HackerNews 热门故事摘要

最后更新时间: 2025-06-28 14:17 (北京时间)
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Some bits on malloc(0) in C being allowed to return NULL

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本文解释了为何某些用户在访问博客"Wandering Thoughts"或其所属的CSpace时会被阻止。原因是这些用户的浏览器版本过旧,被反爬虫机制误判为可疑的高流量爬虫,尤其是使用旧版Chrome的用户。为减轻服务器负担,作者尝试屏蔽这些浏览器,误判用户可联系作者澄清。此外,使用archive.*网站(如archive.today、archive.ph)存档页面的用户也可能被误拦,因为这些网站的爬虫行为类似于恶意爬虫。作者建议使用更规范的archive.org进行存档。

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主要讨论点:malloc(0) 的行为及其合理性 不同观点: • [bobmcnamara] 提到一个具体实现:malloc(0) 增加计数器并返回 -1,free(-1) 减少计数器,这样可以检查内存泄漏。这种做法通过特定行为来解决内存泄漏检测问题。 • [tptacek] 认为可以包装 malloc 函数,加入所需的语义(如返回 NULL 或某个哨兵指针),从而解决 malloc(0) 行为不一致的问题,而不是依赖系统默认行为。 • [carra] 对标题中的措辞提出异议,认为“some bits”让人容易误解,分散了注意力。 • [randomNumber7] 质疑分配 0 字节内存的实际用例,认为既然不能解引用该指针,返回什么值并不重要,同时提出为什么要分配 0 字节内存的问题。 • [Lvl999Noob] 提出一个具体场景,询问为何需要多次分配大小为 0 的内存并保证每个地址唯一,并建议如果需要唯一地址,可以直接分配 1 字节内存(malloc(1))。 • [AaronDinesh] 认为 malloc(0) 应该总是返回 NULL,质疑返回有效指针的合理性。 • [a-dub] 关注系统如何处理 0 页内存,并表示对不同系统下的行为差异感兴趣。 • [eesmith] 分享了一个实际案例:在 AIX 系统上 malloc(0) 返回 NULL,导致程序失败。其解决方案是总是分配 size+1 字节的内存,避免内存使用的关键问题。 补充讨论: • malloc(0) 的行为在不同系统上可能不一致,这引发了对标准化的讨论。 • 对实际开发中是否有必要分配 0 字节内存存在争议,有人认为这是不必要的复杂性,而有人则提出特定场景下的需求。 • 有人建议通过包装 malloc 来控制行为,避免依赖系统默认实现,从而解决标准不一致的问题。 • 不同系统对 malloc(0) 的处理差异可能导致实际问题,特别是在跨平台开发中。

Define policy forbidding use of AI code generators

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QEMU项目当前的政策是拒绝接受包含或衍生自AI生成内容(如ChatGPT、Copilot、Llama等工具产生的内容)的贡献。这是因为AI生成内容的版权和许可状态不明确,存在法律风险。根据开发者原产证书(DCO)的要求,贡献者必须确保其提交的补丁符合版权和许可条款,而AI生成内容难以满足这一要求。此政策不适用于AI在研究API、算法、静态分析或调试等方面的使用,只要其输出不包含在贡献中。该政策可能会随着AI工具的成熟和法律情况的明朗而调整。在此之前,例外请求将根据具体情况评估。

