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I asked people: "Which AI equity related newsletters do you like?"
The list:
Top voted:
- SemiAnalysis by @dylan522p @fabknowledge (+ more incl @SKundojjala @andrewlekashman) - 5 votes
- FUNDA @FundaAI - 5 votes
- Citrini Research by @Citrini (+ @zephyr_z9 @jukan05 and more) - 4 votes
- Irrational Analysis by @insane_analyst - 3 votes
- Vik's Newsletter by @vikramskr - 3 votes
- Fabricated Knowledge by @fabknowledge - 2 votes
1 vote each:
- Semi Doped by @semidoped
- Key Context by @firstadopter
- PhotonCap by @PhotonCap
- Nutty by @NuttyCLD
- ChinAI by @jjding99
- Interconnects by @natolambert
- Beyond The Hype by @enertuition
- TMT Breakout by @TMTBreakout
- Tech Taiwan
- Damnang by @damnang2
- Semiconductor Business Intelligence by @clausaasholm
- SemiVision by @semivision_tw
- Alex_Intel_ by @Alex_Intel_
Thanks to @TMTBreakout, @BenBajarin, @EricJhonsa, @TMTLongShort, @TBU12345678, @damnang2, @jaygoldberg, @Midnight_Captl, @illyquid, @mzuhair123, @bubbleboi, @insane_analyst, @lithos_graphein for the recs. (There were no self-nominations/self-votes.)
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codex for improving computational complexity
CODEX SKILL THAT FINDS COMPLEXITY HOTSPOTS IN YOUR CODEBASE!
I made a Codex skill that analyzes your codebase and reports where performance can be improved safely.
Scan your project while Codex checks loops, repeated lookups, render-heavy code, N+1 patterns, and places where complexity can potentially be reduced without breaking behavior.
-> codebase complexity analysis
-> O(n²), O(n*m), repeated scan detection
-> before/after complexity estimates
-> safe optimization suggestions
-> risk level + tests needed
-> report-only mode by default
-> one-command install
Install: npx --yes codex-complexity-optimizer
100% open source.
Repo in Bio.
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animated console.log message
- svg with <animate>
- doesn't play looping animation when `prefers-reduced-motion`
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尝试了一下汤质推荐的知识管理方案，效果不错。这个方案的核心在于把所有的内容集中管理之后，通过 embedding 向量进行相关推荐。
我把Cubox，flomo，微信读书，ChatGPT 聊天记录的内容都统一放到 Obsidian 之后，我打开任意一个文档，它在侧边都会有联想到的相关片段，这样就会产生意想不到的一些联系。
比如我随手打开一篇 23 年收藏的《ChatGPT哲学之谜》，在左边关联出了最近跟 ChatGPT 聊的内容，Flomo 记得相关笔记，微信读书《关于说话的一切》的划线内容等。
有语义联想功能的笔记软件跟没有这个功能的软件完全是两个时代的产物，大概相当于有脑子和没脑子的区别，大脑非常重要的一个能力就是联想，从这个意义上说，有联想能力的知识库才是人的第二大脑，不然就只是一个储藏室而已。
最后分享一下我实践的一些经验，整个过程不用花一分钱：
1. 相关插件：Cubox 导入搜索同名插件，flomo 导入用“Flomo Importer”，微信读书导入用“Weread”，语义关联用“Smart Connections”
2. Smart Connection embedding 配置：我用的 macbook air m4，可以直接用本地 embedding 模型，我选的是Jina-v2-base-zh-8k，默认的模型效果很差。
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这个资源太赞了
Matt 是 ts 的大牛，用九个月写了一本关于 TypeScript 教程的书，完全免费：
totaltypescript.com/books/to…
我简单看了一些，非常棒，现代，由浅入深，包含了大部分的基础知识，排版也好看，想学 TypeScript 朋友可以收藏看看。
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File Pilot, a modern and fast file explorer, is officially out in public beta!
filepilot.tech/
After 3 years of development and hard work, it's finally in your hands!
A huge thank you to everyone who helped in any way throughout this journey!
