2024 09 04 HackerNews

root 提交于 周一, 09/02/2024 - 19:26

2024-09-04 Hacker News Top Stories #

  1. 颜色测试网站 Is My Blue Your Blue? 提供了一个互动测试平台,帮助用户了解自己的色彩感知能力。
  2. Greppability 是一个被低估的代码指标,提高代码的可搜索性可以更高效地进行维护。
  3. 完成的艺术强调了定义“完成”,追求最小可行产品,设定时间限制,完成小任务,分开构思与实施,庆祝完成,寻求责任感等策略的重要性。
  4. Web scraping with GPT-4o: powerful but expensive 文章探讨了如何利用 OpenAI 的 API 中的新结构化输出功能开发一个 AI 辅助的网页抓取工具。
  5. 分布式系统的年轻工程师笔记分享了作者在项目开发中面临的挑战,尤其是未完成项目的困扰,并提供了克服这一困扰的策略。
  6. EUCLEAK 侧信道攻击揭露了 Infineon 安全微控制器中的一个侧信道漏洞,影响了多个安全产品,包括 YubiKey 5 系列。
  7. IPMI 是一种服务器管理技术,允许管理员通过网络或串行连接远程访问和管理服务器。
  8. 垃圾填埋场的隐秘工程讨论了垃圾填埋场的设计和管理变得越来越复杂,需要考虑地质、地理、政治等多种因素。
  9. 史蒂夫·巴尔默的二分查找面试题讨论了史蒂夫·巴尔默在微软面试中提出的一个关于二分查找的谜题。
  10. Diffusion Is Spectral Autoregression 文章深入探讨了扩散模型与自回归模型之间的关系,特别是在图像生成领域。

Is My Blue Your Blue? #

https://ismy.blue/

网站“Is My Blue Your Blue?” 是一个互动测试平台,旨在测试用户的色彩感知能力。主要内容包括:

  1. 测试功能:用户可以通过该网站进行色彩测试,特别是蓝色和绿色的辨识。页面上会显示不同的颜色,用户需要判断这些颜色是否相同。
  2. 界面设计:网站界面简洁,主要以色彩为主,用户可以轻松进行操作。
  3. 互动性:用户可以通过点击“Reset”按钮重新开始测试,增加了互动体验。

总的来说,该网站通过简单的互动方式,帮助用户了解自己的色彩感知能力。


HN 热度 1123 points | 评论 467 comments | 作者:bpierre | 22 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41430258

  • 该测试不仅考察颜色感知,还涉及显示器的校准和色彩命名。
  • 大多数人将青色视为蓝色,尽管它在色轮上位于蓝色和绿色之间。
  • 颜色的命名和感知因文化和个人经验而异,可能导致不同的结果。
  • 测试的设计可能导致用户在选择时感到困惑,尤其是当颜色不明显属于蓝色或绿色时。
  • 许多人在测试中随机选择答案,尤其是在颜色模糊的情况下。
  • 颜色感知受到环境光和显示器设置的影响,可能导致结果不一致。
  • 有人建议在测试中增加更多选项,以便更准确地反映颜色的复杂性。
  • 讨论中提到,颜色的分类可能因性别和生物因素而有所不同。
  • 测试的结果可能受到用户对颜色的主观理解和语言的影响。

Greppability is an underrated code metric #

https://morizbuesing.com/blog/greppability-code-metric/

这篇文章的标题是《Greppability is an underrated code metric》,作者探讨了在维护代码库时,如何提高代码的可搜索性(greppability),以便更高效地进行维护。

主要内容摘要: #

  1. Greppability 的重要性

    • 在处理不熟悉的代码库时,开发者常常需要通过搜索字符串来找到所需的代码。如果无法找到,可能导致错误的假设和潜在的危险情况。
  2. 提高代码可搜索性的建议

    • 避免拆分标识符

      • 动态构建标识符(如表名)会使得搜索变得困难。建议使用明确的标识符,而不是通过拼接字符串来生成。
      • 示例:将动态生成的表名改为静态的、明确的名称。
    • 保持命名一致性