评论摘要
主要讨论点:开源软件和AI生成代码的版权、法律风险及其实际影响 不同观点: • **benlivengood**:认为AI生成代码对开源/自由软件的威胁较大。若AI代码被视为侵权,项目可能会陷入法律诉讼,且难以区分AI与人类编辑的部分。若AI代码被视为公共领域,则开源许可的约束力下降,项目难以对抗滥用许可的公司。 • **JonChesterfield**:对AI生成代码持较强反对态度,认为难以审查和合并不理解的代码,并将其比作对新技术的排斥。 • **acedTrex**:指出AI生成代码打破了传统开源项目通过隐性能力标记判断贡献质量的方式,未来可能需要更多依赖社交证明而非代码本身。 • **ants_everywhere**:认为RedHat等公司关注的是AI可能输出属于其他项目的代码,特别是涉及闭源和易诉讼的公司。 • **Havoc**:怀疑一些项目反对AI生成代码的动机并非法律问题,而是厌倦了处理低质量的AI提交。 • **hughw**:希望区分AI作为超级自动完成工具和生成实质性代码的不同情况,认为当前是灰色地带,但需要在不侵犯版权的前提下使用AI。 • **Aeolun**:认为禁止AI生成代码的政策难以执行,因为现代编辑器普遍提供AI辅助代码提示,且难以区分代码来源。 • **bgwalter**:指出一些支持AI工具的评论者本身贡献较少,认为这些工具的目标群体是那些只说不做的人。 • **daeken**:分享使用AI工具Claude Code的实际经验,发现其在处理复杂项目时表现不佳,认为当前工具在处理复杂项目时仍不成熟。 • **maerF0x0**:认为开源软件为AI代码生成提供了大量数据,AI工具的发展是开源运动的必然结果,且随着技术发展,最低可行软件的标准不断提高。 • **saurik**:指出QEMU等项目因法律风险需要更为保守,特别是在版权问题上,需特别小心。 • **wyldfire**:认为除了拒绝AI生成代码,项目也应指出AI可以使用的领域,并设立防护措施,以充分利用AI的优势。 • **flerchin**:认为实际效果是促使使用AI的贡献者更深入理解代码,并为自己代码负责,以应对审查。 • **zoobab**:质疑大公司对QEMU的控制,认为签名人多来自RedHat等公司。 • **abhisek**:同意开始严格安全,但指出难以区分AI生成代码和人类编写但受未知来源影响的代码,认为AI工具是人类的工具。 补充讨论: - **法律风险**:开源项目对AI生成代码的担忧主要集中在法律风险,包括版权和许可证问题。 - **审查和质量控制**:对AI生成代码的审查和质量控制是另一个主要关注点,特别是在复杂项目中,AI工具的表现仍不成熟。 - **执行难度**:禁止AI生成代码的政策在实际执行中面临困难,现代编辑器普遍提供AI辅助功能,且难以区分代码来源。 - **社会证明和贡献质量**:未来可能需要更多依赖社交证明和贡献者的实际理解,而非代码本身的质量标记。

Web Embeddable Common Lisp

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主要讨论点:Lisp 及其相关技术在 WebAssembly (WASM) 和浏览器环境中的应用与性能 不同观点: • jackdaniel 和 deosjr 分享了各自在浏览器中使用 WASM 和 WASI 的项目进展。jackdaniel 提到了改进浏览器集成和移植到 WASI 的工作,而 deosjr 则介绍了自己使用 Spritely 研究所的 Hoot 项目(Guile Scheme 编译为 WASM)的经验,并提供了项目链接。 • feeley 提到了 Gambit Scheme 的 REPL,它支持浏览器中的线程和 JavaScript 外部函数接口 (JS FFI),并提供了相关教程和项目链接。 • jinlisp 提到了将 Maxima(符号计算系统)移植到浏览器中的可能性,并引用了四个月前的讨论,指出目前仍在实验 WASI 和 WASM 的 GC 扩展。 • bevr1337 对 LISP 为何没有成为最早能够编译到 WASM 的语言表示好奇,并提到 WASM 项目使用表情符号跟踪进展,而 LISP 仍处于孵化阶段。 • b0a04gl 认为浏览器中的字节码执行速度慢并不是主要问题,关键在于能否通过 WASM 实现与 Lisp 的运行时交互,使 Lisp 可以直接驱动 UI 更新,从而实现纯控制流而无需绕道。 • HexDecOctBin 对 WASM 是否适合 REPL 驱动编程提出了疑问,指出 WASM 采用哈佛架构,可能无法在运行时更新代码。 • jinlisp 和 tempodox 讨论了 Lisp 在浏览器中的执行性能,jinlisp 提供了性能对比数据,指出在某些计算任务中,浏览器中的 Lisp 执行速度远慢于原生 SBCL。 补充讨论: • potholereseller 提供了 fossil.turtleware.eu 上一个项目的源代码链接,尽管该项目的最后更新日期是2025年1月,暗示可能是一个未来计划或尚未完成的项目。 • jackdaniel 还提到通过 `eval` 执行 `wecl.lisp` 可以访问一些有趣的函数定义,如 canvas 或 webgl 访问草案,暗示了 Lisp 在浏览器中操作图形功能的潜力。 争议焦点: • Lisp 在浏览器中的性能表现是否足够好,尤其是在需要高性能计算的任务中,浏览器中的 Lisp 执行速度明显慢于原生环境。 • WASM 是否适合作为 REPL 驱动编程的目标平台,特别是在运行时更新代码的能力方面存在疑问。

