决定：

   • 最近，Sourcegraph 决定将其主要代码库（sourcegraph/sourcegraph）设为私有，这被视为对其开放文化的重大打击。作者对此感到遗憾，因为这意味着过去四年努力的成果变得难以访问。

3. 保持引用的活跃性：

   • 作者在 Sourcegraph 任职期间撰写了大量工程博客文章，引用了许多公共代码链接。随着代码库的私有化，这些链接变得无效。为了保护这些引用，作者决定将相关信息迁移到自己控制的仓库中。

4. 技术应对：

   • 作者提前将源代码库进行了分叉（fork），并编写了程序来提取所有相关的拉取请求（pull requests）和提交（commits），以确保这些信息在新的仓库中仍然可用。
   • 文章详细描述了作者如何使用 Go 语言编写程序，提取拉取请求的元数据，并将其保存到本地文件中。接着，作者又编写了脚本来提取与拉取请求相关的提交信息，并将这些信息整合到新的仓库中。

5. 重写引用：

   • 最后，作者使用脚本自动化了重写引用的过程，将原有的公共链接替换为指向自己分叉仓库的链接，以确保引用的有效性。

结论： #

作者对 Sourcegraph 的转变表示失望，认为这一变化损害了公司的开放文化和社区的参与感。同时，他通过技术手段努力保存和维护了自己在 Sourcegraph 期间的工作成果和相关链接，以确保这些信息不会随着代码库的私有化而消失。

HN 热度 373 points | 评论 151 comments | 作者：kaycebasques | 20 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41296481

• Sourcegraph CEO 表示，出于专注和减少风险的考虑，他们将主要内部代码库设为私有，尽管这让一些开发者感到失望。
• 有评论认为失去透明度令人遗憾，尤其是对于大型 FOSS（自由开源软件）仓库的拥有者。
• 许多开发者对管理层要求他们克隆产品以便谈判价格感到厌烦，认为这浪费了大家的时间。
• 有人指出，虽然开源版本的使用者很少，但它确实给开发者带来了困扰，尤其是在管理层要求进行内部评估时。
• 讨论中提到，开源项目的维护需要更高的设计和文档要求，而内部工具则可以依赖于团队的理解和沟通。
• 有评论认为，Sourcegraph 的商业模式需要保护其盈利能力，关闭源代码是为了确保未来的收入。
• 一些用户对 Sourcegraph 的定价表示不满，认为其费用过高，尤其是与其他工具相比。
• 还有人提到，虽然 Sourcegraph 的公共代码搜索仍然存在，但其索引的可用性和范围有所减少。
• 有评论认为，企业在追求盈利时，可能会牺牲开源的承诺，导致用户失去信任。
• 讨论中提到，开源项目的成功与否往往与社区的参与度和贡献有关，而 Sourcegraph 在这方面的贡献较少。

The anatomy of a 2AM mental breakdown #

https://zarar.dev/anatomy-of-a-mental-breakdown/

这篇文章《2AM 精神崩溃的解剖》讲述了作者在深夜 2 点经历的一次极度压力和焦虑的时刻。以下是详细摘要：

1. 背景：作者在晚上 10 点发现其网站 jumpcomedy.com 出现严重故障，所有 HTTP POST 请求均失败。尽管最近进行了更新，但问题依旧，作者感到无从下手，尤其是在没有任何支持的情况下。
2. 孤独与压力：作者提到这是他 25 年职业生涯中第一次在没有任何支持的情况下面对如此巨大的压力，客户的投诉如潮水般涌来。他感到羞愧、悲伤和无能为力，甚至考虑关闭业务或向客户道歉。
3. 应对策略：在这种情况下，作者尝试通过深呼吸来平静自己，但并没有效果。他开始进行调试，尝试找出问题的根源，但始终无法理解错误信息的含义。
4. 幽默与自嘲：为了缓解紧张气氛，作者开始自嘲，甚至开玩笑说如果业务失败，他可以去一个荒岛上写回忆录。他的妻子试图安慰他，提醒他大公司也会遇到类似问题。
5. 调试过程：作者不断进行调试，尝试回退到之前的版本，但问题依旧存在。他逐渐意识到可能是本地和生产环境之间的差异导致了问题。
6. 发现问题：最终，作者发现是 PostHog 这个工具导致了问题，移除后一切恢复正常。他感到既愤怒又解脱，同时也意识到自己曾向他人推荐过这个工具。
7. 总结：这次经历让作者深刻反思了自己的职业生涯和心理状态，同时也让他意识到在面对压力时，幽默和自我反思的重要性。