      • 不要在应用边界处重命名字段。例如,将 Postgres 的 snake_case 转换为 JavaScript 的 camelCase 会增加搜索的复杂性。
      • 建议直接返回数据库对象,而不是转换字段名。
    • 扁平化结构优于嵌套结构

      • 在处理命名空间时,扁平化文件夹或对象结构通常更好。例如,使用扁平的键名而不是嵌套的对象结构,可以更容易地找到所需的键。
      • 示例:在 React 组件结构中,使用扁平的组件命名方式更有利于搜索。
  3. 总结

    • 提高代码的 greppability 可以显著改善维护效率,减少开发者在查找代码时的挫败感。通过遵循上述建议,开发者可以创建更易于搜索和维护的代码库。

这篇文章强调了代码可搜索性的重要性,并提供了一些实用的建议,以帮助开发者在日常工作中提高代码的可维护性。


HN 热度 967 points | 评论 509 comments | 作者:thunderbong | 20 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41430772

  • 许多评论者认为,使用 IDE 的工具(如“跳转到定义”和“查找用法”)比简单的 grep 更有效,尤其是在熟悉的项目中。
  • 有人指出,grep 在某些情况下仍然有其独特的优势,特别是在首次接触项目或处理大型代码库时。
  • 一些评论者提到,IDE 在处理复杂的多语言项目时可能会遇到性能问题,而 grep 则能快速搜索。
  • 还有人强调,grep 可以在没有 IDE 支持的情况下,帮助开发者快速理解代码结构,尤其是在远程工作或没有安装 IDE 的情况下。
  • 讨论中提到,虽然 IDE 提供了便利,但过度依赖可能导致开发者失去使用命令行工具的能力。
  • 有评论认为,使用 grep 进行代码分析在某些情况下比依赖 IDE 更加可靠,尤其是在处理遗留代码时。
  • 一些人认为,IDE 和 grep 各有优缺点,应该根据具体情况灵活使用,而不是完全依赖其中一种工具。

The Art of Finishing #

https://www.bytedrum.com/posts/art-of-finishing/

这篇文章《完成的艺术》探讨了作者在项目开发中面临的挑战,尤其是未完成项目的困扰。作者形象地将这一现象比作“项目九头蛇”,无论如何努力,总会有新的问题出现,导致项目无法顺利完成。

主要内容摘要: #

  1. 未完成项目的诱惑

    • 作者描述了未完成项目的吸引力,认为它们充满了无限可能性。未完成的项目在某种程度上是完美的,因为它们尚未接受外界的批评。
    • 这种对新项目的兴奋感往往使人们更愿意开始新事物,而不是完成已有的工作。
  2. 未完成的代价

    • 未完成的项目不仅带来心理负担,还会消耗创造力和精力。它们在作者的脑海中占据空间,影响新想法的产生。
    • 完成项目的过程教会人们坚持、关注细节和适时放手的重要性,这些都是职业发展中不可或缺的技能。
  3. 克服“项目九头蛇”的策略

    • 定义“完成”:在开始项目之前,明确什么是“完成”,避免范围蔓延。
    • 追求最小可行产品(MVP):优先实现基本功能,而不是追求完美。
    • 时间限制:为项目设定截止日期,增加紧迫感,防止无尽的功能扩展。
    • 完成小任务:通过定期完成小项目来锻炼“完成肌肉”。
    • 分开构思与实施:将新想法记录下来,而不是在实施过程中立即行动。
    • 庆祝完成:对每个完成的项目进行庆祝,增强完成的积极性。
    • 寻求责任感:通过找伙伴或公开承诺来增加对完成项目的责任感。
  4. 未来的挑战

    • 作者意识到改变习惯需要时间和持续的努力,可能会面临诱惑和不完美的恐惧,但他决心克服这些障碍,提升自己的完成能力。

结论: #

作者希望通过实施这些策略,逐步克服未完成项目的困扰,提升作为开发者和创造者的成长,最终实现项目的顺利完成。


HN 热度 632 points | 评论 150 comments | 作者:emmorts | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41428705

