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我推荐大家使用既不内置国产软件,也不内置Gapps软件的纯净系统,可能有人就要问,应用商店怎么办?

免Gapps使用谷歌商店的方式有两种,一种是安装MicroG的模块后打开谷歌商店,在我印象中这需要root或者第三方rec,另一种方式则是安装Aurora Store (f-droid.org/packages/com.auror),这是第三方的谷歌商店客户端,可以使用户在不装Gapps,不登录谷歌账号的情况下下载Play Store的软件。

得益于安卓的开放性,在谷歌商店以外,你也可以通过别的来源下载和安装软件,比如说,你可以从Fdroid下载软件,Fdroid是安卓开源软件的仓库,几乎所有软件都是透明可信的,而且它有国内的镜像(mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn) 。此外,你也可以直接在网站上下载Apk文化自行安装,比较著名的下载站有
Apkpure.com,Uptodwon.com,Apkmirror.com等,这些网站大都需要VPN访问。

国内的第三方商店中,据我所知,软件最全的是手机乐园(shouji.com.cn),国内外的软件都有,其次是应用汇(appchina.com),这两家都支持网页下载,不用装App,酷市场在2017年以前曾经是一个内容丰富的应用商店,但在数次整改之后,内容就少得可怜了,而且它砍掉了web版,新版客户端则有不少广告。此外还有豌豆荚(wandoujia.com),它的网页版还不错,主要收录国内软件。 最差劲的选择是百度助手,360助手,应用宝这些流氓软件,它们有者二次打包和加固的劣迹。

我个人的习惯是把我喜欢的程序直接备份成Apk安装文件,然后复制到存储卡里面,每次我换手机的时候,我就直接插上存储卡,进行本地安装,这样真的很方便,比XX备份助手有用得多。 一个名叫Baria的软件便可以批量导出己安装程序的Apk安装文件。(f-droid.org/packages/com.easwa)。这样做,你可以对手机厂商或者云服务有最低的依顿,独立地使用自己的设备。

Lemmy 黒泥 

lemmy 黒泥

黒泥是这么用的吧?黒泥真的很黑啦,文也不好,还是请谨慎阅读?(

好的,我还是忍不住上来骂一句 lemmy 了

经过大概是这样:

(一)

我自己搭了一个 lemmy 服务器,似乎第一篇 文章怎么也发不出去,最后发现是因为 lemmy 内置有敏感词过滤,里面把 twat 列作了敏感词,然后把我的一个链接里的 project watt 给判定违规了。 见:https://wuppo.allowed.org/notice/A0YeAZyWrlQUigOdAO

就,啊?真是就 24 口交换机?敏感词相关的笑话大家应该也可以一下子想出很多,长毛象这边也陆陆续续讨论过很多次审核与敏感词的问题了,我这里也不多说。总之,当时我感到非常的不适。

除了对审核本身的不适外,可能还有两点:

文档里完全没有对敏感词的说明,也不知道是漏了还是觉得不用写;
我个人认为有固定的敏感词存在就说明了这块完全没有考虑非英语语境下的用户。

(二)

好吧,去 lemmy 的 issues 里看一看,也许官方会有什么说明?的确已经有人去问这个问题了。 https://github.com/LemmyNet/lemmy/issues/621

但是,既然是代表了正义那就好好讨论呀?人家问了一句怎样能禁用敏感词过滤,你直接给人盖大帽子:

Not disabling the slur filter, ever. Use voat or gab if you want to say racist slurs.

从想要关闭敏感词过滤推论到就是想要说种族主义的污蔑话语,这种最近是要叫做杠精呢还是真的就逻辑学没学好?

We're not giving users or site owners the "option" or "freedom" to use racist and sexist slurs, that goes against our code of conduct, and the goals of this project. Go to voat or gab if you want to be racist, its pretty simple.

谢谢啊,自由还用您来给啊?烦请您闭源好吗?

不行了,下面对话我一看血压得直飙,想看的可以自己去看,这里不翻译贴出来了。

(三)

好的,之前我也是这样血压上来了就不管了,也不打算骂公开骂。但是最近在搭和 lemmy 类似的叫 lotide 的服务器(部分原因也就是对 lemmy 不爽啦),看到一些也是在搭 lotide 的人似乎整理了个小小的比较各种类 reddit 服务的表格。上面给 lemmy 的 anti-censorship 打了个大大的 no。(诶你也对 lemmy 有意见?)然后我就点进那个 no 附上的链接里看了一下。。。

https://github.com/t3pfaffe/Hoot/tree/patch-1

啊看了血压就又上来了

https://github.com/LemmyNet/lemmy/pull/816

我不贴反方的言论了,贴点降压的

the idea of a master slur filter pretty limiting

whether discussing it historically or even in normal conversation

it makes a number of decisions for a community on their behalf without regard for context

i am unconvinced that, without proper moderation, this kind of self-censoring is in any way effective

pointing out this decision will drive away users not used to thinking of open-source projects as tools that can be used by anyone for anything, beyond the control of the original developer

Federation and the prospect of unlimited speech that can be managed per-instance was what set Lemmy apart from 100 other reddit alternatives. Now its just another Reddit clone with a political bias of its own that extends beyond the instance. Evangelists' arguments that political bias is limited to the instance owner are now toothless.