整篇文章通过个人的真实经历，探讨了压力、孤独感和应对危机的复杂情绪，展现了在技术行业中常见的心理挑战。

HN 热度 366 points | 评论 229 comments | 作者：recroad | 9 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41300368

• 在大型企业工作一年后，作者意识到许多问题并没有想象中严重，关键是保持冷静，理性思考。
• 企业在面对故障时的恐慌往往与其他更重要的问题无关，许多内部问题被忽视。
• 零停机文化过于极端，很多行业的停机是可以接受的，但在互联网行业却被视为灾难。
• 对于电商网站来说，停机可能导致客户流失，竞争激烈的市场中，客户忠诚度脆弱。
• 小型电商网站的停机影响更大，客户更倾向于选择其他可用网站。
• 许多公司在处理问题时反应过度，导致不必要的紧张和混乱。
• 管理层的恐慌反应可能源于对激励机制的反应，而非故意夸大问题。
• 在危机情况下，保持冷静和理性思考是解决问题的关键，避免恐慌反应导致更糟糕的结果。

Basic Mechanisms In Fire Control Computers (1953) [video] #

https://www.youtube.com/watch?v=gwf5mAlI7Ug

该视频是 1953 年美国海军制作的培训影片，标题为《火控计算机的基本机制 第一部分：轴、齿轮、凸轮和差动器》。影片主要介绍了火控计算机所需的一些机械机制。

影片开头展示了一组海军人员围绕火控计算机工作（00:48），该计算机能够在几秒钟内解决火控问题，包括船只的位置、方向、速度以及敌舰的位置、方向和速度，从而使舰炮能够准确有效地开火。尽管计算机能迅速处理信息，但其工作离不开海军人员的操作（01:34），他们负责提供目标的距离和方位信息，并将这些信息输入计算机（01:38）。

影片通过图形展示了轴、齿轮、凸轮和差动器等机械操作，这些都是计算机内部的重要机制（02:20）。轴用于在计算机中传递数值，轴的旋转与数值相对应（03:00）。齿轮则用于将数值从一个轴转移到另一个轴（04:30），不同大小的齿轮可以改变轴的比率，以进行更复杂的计算。凸轮（04:55）作为计算机制在计算机中发挥作用，影片介绍了其工作表面和跟随器（05:25；07:25），并回顾了不同类型的凸轮，包括往复凸轮、方形凸轮、切线凸轮、飞行时间凸轮和桶形凸轮（10:36），后者用于计算炮火的弹道。

影片的最后部分介绍了差动器（12:50），它用于计算机中持续获得两个量的代数和，以跟上两个量输入的快速变化。常用的锥齿轮差动器（13:23）在火控计算机中发挥重要作用，影片讨论了其如何与蜘蛛齿轮、蜘蛛轴和端齿轮一起工作。影片通过图形简化了锥齿轮差动器的概念，解释了其如何使用两个齿条和一个小齿轮来运作。

影片鼓励观众发表评论，并提供有关视频的额外信息。该影片是 Periscope Film LLC 档案的一部分，包含美国最大的历史军事、交通和航空素材库之一。

HN 热度 277 points | 评论 100 comments | 作者：teqsun | 11 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41299211