OpenAI charges by the minute, so speed up your audio

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文章介绍了一种通过加速音频来加快OpenAI转录速度并降低成本的简单方法。具体操作是使用`ffmpeg`将音频加速2倍或3倍,再进行转录,这样可以减少令牌使用和等待时间,且转录质量几乎不受影响。文章提供了一个脚本,结合了`yt-dlp`、`ffmpeg`和`llm`工具,从YouTube视频提取音频、加速并转录,最后生成摘要。作者在尝试为Andrej Karpathy的演讲生成摘要时,因错误和版本问题,意外发现了这个加速音频的技巧。通过这种方法,不仅节省了时间,还避免了处理长音频的麻烦。

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主要讨论点:通过技术手段加速处理和转录音视频内容的不同方法及其优缺点 不同观点: • [w-m] 认为Andrej的讲话速度极快,转录时需要降低YouTube播放速度以跟上内容。同时提出通过ffmpeg去除静音部分来缩短视频长度,但未评估转录质量。 • [heeton] 强调快速浏览与仔细阅读的区别,认为观看完整视频能激发更多思考和想法,比阅读摘要或在线观看更有效。慢下来通常更有助于思考。 • [georgemandis] 分享了自己使用ffmpeg加速视频以符合时长限制的经验,并提供了详细的成本和脚本说明,认为这是一种值得分享的技巧。 • [timerol] 对不观看视频只依赖摘要的方式感到不安,认为这种趋势让人不适,但承认这是未来可能的发展方向。 • [simonw] 提到了一种通过将文本嵌入图像中以降低成本的老技巧,与当前讨论的音频转录加速问题形成类比。 补充讨论: • [dataviz1000] 介绍了自己开发的Chrome扩展,可以在浏览器中利用WebGPU和OpenAI Whisper模型进行音频转录,并提供了相关例子和代码链接。 • [rob] 建议使用Groq而非OpenAI的Whisper API进行批量转录,因为Groq更便宜,并分享了内部工具的实现方法和备用方案。 • [alok-g] 赞同直接切入主题的文章风格,认为很多文章绕来绕去没有重点。 • [Tepix] 质疑将感兴趣的内容发送给OpenAI会泄露隐私,建议使用本地运行的Whisper模型。 • [babuloseo] 分享了自己利用YouTube内置转录服务和Gemini Pro 2.5重建转录的技巧。 • [mt_] 提到可以使用Google AI Studio转录视频并添加视觉线索,因为模型是多模态的。 • [brendanfinan] 询问这种方法是否适用于包含10,000个PDF的视频。 • [stogot] 认为准确性部分不够充分,建议通过简单的输出差异比较来评估准确性。 • [conjecTech] 提出了一种在本地运行Whisper时通过下采样/池化来提高吞吐量的方法,但会略微增加错误率。 • [godot] 建议直接使用OpenAI Whisper模型或更快版本的模型进行本地转录以避免成本,并分享了自己的经验和工具建议。 争议焦点: • 加速转录与保持转录质量和准确性之间的平衡。 • 使用在线服务(如OpenAI)与本地运行模型在隐私和成本上的取舍。

