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19810 descobertas · Descobertas escolhidas da web aberta, das mais recentes às mais antigas.
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史同女之爱：修补型阅读与历史的另一种可能
盛一诺写历史同人女社群的「修补型阅读」：在慕强犬儒的宏大史观之外，她们以考证讨论、社群共建、寻访史迹与二次创作，共同承担历史人物残缺的命运，在权力的废墟上打捞爱。
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来自加沙的答谢：巴勒斯坦留学生贝拉勒援助后续及公示
转自「北叙利亚通讯」：为患病的加沙在华留学生贝拉勒筹款援助的后续与款项公示，附贝拉勒的谢辞与其女儿用中文说「谢谢中国朋友」的视频。
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书讯 ｜ 2025人类学得奖英文新著 ｜ 下篇
结绳书讯下辑，收录2025年美国人类学会各分会图书奖的12本获奖英文著作，涉及11项奖项，兼谈这些以米歇尔·罗萨尔多、许烺光等学者冠名的奖项所折射的学科史。
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不交税之后的日子——《无何有海上志异》读后
臨泉评李维怡长篇小说《无何有海上志异》，以华南疍家、水上人与海盗的互文故事为线索，讨论小说如何接续华南研究却又越出王朝收编与离散消亡的二分；jiney另撰李维怡小传，记其香港基层平权与影像行动的实践。
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当我们爱凯蒂猫，我们爱的到底是什么——导读《可爱狂潮》
尹清露导读人类学者克里斯汀·亚诺的民族志《可爱狂潮》，梳理凯蒂猫如何与日本少女文化一同崛起，又在跨国流动中成为亚裔离散群体爱恨交织的情感容器。
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深度访谈&新书推介｜何处是我朋友的家
王菁专访人类学家麦克·杰克逊，围绕新书《何处是我朋友的家》谈友谊：从亚里士多德、蒙田到电影与民族志，在高度原子化的时代如何重建信任与联结。结绳志与上海译文出版社合作。
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革命的下弦月：叙利亚与罗贾瓦当前局势的深度分析
编译民主现代性学院阿里·齐切克（Ali Cicek）2026年1月的长文，在土耳其、沙姆解放组织与美以势力联合绞杀下重估罗贾瓦革命：基层民主、女性大规模参政与生态国际主义的成果如何面临倒退。
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公共人类学｜作为反文化的人类学：与托马斯·海兰德·埃里克森的访谈
译自《皇家人类学会会刊》的访谈，菲利克斯·斯坦对话托马斯·海兰德·埃里克森，谈他从学生时代的无政府主义参与到面向大众写作的公共生涯，以及人类学作为“反文化”的可能。译者Echo。
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别只知道日月潭！十月去台东池上：循着《池上日记》，在金色稻浪里骑行慢游
想避开常规的台湾旅游打卡点？十月下旬不妨去台东池上体验真正的慢节奏生活。本文分享由台东搭乘台铁前往池上的游玩路线：品尝正宗软糯的池上便当，租一辆电动脚踏车穿行于伯朗大道与无垠 The post 别只知道日月潭！十月去台东池上：循着《池上日记》，在金色稻浪里骑行慢游 first appeared on 伯正 .
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读《大江大海一九四九》：当时代洪流碾过个体，那些被抹除与错置的一整代人
从温情脉脉的《目送》到直面历史创痛的《大江大海一九四九》，龙应台以平民视角记录了1949年华人集体命运的断裂与流离。本文分享《大江大海一九四九》深度读后感，探讨千岛湖底被淹没的文化古城、被涂改的历史细节，以及在宏大叙事下被时代错置的普通人命运，带读者重新审视一整代人隐忍不言的伤痕。 The post 读《大江大海一九四九》：当时代洪流碾过个体，那些被抹除与错置的一整代人 first appeared on 伯正 .
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把新域名换到赛博菩萨了，也换新主机了
因为长期断更，用了7年的博客老域名竟然被别人抢注了！无奈之下转战“赛博菩萨”重新购入域名，开启了一场关于数据备份、SSL证书和CDN加速的折腾之旅。 The post 把新域名换到赛博菩萨了，也换新主机了 first appeared on 伯正 .
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《以日为鉴》读后感：打破“失去的30年”认知误区，人口拐点下的经济真相
很多人将日本经济简单概括为“失去的30年”，却忽视了“先富后老”与“未富先老”的根本差异。本文基于《以日为鉴》的阅读思考，深入剖析人口结构演变对消费、就业、医疗以及房地产市场的长期传导机制。结合日元升值与全球资本轮动趋势，探讨普通人在宏观经济转轨期该如何理性看待资产估值与时代变局。 The post 《以日为鉴》读后感：打破“失去的30年”认知误区，人口拐点下的经济真相 first appeared on 伯正 .
