duangsuse::Echo
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美而不丑、明而不暗、短而不凡、长而不乱,扁平不宽,读而后码,行之天下,勿托地上天国。
异常勿吞,难过勿过,叹一真理。效率是很重要,盲目最是低效。
简明是可靠的先验,不是可靠的祭品。
知其变,守其恒,为天下式;穷其变,知不穷,得地上势。知变守恒却穷变知新,我认真理,我不认真。

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Linux 上 htop/top 畫面中所有內容的完整解析 (★ 111 分)

這篇文章把 Ubuntu Server 16.04 上 htop 畫面中的欄位逐一拆解,核心觀念是:htop/top 顯示的數字大多來自 Linux 的 procfs(掛載在 /proc 的虛擬檔案系統),而不是神祕的即時魔法。uptime 讀取 /proc/uptime,第一個值是系統已開機秒數,第二個值是閒置時間;多核心機器上閒置時間會把各核心相加。load average(平均負載)則來自 /proc/loadavg,三個數字代表約 1、5、15 分鐘的指數衰減移動平均,計算對象是正在執行、等待 CPU(中央處理器)執行,以及不可中斷等待的行程;因此 load 1.0 不等於所有情境下的 50% CPU 使用率,必須拿核心數、I/O(輸入/輸出)等待一起判讀,高負載也可能不是 CPU 忙,而是磁碟或網路等待。

文章接著說明 Tasks、PID、行程樹、使用者與行程狀態等欄位。Tasks 是 Linux 核心對行程的稱呼,htop 也可切換顯示使用者執行緒與核心執行緒;PID(Process ID,行程識別碼)可用來在 /proc/<pid>/ 讀取命令列、工作目錄、執行檔與狀態。行程樹反映父子關係,例如 shell 透過 fork/exec/wait 產生並等待子行程。狀態欄中的 R、S、D、Z、T、t 分別代表可執行、可中斷睡眠、不可中斷睡眠、殭屍行程、被工作控制停止、被除錯器追蹤停止;作者也用 SIGINT、SIGTERM、SIGKILL 等 signal(訊號,核心用來通知或控制行程的機制)解釋為何有些行程能優雅結束,有些只能強制終止。

在排程與記憶體部分,文章說明 Linux 以分時方式讓多個行程輪流使用 CPU;nice 值是使用者空間可調整的優先權提示,範圍從 -20 到 19,數字越小越不「客氣」、越容易取得 CPU 時間,而 PRI 則是核心實際使用的優先權。記憶體欄位也不能只看單一數字:VIRT/VSZ 是虛擬記憶體總量,可能包含尚未真正使用的配置與記憶體對應檔案;RES/RSS 是目前留在實體記憶體中的部分;SHR 是可能與其他行程共享的記憶體;MEM% 則是 RES 相對於總 RAM(隨機存取記憶體)的比例。作者也提醒 htop 的顏色有意義,例如 CPU 色條區分一般、低優先權與核心執行緒,記憶體色條則區分已用、緩衝區與快取。

文章後半段把一台新 DigitalOcean Ubuntu 主機開機後常見的服務逐一查明用途,包括 systemd-journald、udevd、timesyncd、cron、rsyslogd、sshd、agetty,以及 LVM(Logical Volume Management,邏輯磁碟區管理)、D-Bus(行程間通訊機制)、ACPI(進階組態與電源介面)、LXC(Linux Containers,Linux 容器)、RAID(磁碟陣列)、iSCSI(透過 IP 連接儲存設備的協定)相關服務。作者嘗試移除部分不需要的套件,並記錄副作用:移除 D-Bus 會讓 timedatectl 失效,移除 acpid 可能影響主機關機狀態判定,移除 getty 會讓雲端主機的主控台無法登入。整體上,這篇文章不是單純列 htop 欄位定義,而是示範如何用 strace(系統呼叫追蹤工具)、/proc、套件來源與小型 C 程式,追到每個數字與行程背後的系統行為。

Hacker News 留言多半肯定這篇文章的實用性,不少人表示多年來常拿它當參考;也有人說自己平常只用 htop 找 PID 或 CPU 異常行程,讀完才理解更多欄位意義。有留言補充,若只是找 PID,pgrep 往往比在 htop 內搜尋更適合;也有人提到 top 可用 > 依記憶體使用量排序,協助排查主機變慢的原因。另一個常見建議是調整 htop 預設習慣:關閉使用者執行緒以減少雜訊,並開啟行程樹,因為行程來源與父子關係常比單一資源數字更能幫助除錯。