  • 作者面临的困境与许多人的经历相似,项目涉及多个领域,享受探索过程,但需要做出决策并完成项目。
  • 有效的策略是将项目分解为小任务,优先处理手头的五个可行任务,减少范围以便快速完成。
  • 任务分解本身可能是一个巨大的挑战,很多人难以做到这一点。
  • 设定优先级并在小任务上取得进展,有助于保持动力和减少焦虑。
  • 许多人认为完成项目的重要性在于获得反馈和成就感,而不仅仅是完成任务。
  • 个人项目不一定需要完成,过程中的学习和探索同样重要。
  • 完成项目的压力可能导致焦虑,享受过程和玩乐也很重要。
  • 设定清晰的目标和完成标准可以帮助避免项目拖延。
  • 有些人认为,完成小项目比追求大型项目更容易,能更快获得成就感。
  • 完成项目的过程可能充满挑战,尤其是最后的 20% 工作,往往是最困难的部分。

Web scraping with GPT-4o: powerful but expensive #

https://blancas.io/blog/ai-web-scraper/

这篇文章由 Eduardo Blancas 撰写,标题为《使用 GPT-4o 进行网页抓取》。文章主要探讨了如何利用 OpenAI 的 API 中的新结构化输出功能开发一个 AI 辅助的网页抓取工具。

主要内容摘要: #

  1. 实验背景

    • 作者对 OpenAI 的结构化输出功能感到兴奋,决定进行实验,尝试让 GPT-4o 从 HTML 字符串中提取数据。
  2. 数据提取实验

    • 作者首先尝试直接请求 GPT-4o 提取数据,使用了 Pydantic 模型来定义解析的列和表格结构。
    • 在解析简单表格后,作者进一步测试了更复杂的表格,例如 Weather.com 的 10 天天气预报,GPT-4o 成功解析了数据。
  3. 解析复杂表格的挑战

    • 在尝试解析维基百科的表格时,发现合并行会导致模型无法正确提取数据,尽管尝试修改系统提示以提取合并行的数据,但效果不佳。
  4. XPath 生成

    • 为了降低成本,作者尝试让模型返回 XPath,而不是直接返回解析的数据。然而,这一方法并未取得理想效果,生成的 XPath 有时无效或返回错误的数据。
  5. 结合两种方法

    • 作者最终决定结合数据提取和 XPath 生成的方法,先提取数据再请求生成 XPath,这样的组合效果更好。
  6. 成本问题

    • 使用 GPT-4o 进行抓取成本较高,作者在实验中已经花费了 24 美元。为此,他添加了清理逻辑,以减少传递给模型的 HTML 字符串的字符数,从而降低成本。
  7. 未来的改进方向

    • 作者希望能改进用户体验,例如捕捉浏览器事件,让用户选择要提取的表格,并提供示例行以帮助模型理解结构。
    • 还希望进一步优化 HTML 清理过程,以减少不必要的数据传递。
  8. 结论与演示

    • 尽管抓取成本高昂,作者对 GPT-4o 的提取质量感到惊讶,并认为 AI 辅助的网页抓取工具具有潜力。文章中提供了一个简单的演示链接和源代码。

总的来说,文章展示了使用 GPT-4o 进行网页抓取的潜力和挑战,同时也提出了未来改进的方向。


HN 热度 339 points | 评论 158 comments | 作者:edublancas | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41428274

  • 有人建议在将 HTML 传递给 LLM 之前,先将其转换为更简单的格式(如 Markdown),以提高提取效果。
  • 一些用户表示在处理需要用户身份验证的页面时遇到困难,希望找到更有效的解决方案。
  • 有人提到,使用传统的基于元素属性和位置的启发式方法进行网页抓取,通常比使用 LLM 更快、更便宜且更准确。
  • 讨论中提到,LLM 在应对网站更新时具有一定的优势,可以生成 XPath 以应对变化。
  • 有人认为,使用 LLM 生成抓取代码是一个不错的主意,可以在网站结构变化时进行快速调整。
  • 一些用户分享了使用特定工具(如 trafilatura 和 Readability)来清理 HTML 内容的经验,以减少传递给 LLM 的令牌数量。
  • 有人提到,使用 Markdown 格式进行数据提取在某些情况下效果良好,但在处理复杂结构(如嵌套列表或表格)时可能需要简化 HTML。
  • 讨论中提到,使用 LLM 进行网页抓取的成本仍然较高,许多人希望找到更经济的替代方案。
  • 有人提到,使用服务器无关的 GPU 可以降低运行成本,尤其是在需求波动较大的情况下。
  • 一些用户对如何在抓取过程中处理复杂的 JavaScript 内容表示关注,认为这可能会影响抓取的准确性。

