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- 我每天早上阅读 2 页 HN，晚上再读 2 页，这样已经持续了好几年。 - 最近我注意到，前两页上的大多数内容都是关于 AI 的，这个、那个，LLM 这个、LLM 那个，模型这里，模型那里。 - 今天我打算打破这种趋势，分享我在过去十年中收集的 50000 多个书签中最好的 HN 资源。 - 我有一套自己的书签整理流程。 - 最具视觉效果的解释会被评为 S 级。 - 来自知名来源的好信息会获得 A 级，非知名来源则为 B 级。 - 意见博客则处于最低层次，可能被评为 C、D、E，甚至 F，具体取决于质量。 - 下面是我的 S 级资源列表： - 动画解释变压器如何工作 [链接](https://poloclub.github.io/transformer-explainer/) - K-means 聚类算法的视觉介绍 [链接](https://k-means-explorable.vercel.app/) - 视觉 LLM 的 3D 动画介绍 [链接](https://blog.mdturp.ch/posts/2024-04-05-visual_guide_to_vision_transformer.html) - 机器学习的动画介绍 [链接](https://r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/) - 数学中的概率动画介绍 [链接](https://seeing-theory.brown.edu/basic-probability/index.html) - 从零开始逐步构建 3D 世界的动画 [链接](https://aibodh.com/posts/bevy-tutorial-build-your-first-3d-editor-in-rust/) - 可视化算法 [链接](https://algorithm-visualizer.org/) - 请求从浏览器到服务器的动画逐步序列 [链接](https://200ms.thenodebook.com/#act-1-the-click) - 内燃机内部工作原理的视觉介绍 [链接](https://ciechanow.ski/internal-combustion-engine/) - 3D 实时机器人代码模拟器 [链接](https://bittlex-sim.petoi.com/) - 动画解释：椭圆曲线密码学 [链接](https://growingswe.com/blog/elliptic-curve-cryptography) - 速率限制算法可视化 [链接](https://smudge.ai/blog/ratelimit-algorithms) - 图形管线的视觉介绍 [链接](https://fremaconsulting.ch/blog/vulkan) - 动画解释如何从零构建 ReactJS [链接](https://pomb.us/build-your-own-react/) - 迷你游戏：如何从基本门构建整个 CPU [链接](https://select.supply/game/chipbuilder) - 从零开始组装神经网络 [链接](https://graphgame.sabrina.dev/) - 3D 可视化：重力如何工作 [链接](https://qunabu.github.io/Gravity/#what-is-gravity) - 迷你游戏：CSS 网格如何工作 [链接](https://cssgridgarden.com/) - 线性代数、向量等的动画数学书 [链接](https://immersivemath.com/ila/index.html) - 动画解释：FAISS 向量搜索如何工作 [链接](https://fremaconsulting.ch/blog/faiss) - 从零开始构建健康可穿戴设备的 3D 动画 [链接](https://www.lumafield.com/scan-of-the-month/health-wearables) - 半导体制造过程的 3D 动画 [链接](https://ig.ft.com/microchips/) - 迷你游戏：Git 如何工作 [链接](https://learngitbranching.js.org/) - 迷你游戏：从零开始学习 SQL [链接](https://sqlpd.com/) - 另一个迷你游戏：SQL [链接](https://lost-at-sql.therobinlord.com/) - 动画解释颜色、屏幕、图形、渲染、着色器、编译器和解释器的工作原理 [链接](https://www.makingsoftware.com/) - 动画解释网络七层协议栈的内部工作原理 [链接](https://fazamhd.com/mental-models/networking/) - 动画解释线性与逻辑回归、神经网络、机器学习 [链接](https://mlu-explain.github.io/) - 3D 解释碰撞检测、着色器、渲染、剔除和游戏开发相关内容 [链接](https://krupitskas.com/posts/modern_culling_techniques/) - 3D 动画和每个身体锻炼的解释 [链接](https://musclewiki.com/) - 迷你游戏：从零开始构建 NVIDIA GPU [链接](https://jaso1024.com/mvidia/) - 动画解释神经网络的前向和反向传播 [链接](https://aegeorge42.github.io/) - 还有很多很多其他资源，我今天有点累了，不想再打字了。 - 不管怎样，前面那些充斥着 AI 观点的帖子够多了，给 HN 来点不同的东西吧！

你好！我想分享一个我正在开发的开源音乐项目。目前已经有很多基于网页的鼓机，但我认为大多数都比较基础（小型固定鼓组、单一模式、没有效果等），所以我构建了一个更先进的版本。 这个应用程序可以在这里访问： [https://maximecb.github.io/groovie](https://maximecb.github.io/groovie) GitHub 仓库链接： [https://github.com/maximecb/groovie](https://github.com/maximecb/groovie) 我把它命名为 Groovie，值得一提的是，它具有时间轴视图，可以将多达 32 个模式排列成一首歌。它提供了 150 多个样本供你选择。你可以单独调整每一行的声像和音量。它还具有延迟效果以及低通/高通滤波器和摇摆功能。它能够发送 MIDI 时钟信号，以便你可以与硬件同步（仅限 Chrome），最后，它也支持手机和平板电脑。我设计的界面直观，并采用相对标准的设计语言（我讨厌晦涩的用户界面）。 这个应用程序是完全静态的，没有后端，但你可以与他人分享节拍/曲目，因为它们可以以压缩格式编码到链接的哈希部分。它使用多种技巧来尝试缩小数据，因为许多模式是重复的、稀疏的，或者重用之前模式的数据。 由于它是开源的且完全静态，它将永远免费使用。你不需要任何账户来使用它。虽然你不能在应用中上传新的样本，但我非常欢迎对新样本的贡献（拉取请求），但它们必须是公有领域/CC0/不受版权保护的。我希望能获得更多的声乐单音和金属音效。我想到的一个主意是采样一些已经过版权保护的老电影。 对于喜欢与 Claude Code 玩耍的人，我在仓库中添加了一个“制作节拍”的 Claude 技能，它会根据你的描述生成一个编排，并给你一个可分享的链接。如果你将它指向该技能，它可能也能与其他 AI 助手一起工作（未经测试，请告诉我）。 让我知道你的想法。如果有人想分享他们创作的模式，我很乐意将它们作为新的示例添加到自述文件中。

在软件领域，我们将过多的控制权交给了企业和组织。是时候将控制权交回个人手中了。我希望拥有一个我真正可以掌控的操作系统。 大多数现代系统已经变成了由服务器控制的客户端，充斥着各种依赖（如 Gtk4、Qt、Rust、Wayland），并且源代码集中在 GitHub 上。如果你无法审计依赖树，而大公司又控制着源代码，那么这就不再是真正的开源了。 我创建了 OneManBSD 来解决这个问题。它是一个基于 OpenBSD 的系统，运行在一台 2012 年的 ThinkPad L430 上。 视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=2wHaoQhXOYY 页面链接：https://bialamusic.com/onemanBSD/