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text2troff 是一个 Bash 脚本，它结合了 awk 和 sed 过滤器，将纯文本文件转换为 TROFF 文本格式，通过插入 TROFF 请求和 'ms' 宏命令。结果被发送到标准输出，并可以使用可用的 'troff' 工具和 'ms' 宏包进一步处理，最好使用 GNU groff_ms(7)，以生成排版后的 PostScript、PDF、HTML 或终端（'nroff'）输出。作为处理文本文件的替代方案，text2troff 还可以从管道读取（文本）输入。 该功能包括对章节标题、段落、强调文本、项目符号列表（无论是否嵌套）、表格、脚注和 '代码块'（定义见下文）的解释。它提供了多种选项来设置一般文本的字体系列、样式、大小和颜色，每页的文本列数、章节标题、段落和表格的表示方式，以及句末行为。还提供了自动生成并包含目录（TOC）的选项。 text2troff 提供了一种替代 pandoc(1) 的方式来生成 TROFF 文本输出，尽量减少输入文本中所需的格式化程度，同时仍然能够基于一组非常有限的简单约定实现高度可接受的文本排版。这些约定被 text2troff 用作“最佳猜测”文本布局的标准。 该程序生成的输出不应被视为任何完整最终结果的准确近似。可以通过手动添加 TROFF 请求和/或 ms 宏进行进一步的润色。开发该程序的主要意图是希望能够在“按下一个按钮”后，将一段快速且简单的纯文本转换为一个相当复杂的文档，并提供足够的选项来改变其外观。 text2troff_table 是一个 Bash 脚本，它使用 awk 过滤，将纯文本文件中的制表行转换为 TROFF 格式的表格，通过插入表请求和 ms 宏。所有未被解释为表格行的行将保持不变。结果被发送到标准输出，并可以使用可用的 'troff' 工具和 'ms' 宏包进一步处理，最好使用 GNU groff_ms(7)，以生成排版后的 PostScript、PDF、HTML 或终端（'nroff'）输出。作为处理文本文件的替代方案，text2troff_table 还可以从管道读取（文本）输入。 trofform 是一个 Bash 脚本，它在 TROFF 文本中激活所选的文档格式（包括古老的 AT&T 变体），并停用任何其他文档格式。它通过将前缀于所选格式的 ms 宏的点数减少到一个（1），并将两个（2）个点前缀添加到所有其他文档格式的 ms 宏来实现。未受影响的文本行将保持不变，结果被发送到标准输出。 输出可以使用可用的 'troff' 工具和 'ms' 宏包进一步处理，最好使用 GNU groff_ms(7)，以生成排版后的 PostScript、PDF、HTML 或终端（'nroff'）输出。作为处理文本文件的替代方案，trofform 还可以从管道读取（文本）输入。 调用任何古老/正宗的 AT&T 文档格式的前提条件是系统上必须存在原始的 AT&T 'tmac.s' 文件，该文件包含特殊宏。这个特殊的 'tmac.s' 宏文件是公共领域的，可以在网上找到，并且最好重命名以避免与本地安装的 ms 宏文件发生冲突。为了正确处理输出，groff 必须使用 -M 选项，并指定 AT&T 宏文件所在目录的路径。 trofform 可以以交互方式（通过选项 -I 和 -h）和非交互方式（通过不指定任何选项或指定其他选项）调用。

首先是华丽的语言模型，然后是图像生成，接着是助手，再到智能代理……这一切什么时候才会结束？我对这种炒作感到厌倦。每次我打开 Hacker News 或其他社区平台，大家都在谈论人工智能。这让我感到不适，难道我只是个例吗？我过去几年一直在学习编程、构建项目、阅读文档、调试、在 Stack Overflow 上寻找解决方案……难道我只是嫉妒吗？还是说看到曾经喜欢的事情如今似乎不再有趣，这种感觉真的不好……这种炒作什么时候才会结束？未来会更加深入吗？我无法应对。而且每年都变得更难。我只是怀念过去的日子，这难道是软件开发者痴呆症（SDDS）吗？所有的新产品、所有的新发布，现在一切都变成了某个语言模型 API 的包装。我曾经讨厌每天都有新的 JavaScript 框架/库……但现在我只希望能回到那种状态，哈哈。不过，是的，这就是科技，我们必须接受并适应这种变化，顺应潮流。唯一的问题是我讨厌这种“氛围编码”……科技中最美好的东西被剥夺了……编程。无论你喜欢与否，按这个速度推算，五到六年后，我认为编程将变得过时。我们接下来该怎么办？

大多数大型语言模型（LLM）具备推理能力，但无法使用软件。<p>GhostDesk 为您的代理提供了一个完整的 Linux 桌面，并赋予其像人类一样操作的能力——真实的鼠标移动、自然的打字、针对验证码的屏幕截图回退。它以语义方式读取用户界面，并在网站尝试检测机器人时表现得像真实用户。<p>预订航班、无选择器地抓取网站、操作没有 API 的遗留软件、对整个应用进行质量保证——只需一个提示。如果人类可以在桌面上完成，您的代理也可以。<p>在 Docker 中运行。可以并行启动多个实例，每个实例由一个子代理驱动。没有真正的上限。<p>兼容 Claude、GPT、Gemini 或任何本地模型（如 Ollama、LM Studio）。MIT 许可证。

将几何轨迹相似性（STTS）应用于全星链星座的3990万个轨道元素（TLE）记录。该框架并不是通过大气模型向前传播轨道，而是提出了一个问题：该卫星的轨迹在几何上是否与之前确认再入的轨迹相似？ 关于257次确认再入的结果：V1=250.6倍的盆地分离，召回率=1.000，平均检测提前时间为471天。 该方法应用于15,170颗在轨卫星：有108颗发出了再入信号，但不在去轨活动中。BSTAR正常——信号是轨迹几何。23颗卫星位于600公里以上，阻力可以忽略不计。 之前的研究（Oliveira等，2025年，Frontiers）跟踪了SC25对已经再入卫星的影响。这项研究则提出了一个前瞻性的问题：目前哪些在轨卫星显示出前兆几何特征？ 代码在一个干净的克隆环境中运行。可重复性为10/10。 <a href="https://github.com/mojoatomic/stts.git" rel="nofollow">https://github.com/mojoatomic/stts.git</a>