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如今，如果不更改 USE 标志，你可以从 Gentoo Linux 获取二进制包。你甚至不需要再编译 Linux 内核。
Gentoo Linux 具有 overlay 功能。你可以从第三方 overlay 编译软件包。
Gentoo 的 overlay 设计优于 Debian/Ubuntu 的 PPA（个人软件包档案）和 AUR（Arch 用户库）。
Gentoo Linux 比 Nix 和 Guix 更简单，除非你需要可重复性。Gentoo Linux 不要求你学习 Nix 语言或 Guile Scheme。在桌面计算机上，你并不需要 Nix 或 Guix 所提供的可重复性。我只是通过我的 Git 仓库管理 dot 文件，而不使用任何基础设施即代码工具。对于服务器，Nix 或 Guix 可以提供帮助。
一年多前，我发布了这个 Ask HN: https://news.ycombinator.com/item?id=41156962
我终于找到了我一直在寻找的东西。实际上，我确实把它藏在了我的书签里某个地方。
链接: https://pgit.pico.sh/index.html
在过去几个月里，我对Eintercon从一个简单的想法发展成为真正非凡的事物感到着迷：这是一个跨越200个国家的、由人工智能驱动的真实人际连接实验。
这个概念既简单又深刻：你将与世界上任何地方的一个完全陌生的人配对，持续48小时。没有个人资料，没有基于数据的算法——只有两个足够好奇的人，愿意跨越数字空间和文化边界进行交流。
让我印象最深的是这些连接所带来的故事。人们在意想不到的地方找到导师，跨越大陆发现共同的热情，形成超越最初48小时的友谊。这样的连接没有通常社交媒体的负担，令人耳目一新。
人工智能充当一个深思熟虑的促进者，而不是人类判断的替代者——帮助打破僵局，同时保持互动的真实性。这是一种有趣的方法，旨在解决我们这个高度互联却常常孤独的数字时代的悖论。
我很好奇HN社区的看法：这是我们在社交技术上应该前进的方向吗？我们能否建立优先考虑有意义连接而非参与度指标的平台？在全球范围内连接陌生人时，哪些保障措施最为重要？
我很想听听大家对真实数字友谊未来的看法，以及像这样的实验是否代表了我们对在线社区建设思考的有意义转变。
如果人工智能能够通过跨文化的真实友谊来解决孤独问题，那会怎样呢？<p>Eintercon将来自200多个国家的陌生人连接起来，进行为期48小时的“友谊实验”。特别之处在于，参与者在这段时间内承诺展现真实的脆弱性。<p>我们看到了一些显著的转变故事——人们在语言障碍和距离的情况下依然建立了持久的联系。有些关系甚至发展成了商业伙伴关系或终生友谊。<p>48小时的时间限制创造了一种紧迫感，使得闲聊变得无关紧要。用户报告称，他们的对话比与认识多年的朋友更深入。<p>关键问题：
• 算法匹配能否创造出比自然发现更有意义的联系？
• 时间的稀缺性是否增强了关系的深度？
• 当我们去除物理接近性时，友谊的形成会发生什么？<p>初步数据表明，我们可能正在见证一种新的社会范式——超越地理和文化限制的有意义关系。<p>我很想听听你对数字友谊未来的看法，以及人工智能是否真的能够满足人类对连接的需求。
大家好，过去几个月我一直在开发一款名为 janta（Just Another Note Taking App）的笔记应用。<p>你可以在 app.janta.dev 试用它（你将被重定向到 app.janta.dev/canvas/temporary，这是一个可以访问的本地存储白板）。<p>我觉得 OneNote、Excalidraw 和其他无限画布风格的应用有些局限，因此我构建了一个替代品。你可以使用代码编辑器、Desmos 图形和富文本编辑器（SlateJS）。这是因为画布的设计允许网页组件与笔划在同一层上共存，因此你可以对代码进行注释、圈出拐点，并使用 matplotlib.pyplot 程序化生成图形！<p>这是一个测试版发布，欢迎反馈！
大家好！在看到我妈妈在CVS花17美元拍护照照片（实际上只是白色背景的照片），以及“签证代理”收取150美元以上的DV抽签申请费（其实是免费的）后，我开始深入研究这个问题。
结果发现，全球各种文件的照片规格竟然有952种以上。美国护照要求2x2英寸，DV抽签需要600x600像素，申根签证要求35x45毫米，日本签证则需要特定的头部与照片的比例。这真是疯狂。
与竞争对手的不同之处在于：
多模型AI管道：
• GFPGAN - 修复低质量照片，增强面部特征（你2015年的手机照片？修复完成）
• BiRefNet - 准确检测头发，去除背景（解决卷发的噩梦）
• MediaPipe - 实时验证面部角度、眼睛高度和头部位置
• RealESRGAN - 将低质量图像提升至高清
大多数竞争对手使用基本的OpenCV或单一模型，而我则串联了四个模型以确保准确性。
实时合规验证：
不再是“上传然后祈祷”，你会得到即时反馈：
• 头部倾斜过大？显示所需的角度
• 脸上有阴影？突出问题区域
• 尺寸不正确？自动修复
• 背景不均匀？AI会替换它
这能在你浪费钱打印或提交之前发现问题。
照片保管系统：
没有人谈论这个问题：家庭需要随着时间推移为多个文件准备照片。我建立了一个保管系统，你可以：
• 存储原始和处理后的版本
• 从同一来源生成不同文件所需的照片
• 与家人共享保管库（一次拍摄适用于所有孩子）
• 从之前的订单中导入
非常适合处理不断的文书工作的移民家庭。
隐私架构：
• 照片处理 → 交付 → 立即删除
• 不会对用户照片进行训练
• 除非你明确使用保管库，否则不会有永久存储
• 尽可能进行客户端处理
• 提供双重身份验证和OAuth
技术细节：
• 前端：Next.js + React
• AI管道：Python + FastAPI
• 模型：托管在CPU实例上（低成本）
• 数据库：PostgreSQL用于规格，Redis和Celery用于队列
• 支付：Stripe（不涉及加密货币）
定价：
单张照片3.99美元，捆绑购买每张2.49美元。故意压低价格，因为50美元拍一张裁剪的照片简直是犯罪。
一些无聊的数字：
• 处理超过30,000张照片
• 平均处理时间15秒
• 政府办公室的接受率为99.7%
• 支持172个国家
我为什么要建立这个：
签证/移民照片行业建立在信息不对称的基础上。人们不知道要求 → 恐慌 → 过度支付“专业”帮助。这是一个价值20亿美元的行业，建立在将照片裁剪到特定像素的基础上。
我的目标是让它变得如此便宜和简单，以至于掠夺性的“签证顾问”灭绝。
欢迎问我关于AI管道、合规验证逻辑或为什么护照照片要求停留在1990年的任何问题！
附言：是的，它处理臭名昭著的“禁止微笑”要求。AI实际上会检测微笑并提醒你。因为显然，表现出快乐是一种安全威胁。