Notes on Distributed Systems for Young Bloods #

https://www.somethingsimilar.com/2013/01/14/notes-on-distributed-systems-for-young-bloods/

这篇文章《分布式系统的年轻工程师笔记》由 Jeff Hodges 撰写,主要分享了他作为分布式系统工程师的经验和教训,旨在为新入行的工程师提供指导。以下是文章的详细摘要:

  1. 分布式系统的特点:分布式系统的最大特点是频繁的失败,尤其是部分失败。与单机系统不同,分布式系统需要考虑网络故障和部分成功的情况,因此设计时必须考虑到这些失败的可能性。
  2. 成本问题:构建一个健壮的分布式系统通常比单机系统更昂贵,因为需要处理多台机器的故障和复杂性。虽然云计算和虚拟化技术降低了成本,但仍然需要实际的分布式环境来发现和解决问题。
  3. 协调的困难:在分布式系统中,尽量减少机器之间的协调是非常重要的。协调越多,系统实现的复杂性就越高。理解“两位将军问题”和“拜占庭将军问题”有助于理解这一点。
  4. 内存问题:如果问题可以在内存中解决,那么它通常是简单的。分布式系统中的问题往往比单机系统复杂,因为数据处理需要跨越网络。
  5. 性能调试:调试“慢”的问题是最困难的,因为它可能涉及多个系统的性能瓶颈。需要使用工具如 Dapper 和 Zipkin 来跟踪和分析性能问题。
  6. 反压机制:在系统中实现反压机制可以防止过载和级联故障。反压机制允许服务端向请求端发送失败信号,从而控制资源使用。
  7. 部分可用性:设计系统时要考虑部分可用性,即在部分系统故障时仍能返回一些结果。这种设计可以提高系统的韧性。
  8. 指标的重要性:通过暴露指标(如延迟百分位数和错误计数),可以更好地理解系统的实际表现。使用百分位数而非平均值来评估性能更为准确。
  9. 容量估算:了解所需机器的数量对于系统的长期稳定性至关重要。进行简单的计算可以帮助确定系统的容量需求。
  10. 特性标志:特性标志是一种逐步推出新功能的有效方式,可以降低大规模切换带来的风险。
  11. ID 空间的选择:选择合适的 ID 空间可以影响系统的设计和数据分区策略。
  12. 数据局部性:将数据处理和缓存尽量靠近其持久存储,可以提高效率并减少延迟。
  13. 缓存回写问题:在分布式系统中,错误地将缓存数据写回持久存储可能导致数据不一致。
  14. 计算能力的误解:许多工程师低估了现代计算机的能力,实际上,单台机器可以处理大量请求。
  15. CAP 定理的应用:CAP 定理可以用来评估分布式系统的设计,帮助理解系统中的权衡。
  16. 服务提取:将代码提取到独立服务中可以提高系统的可维护性和可扩展性。

文章强调了分布式系统的复杂性和挑战,提供了许多实用的建议,帮助新工程师更好地理解和应对这些挑战。


HN 热度 339 points | 评论 53 comments | 作者:doesntmeananyth | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41427185

  • 文章应提及 CALM(Consistency as Logical Monotonicity),其概念比 CAP 更易理解且更为基础。
  • 在分布式系统中,无法实现“恰好一次”的交付,只有“最多一次”或“至少一次”的交付方式。
  • 设计分布式系统时,理解网络故障的影响是至关重要的。
  • 使用 Apache Flink 等工具可以实现端到端的恰好一次处理,但这与恰好一次交付并不相同。
  • 许多工程师在设计分布式系统时对理论知识了解不足,导致常见错误。
  • 随着云服务的成熟,许多理论问题已被抽象化,普通开发者不必过于担忧。
  • 在实际应用中,系统的可用性和持久性比理论上看起来更为复杂。
  • 对于大多数小型初创公司,租用便宜的专用硬件可能比依赖云服务更具成本效益。
  • 分布式系统的问题不仅存在于多个服务器之间,也可能出现在单个系统内部的多个组件之间。

