- Bruno 是一款快速、开源的 API 客户端,对 Postman 和 Insomnia 等工具提出了挑战。
- 它利用文本标记语言将 API 请求数据存储在文件系统中,通过 Git 和类似系统实现协作。
- 它的重点是数据隐私,提供不带云同步的离线方式,并已开始预订打折的黄金版。
- 用户的不满主要集中在 API 客户端(如 Postman)强制要求使用云账户,而其他 API 客户端(如 Insomnia)则存在限制。
- Bruno 是一款开源 API 客户端,因其速度和 Git 兼容性而备受赞誉,但来自公司的货币化压力却与之形成鲜明对比。
- 讨论内容包括 API 测试工具(如 Bruno、Postman 和 Insomnia)的优缺点,并强调了在协作编写 API 文档方面所面临的挑战。
- Monodraw 是一款适用于 Mac 的 ASCII 艺术编辑器,便于使用纯文本编辑各种设计,如图表和标语,提供免费试用版和 9.99 美元的购买版。
- 该软件提供绘图工具、分组和对齐指南等功能以及命令行界面,兼容 macOS 11 Big Sur 及以上版本,并通过放弃数据收集来确保用户隐私。
- 用户可以享受教育折扣,也欢迎通过电子邮件或 Twitter 提出反馈意见,从而增强用户参与度和支持选项。
- Hacker News 用户在讨论基于网络的文本到图表工具时,强调了 Monodraw 在创建 ASCII 艺术以改进文档和解释复杂概 念方面的简单性和功能性。
- 对话涉及字体渲染、Unicode 符号以及 ASCII 字符在绘图中的局限性等话题,一些用户倾向于在文档中使用 ASCII 字符,而另一些用户则对在图表中使用图像文件的有效性进行了辩论。
- Monodraw 开发人员计划转入维护模式,进行有限的更新,并考虑将代码开源,这引发了对 Mermaid 和 Sigma5 等工具替代品的讨论,以及对应用程序放弃和现有应用程序质量的担忧。
- 4D Knit Dress 是麻省理工学院自组装实验室(MIT Self-Assembly Lab)和供应部(Ministry of Supply)的合作成果,它结合了热激活纱线、电脑针织和机器人技术,可定制适合任何体形或风格的服装。
- 这一创新项目将三维塑形标准化,克服了传统服装的局限性,使服装更加个性化和高效合体,展示了技术与时尚的融合。
- 双方的合作表明,通过将先进技术融入时尚产业,服装制作和定制有望发生革命性的变化。
- 一种突破性的服装生产方法利用热激活纱线生产创新服装,如 4D 针织连衣裙和可磨碎回收的 聚酯连衣裙。
- 环境影响、定制化和煤炭形成是围绕这一革命性工艺的关键问题。
- 行业讨论涉及中端品牌提供量身定制的选择、无缝肩部结构、按需服装的 3D 扫描以及潜在的色觉欺骗。
- 苹果公司在 Safari 17 中采用了增强型指纹识别保护技术,通过在音频样本中加入随机噪声来降低准确度,从而抵御音频指纹识别。
- 文章探讨了优化音频指纹识别算法、有效创建多个噪声样本,以及开发稳定性和唯一性的新型算法。
- Safari 和 Brave 采用了不同的音频指纹识别方法,Safari 采用了噪声,而 Brave 则引入了独特的噪声,而 FingerprintJS 则通过强调音频指纹的差异来提高浏览器指纹识别的精度。
- 其重点是利用 GPU 指纹等技术绕过 Safari 17 的音频指纹保护,引发了对隐私、功耗和有效性的担忧。
- 讨论重点包括网络跟踪策略、隐私泄露以及与指纹识别有关的道德难题,并就在线跟踪问题、欺诈预防、浏览器安全以及在用户安全和隐私之间寻求平衡提出解决方案。
- 对话还探讨了提高网络性能的复杂性,利用独 特的哈希代码进行跟踪,以及用户识别和隐私考虑之间的权衡管理。
- 文章通过历史上僧侣在日常工作中遇到干扰的例子,强调了专注和专心的重要性。
- 它强调了沉浸式阅读的变革力量,表明与书籍的互动可以影响我们的思想和观点。
- 作者在反思探索经典和古籍的好处时,敦促读者珍惜从这种参与中获得的启迪和个人发展。
- 文章比较了基督教和佛教僧侣的专注力和集中力技巧,强调了沉浸式阅读和正念的优势。
- 它辩论了实体书和有声读物的利弊,强调了阅读和冥想对认知成长的重要意义。
- 批评辩论有失偏颇,强调人们对更高质量内容的期望令人失望。
- 论文探讨了全光计算作为电子处理器能效问题的一种解决方案,利用光学进行互连和计算任务。
- 作者提出了一种无需光电转换的高效通用 CPU 和架构,展示了一种采用 URISC 架构的光子集成电路 (PIC),用于全光数据处理。
- 这项研究旨在推动全光计算领域的进步,以期超越目前的电子限制。
- arxiv.org 上的讨论研究了全光 CPU 中的 2 位 SUBLEQ 版本,讨论了光学计算的可行性、并行性和能效等优势、尺寸限制和波长挑战。
- 对话深入探讨了光学计算中的存储、逻辑门、内存结构和人工智能模型,强调了对同行评审质量和学术出版物中错误信息的担忧。
- SUBLEQ 是一种基本的光学计算机,逻辑门少于 100 个,说明了它在光学计算系统中的应用。