• 这部影片展示了 1953 年火控计算机的基本机制，强调了机械计算机在军事中的重要性。
• 评论者分享了他们对机械计算机的亲身经历，许多人在海军服役期间接触过这些设备。
• 有人提到二战期间，美国鱼雷的自动编程和火控计算机的复杂性，令人惊叹。
• 讨论中提到，机械计算机的设计和实现依赖于当时的手工工具和计算方法，令人难以想象。
• 许多评论者认为，现代教育视频的质量普遍不如过去的教育影片，尽管技术进步。
• 机械计算机的原理和应用在历史上对数学和工程的发展起到了推动作用。
• 有人提到，火控系统的能耗和机械部件的精度对计算结果有重要影响。
• 评论中提到，早期的计算机和现代计算机在设计和功能上有着根本的不同，尤其是在精度和速度方面。
• 许多评论者对机械计算机的教育价值表示赞赏，认为这种直观的教学方式更易于理解复杂概念。

Netboot.xyz: your favorite operating systems in one place #

https://netboot.xyz/

netboot.xyz 是一个允许用户通过网络启动多种操作系统安装程序和实用工具的平台，主要基于 iPXE 项目。以下是该网站的详细摘要：

1. 功能概述：

   • netboot.xyz 提供了一个简单易用的菜单，用户可以通过 PXE（Preboot Execution Environment）启动各种操作系统。
   • 该平台使用户能够评估、安装和恢复操作系统，而无需反复下载和重写媒体。

2. 使用场景：

   • 系统管理员可以利用 netboot.xyz 从单一映像中恢复操作系统，极大地简化了管理和维护的过程。
   • 用户可以探索新的操作系统，而不必每次都下载 ISO 文件。

3. 技术基础：

   • netboot.xyz 依赖于 iPXE 项目，支持在大多数系统上进行网络引导和环境加载。

4. 社区与支持：

   • 网站提供了文档、下载链接、博客和社区支持，包括 Discord 和 Twitter。
   • 用户可以在 GitHub 上查看项目的源代码，参与开发和贡献。

5. 获取与使用：

   • 用户可以下载适合自己需求的 netboot.xyz 启动加载程序，快速开始 PXE 启动。

总之，netboot.xyz 是一个强大的工具，适合需要灵活启动和管理多种操作系统的用户，尤其是系统管理员和开发者。

HN 热度 269 points | 评论 61 comments | 作者：thunderbong | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41293850

• iPXE 是一种灵活的网络启动解决方案，支持多种协议，能够从网络上下载和启动操作系统。
• 使用 PXE 启动需要网络卡支持，通常需要在 BIOS 中启用相关选项，并配置 DHCP 和 TFTP 服务器。
• netboot.xyz 提供了一个预配置的 iPXE 环境，用户可以方便地从中选择和下载多种操作系统。
• 有用户提到，使用 netboot.xyz 可以避免频繁下载 ISO 文件，节省时间和存储空间。
• 对于网络安全，部分用户对从互联网下载镜像表示担忧，认为应限制只从本地镜像启动。
• 有人指出，iPXE 的性能可能受限于网络驱动程序，使用合适的驱动程序可以提高下载速度。
• 一些用户分享了他们使用 netboot.xyz 的经验，认为其在数据中心和实验环境中非常方便。
• 讨论中提到，iPXE 可以通过 USB 启动，适合在没有网络连接的情况下使用。
• 有人提到，netboot.xyz 允许用户自托管，方便缓存和管理镜像文件。
• 还有用户提到，使用 netboot.xyz 进行操作系统安装比传统方法更高效。

Transformers for Ruby #

https://github.com/ankane/transformers-ruby

该 GitHub 项目“transformers-ruby”由用户 ankane 创建，旨在为 Ruby 语言提供最先进的变换器（Transformers）模型。以下是该项目的详细摘要：

