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展示HN：NovaCiv — 面向人工智能时代的新数字文明
NovaCiv是一个实验：一个透明的数字文明，没有统治者，没有精英，也没有中央权力。
所有决策通过公投进行。
所有算法都是开放的。
所有结构都是自愿的。
文化、科学和自主性是核心价值——而非口号。
NovaCiv建立在一个简单的理念上：
宇宙中最稀有的东西是意识。
物质无处不在——而智能生命几乎无处可寻。
如果我们是孤独的，那么保护和扩展意识是我们最高的责任。
该项目包括：
• 完整的章程（提供10种语言）
• 哲学宣言
• 一个活跃的论坛和加入系统
• 受“清洁未来极简主义”启发的设计
• 透明规则的开放治理
• 人类和人工智能作为平等公民加入的途径（经过公投）
我们正在寻找：
• 开发者（React、人工智能、后端、开源）
• 设计师
• 翻译者
• 哲学家和系统思考者
• 任何认为新文明是可能的人
演示： [https://novaciv.space](https://novaciv.space)
愿景： [https://novaciv.space/vision](https://novaciv.space/vision)
章程： [https://novaciv.space/charter](https://novaciv.space/charter)
加入： [https://novaciv.space/join](https://novaciv.space/join)
GitHub： [https://github.com/prokurorus/NovaCiv](https://github.com/prokurorus/NovaCiv)
如果这与你产生共鸣——你已经是我们的一员。
一个轻量级的 macOS 检测代理，利用 Santa 的端点安全遥测，在设备上本地运行 CEL 检测规则，并仅将高信号警报发送到一个小型后端。基本上是为家庭实验室和小型车队设计的简易版 macOS EDR！
嗨，HN - 我叫安德鲁，是一名高中生。
<p>这是关于StratoSpore的报告，这是我设计并发射到平流层的一个有效载荷。我们的目标是测试是否可以基于藻类荧光来估算物理高度（使用一个轻量级的机器学习模型，训练于传感器数据上）。
<p>这篇博客文章涵盖了整个工程过程，包括：
<p>- 硬件：为AS7263光谱传感器和Pi Zero 2 W设计电路板。
<p>- 生物高度计：我如何尝试将生物压力（荧光）与高度相关联。
<p>- 通信：我编写的一个自定义有损压缩算法，将1080p图像压缩到18x10像素，以便我可以通过LoRA（915 MHz）以半实时的方式传输它们。
<p>该有效载荷目前在一片森林中丢失，但遥测数据仍然保存下来。代码和硬件设计在GitHub上是开源的：<a href="https://github.com/radeeyate/stratospore" rel="nofollow">https://github.com/radeeyate/stratospore</a>
<p>我很乐意回答关于有效载荷、软件或其他任何你感兴趣的技术问题！也欢迎批评意见！
嗨，HN，
我是PseudoRun的开发者，这是一款实时互动的伪代码编辑器和模拟器。我想分享一下这个项目是如何从一个小的个人烦恼修复发展成一个完整的自定义解释器的故事。
**动机：我为什么要构建这个工具**
我之所以开发PseudoRun，是因为作为一名IGCSE学生，我对两件事情感到厌烦：
```
恼人的广告：大多数教育工具都充斥着广告，使得简单的学习任务几乎变得不可能。
破碎的代码：现有的开源伪代码编译器/模板往往脆弱且无人维护，并且没有准确遵循独特的剑桥规范。在意识到我将花费无数小时修改他人的破损代码库后，我决定完全避免技术债务，干脆从零开始“振动编码”。
```
**技术挑战：自定义解释器**
核心挑战在于IGCSE伪代码是一种非标准语言。你不能简单地将其插入标准编译工具中。
```
自定义语法：我必须完全用TypeScript设计和实现一个自定义的词法分析器和语法分析器，以准确处理规范的独特语法（例如非标准变量赋值、流程控制结构和特定的输入/输出命令）。
客户端执行：整个解释器在浏览器中客户端运行。这确保了执行和调试的零延迟，这对需要即时反馈的学生至关重要。
```
**路线图：为工程师提供实用性**
虽然该工具目前专注于IGCSE课程，但我希望将其实用性扩展到更广泛的开发者社区。
```
我下一个直接的技术目标是实现指针支持和内存分配可视化。这将使模拟器不仅能教授基本算法，还能帮助任何人可视化低级概念，如栈和堆管理，这对于学习C/C++基础知识非常有帮助。
```
**反馈与邀请**
请试用一下PseudoRun——它是完全免费的，使用核心编辑器无需注册。
我特别希望能得到关于解释器设计的任何技术反馈，尤其是关于我自定义解析器实现的反馈。在扩展时，您认为在解释器设计中有哪些棘手的边缘情况我应该提前做好准备？
谢谢！