Iroh: A library to establish direct connection between peers

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Iroh 是一个提供点对点网络通信的工具,支持通过公钥进行连接,自动选择最快连接路径,并支持打洞技术(hole-punching)以实现直接连接。若打洞失败,它可以回退到公共中继服务器。Iroh 基于 QUIC 协议,使用 Quinn 建立加密连接,支持并发流和数据报传输,避免线头阻塞。它提供了多个预定义协议,如 iroh-blobs(基于 BLAKE3 的内容寻址传输)和 iroh-gossip(发布-订阅网络)。Iroh 主要用 Rust 编写,提供了丰富的示例代码和 FFI 绑定以支持其他语言。该项目采用 Apache-2.0 和 MIT 双重许可。

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主要讨论点:Iroh的特点、技术实现及其与类似工具(如libp2p、connet)的比较 不同观点: • Ingon(connet开发者)认为Iroh的relay和discovery合并为一个责任,而connet是分开的。Ingon还指出Iroh使用TCP可能导致head-of-line blocking问题,而connet使用QUIC。此外,Ingon提到connet不支持连接级别的relay到直连的无缝升级。Ingon对Iroh的ALPN协议选择功能表示赞赏,但指出connet仅提供“虚拟连接”协议。Ingon还提到connet使用单独的discovery服务器,因此端点命名与peer不直接相关。 • Eminence32认为Iroh最初打算取代IPFS,但明智地缩小了范围,现在专注于成为P2P应用的高质量库。Eminence32赞赏这种专注,并认为许多项目试图成为万能工具,而Iroh的策略更聪明。 • AquariusDue参加了Iroh的工作坊,并对Iroh即将发布的1.0版本表示期待。他们提到Iroh的Dumb Pipe和SendMe是展示其用途的demo,并提到Iroh使用Bittorrent DHT Mainline进行发现,且需要在同一relay上的客户端。 • Ndyg认为Iroh和Dumbpipe都很吸引人,且Dumbpipe的实现易于理解。Ndyg每天使用Dumbpipe暴露跨服务器存储。 • Conradev赞赏Iroh的YouTube解释视频,并表示需要FFI支持。 • Bestouff指出Iroh用Rust编写,而他们希望在嵌入式系统中使用,但没有no_std版本和CAN插件。 • Python3267询问Iroh与libp2p的比较。 • B_fiive表示自己是Iroh的开发者,欢迎提问。 • Dhash提到Iroh团队有很好的分布式系统解释视频。 • B0a04gl询问Iroh是否支持在peer发现中使用Bittorrent DHT,但更换传输层为gRPC或其他协议。 • Throw10920认为Iroh像Syncthing,但遗憾的是Iroh用低级语言编写。 • Outside1234对Iroh与libp2p的比较表示兴趣,询问libp2p是否更底层,需要自行组装。 • Swoorup询问Iroh是否只支持P2P架构或也支持客户端-服务器架构。 • Splintercell询问从GunDB迁移到Iroh需要什么。 补充讨论: • 争议焦点在于Iroh和connet在relay和discovery实现上的不同,以及各自优缺点。Ingon指出TCP的head-of-line blocking问题,而connet使用QUIC避免此问题。 • 对Iroh的专注策略表示赞赏,认为比试图成为万能工具的项目更明智。 • 对Iroh的技术细节(如relay、discovery、传输协议)及其应用场景(如视频流、游戏流)进行了讨论。 • 对Iroh与libp2p的比较,以及各自适用场景和实现细节的探讨。

Shifts in diatom and dinoflagellate biomass in the North Atlantic over 6 decades

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这篇文章分析了连续浮游生物记录仪(CPR)的数据,重建了过去60年中北大西洋表层海洋硅藻和甲藻生物量的变化。研究发现:1)除东部和西部大陆架区域外,整个北大西洋的硅藻和甲藻生物量每年减少约2%;2)从1960年到2017年,除北极地区外,硅藻生物量相对于总生物量的比例每年增加1-2%。结果证实了水体变暖时硅藻被甲藻取代的普遍报道,但不支持逐渐海洋变暖会导致十年际尺度上硅藻向甲藻转变的假设。预测气候变化的影响可能需要考虑整个群落的变化、多重环境变量的同步变化以及浮游生物种群的进化潜力。