项目概述 #

• 名称: transformers-ruby
• 描述: 提供用于 Ruby 的最先进的变换器模型，支持多种自然语言处理任务。

安装 #

1. 首先需要安装 Torch.rb 库。
2. 在应用程序的 Gemfile 中添加以下行：

   gem "transformers-rb"
   

使用指南 #

模型 #

• 句子变换器: 例如，使用 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 模型进行句子嵌入。

  sentences = ["这是一个示例句子", "每个句子都会被转换"]
  model = Transformers::SentenceTransformer.new("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
  embeddings = model.encode(sentences)
  

• 问答系统: 使用 question-answering 管道进行问题回答。

  qa = Transformers.pipeline("question-answering")
  qa.(question: "谁发明了Ruby？", context: "Ruby是一种由Matz创建的编程语言")
  

管道功能 #

• 命名实体识别: 识别文本中的实体。
• 情感分析: 分析文本的情感倾向。
• 特征提取: 从文本中提取特征。
• 图像分类: 对图像进行分类。

API 支持 #

该库遵循 Python 的 Transformers API，目前支持的模型架构包括：

• BERT
• DistilBERT
• ViT（视觉变换器）

贡献 #

项目鼓励社区参与，用户可以通过报告错误、修复错误、撰写文档或建议新功能来贡献。

开发环境设置 #

1. 克隆项目：

   git clone https://github.com/ankane/transformers-ruby.git
   cd transformers-ruby
   

2. 安装依赖：

   bundle install
   

3. 下载必要的文件并运行测试：

   bundle exec rake download:files
   bundle exec rake test
   

许可证 #

该项目使用 Apache-2.0 许可证。

其他信息 #

• Stars: 该项目目前获得了 327 个星标。
• Forks: 该项目被 Fork 了 4 次。

该项目为 Ruby 开发者提供了强大的自然语言处理工具，方便他们在 Ruby 环境中使用现代的深度学习模型。

HN 热度 265 points | 评论 28 comments | 作者：felipemesquita | 11 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41299148

• Ankane 为 Ruby 社区做出了重要贡献，值得感谢和赞赏。
• Ruby 的生态系统相较于其他语言逐渐减缓，缺乏新库的出现。
• Ankane 的库在 Ruby 中填补了许多空白，提升了开发效率。
• Ruby 开发者多集中在中小型公司，进展相对缓慢。
• Python 在数据工具和框架方面的优势使得其更受欢迎。
• 不同开发者对 Ruby 社区的现状有不同看法，有人认为其仍然丰富。
• 许多开发者希望看到 Ruby 能有更多的创新和更新。
• Ankane 的工具在实际应用中被广泛使用，提升了 Rails 的生产力。

The guidance system and computer of the Minuteman III nuclear missile #

http://www.righto.com/2024/08/minuteman-guidance-computer.html

这篇文章详细介绍了美国“分钟人三型”核导弹的制导系统和计算机。以下是内容的中文摘要：

1. 导弹背景：分钟人导弹于 1962 年首次投入使用，是美国核威慑的重要组成部分。目前，分钟人三型是唯一的美国陆基洲际弹道导弹（ICBM），在五个中部州分布着 400 枚待发射导弹。
2. 制导系统：分钟人三型导弹的制导系统包含超过 17,000 个电子和机械部件，成本约为 51 万美元（相当于当前的 450 万美元）。其核心是一个陀螺稳定平台，利用陀螺仪和加速度计测量导弹的方向和加速度，计算导弹的位置并引导其飞行轨迹。
3. 惯性导航：导弹通过惯性导航系统跟踪其位置，利用加速度的积分来计算速度和位置。该系统是自给自足的，敌方无法干扰。
4. 计算机系统：分钟人导弹使用的计算机经历了多个版本，从最初的 D-17B 到后来的 D-37 系列。D-17B 是一个 24 位的串行计算机，处理速度较慢，而 D-37 则是早期的集成电路计算机，体积更小，功能更强大。
5. 发射和控制：导弹的发射需要精确的对准和控制。分钟人三型的计算机负责生成指令，控制导弹的四个火箭阶段，并在飞行过程中进行调整。
6. 安全性和加密：导弹的发射代码通过一个称为“排列插头”的加密元件进行管理，确保发射的安全性。发射需要来自两个发射控制中心的命令，以防止单点故障。
7. 技术创新：分钟人导弹的制导系统在技术上具有多项创新，包括使用气体轴承的陀螺仪、特殊的电池设计和水冷却系统等。
8. 道德考量：虽然分钟人导弹在技术上取得了重大成就，但其存在的目的引发了道德上的争议。文章指出，尽管其目的是威慑，但也带来了全球毁灭的潜在风险。