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台湾阿里山旅行攻略：嘉義出发交通全解析＋神木步道＋姊妹潭一日游
从嘉義出发怎么去阿里山？台灣好行大巴购票、乘车时间与晕车提醒，神木站巨木步道、祝山站日出、沼平站姊妹潭怎么安排，下午雾季前必看的行程时间建议，一篇搞定阿里山交通与游玩路线。 The post 台湾阿里山旅行攻略：嘉義出发交通全解析＋神木步道＋姊妹潭一日游 first appeared on 伯正 .
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别被电视剧骗了！英仙座流星雨亲测体验：定位、避坑与手机懒人拍摄全攻略
第一次看英仙座流星雨，才发现电视剧里的“倾盆而下”都是假的！本文真实记录新手的观星全流程：如何利用 Star Walk 2 Pro 快速定位星座与银河，用“天文通”筛选无光害区域，以及如何用手机+三脚架+蓝牙快门舒服躺拍流星雨。干货避坑，助你告别无效熬夜！ The post 别被电视剧骗了！英仙座流星雨亲测体验：定位、避坑与手机懒人拍摄全攻略 first appeared on 伯正 .
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老人蹭空调与清障哥补路：当公共保障缺位，体面谁来兜底？
老人扎堆咖啡店蹭空调、市民自发清除路面隐患，现象背后折射出公共兜底机制与市政管理的不足。通过对比新加坡民生补贴，深度剖析为何不能用个人善意替代公共责任。 The post 老人蹭空调与清障哥补路：当公共保障缺位，体面谁来兜底？ first appeared on 伯正 .
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《奥德赛》影评：诺兰IMAX史诗背后，独眼巨人、女巫塞壬都在讲人生阻碍
不了解荷马史诗原著，也能被诺兰IMAX版《奥德赛》深深震撼。本文从独眼巨人、银甲战士、女巫喀耳刻到海妖塞壬四段历险，逐一拆解奥德修斯归家路上的人生隐喻——功成之后的诱惑与阻碍、原始欲望的反噬、心智的迷惑与自律的边界，以及结尾特洛伊木马焚毁的深意，一篇写给"漂泊者"的观后感。 The post 《奥德赛》影评：诺兰IMAX史诗背后，独眼巨人、女巫塞壬都在讲人生阻碍 first appeared on 伯正 .
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2026上半年研究速递
这是公众号 环境黑板报 上半年所有研究速递的汇总。研究速递是关于环境相关的研究吐槽，主要关注期刊是ACS的ES&T系列期刊论文、nature的环境相关论文，还有EHP论文。目前投稿都是在github上完成的，每月总结一次推送到公众号，欢迎各位同学来此投稿：https://github.com/yufree/hjhbb/issues/178 （2026年7月） 一月 研究动态 这篇文章讨论了开放式厨房里烹饪油烟的时空分布，但选开放式厨房户型的，一般是西式烹饪，或压根就不在家吃吧。 推荐人：于淼 链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c10491 题目：Spatiotemporal Evolution, Secondary Transformation and Control of Cooking Oil Fumes in Open-Plan Kitchens 这篇文章介绍了仿生色谱的概念，大意就是用填料模拟生物界面，直接测定污染物某种参数，其实可以更进一步，流动相换人工血液或组织液，直接打造类器官色谱来评价污染物归趋转化，开一个色谱毒理学分支。 推荐人：于淼 链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c11716 题目：Biomimetic Chromatography: A Nove
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基于GPU的探索性数据分析