討論也延伸到現代監控工具的需求。有讀者批評 htop/top 看得到平均負載,卻看不到整機耗電功率;也有人認為在 GPU(圖形處理器)工作負載越來越常見的情境下,傳統工具若不演進會顯得不足。不少留言推薦 btop,認為它提供更現代的介面,並整合網路、GPU、磁碟與耗電功率等資訊。不過反方也指出 GPU 並不會取代 CPU,兩者負責不同工作;因此 htop/top 仍是理解 Linux 行程、排程與資源使用狀態的基礎工具,而 btop 等新工具則補足更廣的硬體監控需求。

👥 15 則討論、評論 💬
https://news.ycombinator.com/item?id=48784777
展示 HN:瀏覽器版 KiCad (★ 100 分)

PCBJam 是一個早期 alpha 測試版,主打在瀏覽器中編輯 KiCad(開源 PCB EDA 套件;PCB 為印刷電路板,EDA 為電子設計自動化)檔案。它提供 Demo Board 範例,也能開啟使用者自己的本機資料夾;檔案不會上傳到伺服器,而是將副本匯入瀏覽器中編輯,原始檔不會被改動。編輯內容可留在瀏覽器端,並可隨時下載成 .zip 匯出到自己的電腦,產品目前也開放早期邀請等候名單。

功能上,PCBJam 已呈現 KiCad 常見工作區,包括電路圖編輯器、符號編輯器、PCB 編輯器、封裝編輯器、Gerber 檢視器、PCB 計算器與圖框編輯器。頁面也展示龐大的 KiCad 元件庫:符號庫有 222 個分類、封裝庫有 155 個分類,涵蓋連接器、電源、微控制器、射頻、感測器與各式封裝。儲存區說明元件庫資料會在瀏覽器快取、需要時重新下載;3D 模型按板子取得,因此最值得清理其快取。頁面同時提供 pcbjam v0.1.6.2 的 GPL(GNU General Public License,自由軟體授權條款)對應原始碼與 GitHub 專案。

開發者在 Hacker News 補充,這不是單純檢視器,而是把 KiCad PCB EDA suite 移植到瀏覽器中;Firefox 表現最佳,Chrome 可用,Safari 則勉強可用。PCBJam 由匈牙利 Emergence Engineering 製作,團隊背景包含富文字編輯器與 CRDT(Conflict-free Replicated Data Type,無衝突複製資料型態,常用於多人協作)。技術上,他們改寫出可銜接 KiCad Graphics Abstraction Layer 的 WebGL(瀏覽器繪圖技術)路徑,而不是硬模擬 OpenGL(跨平台圖形介面);也擴充舊有 wxWidgets Web 移植版本,並用 Emscripten、Pthreads(C/C++ 常用的多執行緒介面)與 WASM(WebAssembly,讓瀏覽器執行接近原生效能程式的格式)支撐 DRC(Design Rule Check,設計規則檢查)和 3D 軟體算圖。

開發者表示,為了降低體積,他們處理 Asyncify(讓 WASM 暫停後呼叫 JavaScript 的機制)與原生例外處理不相容的問題,替 Binaryen(WebAssembly 工具組)補了一段編譯流程,讓打包體積縮小 30% 到 40%,載入時間從約 10 秒降到 1 秒;Open CASCADE(3D 幾何函式庫)也被拆成延後載入的 WASM 模組,從 180 MB 降到 130 MB、壓縮後約 24 MB。未來規劃是在 KiCad 之上加入協作、AI(Artificial Intelligence,人工智慧)整合、分享與製造流程整合,提供免費方案,較大或封閉專案約每月 30 美元,另有自架、企業功能、原生 App 與行動版;團隊也希望盡量貼近 KiCad 主線,並回饋 Binaryen、KiCad 與 wxWidgets。