就这样吧,这次血压升高写完这篇不知道是什么的黒泥之后我就不想再关注与 lemmy 有关的事了。可以说的是,不管之后 lemmy 发展得怎么样,我是永远不会再用 lemmy 了。

(顺便一提,我悄悄地 fork 了 lemmy 然后把代码里的敏感词过滤正则改成所有词都是敏感词啦!只是我不敢弄 pull request,没能把行为艺术做完整。)

今天刚好看了这篇:
www-31.ibm.com/ibm/cn/ibm100/i
20 世纪你需要一台个人计算机,21 世纪你可能需要一台个人服务器。

终于把 lotide 搭好了!和 reddit 和 lemmy 类似,但是 lotide 和 fediverse 的连通性要比 lemmy 好很多[1](小声:也没有 lemmy arbitrary 的敏感词过滤)。只不过现在 lotide 默认前端的界面很复古,100%无 js,功能也比较少。

欢迎大家来玩!

[1] 比如说可以直接关注一个社区,例如 @Ebbtide

https://lotide.exopla.net.eu.org/

我为了写文查资料的时候,发现一个问题。
中国自1980年参加冬奥项目,金牌几乎全部都是女子获得,只有2块金牌由男子获得。
但宣传口只大力宣传了两次,分别是韩晓鹏和武大靖,这两个男运动员获得了金牌的时候。
我一直以为历届冬奥会,中国一共就只获得了2块金牌呢!
原来2002年杨扬就获得了女子速滑金牌,她还在之后的冬奥会上多次获得金牌和其她奖牌。。
为中国实现奖牌0突破的也是个女运动员,1992年的叶乔波在女子速滑获得2块银牌。
啊~~再次让我想起荣誉满身却默默无闻的中国女足。

If you're happy that Biden won because you think he's an actual progressive crusader, then please hold him to his promises on things like student debt forgiveness, economic reform, etc. Biden is going to be operating in an extremely lenient environment that is not going to demand much out of him beyond "not being Trump" which is a pretty low bar.

In Japan, there is a service called ADVENTAR that hosts the "Advent Calendar" by blog. It is also hosted by a technical blog service called Qiita.

Since the spread of Mastodon in Japan in 2017, a calendar using these services has been created for each user of Mastodon, distributed SNS, and servers every year, and many articles have been contributed.

BT下載時最哀傷的一件事,不是沒人做種子,而是自己下載完之後,自家網絡不知怎麼沒法做種...
🚮

:blobcatmeltcry: 我要把abbyy finereader推荐给所有的文史哲朋友,看到这个竖排繁体的识别率,感动到说不出话来 :blobcatmeltcry:

我对京东的厌恶好像是从京东白条广告开始的,当时它的slogan是:京东白条,让你的青春不留白。说白了就是哄涉世未深学生去贷款生活,打的名号还是青春不留白。非常,非常,非常大的恶意。当然后来强奸东的事情就完全弃用了。在那之前买过一次年卡,发现年卡会员被价格歧视,大数据杀熟了。对京东唯一的好感是京东的送货员,朴实又对自己的工作有点骄傲和归属,可惜业绩下滑他们被第一个取消底薪和裁员。

Solidot  
《美国电影协会称 Tor 和 VPN 威胁合法流媒体》 美国电影协会称,规避服务如 Tor、VPN 和 DNS 伪装对合法流媒体服务构成了直接威胁。美国电影协会的成员除了传统电影公司如迪士尼和华纳之外,还有流媒体巨头如 Netflix。本周它向美国贸易代表办公室递交了有关全球版权相关挑战的综述...

《美国电影协会称 Tor 和 VPN 威胁合法流媒体》 美国电影协会称,规避服务如 Tor、VPN 和 DNS 伪装对合法流媒体服务构成了直接威胁。美国电影协会的成员除了传统电影公司如迪士尼和华纳之外,还有流媒体巨头如 Netflix。本周它向美国贸易代表办公室递交了有关全球版权相关挑战的综述,其中对规避服务表达了担忧,称 Tor 和 VPN 等服务被用于“地理位置盗版”。流媒体服务引入了地理位置限制,比如一个服务只在某个地区提供,但另一个地区的人可以利用 VPN 绕过限制伪装成当地居民。 | solidot.org/story?sid=65992