表格数据是实验学科科研里最常用的格式之一，特别是组学，现在有了单细胞转录组学跟高分辨质谱成像，这张表动辄几百万行上万列。这个数据量在CPU生态下做探索性数据分析几乎就是个灾难，要么就是爆内存，要么就是特别慢。我最近遇到这个问题，然后发现当前GPU是可以部分解决这个问题的，这里做个笔记。 虽然pytorch可以在不同平台编译做一些深度学习项目，但不得不承认基于CUDA的GPU生态，特别是RAPIDS套件里的 cuDF 跟 cuML，在探索性数据分析上目前没有可取代的。其可实现的常见算法包括但不限于主成分分析、UMAP、聚类分析例如（K-Means、DBSCAN）、图算法等： PCA 底层是 SVD（奇异值分解），是标准的线性代数操作，GPU 上有专门优化的实现。RAPIDS 的 cuml.decomposition.PCA 接口跟 scikit-learn 几乎一样，直接替换导入即可。对于高维数据（比如单细胞转录组，动辄几千个基因维度、几十万个细胞），GPU 的 PCA 比 CPU 快一到两个数量级。 CuPy 是最基础的工具，可以理解为 NumPy 的 GPU 版本，接口设计刻意对齐 NumPy，大部分代码把 import numpy as np 换成 import cupy as cp 就能跑。底层矩阵操作、FFT、线性方程组求解，只要你的操作能用 NumPy 表达，基本都能直接
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预言之二
十年前，我博士毕业，从离组到出国之间有一个月啥事也没有，百无聊赖就干了个早晚被做合订本的事，那就是 预测未来 。十年过去了，现在该验货了。 我当时预测了五件事：共享经济的繁荣与去职业化、机器与劳动力之争、老人与小孩非理性消费、保险与贫富分化、注意力争夺战与量化悲剧。但老实说当时我还是比较鸡贼的，很多东西似是而非，导致我找AI打分不同模型给的准确率都不一样。 我先说我当时肯定想不到的。第一是17年的加密货币大爆发，当然这个浪潮都没活过十年，币圈现在啥形象大家都有数，不过我其实在比特币刚出现那一年就看到并尝试过挖矿，结果直接没看明白白皮书就扔一边了。第二是短视频爆发，这个实话说我现在也没想明白，因为我到今天也不看短视频。第三是疫情，我最初出国计划就是2-4年，结果直接被逼在美国找工作。第四是特朗普，他让我放弃了追美剧转而看新闻当日常娱乐。第五就是大语言模型，图灵测试我十年前还是知道的，但确实想不到后面的大语言模型这么个形态。其余的诸如气候变化、元宇宙、房价崩盘啥的要么已经没了或我压根就不打算考虑，要么已经是常识了。 现在再回看当时的预测，第一项对了一半，那就是去职业化，共享经济被资本玩成了跟以前差不多的价格，没有我预想的乐观，但去职业化的另一个名字零工经济或者说斜杠青年基本说对了，普通人开启第二职业在过去十年已经从小众变成日常。但这也对应了另一个问题，那就是编制，当前国内对编制或体制内
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GB人生
一个人从生到死一刻不停地看视频，1080p，需要多大的硬盘装下？假设活八十年，一秒不停地看是七十万小时量级。按现在流媒体那种压得很狠的 AV1 编码，1080p 差不多每小时 1GB，全算下来一个多 PB。但这个数是假的，因为没人能一秒不停地看。把睡觉、吃饭、如厕、发呆、婴儿期这些扣掉，一个人清醒着能盯屏幕的时间，撑死三十几万小时，每天十二三个钟头已经是极限了（再多眼睛和脑子都受不了）。这么一算，全职看一辈子视频也就三百多 TB，十几块硬盘。要是按普通人每天三小时的娱乐时间算，一辈子八万小时，八十 TB，四块盘，一个入门 NAS 就装满了。那记录一个人的一生呢？睁眼用GoPro看世界，无限续航第一视角录像。算下来也是几百 TB 到一个 PB，记录一生和观影一生占的硬盘差不多大。人一辈子能"输入"和能"输出"的信息，都被那三十万小时清醒时间锁死在同一个量级上。 真正有意思的是视频可以用信息论方式压缩。几百 TB 是像素级的原始录像，可里面 99.999% 是冗余——你通勤路上那段街景重复了几千遍，不用存几千次。如果只留"发生了什么"，用文字记一辈子的流水账，也就一两个 GB，一张 U 盘。如果再往下，只留"你是谁"——你的判断、口味、几个关键决定——可能只有几百 MB。一个能"扮演你"的模型，大概就这么大。人类大脑的突触结构上限是几十 TB，但认知实验测出来人一生真正写进长期记忆的信
于淼 · EN
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世俗化