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主要讨论点:浮游植物(如硅藻和甲藻)生物量的变化对海洋生态系统及气候变化的影响 不同观点: • [octaane] 认为浮游植物生物量的减少是一个重大问题,特别是在气候变化的背景下。硅藻和甲藻在全球的淡水和海水生态系统中广泛存在,它们的减少不仅影响碳封存,还会影响海洋食物链,因为其他海洋生物依赖它们作为食物来源。文章指出,如果这些基础食物链物种的分布和数量发生变化,将对整个生态系统产生深远影响,且除非气候变化问题得到有效应对,否则情况不会改善。 • [softjobs] 提到了Gregory Benford的小说《Timescape》,其中硅藻的大量繁殖是情节的重要元素,间接指出了浮游植物在生态系统和科幻想象中的重要性。 • [matthewmcg] 提供了更多背景资料,推荐了Helen Czerski的《The Blue Machine》一书,认为这本书对理解海洋问题(包括浮游植物的变化)非常有帮助。 • [thymine_dimer] 简短评论了浮游植物问题在公众视野中短暂出现,暗示了这类议题在公共讨论中的边缘化。 补充讨论: • 争议的焦点主要集中在气候变化对浮游植物的影响及其连锁反应。特别是[octaane]强调了浮游植物减少对食物链的破坏性影响,并认为除非采取重大措施应对气候变化,否则问题难以解决。 • 其他评论更多是提供背景信息和相关资源,如[softjobs]的小说提及和[matthewmcg]的书籍推荐,为讨论提供了更广泛的文化和学术背景。 • [thymine_dimer]的评论则指出了公众对这类科学问题关注度的不足。

Ask HN: How do you learn Spanish guitar?

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主要讨论点:如何学习和掌握弗拉门戈吉他风格 不同观点: • hoytech:弗拉门戈吉他虽然可以很有技术性,但初学者可以通过简单的步骤快速上手。他建议使用尼龙弦吉他,学习安达卢西亚终止式和基本的rumba节奏,并掌握一些关键的右手技巧如rasgueado和tremolo。他还提到弗拉门戈风格不拘泥于传统的乐谱学习方式。 • shermantanktop:学习乐器与学习其他技能不同,需要长时间的枯燥练习和脑部重塑。他认为音乐学习的初期进展缓慢,且需要面对许多令人沮丧的挑战,这与其他如数学或科学的快速反馈不同。 • dansmyers:学习民间音乐风格需要通过口头传统,并建议找一位导师。他强调节奏和完整作品的学习,而不是单纯的音阶练习。他还提到弗拉门戈与古典吉他的技术重叠,并推荐一些学习资源和艺术家。 • ringeryless:认为通过互联网资源如YouTube教程可以自学弗拉门戈技巧,并强调聆听大量录音的重要性。他分享了自己在疫情期间自学成高水平的经验,并鼓励他人通过每天练习几小时来达到较高水平。 • atmosx:同意练习的重要性,并以布莱恩·梅邀请史蒂夫·豪录制复杂弗拉门戈风格的例子,说明即使是专业音乐家也需要专门技巧和练习。 • YZF:以吉他学习者的角度分享经验,建议初学者选择自己喜欢的吉他,并通过简单的和弦和歌曲入门。他还强调了练习、录音、使用节拍器和学习理论的重要性,并建议适时寻求教师指导。 • leet_thow:推荐Melbay的书籍和数字资源,认为通过PDF和MP3练习是有效的方法。 • reactordev:强调指弹技巧的基础性,并介绍了一些具体的手指练习方法,如Travis picking和boogie woogie。他还提到指甲的保养和塑造对弗拉门戈风格的重要性。 • verse:推荐JamPlay作为快速学习资源,并提到自己通过该平台快速学习的经历。 • InfiniteLoup:分享了一个有趣的轶事,提到观看弗拉门戈教程时对教师的长指甲感到反感,从而打断了学习进程。 • sgwizdak:有古典吉他演奏经验,认为专业教师是最好的选择,但教师质量参差不齐,建议结合在线资源学习。 • r14c:认为专业教师有助于解释音阶的重要性,并帮助学生更快地进入有趣的歌曲演奏。 • random_moonwalk:建议找专门的弗拉门戈教师,通过面对面或视频教学来学习特定的节奏和技术。 • ntsdav561:推荐YouTube频道TheVersatileGuitarist作为学习西班牙/尼龙吉他的资源。 • brudgers:分享了自己学习弗拉门戈技术的过程和放弃的经历,但同时也鼓励开始学习,认为即使不做得很完美也可以从中获得乐趣。 补充讨论: - 争议焦点在于自学与找专业教师指导的优劣。部分评论认为自学通过互联网资源可行,而其他人则强调专业教师在学习过程中的重要性。 - 练习的必要性和枯燥性被多次提及,强调了坚持和耐心在学习弗拉门戈吉他中的重要性。 - 推荐了许多具体的学习资源和方法,如YouTube教程、Melbay书籍、JamPlay平台等,显示了学习途径的多样性。