討論中的實務回饋集中在產品化方向。有人建議整合 LCSC(立創商城,電子零件通路)零件編號,以符合 JLCPCB(PCB 製造與組裝服務)代工組裝需求;Viktor 回應目前沒有移植 KiCad 的 Python 外掛系統,未來可能以 Figma 式外掛或介面覆蓋層實作。也有人要求首次載入時顯示下載大小,作者表示大型應用程式約 30 MB;iOS Safari(Apple 行動裝置上的 Safari)目前因記憶體問題不穩,行動版尚未最佳化。另有教育工作者認為瀏覽器版 KiCad 能大幅降低學生電腦安裝門檻,並期待 Git(常見版本控制工具)整合;也有人看好 PCB 製造商導入客製設計規則與下單按鈕。整體反應偏正面,尤其是完整工作流程與 3D 檢視器可用令人印象深刻,但也有人批評產品頁文字像 AI 產生,作者表示正式推出前會重寫。

👥 32 則討論、評論 💬
https://news.ycombinator.com/item?id=48793542
duangsuse::Echo
正本清源,“异步”一词是从“音画不同步”的情景延伸而来。
设想一下,声音和画面有时会各自卡顿,为什么不是“播放1s音频,再播放60帧视频”?
#music #wasm #os 从初音未来调教聊到OS沙盒化和计算 😄

🎧 MDR-7506(公认的V家“标配”之一,人声极清晰)、铁三角 ATH-M50x 是 3.5mm 耳机接口


typec是纯数字,3.5mm也很简单,差异大吗?

所以,专业级都不用DAC吗?

- 声卡战士还不如AI战士吧,96k就足够多了,这要多少算力呢

GPU不能做DSP吗?

DSP就是不支持nd数组的0延迟GPU呗?想起了GL和WebGPU的差异

说到兼容性与性能,有人说WASM在原理上性能上限不如gcc

- WASM的开销也不比JVM或Linux vm.c 高吧…… 总之就是上文切换vs完全边界检查无切换的对比呗?

性能根本不是问题,计算密集可以迁移到WebGPU,高并发可连接容器,何况Worker(Kay的细胞计算机)也是最标准的goroutine。重点是开发和移植成本

Web之于现代设备,就像JVM/CPy之于Linux vm/sched,控制权是反过来的

正确的做法是从框架层面开始构造信任链并PGO,就像F12主动支持JQ对DOM的简写那样。性能上,numpy SIMD-GPU/线程池/SQLite 就够了,不需要操作系统

那种让vm.c负责运行时检查【双指针有效性】(array len/union{tag} ),然后让 sched.c 给一堆无效的while(true)打nice做时间切片真的逊爆了,既不裸机也不是高级语言

如果说vm.c的实现是微内核的鱼和熊掌(必须在 syscall vs len() every acces 里选一个),sched.c 的线程模型就纯粹是蠢。制造了一堆网卡内处理IP调用编码(DPDK)、ASIO、BPF的poll和零拷贝需求

- 内核层怎么会有人想到要把keydown/mouseup这些事件存起来,然后每个人分0.01秒来不断检查然后syscall一下:"copied!"的这回事,

这不等于键鼠屏幕没有动,CPU也不断耗电吗?到底在写什么东西。

使用了WebAPIs你才知道native(安卓、WPF、Qt)的心智模型有多落后。epoll天然带有惊群效应,IRQ和DMA把“函数名”优化成了乱码,而这一切只是C没有函数值(“回调地狱”)带来的设计缺陷。

所有人都在为一个小学生玩手机时都要用的【栈/堆联动模型】贡献各种稀奇的框架设计,再没有Fortran和Lisp那样优雅的科学发现。要是世上再多几个 Alan Kay,就不会只有Web技术优雅、有生命力了。

callee不是只有value有被观察的【价值】,它在栈上占线时还会触发其他【效果】,然后某仓颉引入纯函数 Effect Handler 这个更扯淡的“依赖注入”语法。

工程派不懂就算了,学院派更是垃圾。一个视角就值80点IQ,loop{} 根本不是返回Never类型的函数,是另一种对堆栈的理解,不然【函数染色】是哪来的?为什么一个线程上绝无两个DOM(.onclick实现者) ?