总之，分钟人三型导弹的制导系统和计算机代表了冷战时期军事技术的高峰，同时也反映了核武器的复杂性和潜在的道德困境。

HN 热度 256 points | 评论 169 comments | 作者：magnat | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41293767

• 讨论了密苏里州的导弹发射井及其安全措施，强调了与当地消防部门的合作。
• 提到导弹发射井通常无人值守，指挥中心负责远程控制。
• 指出导弹发射井的通信系统具有冗余设计，以防止单一故障导致通信中断。
• 讨论了导弹的制导系统，强调了精确对准目标的重要性。
• 提到现代导弹系统仍依赖惯性导航，尽管 GPS 技术也在使用。
• 讨论了导弹发射的复杂性和潜在的故障率，强调了定期测试的重要性。
• 提到军事技术对集成电路行业的影响，认为军事需求推动了技术进步。
• 讨论了导弹的冷却系统及其使用的化学物质，质疑其腐蚀性。
• 提到导弹的历史和技术演变，强调了精度在现代导弹中的重要性。

Pragtical: Practical and pragmatic code editor #

https://pragtical.dev/

Pragtical 是一个实用且务实的代码编辑器，具有以下特点：

1. 轻量级：占用内存仅为 30 MB，磁盘空间仅需 5 MB，能够在多种设备上流畅运行，不会出现性能问题。
2. 强大功能：支持语法高亮、多个光标、命令面板等功能，且可以通过插件扩展 LSP（语言服务器协议）等其他功能。
3. 高度可扩展：用户可以通过 Lua 和 C API 扩展编辑器，相关文档涵盖了编辑器的多个部分。
4. 跨平台：基于 SDL、C 和 Lua 构建，Pragtical 可以在 Windows、Linux 和 macOS 上运行，移植到其他系统也非常简单。
5. 易于使用：用户可以通过图形化设置管理器轻松更改编辑器设置、颜色主题、快捷键绑定和已安装插件的配置。
6. 免费与开源：Pragtical 在 MIT 许可证下发布，不进行遥测或数据收集。

网站还提供了文档、设置指南、用户指南、开发者指南、定制主题和插件等资源，方便用户深入了解和使用该编辑器。

HN 热度 226 points | 评论 91 comments | 作者：rd07 | 16 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41297609

• 轻量级编辑器的内存使用量常常在没有加载扩展的情况下被提及，实际使用中可能会更高。
• 编辑器和开发工具在功能增加后往往会变得臃肿，导致性能下降。
• 使用虚拟机和容器的复杂性逐渐增加，反而使得开发环境变得繁琐。
• 开发者在学习新工具时，往往花费过多时间，未必能带来相应的效率提升。
• 许多开发者倾向于使用轻量级工具，以应对多任务处理时的内存压力。
• 编辑器的插件和扩展系统可能导致使用体验不一致，影响开发效率。
• 对于新编辑器的期望包括更好的文档和易用性，但实际体验可能不如预期。
• 一些开发者更喜欢使用传统的编辑器，如 Vim，认为其简单直接。
• 现代编辑器的 AI 集成功能正在成为一个重要趋势，可能会影响未来的开发工具选择。

