Hacker News 今日TOP 20| 2025-01-25 - 出海掘金，无限可能。为独立开发者、跨境电商从业者、海外自媒体提供最新出海资讯和资源-出海掘金，无限可能。为独立开发者、跨境电商从业者、海外自媒体提供最新出海资讯和资源

Hacker News数据实时更新，本TOP选取北京时间2025-01-25 23:55分左右的数据

Hacker News 今日TOP 20| 2025-01-25

1.Show HN: I built a DIY plane spotting system at home

中文标题：展示HN：我在家自制了一套飞机观测系统
网站: pilane.obviy.us
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2.Pixelfed Hit 500K Users

中文标题：Pixelfed用户突破50万大关
网站: fedidb.org
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3.I got OpenAI o1 to play the boardgame Codenames and it's super good

中文标题：我让OpenAI的o1模型玩起了桌游《行动代号》，结果它表现得相当出色。
网站: suveenellawela.com
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4.How to build your own ZX80/ZX81 (2019)

中文标题：如何打造你的ZX80/ZX81个人电脑（2019版）

在2019年，重温经典，动手组装一台属于自己的ZX80或ZX81电脑，不仅是对早期个人计算机技术的一次致敬，也是深入了解计算机基础原理的绝佳实践。本文将引导你一步步完成这一复古科技项目。

第一步：了解ZX80/ZX81

ZX80和ZX81是上世纪80年代初期由英国Sinclair公司推出的两款家用电脑，以其低廉的价格和简单的设计，开启了个人计算的新纪元。ZX80于1980年发布，ZX81则是在1981年推出的改进版，两者都采用了Zilog Z80处理器，拥有1KB或16KB的内存，使用BASIC编程语言。

第二步：准备材料

要构建你的ZX80/ZX81，你需要以下基本组件：

Z80处理器：这是电脑的大脑，负责执行指令。
内存芯片：至少1KB的RAM，ZX81可扩展至16KB。
ROM芯片：存储BASIC解释器。
键盘：简单的薄膜键盘即可。
视频输出电路：将电脑生成的信号转换为电视可显示的图像。
电源：提供稳定的5V直流电。
电路板和连接线：用于组装所有组件。

第三步：组装硬件

布局设计：在电路板上规划好各个组件的位置，确保信号传输路径最短。
焊接组件：按照设计图，将Z80处理器、内存、ROM等焊接到电路板上。
连接键盘和视频输出：将键盘接口和视频输出电路连接到主板。
电源接入：确保电源稳定，避免电压波动损坏组件。

第四步：编写和加载BASIC程序

编写程序：使用ZX80/ZX81的BASIC语言编写简单的程序，如显示文字或进行数学计算。
加载程序：通过磁带接口或手动输入，将程序加载到内存中运行。

第五步：测试与调试

启动电脑：接通电源，检查是否有图像输出。
运行程序：输入BASIC命令，观察程序是否按预期运行。
调试：如果出现问题，检查电路连接是否正确，程序代码是否有误。

结语

通过亲手组装
网站: searle.x10host.com
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5.Why Your AI Product Team Needs an AI Quality Lead

中文标题：为何你的AI产品团队需要一位AI质量主管

在人工智能产品开发中，确保系统的准确性和可靠性至关重要。随着AI技术的广泛应用，一个专门的AI质量主管角色应运而生，其核心职责是监督和提升AI产品的性能标准。这位专家不仅精通机器学习模型的质量控制，还负责制定测试策略，确保算法决策的公正性，以及监控模型在生产环境中的表现。简而言之，AI质量主管是连接技术卓越与用户信任的桥梁，确保AI产品既智能又可靠，满足甚至超越用户的期待。
网站: freeplay.ai
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6.Arsenal FC AI Research Engineer Job Posting

中文标题：阿森纳足球俱乐部人工智能研究工程师职位招聘
网站: careers.arsenal.com
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7.An overview of gradient descent optimization algorithms (2016)