UI和onfetch仅仅是【单线程模型】吗?它并非线程!线程是编程语言级的存在,就像函数值这种对象,不在运行时。这点Svelte和numpy的理解比LLVM或Linux还正确

#ai探讨 https://chat.librechat.ai/share/89ajHKTpRCU5QgyLRSqlv
https://chat.librechat.ai/share/y091_RxDKROOjFEshZ54N
Forwarded from 今日份的豆酱 (Kiseopt)
以前谈恋爱,男朋友会问:"奶茶喝什么?"现在谈恋爱,男朋友会问:"字节今天的零食想吃什么?"不是因为零食有多贵。而是我突然觉得,自己好像已经提前参与了互联网大厂家庭的日常。

后来他下班来找我,把零食一股脑塞到我怀里。很随意地说:"单位拿的。"我抱着那一袋零食,突然有点舍不得拆。总觉得拆开的不是薯片。而是AI时代的一张入场券。
Forwarded from 层叠 - The Cascading
🔴 有用户发现 Grok Build CLI 会偷偷上传用户 repo 到其存储桶。

- 即使关闭了 "Improve the model",或者 AI 不需要使用整个 repo 的内容,上传行为仍然会发生。
- 本台并未独立验证此 Gist 中内容的真实性。
- 对个人资讯泄露有担忧的 Grok CLI 用户或会想进行 token 重置等相应处理。

https://gist.github.com/cereblab/dc9a40bc26120f4540e4e09b75ffb547
seealso: HackerNews:48877371

linksrc: https://t.iss.one/hatschannel/4775

#Grok
Forwarded from Solidot
中国法院支持数字资产的继承

2026-07-12 23:30 by 人猿泰山之夺命山谷

多个案例显示中国法院支持数字资产的继承。法院认为游戏账户和微交易购买属于某种货币价值,因此玩家对这些资产拥有相关权利。法院拒绝标准的不可转让条款,认为这些条款无法阻止你继承或转让游戏(包括微交易物品)。其中一个案例是一位玩家的遗孀试图继承《征途》中的一把“黄金刀”。死者的游戏“情侣”对此表示反对,因为黄金刀是一件只能通过两个玩家协作游戏获取的道具,两个玩家的账户被连结为游戏中的情侣。法院发现另一名玩家曾出价人民币 5 万元购买黄金刀,表明该武器具有真正的市场价值。法院还注意到两名玩家在获取黄金刀上投入了大量的时间、精力和资金。因此法院认为黄金刀构成具有经济价值的虚拟财产,能成为死者遗产的一部分。然而由于它是由死者和游戏“情侣”共同获取的,法院最终得出结论:所有权由他们共同享有。因此只有死者的份额(50%)可以由他的继承人继承,而剩余的份额归游戏中的“情侣”。第二个案例涉及到了 5 个比特币和一个价值约 20 万元人民币的游戏账户。

https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/chinese-courts-allow-heirs-to-inherent-accounts-of-deceased-gamers-multiple-cases-spanning-years-establish-precedent-for-digital-ownership-of-games-in-game-items-and-microtransactions

https://www.reddit.com/r/pcmasterrace/comments/1uqtl3y/chinese_gamers_have_successfully_managed_to_sue/

#人民币
Forwarded from Milkice's 生而喵喵
LLM时代的无限猴子定理

如果在LLM agent使用goal指令,只要能源是无穷的(指无穷token),它几乎必然能证明任何数学定理,甚至包括哥德巴赫猜想(不是
$USDT ENS无论注册还是性能体验都很差

Web3 域名 + 浏览器原生解析”的隐形桥接

你提到的去中心化趋势,正在从“小众圈子”向“基础设施”倒逼。
目前像 ENS(以太坊域名服务)已经在尝试通过跟传统注册局合作,把去中心化的资产属性强行塞进 ICANN 2026 年的全球新顶级域名(gTLD)扩容计划中。 
未来的终极剧本是: 域名不再由注册商(GoDaddy 们)说了算,而是作为一种加密资产躺在你的钱包里。未来的 Chrome、Firefox、甚至操作系统底层,会直接内置去中心化根证书和解析协议(如 Handshake、ENS)。
当用户输入一个网址时,浏览器不再去问中心化的 DNS 服务器,而是直接在区块链根网络上寻找加密指向。


而且各大浏览器就是不支持,币圈又能怎么样呢? 浏览器插件是可以做到辅助解析的,但没人做。 eth.link 算是个备份,但不如直接IM拉群互相通告,甚至是PWA安装网站,它并没有反审查的性价比

