最新

我们花很多时间优化工具：键盘、显示器、IDE、延迟、人体工程学。<p>但最近我注意到一件奇怪的事——照明几乎从未得到同等的重视，尽管它直接影响着专注力、疲劳程度和决策制定。<p>我在长时间工作时做了一个小小的个人实验：<p>移除了主要的头顶灯<p>使用了更少、强度更低、间接的光源<p>有意让一些区域保持黑暗<p>结果不仅仅是“更舒适”——我的工作行为也发生了改变：<p>深夜眼睛疲劳感减轻<p>更长时间的专注工作时段<p>冲动切换任务的次数减少<p>令我惊讶的是，大多数关于生产力的建议都假设“能见度越高越好”，而人类的感知似乎恰恰相反：对比度、阴影和克制反而能提高清晰度。<p>这让我不禁思考：<p>为什么我们不把照明像对待排版或 UI 层次结构一样对待？<p>为什么几乎没有工具可以测量工作场所的照明质量，除了原始的勒克斯（lux）值？<p>照明是否是初创公司正在忽略的、影响生产力的一个隐形变量？<p>好奇这里其他人是否也注意到了类似的效果——或者这只是我正在陷入的安慰剂效应。

这可能是我做过的最酷的项目。它实现了实时音频和动态视觉生成，呈现出美丽的图案、波形和几何图形。欢迎提出反馈。

目前有两种常见的将 .lua 脚本打包成二进制可执行文件的方法：传统的 srlua 和较新的 luastatic，后者可以生成真正的原生二进制文件（而不是简单地连接 Lua 解释器）。 然而，这两种方法都有明显的局限性。 srlua： - 只能打包单个 .lua 文件 - 需要手动编译 luastatic： - 仅限 Linux 此外，它们都不能提供自动依赖分析。 因此，我（或者，Claude Opus 4.5，哈哈）编写了 luainstaller，其理念和设计与 PyInstaller 类似，它封装了这两种工具，并增加了自动依赖分析和单文件打包功能。它还附带了预编译的 srlua 二进制文件，开箱即用，适用于 Windows 和 Linux。 开始使用非常简单： pip install luainstaller 例如，假设您有 a.lua，它依赖于 b.lua，而 b.lua 又依赖于 c.lua。 对于 srlua，无需手动分析依赖关系或将脚本合并到单个 .lua 文件中。您只需运行： luainstaller build a.lua 它将生成一个独立的二进制文件，没有任何外部依赖。 您甚至不需要使用命令行。运行： luainstaller-gui 会启动一个用 Tkinter 构建的简单 GUI，涵盖基本功能。 luainstaller 也可以用作 Python 库。它支持附加参数、基于 SimpSave 的日志系统、可选择的引擎（预编译的 Lua 5.1.5，适用于 Windows 和 Linux，32 位和 64 位，以及 Lua 5.4.8）等等。详细用法在 GitHub 上有文档说明。 已在 Windows 11 和 Fedora 43 上测试。 局限性：仅支持纯 Lua 脚本。不支持动态模块加载，因为依赖分析基于一种简单的静态方法。

我目前正处于一个新项目的早期规划阶段，想寻找一些工具来帮助我构建一个粗略但可靠的商业计划。我还不打算为软件付费，所以想知道这里有没有人使用过真正有帮助的免费 AI 商业计划生成器。 如果你使用过任何提供过体面、详细输出的免费工具，你的体验如何？ 我不是来寻求推广的，只是想听听真正用过这些工具的人的真实反馈。 谢谢！

我开发了最快的 React 虚拟化库。核心部分用 Rust 编写，并编译成 WebAssembly。<p>在线演示：<a href="https:&#x2F;&#x2F;warper.tech" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;warper.tech</a><p>1000 万行数据，120+ FPS。无卡顿，无掉帧。<p>现有的库，如 react-window 和 react-virtuoso，在处理大规模数据时会遇到瓶颈。它们依赖 JavaScript 二分查找和 O(n) 扫描来处理可变高度。而 Warper 不同。<p>该引擎使用：<p>- 树状数组（Fenwick trees）进行 O(log n) 可变高度查找 - O(1) 算术运算处理固定高度的条目 - WASM 和 JS 之间零拷贝的类型化数组 - 预分配的内存池，滚动时零垃圾回收<p>在 M1 MacBook Pro 上对 100 万行数据进行基准测试：Warper 达到 119 FPS。react-virtuoso 降至 58 FPS。在 1000 万行数据时，Warper 保持在 118 FPS，而 virtuoso 降至 31 FPS。<p>它不仅仅是略快，而是快 2-4 倍，具体取决于工作负载。<p>权衡是包大小：大约 45KB，而 react-window 是 6KB。如果你需要性能，这是值得的。<p>可通过 GitHub Sponsors 获取，网址为 github.com&#x2F;sponsors&#x2F;itsmeadarsh2008<p>欢迎就架构问题进行提问。