EUCLEAK Side-Channel Attack on the YubiKey 5 Series #

https://ninjalab.io/eucleak/

该网页的内容主要介绍了一个名为 EUCLEAK 的安全漏洞,涉及 Infineon Technologies 的加密库。以下是详细摘要:

摘要 #

EUCLEAK 漏洞揭示了 Infineon 安全微控制器中的一个侧信道漏洞,影响了多个安全产品,包括 YubiKey 5 系列。安全微控制器的主要功能是生成和存储秘密,并执行加密操作,通常被认为是不可侵犯的。

关键点 #

  1. 安全元素:小型微控制器,负责生成和存储秘密,执行加密操作,经过严格的安全评估(如通用标准 Common Criteria)。
  2. FIDO 硬件令牌:作为强身份验证因素,通常嵌入安全元素,使用椭圆曲线数字签名算法(ECDSA)。
  3. 攻击实现:研究者通过分析基于 Infineon SLE78 的 JavaCard 平台(Feitian A22),理解了 Infineon 的 ECDSA 实现,发现了一个侧信道漏洞,并设计了实际攻击。
  4. 攻击要求:需要物理访问安全元素,进行少量的电磁侧信道采集,能够提取 ECDSA 秘密密钥,从而克隆 FIDO 设备。
  5. 受影响产品
    • 所有 YubiKey 5 系列(固件版本低于 5.7)。
    • 所有使用 Infineon 加密库的 Infineon 安全微控制器(包括 TPM)。
  6. 安全性建议:尽管存在漏洞,使用 YubiKey 等 FIDO 硬件令牌仍然比不使用更安全,因为攻击需要昂贵的设备和技术技能。

注意事项 #

  • 该漏洞在过去 14 年中未被发现,影响了约 80 个最高级别的安全认证评估。
  • Infineon 已针对其加密库发布了补丁,但尚未通过 Common Criteria 认证。

结论 #

EUCLEAK 漏洞的发现对安全系统的设计和实施提出了新的挑战,尤其是在使用 ECDSA 的应用中。尽管存在风险,使用 FIDO 硬件令牌仍然是抵御网络钓鱼攻击的有效手段。


HN 热度 281 points | 评论 94 comments | 作者:GTP | 10 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41434500

  • YubiKey 5 系列存在 EUCLEAK 侧信道攻击,攻击者需物理接触设备并拆解,难度较高。
  • Infineon 安全微控制器普遍存在此漏洞,影响多个国家的电子护照、手机安全区块、加密货币硬件钱包等。
  • 使用 YubiKey 的用户需手动维护注册列表,丢失或被盗后需逐一撤销。
  • 建议使用密码管理器跟踪使用 YubiKey 的账户,以便快速撤销。
  • YubiKey 不支持备份或克隆,用户需注册多个密钥以防丢失。
  • 攻击者可通过物理接触替换 YubiKey,用户可能在不知情的情况下继续使用被替换的设备。
  • YubiKey 的安全性在于其防篡改设计,但若被物理打开,安全性将大打折扣。
  • Yubico 未对受影响设备提供更换方案,引发用户担忧。
  • 许多网站不支持多个安全密钥,用户在更换密钥时面临困难。
  • 攻击者可利用 EUCLEAK 攻击绕过 FIDO 认证,可能导致安全隐患。

IPMI #

https://computer.rip/2024-08-31-ipmi.html

该网页的内容主要讨论了服务器的演变及其管理技术,尤其是 IPMI(智能平台管理接口)的重要性。以下是详细摘要:

  1. 服务器的演变

    • 服务器最初是基于时间共享计算的演变,允许多个终端连接到单一计算机。随着个人计算机革命的到来,服务器和客户端的架构逐渐趋同。
    • 过去,服务器通常使用不同的操作系统和架构,如 SPARC/Solaris 和 IBM 的微型计算机架构。Java 的出现促进了企业应用的跨平台兼容性。
  2. 现代服务器的特征

    • 现代服务器通常被视为大型计算机,具有多处理器插槽和复杂的存储控制器。
    • 服务器的管理功能,尤其是“带外管理”(Out-of-Band Management, OOB),使得即使在服务器关闭时也能进行远程访问。
  3. IPMI 的角色

    • IPMI 是一个规范,而非具体实现,许多厂商(如 HP 和 Dell)都有自己的实现版本,通常称为不同的名称(如 HP iLO 和 Dell DRAC)。
    • IPMI 允许通过网络或串行连接进行管理,提供了一个独立于操作系统的管理界面。
  4. 管理功能

    • IPMI 的功能包括硬件监控、远程控制和基本的电源管理。它可以通过网络进行访问,通常有一个专用的以太网接口。
    • 尽管 IPMI 在企业服务器中非常普遍,但在普通客户端计算机中却很少见。
  5. Intel ME 和 AMD ST

    • Intel 的管理引擎(ME)和 AMD 的安全技术(ST)在几乎所有的 Intel 和 AMD 处理器中都存在,提供类似于 IPMI 的管理功能,但在消费级设备中不太常用。
  6. 安全性问题

    • IPMI 的实现常常存在安全隐患,管理接口不应对不受信任的用户开放。
  7. 总结

    • 随着技术的发展,服务器的管理方式变得更加集中和标准化,IPMI 成为现代服务器管理的核心技术之一。尽管存在安全挑战,但其提供的便利性使其在企业环境中不可或缺。

该文章深入探讨了服务器的历史、现代管理技术及其在企业中的应用,尤其强调了 IPMI 的重要性及其在安全性方面的挑战。


HN 热度 249 points | 评论 107 comments | 作者:pabs3 | 18 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41431244

  • 大多数人认为,英特尔在 CPU 和 GPU 领域落后于 AMD,尤其是在低功耗应用中,英特尔的 N100 系列 CPU 是个例外。
  • 超微(Supermicro)被认为是许多组织购买服务器的最佳选择,尽管其支持服务不如戴尔和 HPE 可靠。
  • IPMI 规范正在被更安全、功能更全面的 Redfish 取代,后者提供了更易用的 API。
  • 有评论指出,超微的主板设计显得过时,缺乏对现代功能的支持,如 ACPI 睡眠和风扇控制。
  • ASRock Rack 主板在功能和设计上被认为优于超微,尤其是在用户体验方面。
  • IPMI 的网络安全性受到质疑,许多用户建议将其隔离在独立的管理网络中。
  • 有人提到,IPMI 的默认密码和安全性问题使其在安全管理中存在隐患。
  • 讨论中提到,虽然 IPMI 在企业服务器中很常见,但在家庭实验室中却不太适用,尤其是对于空间和噪音有限的环境。
  • 一些用户对 IPMI 的功耗表示担忧,认为其在待机状态下的能耗过高。
  • 有人建议使用开源解决方案如 PiKVM 来替代传统的 IPMI 管理。

The Engineering of Landfills #

https://practical.engineering/blog/2024/9/3/the-hidden-engineering-of-landfills

这篇文章讨论了垃圾填埋场的隐秘工程,特别是加利福尼亚州洛杉矶附近的普恩特山垃圾填埋场的案例。文章指出,普恩特山垃圾填埋场自 1957 年开始运营,直到 2013 年关闭,期间接收了大量的城市固体废物,成为美国最大的垃圾填埋场之一。

文章首先介绍了垃圾填埋场的基本概念和历史。最初,垃圾填埋场只是简单的挖坑,但随着时间的推移,垃圾填埋场的设计和管理变得越来越复杂。1976 年,联邦法规的变化促使垃圾处理方式的重大转变。