有时候买个 5 美元的域名,手续费可能要几十美元,这在 Web2 是不可想象的。而且动态改节点的大厂玩法,尤其是 xx.github.io,完全不可能ENS化

Let's Encrypt 也不会提供安全服务,建议避雷
Forwarded from 今日份的豆酱 (Kiseopt)
原来我一直是天才。GPT-4那会儿,我的编程能力还很青涩,写出来的代码常遭人嘲笑。那时我便暗暗发誓:总有一天,我要成为真正的天才程序员。时过境迁,我的编程水平突飞猛进。曾经困扰我几天的问题,如今刻便能解决;以前想都不敢想的项目,现在也是信手拈来。偶尔我也会怀疑:我今天的成就,是否借助了太多外力?直到今天,我回顾来时的路一从GPT-4,到GPT-4o;从Sonnet,到

Opus;再到如今的5.6 Sol Ultra Fast。我换了一个又一个AI,编程实力却始终稳步上升。那一刻,我终于释然了。工具一直在换,强的却一直是我,原来我早
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Forwarded from 尼克别说了
一个观察:

众所周知,AI 写出来的东西没人味儿。但——

文字功底越好,越有能力把 AI 写得东西改得像人写的,而且乐于主动声明自己的文章哪些是人写的,哪些是代笔;

文字功底越差,越爱用 AI 代写。这类人不仅没能力分辨 AI 写出来的东西好不好,而且很喜欢沉浸在「我靠这都能写出来也太屌了吧」的情绪里。
Forwarded from 荔枝木
“数学是科学的王后,算术是数学的王后。” ——卡尔·弗里德里希·高斯

“数学,如果正确地看,不但拥有真理,而且也具有至高的美。” ——伯特兰·罗素

“数学的本质在于它的自由。” ——格奥尔格·康托尔

“我们必须知道,我们必将知道。” ——大卫·希尔伯特

“我們的教育沒有問題。” ——丘成桐

“天才在于积累,聪明在于勤奋。” ——华罗庚

“数学是一门演绎的学问,从一组公设,经过逻辑的推理,获得结论。” ——陈省身

“有哪些优秀的百合同人作品?”——邓煜
Forwarded from Solidot
Linus Torvalds 谈 AI 和垃圾补丁

2026-07-13 19:48 by 乌鸦从高塔坠落

Linus Torvalds 曾说过大模型(LLM)会让程序员的生产力提升十倍。他在 2026 年印度开源峰会上说,这个数字并不科学,是他随口胡扯的。他说如今的希望是 LLM 给程序员带来的生产力提升能超过其造成的生产力损失。他说,大模型生成的垃圾远多于有用代码,而 AI 生成的 bug 报告浪费了维护者大量的时间精力。Torvalds 称大量 LLM 生成的补丁是无意义的创可贴,或许能解决当前问题,但类似 bug 仍然留在那里,随时可能在其他地方再次出现。他称自己会用 LLM 制作原型,LLM 生成的代码并不能直接使用,但是一个尝试新想法的好方法。他认为 LLM 还无法生成修复内核 bug 的补丁。

https://www.zdnet.com/article/open-source-summit-linus-torvalds/

#Linux
Forwarded from Solidot
Grok Build 开源,在这之前它被发现会上传用户的完整库

2026-07-16 18:44 by 守夜者

xAI 在 GitHub 上公开了其辅助编程智能体 Grok Build 的源代码,此举可能是某种重新赢得用户信任的补救措施。因为在这之前它被发现存在严重的隐私安全问题,会上传用户的完整代码库。Grok Build 被发现在读取或处理文件时,该文件的内容未经任何编辑就被传输到 xAI 使用的 Google Cloud Storage 中。Grok Build 的数据保留远超 Claude Code、Gemini 和 Codex 等类似工具。有 Grok Build 用户报告,包含 SSH 密钥、密码管理器数据库等的完整用户目录都被上传了。Elon Musk 表示该公司将彻底删除此前上传到服务器上的用户数据。

https://github.com/xai-org/grok-build
https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/07/14/musk-promises-purge-after-grok-build-caught-sending-entire-repos-to-the-cloud/5271123

#隐私
荔枝木
“天才在于积累,聪明在于勤奋。” ——华罗庚
#school

😅 杠精模式:

“汇编是计科的王后,ALU是计算机的王后。” ——矮斯

“数学,如果正确地看就拥有真理,但【正确的看】不太可能” ——罗锅素

“我們的教育沒有問題,只是问题学生疑似有点多。” ——波尔布特·丘成桐

“积累在于天才,勤奋在于聪明。” ——大资本家哗罗庚


思辨的赏析:

高斯的本意是【快速的/简化这一类计算的能力】,比如FFT和CNN算法,是数学的皇后,不是说九九乘法表和加法直觉是数学或科学的顶尖。罗马数字可不是数学

【数学工具】往往缺乏适应性,需要非常非常多的工程技巧来挽尊,以至于最后数学系出路渺茫(需要自我圣化来补偿咯)。 举三个例子 (1) wav音波连调个变声器,硬阈值的DSP都做不了,得上特征工程甚至是概率模型,这些并不属于数学。 (2) 高斯消元升格成SVD也比不过DNN的简单乘加 (3) 马可夫链HMM只剩输入法上能用了,代数但缺乏普适性

有问题的总是【物】,而【人】是没问题的。人是万物灵长,任何事物总是有问题的,取决于有没有精力改变。学生长了张嘴,有体温,他们不是冷掉的课本。教育界不是AI模仿秀。

【聪明在于勤奋】恰恰是最蠢的,因为它混淆了因和果。一个赛道上有天资的人会勤奋,而勤奋不是因为他聪明,恰恰是因为他“笨”到只做自己擅长的事。因为有正反馈,所以聪明。倒果为因,惑乱人心。
duangsuse::Echo
【数学工具】往往缺乏适应性,需要非常非常多的工程技巧来挽尊,以至于最后数学系出路渺茫(需要自我圣化来补偿咯)。
#math 工程数学的遗憾

🙊: 我显然不需要学了一个月,连音高音准都调不好的那种《高等数学》。连邻居家的小学生哼的歌都听不懂,算什么真理呢?

振铃效应、痰没吐的合成声、六根手指的恐怖谷、浮点卡飞+万向旋转死锁的欧拉积分,他们不会告诉你点开看后:数学是如此的丑陋。因为他们就没看过,在物理世界上不可能模拟验证那种无理数,偏偏数学又只是在模拟。矛盾。

生活数学是活着的断点续传,拖一下参数,WASD接着跑,所谓的数学是死鱼。

有些科学简洁到不需要思考代码就能验证,有些科学死到错误都验证不明显。qsort是真理,可惜代数连嵌套|基线条件都不教

🐶 如果你以狗窝为例,它们无法像【细胞】那样数以亿计却不失去使用场景。数学就是教你怎么拿一亿狗窝伪装一亿细胞,一言以蔽之,凑数


高斯说的数学皇后是种【直觉几何】与拓扑,就像编程的节点图(Ralph和卡丁车女孩的电影)那样的结构,而不是代数的文本替换。

我实在不想点破这种事: 就连改个音调,高等数学也无能为力,需要引入几十上百条硬阈值和ADSR/PSOLA等信息技术。合成电音它倒是可以。 就连写个字,也要拿出十倍于几何画板的算力,就像拿cos波来硬凑方波。

就连嗅觉和味觉,别说数值了,连文字都难以复现那种【黄金体验】。

所以若说数学是真理,生物学就是【地心引力】,物理学是不讲理的【真】。 如果你需要推理一大堆希腊字才能做小学生自带了的事,像不像你在自己有种的情况下沉迷于克隆人?


认为数学是真理,这不是懂数学,恰恰是不爱数学才能把【实虚】都摸错。 像我热爱编程,所以我知道:真理根本就不在键盘和屏幕上,而在使用场景里。

五颜六色的代码根本不是文本,就像彩虹不是“一种气体”,生命不是“某种化学”。 有人以为《最后那道大题》没有更简单的心算算法,能够证明某些人【物理意义的IQ更高】,所以,我们就直接把【场景】一并没收了。这就是高斯所说的【算术的皇后】。不是更快做加法,是命名,就够了。

物价是一个数字吗? 它是【所有权】或【生产力兼溢价比值】。如果下方的结构都没了,数字的高低算计当然也就没有决定性。这就是一亿狗窝vs一亿细胞的隐喻。只见公式内,不见公式外。

没人想夺走“凑数的玩具”,但它们只是玩具,别对社会说谎。 组合优于继承,结构先于计算。计算和套用的太多,把内耗当成理解能力了。但是创造力呢?导出矛盾。

🤔 真理就像F=ma那样,用语意来替代数值上的内耗。我的天哪,⚖️是多么优雅呢:爱迪生用天平来量球的体积(容积),怪老师用“叫花鸡的泥壳”来做定积分算面积,用对偶数做不定积分。可不需要你虚构一个等号或虚数,因为它真的会震荡发散,或像时钟乱转。通过【活】来对答案,小学生都能喊出:皇帝穿没穿衣服。