我给聊天机器人通过hermes接了大语言模型，有一个日常任务是每天早上给我推送polymarket热门赌注，世界杯期间排第一的总是冠军预测，最近则成了美国民主共和党候选人。其实大部分排名靠前的赌盘都是关于选举，要么就是体育赛事或娱乐，我设置这个倒不是为了下注，而是通过这个监测影响力与关注度的差异。只要差异还在，就说明世俗化目前还是相对成功的。 所谓影响力与关注度差异，指的是真正产生影响的人与公众关注的人之间的差异。全世界的人产生共识的历史还不到一百年，广播与电视的出现推动了第一次全球共识，互联网则将这种共识从相对单一信息源推广到了所有人都是信息源，不过很快就又收敛成意见领袖与评论共存。当前全世界能被超过1亿人记住的名字其实远比想象的少，不会超过200人，而且大部分都是大国政治领导人或文化体育名人且后者占绝对多数。而真正对世界产生影响的人则差不多完全是另一个组合，例如美联储主席、IMF领导层、IPCC核心作者、国家主权基金经理人等，这些人对政治决策的影响远超政治领导人。事实上，现代社会构架核心就是知识精英分工协作而政治领导人不应该过度干预专业领域的判断，民选代表对技术方案做决策很多时候并不靠谱，要么把知识精英吸纳到决策层，要么就要构建智库来对政策进行评估与判断。看上去像是国家领导人深思熟虑做了个影响深远决策，其实领导人更多扮演复读机与安慰剂。 当然，这需要公众关注度高的人与实际产生影
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江湖夜雨
2026年8月2日晚，纽约肯尼迪国际机场阴云密布，正如2016年8月1日的北京首都国际机场。原本只拿了一年的博后合同，结果却是一身行囊，两国旅居，三年疫情，四座城市，五行不缺水，六渡车管所，七个offer，八分豆瓣，九次搬家，十年登。 7月初我交了辞职信，7月底离职，H1B的宽恕期虽然有两个月，但考虑到川宝随时都可能取消就直接2号晚奔赴机场，也恰好成就了10年的海外旅居。一辈子从成年离家求学开始算，大学到博士毕业是十年，海外旅居又十年，是时候开启新篇章了。 我给过无数版本的回国理由，每个版本都是实话，但侧重点是不一样的，而且只要我想再给一版也不是什么问题。但是回国不代表我看衰美国，更多是看清了个人发展的天花板与照顾长辈，更不代表我认为国内发展更好，其实国内经济大概率长期停滞且内卷，任何决定都是要自己负责的，不要拿我的判断当参考。当有一天突然感觉要换个活法时，对我这种没有拖家带口的老登而言不过就是一张机票的事，但这对大多数身处海外的人而言一定要想清楚了，不要满脑子都是拍黄瓜、凉拌木耳、皮蛋豆腐、糖醋萝卜、凉拌西兰花、蒜泥白肉、口水鸡、凉拌土豆丝、醋溜白菜、地三鲜、干煸四季豆、西红柿炒鸡蛋、干锅花菜、蒜蓉空心菜、麻婆豆腐、鱼香茄子、手撕包菜、清炒时蔬、红烧肉、糖醋排骨、可乐鸡翅、青椒肉丝、鱼香肉丝、回锅肉、宫保鸡丁、木须肉、红烧鲤鱼、酸菜鱼、水煮肉片、小炒黄牛肉、京酱肉丝、番茄蛋汤、紫
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日常用大语言模型
我在研究中会用大语言模型，但日常生活中也会用一些，下面分享一些我在用的方案： 整理旅游照片，重现场景 我现在一年拍不了几张照片，但曾经也是到处拍照的选手，只是拍了备份了就基本再也不会看了。现在我会把某一段时间旅游的照片配合当年做的行程攻略直接扔给大语言模型，让其整理成游记。因为我拍的博物馆展品比较多，大语言模型可以帮我总结推测出我当时关注的展品及可能的关注点，也能识别展品下文字，整理出的游记比我的回忆更鲜活生动。现在很多云端相册有类似功能，但真用过会发现单纯照片的上下文不够，配上你当时做的攻略路线效果好很多，当然前提是有路线，可以让大语言模型读你的邮件生成出预定信息。上下文越丰富，游记就越有意思，也会看到大语言模型对你当时心态的推测，虽然很多属于胡编乱造，但记忆本身也会做同样的事。记录与回顾是同等重要的。 处理音频视频 虽然文本处理是大语言模型比较擅长的，但端侧模型从音频视频端提取信息也很有用，当前优质文本语料稀缺，很多其实是从音频视频里提取的。这里不是说直接给支持多模态的大语言模型发送音频视频文件，是要配合一些提取音轨与语音识别来简化处理，例如发送一个视频网页地址，让大语言模型提取字幕或自动识别字幕，然后总结这类，用本机资源就够，不需要搞很复杂，也不用去调别人写的skill，当前大语言模型的水平自己要搞不定那也不要用了。只要你入场足够晚，就要相信模型已经足够强，不必路径依赖。另外
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