垃圾填埋场的选址是一个复杂的几何问题,目标是最大化垃圾的存储量,同时最小化成本和环境影响。选址时需要考虑地质、地理、政治等多种因素。

在垃圾填埋场的运营中,防止垃圾渗滤液(leachate)污染地下水是一个重要问题。现代垃圾填埋场使用底部衬垫(如厚塑料膜或压实的粘土层)来隔离垃圾和土壤,并配备复杂的渗滤液收集系统,以保持垃圾的干燥。

此外,垃圾的压实也是提高填埋场容量的重要步骤。填埋场使用大型压实机来压缩垃圾,以便在有限的空间内存放更多的废物。为了减少异味和害虫,填埋场通常需要在每天结束时覆盖一层土壤。

文章还提到,垃圾填埋场的关闭并不是简单的任务。关闭时需要覆盖所有垃圾,防止水分渗入,同时还要管理填埋场内产生的气体(如甲烷)。这些气体可以通过专门的管道收集并转化为能源。

最后,文章强调了垃圾填埋场在固体废物管理中的重要性,尽管它们常常被视为环境问题,但合理设计的填埋场实际上可以有效防止废物对土壤、水源和空气的污染。随着时间的推移,许多填埋场在关闭后被转变为公园等公共空间,改善了人们对垃圾填埋场的看法。


HN 热度 238 points | 评论 158 comments | 作者:impish9208 | 6 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41436642

  • 垃圾填埋场在环境管理中扮演重要角色,合理设计的填埋场可以有效防止废物对土壤、水源和空气的污染。
  • 填埋场可以通过气体转化为能源,提供电力,减少对化石燃料的依赖。
  • 塑料废物的处理是一个复杂的问题,许多人对回收的期望过高,未考虑实际的环境影响。
  • 人类在废物管理中存在懒惰和不负责任的行为,需通过工程设计来应对这些问题。
  • 垃圾焚烧虽然能减少填埋空间,但会产生温室气体,需权衡其环境影响。
  • 垃圾分类和回收的意愿不足,导致许多可回收物最终仍被填埋。
  • 现代填埋场的技术进步使其对环境的影响大幅降低,能够有效管理垃圾。
  • 填埋场的空间利用效率高,未来可能会被用于资源回收或能源生产。
  • 环保人士对核能和可再生能源的抵制影响了更有效的环境解决方案的推广。
  • 垃圾处理的经济性和环境影响需综合考虑,单一依赖回收或填埋并非最佳方案。

Steve Ballmer’s incorrect binary search interview question #

https://blog.jgc.org/2024/09/steve-ballmers-binary-search-interview.html

这篇文章讨论了史蒂夫·巴尔默(Steve Ballmer)在微软面试中提出的一个关于二分查找的谜题。巴尔默的谜题是这样的:他心中想了一个 1 到 100 之间的数字,候选人可以进行猜测,每次猜测后他会告诉候选人是高了还是低了。若候选人第一次猜对,巴尔默会给他 5 美元;第二次猜对给 4 美元,依此类推,直到第六次猜错则需要支付巴尔默 1 美元。

巴尔默认为候选人不应该接受这个游戏,理由有两个:首先,他可以选择一些数字,使得候选人很难猜出;其次,游戏的期望值是负的,候选人最终会付钱给巴尔默。

文章指出,巴尔默在第一个理由上是正确的。如果候选人采用二分查找策略,且巴尔默随机选择数字,那么在某些情况下,候选人会输掉 1 美元。比如,如果巴尔默选择了 2、5、8 等数字,候选人最终会输掉钱。而如果选择了其他数字,候选人可能会赢得钱。

然而,关于期望值的第二个理由,巴尔默是错误的。文章通过计算得出,若巴尔默随机选择数字,期望值实际上是 0.20 美元,而不是负值。作者通过代码计算了每个数字的猜测次数和总体期望值,得出了这个结论。

最后,文章提到,如果巴尔默的描述稍有不同,比如在第六次猜测后不再给 0 美元,那么期望值将变为负的,这可能是巴尔默未考虑到的情况。


HN 热度 216 points | 评论 196 comments | 作者:jgrahamc | 10 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41434637