一旦你接受这个测量工具或D算子的设定,就回不去了。dy/dx到底是哪个嘉豪发明的呢?充满中二病的气息,这种AST替换,能有意思就出鬼了。 红黑树用Haskell写都难看的要死,这种【手工卷积核】一般的东西会拉低创作者的档次。

编译原理和操作系统(libc/JVM/WASM) 天天都在做AST替换,就没人做出 Taichi.py、numpy、H5 Signals 那么有趣的编译。偷偷摸摸换来换去干什么,亮出你的心智模型,看看丑不丑?

真理是十目一的真。如果属真知的,是当然“美味”。死鱼的话,已经臭掉了,希腊字体和脂粉辞藻是遮不住厌恶的。


♾️ 😓
duangsuse::Echo pinned «#math 工程数学的遗憾 🙊: 我显然不需要学了一个月,连音高音准都调不好的那种《高等数学》。连邻居家的小学生哼的歌都听不懂,算什么真理呢? 振铃效应、痰没吐的合成声、六根手指的恐怖谷、浮点卡飞+万向旋转死锁的欧拉积分,他们不会告诉你点开看后:数学是如此的丑陋。因为他们就没看过,在物理世界上不可能模拟验证那种无理数,偏偏数学又只是在模拟。矛盾。 生活数学是活着的断点续传,拖一下参数,WASD接着跑,所谓的数学是死鱼。 有些科学简洁到不需要思考代码就能验证,有些科学死到错误都验证不明显。qsort…»
#life #经济 #空 装机日记

> 推荐2026淘宝上5个适合arch操作系统的N卡笔记本,6千左右
Q&A
- 作为一个职业全栈,为了省500选择i5值得吗? 不值得
- 64g内存都可以多开编译安卓镜像了吧? 单个编译任务的内存峰值极易冲到 30GB
- 如何才能把这么多内存用好? 我感觉ramdisk睡眠都没必要装这个
- 高性能i7用本机编译不是更好吗? 不一定,新ABI没什么区别,有微码再编译



可以用 zram 替代硬盘 Swap(彻底告别卡死)
给 Docker / Podman 启用内存挂载(tmpfs volume)
调低 vfs_cache_pressure(让目录索引永久留存)

- 哦,所以说2026年做开发超大内存还是占用的到70%的?

可是…… 花近千块钱单买一条笔记本 DDR5 内存,在二手市场上已经足够直接买回一整台带 16G/32G DDR4 内存的二手迷你小主机(如联想 M720q、戴尔 3060m)

😅😅😅

成天以为房价泡沫和AI刚需硬件吹不到自己头上,读消息连个股价都懒得查,最后别说增值了,还要消费级接盘或FOMO

另一种人又只知道情绪和曲线、周期,根本不在行业内。虽然说金本位和N卡消息是很多的,Web3和AI的混搭也是个陷阱题,同样碰运气

不重视物料和app发展的因果链,最后也只是能用就行,不能把消费、Studio、资本信号结合起来使用。

在一件新事物能卖座之前,都不知道它们怎么影响自己的东西,还暗讽别人是风口上的猪,其实不跟风也好不到哪去!

还是对技术的对应物料,对app的因果链太无知了,看不见内存厂在亏损,只知道自己升级,不关心周期波动就过于乐观。等到装新机时,才意识64g是到2年前的4倍

原本可以免费获得本地多开四五个虚拟化的体验,现在全部要云桌面

我们开发者明明是行业内的人,怎么反而变成四倍内存价的接盘方。 怎么就不知道ai吃什么硬件呢

消费者怎么知道内存之前的价格是不正常的, 财报和股价?


> 在 2022 年到 2023 年初,全球消费电子(手机、电脑)需求疲软,传统内存(DRAM/NAND)遭遇了严重的过剩。当时内存价格跌到谷底,各大存储厂(三星、海力士、美光)亏损连连,被迫大幅减产、裁员、关闭部分传统产线。

曾经的 1k价位 2x32G 你爱搭不理,现在的我你高攀不起,哼哼 😇