中文标题：梯度下降优化算法概览（2016年）

这篇文章深入浅出地介绍了各种梯度下降优化算法，就像是在为机器学习领域的“登山者”们绘制一份详尽的路线图。想象一下，你正站在一座由数据构成的高山脚下，目标是找到最低点（即模型的最佳参数）。梯度下降就是你的指南针，而不同的优化算法则像是提供了不同的登山策略——有的像“动量法”那样，借助之前的步伐惯性，帮你更快地冲过平缓地带；有的则像“Adam”这样，结合了动量和自适应学习率的优点，仿佛给你装上了智能登山靴，能根据地形自动调整步伐大小。无论你是新手还是老手，这篇文章都能帮你找到最适合自己的“登山”方法，让训练模型的过程更加高效顺畅。
简介：该文章详细讨论了梯度下降优化算法的不同变体及其优缺点。首先介绍了基本的梯度下降算法，包括批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MBGD）。接着，文章深入探讨了几种常见的优化算法，如动量法（Momentum）、Nesterov加速梯度（NAG）、Adagrad、Adadelta、RMSprop和Adam。每种算法都通过调整学习率或引入动量来加速收敛并减少震荡。文章还比较了这些算法在不同场景下的表现，并提供了选择合适优化算法的建议。最后，作者强调了在实际应用中调整超参数的重要性，并建议根据具体问题选择合适的优化方法。
网站: www.ruder.io
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8.The Mythical IO-Bound Rails App

中文标题：传说中的IO密集型Rails应用
网站: byroot.github.io
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9.Life lessons from the first half-century of my career

中文标题：在我职业生涯的前半程中，我学到了这些人生经验
网站: cacm.acm.org
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10.Advent of Code 2024 and BQN

中文标题：2024年编程挑战赛与BQN语言
网站: nrk.neocities.org
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11.Hacker infects 18,000 "script kiddies" with fake malware builder

中文标题：黑客用假恶意软件生成器感染了18,000名“脚本小子”

一名黑客通过发布一个声称能创建恶意软件的虚假工具，成功感染了18,000名“脚本小子”。这些“脚本小子”通常是指那些缺乏深厚技术背景，但试图利用现成工具进行网络攻击的初级黑客。这次事件中，他们下载并运行了一个伪装成恶意软件生成器的程序，结果反而被植入了恶意代码，导致自己的设备被黑客控制。这一事件不仅暴露了“脚本小子”们的技术短板，也提醒了网络安全的重要性。
网站: www.bleepingcomputer.com
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12.How far can you get in 40 minutes from each subway station in NYC?

中文标题：纽约地铁站40分钟能带你走多远？
网站: subwaysheds.com
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13.Show HN: Cs16.css – CSS library based on Counter Strike 1.6 UI

中文标题：展示 HN：Cs16.css —— 基于《反恐精英1.6》用户界面的CSS库
网站: cs16.samke.me
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14.Inboxbooster (YC W17) Is Hiring

中文标题：Inboxbooster（YC W17）正在招聘
简介：InboxBooster正在招聘一名JVM字节码工程师，职位为全职远程工作。该职位要求候选人具备深厚的Java虚拟机（JVM）字节码知识，能够优化和调试JVM应用程序。候选人需要熟悉JVM内部机制、字节码操作工具（如ASM、ByteBuddy等），并具备良好的问题解决能力。该职位的主要职责包括开发和维护高性能的JVM应用程序，优化现有代码，以及与其他团队成员合作解决复杂的技术问题。InboxBooster是一家专注于电子邮件基础设施的公司，致力于提供高效、可靠的电子邮件解决方案。公司文化注重创新、协作和持续学习，适合那些希望在技术领域不断挑战自我的人才。
网站: www.ycombinator.com
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15.TinyZero

中文标题：“TinyZero”可以翻译为“微型零号”或“迷你零号”。这个名称可能指代某种小型设备、项目或概念，具体含义需要根据上下文进一步确定。如果是指某个具体的产品或项目，建议保留原名并在括号中注明中文解释。
网站: github.com
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16.Doorbell camera catches rare footage of meteorite striking home's front walkway

中文标题：门铃摄像头捕捉到罕见画面：陨石击中住宅前人行道
网站: www.cnn.com
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17.Show HN: Trolling SMS spammers with Ollama

中文标题：展示HN：用Ollama戏弄短信垃圾信息发送者
网站: evan.widloski.com
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18.Show HN: Using YOLO to Detect Office Chairs in 40M Hotel Photos

中文标题：展示HN：运用YOLO算法，从4000万张酒店照片中识别办公椅

在这篇分享中，我们探索了一项创新应用：利用YOLO（You Only Look Once）实时目标检测技术，对海量酒店图片进行智能分析，旨在自动识别并定位其中的办公椅。这一项目不仅展示了YOLO算法在非传统场景下的强大适应力，也为酒店行业提供了一种高效筛选符合商务旅客需求的住宿选项的新方法。通过处理高达4000万张的酒店照片，我们验证了该技术在规模化应用中的可行性与准确性，为未来的智能图像识别应用开辟了新的可能性。
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