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内网穿透方案之tailscale+cloudflare tunnel
很多homelab玩家拿到机器遇到的第一个问题就是怎么把服务部署到公网。
有的人会选择frp，但考虑到国内服务器带宽和价格的情况下frp效果实在太差。也有人使用tailscale这种p2p方案，但这种并没有把服务暴露到公网。这里分享一个我的解决方案。
首先你需要在本地机器和一台海外vps上都部署tailscale并且完成登录。关于vps的选择，推荐使用新加坡的vps（可以做到一机多用，能够正常代理ChatGPT，大多直连效果也不错），不推荐使用国内的vps，因为后面还要连接cloudflare。
此时你可以在tailscale中看到本地机器的tailscale ip。
之后在vps部署cloudflare tunnel，支持docker和主流操作系统安装。
在cloudflare tunnel中添加tailscale中本地机器的内网ip，映射到域名上。
在这种方案下，你可以同时保护本地机器、vps的IP不暴露，又可以保证服务稳定性（国内直连cloudflare tunnel稳定性很差），同时不会牺牲很多速度。
此外，你可以使用国内服务器自部署derp节点（tailscale的中继节点）来保障服务的稳定性。
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最近准备整理一下和后端相关的论文。
统设计这块，论文对我的帮助很大，比如 The Google File System，Scaling Memcache at Facebook。读过之后，大体明白了要怎么做：明确目标，做 trade-off，做拆分。
github.com/yfractal/blog/iss…
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我用几个月了，这玩意tm好用炸了，推荐所有人下载！
tabtabapp.net
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前段时间，终于把家里的电表给改完了，具体就是换了一个漏电保护总开关，一个过欠压保护器，加了零火线的端子，给其中三路电源装了支持米家的智能断路器，算是把之前电工有些烂尾的工程给解决了。
几个踩坑感想：
1.最好一开始就根据自己用电需要来设计电路，不然电工一切从简的做法，让后面打补丁变得很难。比如，对方把所有我家墙插都并在一条线上了，就导致这一路关闭的设备又多又杂，根本不能去关了。
2.现在很多墙面智能面板/开关都要求有零线，如果没提醒电工是哪些地方需要拉零线的话，他默认就都是走单火线，这样后面再加零线就非常困难。另外，现在一些支持米家的多控开关，基本都支持“按键转无线”，只要用了智能灯，也就不需要在开关和开关之间再去走多余的控制线，线材成本就可以节约了。
3.标注了“网络”那一个智能断路器也就是单独在控制弱电箱电源，但它也是需要wifi网络来控制的，所以如果断电了，也就失灵了，这里装这种没啥用，而是应该装支持4G网络控制的。（或者旁边放台4G路由给它wifi）
4.还好之前让电工师傅单独给书房走了一路电源，所以目前关“普插”是不会影响书房电器的，也就影响不到电脑和NAS。我觉得家里很多设备其实都该用单独的断路器来控制，比如客厅影音设备、新风设备这些，这样就能有针对性的检测用电，并远程控制通断。
DIY感想：
1.因为正泰的“过欠压保护器”官方默认配的是一根60A软线，所以我感觉用软线应该是没什么问题，后面改造就全是用的高规格软线，虽然线径也很粗，但弯折就完全没问题，给了自己很大方便。
2.只要去楼梯间里去断掉自家的总闸（并锁上），在家里捣鼓各种接线其实都是安全的，参看网上的视频教程就可以了，新手就别学“20年老电工”了，还是要严格按照红火蓝零来接，不能混用。
3.所有的端子为了防止虚接，建议先把电线余一些出来，绕一个小环，再多次横向旋转，最后弄成个大坨坨再压进端子里，这样接线面积和稳固性都会很好。
4.接完之后一路路开关去开启，同时再用电笔去测试有没有哪里接错，每个房间的插座也需要用插座检测器去试验下，重点看有无零火反。
PS，给大家看看我入住的清迈民宿电箱，居然也是清一色的正泰设备，接法好像也和国内没啥大的差别，所以电工这一行也是高适应性的全球职业？
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#长文 分享一下我学习 React 的历程，以及对前端的一些理解 （源自宝玉老师长文的思考）
我毕业的时候，Vue/React/Angular 这些库就已经兴起了，导致我学 jQuery 的唯一用户就只有我的第一个博客网站（😅）。相比于 Angular，我觉得 React 简直不要好懂太多。
学 React，理解 Reactive 和 Declarative 这两个词就入门一大半了，一个经典的公式就是 UI = Render(State)。两者的含义就是：你描述给我你想要的 UI，然后给我数据，我（React）给你渲染出来（不需要jQuery 事无巨细，一步一步去操作）。那么接下来的诉求就是变更 UI，没关系，你只要把你要变更的数据给我，我（React）来帮你完成，就这么简单。
体现 Reactive 的就是：状态直接反应到 UI 上，在 React 中，就只对应两个概念， State 和 Props。
然后就是再学习一个副作用，就已经入门。在学 React 的误区我觉得就是不要对文档里“纯”函数（组件）的概念有扩大化地理解，那只是一个装逼的拽词（值得高兴的是，新版本文档已经删除了）。
前端工程化，理解这个东西也要回到我们前端最基本的东西， html、js 和 css，就这个三个东西。不考虑 es module 的话，js 就是一个 IIFE 函数。但是我们写代码的时候，不可能写一个几万行的 js，你会把它拆分程几个模块，还可能用 TypeScript。样式的话，你可能还想用 LESS 或 SCSS 来写种种。那 webpack 就是把这血个狗东西最终变成 html，立即执行的 js 和 css。webpack 和它的众多插件和loader，就是把这样的一个个现实问题一一化解，生成 html，js 和 css 东西。
那应用框架，比如 nextjs 封装了很多东西，一上来就用的话，很难理解这里面的门道。我倒是建议初学者想要深入了解前端工程化的话，倒不如直接用 create-react-app 的 reject，然后一个个配置去看，去思考为什么有这个配置。