  • 许多评论者认为,面试中的冲突和不愉快的氛围反映了公司的文化问题,可能是领导力缺失的表现。
  • 有人提到,面试官的提问方式可能是为了测试候选人的应对能力,而不是单纯的知识考察。
  • 一些评论者认为,候选人应该能够坦诚地说“不知道”,这在技术工作中是常见的,且不应受到惩罚。
  • 还有人指出,面试中的“抓人把柄”问题往往无助于评估候选人的实际能力,反而可能导致不必要的压力。
  • 有评论提到,面试的真正目的是寻找合适的团队成员,而不是单纯的知识竞赛。
  • 一些人认为,面试官应当设定明确的期望,以便候选人能够更好地展示自己的能力。
  • 还有人提到,面试中的不合理问题和文化不匹配可能导致候选人选择不加入该公司。

Diffusion Is Spectral Autoregression #

https://sander.ai/2024/09/02/spectral-autoregression.html

这篇文章的标题为《扩散是频谱自回归》,作者是 Sander Dieleman。文章深入探讨了扩散模型与自回归模型之间的关系,特别是在图像生成领域,指出扩散模型在频域中近似执行自回归。

主要内容摘要: #

  1. 引言

    • 文章开始时提到,扩散模型和自回归模型在生成建模中占据主导地位。两者通过将复杂数据生成任务分解为更易学习的小任务来简化生成过程。
  2. 迭代细化的两种形式

    • 自回归模型通过将数据建模为序列,逐个预测序列元素;而扩散模型则通过定义一种逐步破坏数据结构的过程,训练模型逐步逆转这一过程。
  3. 频谱视角的扩散

    • 文章使用信号处理和频谱分析来解释扩散模型的行为,特别是其在图像生成中的粗到细的生成方式。通过对图像进行二维傅里叶变换,可以将图像分解为不同的空间频率成分,从而更清晰地理解其结构。
  4. 图像频谱的分析

    • 文章展示了图像的频谱特征,指出自然图像的频谱通常遵循幂律分布,低频成分主导图像的结构,而高频成分则包含细节信息。
  5. 扩散过程的噪声影响

    • 扩散模型的腐蚀过程涉及添加高斯噪声,文章分析了噪声如何影响频谱,指出噪声的引入会逐渐过滤掉高频信息。
  6. 扩散与自回归的关系

    • 文章提出,扩散模型实际上是在频域中执行一种软的自回归过程,模型在生成过程中逐步预测更高频率的成分。
  7. 音频生成的讨论

    • 文章还探讨了扩散模型在音频生成中的应用,指出音频频谱与图像频谱的不同,音频频谱并不遵循幂律分布,因此扩散模型在音频生成中的表现可能不如在图像生成中那样有效。
  8. 结论与未来展望

    • 最后,作者总结了扩散模型与自回归模型之间的联系,并提出未来可能的研究方向,包括如何将这两种建模范式结合以实现多模态生成模型。

总结: #

这篇文章通过频谱分析深入探讨了扩散模型与自回归模型的关系,强调了在图像生成中的应用及其潜在的多模态扩展。作者希望通过互动的 Python 笔记本形式,让读者更直观地理解这些概念。


HN 热度 206 points | 评论 58 comments | 作者:ackbar03 | 18 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=41431293

  • 文章讨论了音频频谱与图像频谱的比较,指出图像频谱在低频和高频的表现不同。
  • 语音的高低频成分在产生和感知上有显著差异,低频主要由声带的基本频率和谐波构成。
  • 图像具有较大的近直流成分,而人类听觉的频率范围较窄,理解语音的频率主要集中在 300-4kHz。
  • 有人提出使用粉红噪声作为扩散模型的干扰,探讨其对模型的影响。
  • 讨论了音频合成中相位的重要性,认为音频模型可能更像视频模型而非图像模型。
  • 语言的顺序性与知识的层次结构之间的关系引发了对当前语言模型推理能力的思考。
  • 认为不同领域的数据在频率结构上可能存在共性,值得进一步研究。
  • 提出在图像生成过程中,使用低分辨率逐步过渡到高分辨率可能会显著加快生成速度。
  • 讨论了扩散模型与自回归模型之间的关系,强调跨学科的连接带来的新思路。

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