- 人工智能生成的内容正在使互联网趋于饱和,影响未来人工智能模型的训练数据,并可能导致 "模型崩溃"。
- 研究人员在不同的人工智能模型中发现了 "模型崩溃 "现象,这引发了人们对偏见、多样性和未来人工 智能模型性能的担忧。
- 工程师们正在寻求解决方案,以保护人工智能生成内容中的训练数据,从而减轻这些担忧。
- 文章探讨了使用人工智能生成的数据来训练未来人工智能模型的相关风险,包括模型崩溃、意外后果以及生成的内容可能缺乏创造性和多样性等问题。
- 它强调了不完全依赖人工智能生成的输出进行训练的重要性,并触及了人工智能对模型进化、创新、认知过程和决策的影响。
- 讨论还强调了纠错方面的挑战、人工智能训练中不同视角的重要性以及人工智能开发中互联网数据的局限性,最终强调了仔细评估用于人工智能模型训练的数据源以保持完整性和性能的迫切需要。
- React Geiger 是一款通过为频繁的组件重渲染创建音频提示来识别 React 性能问题的工具。
- 它可以使用 npm 轻松安装,并在封装时跟踪组件的渲染时间。
- 用户可以灵活自定义阈值时间和渲染阶段等设置,以关注特定的性能方面,但请记住,React Geiger 需要 React.Profiler,而生产构建中默认禁用 React.Profiler。
- React Geiger 是一款性能分析工具,它利用声音来检测代码中不必要的重新渲染,赢得了好评,并引发了对网络活动监控等类似项目的讨论。
- 用户提出了改进音效设计的建议,并提到了围绕表演特征制作歌曲的想法。
- 开发人员认为该工具既有创意又有益处,为优化代码效率提供了新的视角。
- 逐值调用(CBPV)是一种新颖的评估策略,它融合了逐值调用(CBV)和逐名/需求调用(CBN)的特点,可提供更高效的代码生成和扩展的编程语言功能。
- CBPV 将值与计算区分开来,加强了类型推断、管理副作用和优化高阶函数,从而为程序分析和语言增强引入了全新的视角。
- CBPV 将数值和计算明确分开,为提高程序理解能力和创新语言设计铺平了道路。
- 这篇文章讨论了 lambda calculus 中的逐值调用(CBPV),并将其与懒评估进行了比较,以及它在 Haskell 和 PureScript 等语言中的应用。
- 它涵盖了thunking、函数链和函数复杂性等主题,强调了编程语言中与这些概念相关的优势和挑战。
- 这一探索为 CBPV 的实现及其在函数式编程范例中的意义提供了深入见解。
- MindMed治疗广泛性焦虑症(GAD)的MM120项目获得了美国食品及药物管理局的突破性疗法认定,并报告了一项2B期研究的积极耐久性数据,显示临床症状在12周内得到持续改善,反应率为65%,缓解率为48%。
- 计划包括在 2024 年上半年与美国食品药品管理局(FDA)举行第二阶段末会议,然后在同年下半年启动第三阶段临床试验。
- 研究结果将在 2024 年 5 月举行的美国精神病学协会年会上公布,这将为数百万受抑郁强迫症影响的患者提供潜在的新治疗方案。
- 尽管人们对氯胺酮等致幻剂治疗焦虑症和抑郁症的效果持怀疑态度,但美国食品和药物管理局还是承认 MM120(迷幻剂)是治疗广泛性焦虑症的突破性疗法。
- 与安慰剂相比,氯胺酮和其他用于治疗精神疾病的物质在盲法问题、不良事件和疗效等方面引起了关注。
- 文章介绍了氯胺酮作为麻醉剂和抗抑郁剂的作用机理、成本、可获取性和潜在益处,以及有关迷幻疗法的个人轶事和对迷幻药非刑罪化和规范获取的倡导。
- 亚马逊 S3 不仅仅是一个对象存储空间,而是一个用于文件存储的云文件系统,正如文章中所讨论的那样。
- 文章对比了深度 Unix 文件 API 和简单的 S3 API,强调了 S3 的局限性,如无法进行部分覆盖和缓慢的文件列表操作。
- 文章强调了亚马逊 S3 的复杂性,揭穿了其名称所造成的简单化印象。
- Amazon S3 是一个对象存储系统,而不是传统的文件系统,因此在应用程序开发中作为对象存储系统使用时会面临挑战。
- 文章描述了 S3 与标准文件系统在语义、文件夹组织和查询方法上的差异。
- 它提到了在使用 S3 文件存储时改进功能的工具、服务和变通方法,强调了在应用程序开发中把握对象存储和传统文件系统之间差异的重要性。
- 作者强调,iPhone 上没有安排信息的内置功能。
- 他们提出了一种解决方案,使用 Python 脚本从计算机上的文本文件中调度 iMessage 文本。
- 我们鼓励读者尝试使用该解决方案,并分享他们的反馈意见。
- 这篇文章探讨了在 iOS 设备上计划和自动发送信息的不同方法,例如利用 GitHub 上的 Python 脚本、Shortcuts.app + Calendar.app、AppleScript 和 Data Jar 工具。
- 用户交流信息调度经验,探讨 iMessage/SMS 中继相关制约因素的解决方法。
- 讨论还提到了对苹果产品的偏见,以及在 macOS 上 Python 脚本比 AppleScript 更受青睐的问题,从而决定加强自述,以便更好地理解和扩展对话。