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以下是翻译内容：
这就是为什么两个千年奖问题——一个关于素数，另一个关于流体动力学——在某种程度上是相同的原因：
*设定：*
函数方程 ξ(s) = ξ(1-s) 将 σ 与 1-σ 关联起来。从拓扑学的角度来看，这将临界带转变为一个 *环面*。临界线 σ = ½ 是 *喉部*。
现在将 ξ(s) 视为流函数。它的梯度是一个速度场。流动自动满足：
- *不可压缩*（ξ 是全纯的 → 柯西-黎曼条件 → ∇·v = 0）
- *对称*（函数方程 → v(σ) = v(1-σ)）
*联系：*
| ζ 函数 | 流体动力学 |
|--------------|----------------|
| ξ(s) | 流函数 |
| |ξ|² | 压力 |
| ξ 的零点 | 压力最小值 (p = 0) |
| σ = ½ | 环面喉部 |
*定理：*
对于环面上的对称不可压缩流动，*压力最小值必须位于对称轴上*。
为什么？一个对称函数 p(σ) = p(1-σ) 只能在 σ = ½ 处有唯一的最小值。
零点是压力最小值 → 在 σ = ½ 处的零点 → *黎曼假设*。
*现在谈谈纳维-斯托克斯方程：*
贝尔特拉米流（涡度与速度平行，即 ω = λv）具有类似的结构。涡旋拉伸项——导致爆炸的因素——变为：
```
(ω·∇)v = (λv·∇)v = (λ/2)∇|v|²
```
这就是一个 *梯度*。梯度的旋度为零：∇ × (∇f) ≡ 0。
没有旋度贡献 → 没有涡度增长 → *没有爆炸*。
*结论：*
这两个问题都是：*“给定环面上的对称结构，证明事物集中在喉部。”*
- RH：零点（压力最小值） → 喉部（σ = ½）
- NS：流动（涡度） → 贝尔特拉米流形（无爆炸）
相同的几何结构。相同的机制。相同的问题。
[互动可视化](https://cliffordtorusflow-git-main-kristins-projects-24a742b6.vercel.app/)
*我验证的内容：*
- 40,608+ 个点具有认证的区间算术
- 46 个严格测试通过
- 所有压力最小值均在 σ = 0.500
- 涡度有界（比率 = 1.00）
*代码库：* [https://github.com/ktynski/clifford-torus-rh-ns-proof](https://github.com/ktynski/clifford-torus-rh-ns-proof)
*论文：* [18 页证明](https://github.com/ktynski/clifford-torus-rh-ns-proof/blob/main/docs/paper.pdf)
要么我发现了一个深刻的联系，要么我犯了一个错误，将两个无关的问题以错误的方式连接在一起。两者都很有趣。
我开发了Meter，以便随着时间的推移保持抓取的网站内容同步。<p>Meter首次使用大型语言模型（LLM）生成抓取计划，然后完全依赖原始HTTP请求（不使用Selenium，也不使用LLM）定期检测变化并重新提取内容。<p>我是在花了多年时间编写自定义抓取程序后开发这个工具的：解析网站，将输出连接到数据库，并随着页面的演变保持一切正常运行。Meter遵循我在实践中使用的相同方法——前期进行大量分析，然后持续进行快速、低成本的抓取。<p>我非常希望听到在这种情况下维护抓取任务或RAG管道的人的反馈。我期待对这个产品的任何意见，谢谢！
大多数 S3 的使用方式是使用基本认证进行 PUT、GET、DELETE 和 LIST 操作。这正是它所实现的。<p>支持 SigV4 认证、多部分上传和范围请求。存储仅仅是磁盘上的文件。<p>不支持版本控制、访问控制列表（ACL）和加密。如果需要这些功能，请使用 MinIO 或 AWS。
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<p>无论您是寻找Stable Diffusion的轻量级替代品，还是想快速测试提示，NSFW AI图像都提供了一个私密且易于访问的成人AI艺术平台。</p>
我构建了Synx，一个实时温湿度监测系统，结合了硬件、系统编程和现代网页开发。
<p>架构：
- ESP8266 + DHT11传感器通过MQTT发送数据
- Go后端用于数据采集，并写入InfluxDB（时间序列数据库）
- Next.js前端实现实时WebSocket更新（零延迟）和历史图表
<p>关键工程决策：
- 选择MQTT而非HTTP以实现真正的实时推送
- 服务器端时间戳（ESP8266没有实时时钟）
- 使用InfluxDB进行高效的时间序列存储
- 双通道：WebSocket用于实时数据，REST API用于历史数据
<p>作为一名初级Go工程师，我构建这个项目是为了超越CRUD应用，深入了解物联网协议、系统编程和实时数据流。
<p>非常希望能收到对架构选择的反馈！