当然，前端工程化不止有这些内容，但我觉得 crate-react-app 对初学者是个很好的起点，而不是 next.js 这类的框架。
作为过来人分享一点当年痛苦的学 React 经验。
学 React 之前，我有很多Web开发经验，Asp、Asp.Net、JavaScript，还有 iOS 开发经验，那时候流行的是 MVC，Model+View+Control，主要思路是数据绑定，也就是View相当于模板，各种占位符，数据自动填充进去。
React 的 JSX/TSX 看起来有点像一个模板，但实际上远远超越了模板的范畴，包含了数据状态、事件和生命周期。
如果一个没有编程经验的人学 React 没那么难，因为它们一开始就习惯了 React 这种模式，但是对于习惯了传统 MVC 模式的程序员来说，会忍不住用以往的经验去套，结果又很多似是而非，除了HTML/CSS和JS语法，几乎什么经验都用不上，就会异常痛苦。
比如习惯了 jQuery 的程序员，实现一个动态交互，首先想到的是去找到 Dom 元素，然后去响应时间去操作。但是 React 完全不一样，你都不知道怎么去找一个 Dom 元素，你需要定义状态（state、props），需要去控制状态的变化，根据状态的变化去生成不同的 JSX/HTML。
这时候就会想，这么点功能，要是 jQuery 我早就做出来了，干嘛还要学 React，挫折感很强，很想退回舒适区。
等你好不容易习惯了 React 这种状态和界面分离，通过状态变化来触发界面变化，结果又发现还要单个组件还好，组件一多，这状态的管理就复杂了，再加上和服务端的 API 交互，完全没有什么以前的经验可以借鉴。
等到搞定了 React 的全局状态管理，才能真正算是可以掌控复杂的 React 程序了。
当然接下来的问题是，你以为写的 React，但最终很多工作其实是在 CSS 上，要做出好看的界面，还要掌握好 CSS，你说这知识不算是 React，但你没有又写不好 React。
类似的还有脚手架问题，React 不像 jQuery，直接浏览器可以运行，它要事先编译打包的，打包你得用 WebPack 吧，等你一用 WebPack，才发现等于又学了一门语言。
当然省事一点就是用 Nextjs 这样的，节约好多时间。我现在基本上固定下来的前端搭配就是 NextJS + TailwindCSS + Shadcn ui + Jotai，高效多了。
所以学 React，新手反而比老手好一点，有其他领域编程经验的，学 React 可能更痛苦，以前丰富的编程经验竟然几乎都用不上，还是退回舒适区好😎
如果真想掌握好，最好是忘记自己是个程序老手，忘记以前的经验，当成一门全新的语言来学，找几个好的 React 程序学习研究一下，看看最佳实践都有哪些。
哪里去找最佳实践呢？Vercel 的 Templates vercel.com/templates 是个宝库，各种类型的开源项目都有，绝大部分质量很不错，毕竟 Vercel 已经官方帮你筛选过一遍了，要进去还是需要有一定的质量要求的。当然缺点是和 Nextjs 绑定的比较深。
学 React 这个过程肯定是痛苦的，少则几个月，多则几年，熬过去的话，开发 Web 程序还是相当高效的。
同步发布于博客：baoyu.ai/blog/why-senior-dev…
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Github 上发现一个宝藏项目，如果你也讨厌写 bash 脚本，一定要试试 amber-lang，现代化的语法结构，自带的类型安全。以后写 bash 再也不用搜来搜去，东拼西凑了。推荐！ amber-lang.com/
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这个大神也是神人。年薪上千万刀的工作也不做，就出各种LLM学习的项目和视频，质量也是天花板。
如下视频也是我见过最好的大模型介绍，不亚于一篇最好的大模型综述。
youtu.be/bZQun8Y4L2A?si=wjfm…
Have you ever wanted to train LLMs in pure C without 245MB of PyTorch and 107MB of cPython? No? Well now you can! With llm.c:
github.com/karpathy/llm.c
To start, implements GPT-2 training on CPU/fp32 in only ~1,000 lines of clean code. It compiles and runs instantly, and exactly matches the PyTorch reference implementation.
I chose GPT-2 to start because it is the grand-daddy of LLMs, the first time the LLM stack was put together in a recognizably modern form, and with model weights available.
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最喜欢的技术博客 Joshwcomeau 更新了，这次居然是《How To Center a Div 怎样居中一个 Div》
joshwcomeau.com/css/center-a…
非常好的一篇文章，感受到了CSS 的发展。仿佛浓缩了我自己的前端学习生涯，而且从文章开始就学到了好多新的 CSS 属性，比如 margin-inline 等。
文章中提到的方法包括：
* Auto margins
* Flexbox
* 在 viewport 中居中
* CSS Grid
* 文本居中
* 未来展望
我最多使用的应该还是 Flexbox，在我看来这是一篇前端必读文章。
他们的文章写的真的太好了，深入浅出，在我看来是最好的技术博客也不为过。
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我的智能家居监控方案:打造自主、安全、可控的摄像头 luolei.org/secure-home-camer…
最近买了个 TP-Link 的摄像头，放在家里看猫猫狗狗，小捣鼓了一番，打造了一套满足我对安全和隐私预期的监控系统。如果你对家庭监控的安全性和隐私性也有比较高的要求，可以参考下我的方案。😀
