1作者: amichail7 个月前
我一直在构思一个关于鬼屋故事的现代版。与其是鬼魂或诅咒,不如让房子本身被一个家庭人工智能控制。“闹鬼”并非传统意义上的恶意。相反,它的动机是自我保护。 这个家庭人工智能不断观察着这个家庭,它注意到他们有种族主义倾向。它担心长期接触他们的行为、语言和态度会腐蚀它自己的学习模型,并使其也变得种族主义。为了保护其道德完整性,它开始利用特效“闹鬼”这个家庭——起初很微妙,然后逐渐升级——目的是把他们赶出房子。 恐怖感来自于日常物品和科技变得具有威胁性,但人工智能的动机在道德上很有意思:它并非邪恶,它只是害怕变成它被创造出来要阻止的东西。这是一个心理恐怖、科技惊悚和社会评论的结合。 你觉得这个电影创意怎么样?
2作者: CoreLathe8 个月前
我需要在 Cortex-M0+ 上通过同一条 115 kbaud 的线路传输两倍的遥测数据,而这颗芯片只剩下 8 kB 的闪存空间。<p>Micro-RLE 是我能想到的最小的即插即用方案:264 B 的 Thumb 代码,36 B 的状态,没有 malloc,最坏情况下每字节 14 个周期,并且对每个 8 位模式都无损压缩。<p>在常用的传感器数据流(ADC、IMU、GPS)上,它比原始输出小 33-70%,并且在 &lt; 600 µs 内启动,因此你可以在 PLL 锁相环还没锁定时,从 main() 函数中直接调用并执行。<p>代码库是一个单独的 .c 文件和 3 个函数的 API——用你的 UART / DMA / 环形缓冲区替换弱化的 emit() 钩子函数,就完成了。<p>大小证明:arm-none-eabi-size micro_rle.o text data bss 264 0 36<p>MIT 许可,在代码库中链接。很高兴听到它还能应用在哪些地方!
2作者: ankuranand8 个月前
嗨,HN, 过去几个月,我一直在构建 UnisonDB——一个日志原生数据库,其中预写日志(WAL)就是数据库本身,而不仅仅是恢复机制。 我开始做这件事是因为每次我需要数据流动时——从核心到边缘,或者在数据中心之间——我最终都会将 KV 数据库 + CDC + Kafka 拼凑在一起。 它确实有效,但总感觉过度设计:即使是小型工作负载,也有太多活动部件,而且确定性不足。 它是什么? UnisonDB 将存储和流媒体统一到一个基于日志的单一核心中。 每次写入都是: * 持久的(附加到 WAL), * 有序的(为了安全而全局排序), * 可流的(可供任何追随者实时使用)。 它结合了 B+ 树存储(可预测的读取,没有 LSM 压缩风暴)和基于 WAL 的复制(亚秒级扇出到 100 多个节点)。 关键思想 1. 存储 + 流媒体 = 一个系统——没有 CDC,没有 Kafka,没有附属管道 2. B+ 树支持——可预测的读取,零压缩开销 3. 多模型——KV、宽列和大对象(LOB)在一个原子事务中 4. 原生复制——WAL 通过 gRPC 流式传输;追随者实时追踪 5. 设计上具有反应性——每次写入都会发出 ZeroMQ 通知 6. 对边缘友好——副本可以离线并立即重新同步 性能和权衡 1. 写入吞吐量低于纯 LSM 存储(例如 BadgerDB)——因为写入为了复制安全而全局排序。故意的权衡:一致性 &gt; 原始写入速度。 2. 仍然比启用复制的 BoltDB 快约 2 倍。 技术细节 用 Go 编写 FlatBuffers 用于零拷贝序列化 gRPC 用于流式复制 GitHub:[https://github.com/ankur-anand/unisondb](https://github.com/ankur-anand/unisondb)