LLM code generation may lead to an erosion of trust

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主要讨论点:LLM(大型语言模型)在软件开发中的应用及其对信任和生产力的影响 不同观点: • **LLM引发的信任问题**:[dirkc] 认为LLM生成的代码虽然流畅,但可能会出现不可预测的错误行为,难以建立信任。这种不信任主要源于LLM的不可控性和潜在的“恶意”行为。 • **LLM在实际开发中的应用经验**:[macawfish] 分享了一次因误解引发的信任建设经验。他的同事误以为代码是由AI生成的,导致调试时出现摩擦。但最终通过沟通解决了问题,并建立了更好的信任。 • **信任应基于结果而非过程**:[stavros] 认为信任应基于代码的质量和结果,而不是生成代码的方式。无论是人还是AI生成的代码,只要能产生无bug的代码就应该被信任。 • **LLM的实际问题和“AI悬崖”现象**:[axegon_] 提到LLM生成的代码常常需要多次修正,且存在“AI悬崖”现象,即在某个时间点之后模型输出的准确性急剧下降。 • **LLM提高生产力的不可逆转性**:[HardCodedBias] 认为反对LLM是徒劳的,因为LLM显著提高了生产力,特别是在经验不足的开发者中。即使存在问题,也应该通过缓解措施而不是完全拒绝技术来应对。 • **LLM的可靠性和测试驱动开发**:[pu_pe] 认为LLM的 probabilistic(概率性)本质与传统抽象不同,可能导致信任的侵蚀,并预测测试驱动开发(TDD)将因此获得更多关注。 • **对新手开发者的影响**:[heisenbit] 认为LLM使 inexperienced(缺乏经验)的工程师能够快速达到高水平输出,打破了原有的技能壁垒。 补充讨论: • **工具透明性和代码审核**:[beau_g] 建议在pull requests中标明哪些代码是由AI生成的,以便审核时能更有效地评估代码质量。 • **自动化正确性检查**:[archibaldJ] 提到通过解决ARC puzzle(https://arcprize.org/play)可以实现正确性检查的自动化,类似于Coq中的程序合成。 • **实际案例和静态版本**:[acedTrex] 作为文章作者,提供了静态版本的解决方案,并愿意回答读者的其他问题。 • **法律和伦理问题**:[davidthewatson] 提到软件开发中的信任问题不仅与技术有关,还涉及到资金、法律和伦理等方面,特别是与医疗设备相关的领域。 争议焦点: • **LLM生成的代码是否可信**:一部分人认为LLM的不可控性和错误行为使其难以信任,而另一部分人则认为信任应基于结果而非生成方式。 • **LLM对新手开发者的影响**:有人认为LLM打破了技能壁垒,使 inexperienced 的工程师能够快速提高输出水平,但也有人担心这种快速提升可能带来更多的错误和风险。 总结:讨论围绕LLM在软件开发中的应用及其对信任、生产力和代码质量的影响展开,参与者分享了实际经验和理论分析,并提出了不同的缓解措施和未来发展方向。