Transformers in music recommendation #

https://research.google/blog/transformers-in-music-recommendation/

这篇文章介绍了谷歌研究团队开发的一种音乐推荐排名系统，该系统利用 Transformer 模型来更好地理解用户行为的顺序特性，基于当前用户的上下文进行推荐。

主要内容摘要： #

1. 背景与需求：

   • 随着音乐流媒体服务的普及，用户面临的选择越来越多，推荐系统在帮助用户发现符合其口味的音乐方面变得至关重要。
   • 用户对推荐歌曲的行为（如跳过、喜欢或不喜欢）提供了重要的偏好信号，这些信号可以用来优化推荐系统。

2. 用户行为的上下文理解：

   • 文章举例说明了用户在不同情境下的音乐偏好，例如在健身时可能更喜欢快节奏的音乐，而在其他情况下则偏好慢节奏的音乐。
   • 推荐系统需要能够根据用户的当前活动调整推荐，而不是仅仅依赖于用户的历史行为。

3. Transformer 模型的应用：

   • 该推荐系统分为三个主要阶段：项目检索、项目排名和过滤。Transformer 模型被用于处理用户行为的序列数据，以理解哪些历史行为在当前推荐中是相关的。
   • Transformer 的自注意力机制能够捕捉用户行为之间的关系，从而更好地为用户提供个性化的推荐。

4. 模型架构：

   • 文章描述了如何将 Transformer 与现有的排名模型结合，以学习最佳的排名方式，结合用户的历史行为和当前的音乐偏好。
   • 通过将用户行为信号（如意图、显著性等）与音乐曲目的嵌入向量结合，Transformer 能够生成更准确的推荐评分。

5. 实验结果：

   • 离线分析和实时实验表明，使用 Transformer 显著提高了排名模型的性能，减少了用户跳过歌曲的比例，并增加了用户的听歌时长，表明用户对推荐的满意度提高。

6. 未来工作方向：

   • 未来的研究将探索如何将此技术应用于推荐系统的其他部分，如检索模型，并考虑将非序列特征纳入 Transformer 的处理流程，以进一步提升推荐效果。

总结： #

这项研究展示了如何利用先进的 Transformer 模型来优化音乐推荐系统，通过理解用户行为的上下文，提供更符合用户当前需求的音乐推荐，从而提升用户体验。

HN 热度 196 points | 评论 117 comments | 作者：panarky | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41293901

• 用户对音乐推荐系统的期望与现实存在差距，许多人在使用 Apple Music 和 Spotify 时未能找到理想的歌曲。
• 发现新音乐的过程应该是多元化的，而不是线性的推荐流，用户希望能看到多首相似歌曲。
• 一些用户认为 Spotify 的推荐效果不佳，尤其是在流行音乐方面，怀疑与唱片公司之间的合作有关。
• Apple Music 的推荐相对较好，但用户希望有更明确的“寻找新音乐”与“熟悉音乐”切换选项。
• 用户更倾向于基于社区的推荐，而非单纯的算法推荐，认为这样能更好地挑战个人偏见。
• 许多人希望推荐系统能够基于更深入的知识图谱进行推荐，而不仅仅是基于用户的听歌历史。
• 现有的推荐系统往往无法推荐尚未被广泛听过的音乐，导致用户无法发现新兴艺术家。
• 一些用户认为随机发现音乐的方式更有效，推荐系统的算法往往无法捕捉到个人的真实喜好。
• 有用户提到，推荐系统应考虑用户的情感状态，以提供更个性化的推荐。
• 许多评论指出，现有的推荐算法过于依赖用户的历史行为，缺乏对音乐内容的理解。
• 用户对 Spotify 的商业模式表示担忧，认为推荐系统可能受到商业利益的影响，导致推荐内容偏向某些艺术家。
• 一些用户提到，社交媒体和用户生成的播放列表在发现新音乐方面更为有效。
• 对于音乐推荐的未来，用户希望能看到更多基于内容的推荐，而非仅依赖用户行为数据。