长文,关于VAE和GAN,为什么神经网络可以创造未存在过的人脸 

VAE,即variational autoencoder。先讲autoencoder,虽然叫autorncoder但是其实包含了编码器encoder和解码器decoder,是对称的。对于一系列类似的数据,例如图片,虽然数据量很大但是其实是符合一定分布规律的,信息量远小于数据量。编码器的目的就是把数据量为n维的数据压缩成更小的k维特征。这k维特征尽可能包含了原始数据里的所有信息,只需要用对应的解码器,就可以转换回原来的数据。在训练的过程中,数据通过编码器压缩再通过解码器解压,然后最小化重建后数据和原始数据的差,训练好了以后,就只有编码器被用作特征提取的工具,用于进一步的例如图像分类等应用中,故称为autoencoder。

垃圾是放错地方的资源,有一天解码器也被拿出来:你既然可以从k维特征向量恢复出一整张图片,那我给你一个随机生成的k维特征向量,看看你能生成什么。然而实际结果显示,autoencoder虽然可以“记住”
见过的照片,但是生成新图像的能力很差。于是有了variational autoencoder。VAE在令k维特征中的每个值变成了符合高斯分布的概率值,于是对概率的改变可以让图片信息也有相应的平滑的改变,例如某个控制性别的维度,从0到1可以从一个男性的人脸开始,生成越来越女性化的人脸。

那么VAE其实还是有很多统计假设的,而且我们要判断它生成的效果如何,也需要评估它生成的数据和原始数据的差距大不大。于是有人丢掉所有统计假设,并且把这个评估真(原始数据)假(生成数据)差异的判别器也放进来一起训练,创造了GAN,生成对抗神经网络。GAN有两个部分,生成器和判别器。生成器从一些随机的k维向量出发,用上采样网络合成大很多的n维数据,判别器就负责判断合成出来的图片是真是假。一开始合成出来的都是意义不明的无规律结果,很简单的判别器就可以分辨出来。生成器发现一些生成的方向,比如有成块的色块,可以骗过判别器,它就会往这个方向合成更多的图片,而判别器发现被骗过去了,就会找到更复杂的特征来区分真假。如此反复,直到生成器生成的结果,判别器已经判断不出真假了,这就算是训练好了。这样训练出来的生成器,可以生成非常逼真,即使是人眼也很难分辨的图片,但是是不存在的。

点击链接,查看当下最先进的神经网络生成的不存在的人脸,每刷新一次就有一张新的:thispersondoesnotexist.com/

当然如果你想要二次元老婆也可以看这个:thiswaifudoesnotexist.net/

分享 GitHub 上一款开源的对象存储管理工具:Aragorn,基于 Electron + React + TS 开发,可作为图床上传工具使用。

GitHub: :sys_link: 网页链接

:icon_weibo: weibo.com/5722964389/JsaMxhSVF

再港一下,现在从海外回国不是要核酸检测和血清 IgM/IgG 双阴性吗。

其实在 1.29 就已经有药厂(特指丽珠)拿到了血清检测的技术,但是因为在武汉测试使用的时候阳性率太高了,官方一直拖到 3.17 才获得许可(查证可搜索丽珠 新冠血清)。核酸的假阳性率大概在 11%,血清假阳性在 2%,从一月底到现在技术手段并没有进行调整。

学过免疫学的朋友应该能理解为什么血清阳性率比核酸高:
血清抗体,尤其是 IgM,在病毒从人体消失后也存在,所以血清算是检测感染和被感染过的患者。下面提供的参考新闻也提到了原理,以及血清检测可以用作流行病学研究。

同时血清检测的好处是时间比核酸检测快太多了:血清只需要 30 分钟出结果,核酸需要跑 PCR ,再快也要数小时。

血清比核酸便宜,而且试剂盒产量更大。

如果血清和核酸一起使用,血清做快速检测做初步判断,同时核酸检测用来排查感染中/感染后,这样疫情初期的检测速度会快很多。但是一直官方以阳性率太高为理由被卡到三月中,血清检测才获得许可。

参考文献在此嘟串下。

又及,请不要转发到其他平台,如果想给朋友看请一定要码掉我的 ID 昵称和头像。

之前我写过一篇如何通过Docker搭建Mastodon站的教程,但对于有魔改需求的朋友,难道每次升级都要重新魔改一次吗?并非如此。本文就将介绍一种通过GitHub和DockerHub,在每次升级时保留自己魔改的方法:

pullopen.github.io/2020/11/01/

通过文中设置,既能保留Docker安全、不容易搞坏、不需要本地precompile的特点,又能轻松保留自己的魔改。注意:本方法和Docker搭建仅适用于希望【照搬】成熟、轻量魔改的朋友,不适合需要经常调试、创新的大佬(废话)。

本文依旧来源于兔子大佬 @star 小课堂笔记!

#长毛象建站 #长毛象中文使用指南

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