Show HN: Wayland Speech-to-Text Tool

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**Waystt** 是一个适用于 Wayland 环境的简约语音转文本工具,采用 PipeWire 音频系统,基于 OpenAI Whisper 进行转录。其特点包括信号驱动(通过键绑定启动)、UNIX 哲学设计(输出到 stdout)、按需操作(用时启动,结束后退出)、音频反馈(提示录音开始/结束),并原生支持 Wayland 桌面(如 Hyprland、Niri、GNOME、KDE 等)。使用需要 OpenAI API 密钥和 PipeWire 音频系统,可选的 ydotool 用于直接键入转录文本。安装可通过 AUR 或直接下载二进制文件,配置包括设置 API 密钥和自定义键绑定。常见用法包括将转录结果输出到文件、剪贴板或直接输入到当前窗口。

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主要讨论点:工具的兼容性问题(仅支持Wayland,不支持x11和XLibre) 不同观点: • KetoManx64对该工具仅支持Wayland表示疑问,并询问为什么不支持x11及其继任者XLibre。这表明他对该工具的兼容性范围感到局限,特别是对于仍在使用x11或关注其继任者XLibre的用户来说,支持这些平台可能更具实用性。 • 隐含的观点是,KetoManx64对该工具的整体功能是认可的,认为它是一个很酷的工具,并提到苹果Mac的类似功能,暗示这种功能在其他平台上也有价值,可能希望该工具可以扩展到更多系统以实现类似的跨平台体验。 补充讨论: • 该评论提到了x11的继任者XLibre,表明用户对新技术的关注和对未来可能替代x11的技术的期待。 • 评论还反映出用户对跨平台功能的兴趣,特别是通过提及Apple Mac的实现,暗示不同操作系统之间的功能对标和借鉴。 • 兼容性问题可能是该工具推广的一个障碍,特别是在x11和XLibre用户群体中,这可能是开发者需要考虑和解决的问题。

Welsh publisher brings Tolkien classic in Celtic languages together

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威尔士出版社Melin Bapur推出了托尔金经典作品《霍比特人》的五种凯尔特语言版本,包括威尔士语、苏格兰盖尔语、爱尔兰语、布列塔尼语和康沃尔语。苏格兰盖尔语版本由阿伯丁大学教授Moray Watson翻译完成,这也是该语言的首个译本。Watson强调,阅读多样化文本对语言学习和提升语言地位至关重要。威尔士语版《Yr Hobyd》由Adam Pearce翻译,使用18世纪的威尔士字母Coelbren y Beirdd代替原书中的盎格鲁-撒克逊如尼文,以保持本地化特色。Melin Bapur获得托尔金estate授权,旨在推广凯尔特语言文学。Pearce认为,这类翻译不仅鼓励人们用威尔士语阅读,也对语言学习者有很大帮助。

评论摘要
主要讨论点:对濒危语言(如威尔士语、布列塔尼语、康沃尔语、盖尔语等)的历史、现状及使用的讨论。 不同观点: • luxpir认为,这些语言在过去由于某些不明原因被消灭,是英国的古老语言。他提到威尔士语曾在大不列颠的更多地区(如坎布里亚)使用,并指出历史上这些语言本可以像斯堪的纳维亚语言一样演化,但由于被"高 prestige 的语言"取代,未能实现。他还提到爱尔兰语和苏格兰盖尔语之间的互通性,但未见到威尔士语、布列塔尼语和康沃尔语使用者之间的对话。 • elcritch对威尔士语表示赞赏,提到在威尔士旅行时收听威尔士语广播,认为其发音独特且引人入胜,表现出对威尔士语的积极态度,但没有深入探讨语言的历史或政治背景。 • thaumasiotes关注"Gaelic"一词的定义问题,指出在不加修饰的情况下,"Gaelic"在威尔士通常指苏格兰盖尔语,而在其他地方可能更多指爱尔兰盖尔语,反映了不同地区对同一词汇的不同理解和混淆。 补充讨论: • luxpir提到了盖尔语及其他相关语言的历史演变过程,特别是与斯堪的纳维亚语言演变的对比,暗示了语言复兴的可能性及挑战。 • thaumasiotes指出的"Gaelic"定义问题反映了语言学上的一种常见争议,即同一词汇在不同地区可能有不同的默认含义,这可能会导致误解。 • 争议的焦点之一是语言的定义和分类问题,特别是"Gaelic"一词在不同地区使用时的不同默认含义。