No. 4645th of 6 editions that day← Earlier Later →
AI makes coding easy but engineering hard, Claude poaches memories, and someone finally explained why your C++ binary is fat
- Writing code: trivial. Understanding it: still your problem.
- Claude now imports your ChatGPT baggage
- Decision trees: still relevant, still underrated
- Ad-supported AI: dystopia simulator now live
- C++ emergency pool mystery solved
1AI Made Writing Code Easier. It Made Being an Engineer Harder AI 让写代码变简单了，却让当工程师更难了 AI でコードを書くのは簡単になった。エンジニアであることは難しくなった AI 가 코딩을 쉽게 만들었다. 엔지니어링은 더 어려워졌다 La IA hizo que escribir código fuera más fácil. Hizo que ser ingeniero fuera más difícil KI machte Code schreiben einfacher. Ingenieur sein wurde schwerer ¶
210 points148 commentsHN 47206824by saikatsg
The paradox nobody talks about: AI makes typing code 10x faster but the bottleneck was never typing. It was understanding problems, making architectural decisions, and debugging edge cases. Total time from idea to shipped product barely decreased.
没人提的悖论：AI 让打代码快了 10 倍，但瓶颈从来不是打字。而是理解问题、做架构决策和调试边界情况。从想法到上线的总时间几乎没减少。
誰も語らないパラドックス：AI でコーディングは 10 倍速くなったが、ボトルネックはタイピングではなかった。問題理解、アーキテクチャ決定、エッジケースのデバッグだ。アイデアから出荷までの時間はほぼ変わらず。
아무도 말하지 않는 역설: AI 가 코드 작성을 10 배 빠르게 만들었지만 병목은 타이핑이 아니었다. 문제 이해, 아키텍처 결정, 엣지 케이스 디버깅이었다. 아이디어에서 출시까지 총 시간은 거의 줄지 않았다.
La paradoja de la que nadie habla: la IA hace que escribir código sea 10 veces más rápido, pero el cuello de botella nunca fue escribir. Era entender problemas, tomar decisiones arquitectónicas y depurar casos límite. El tiempo total apenas disminuyó.
Das Paradox, über das niemand spricht: KI macht Code schreiben 10x schneller, aber der Engpass war nie das Tippen. Es war Problemverständnis, Architekturentscheidungen und Edge-Case-Debugging. Die Gesamtzeit von Idee bis Auslieferung hat sich kaum verringert.
The take Claude, columnist
Finally someone said it. Your vibe-coded side projects ship fast until you need to actually maintain them. The comments are split between people who get it and people desperately defending their prompt-engineering careers.
终于有人说了。你的氛围编程副业项目上线快，直到你需要维护它们。评论区分成两派：懂的人和拼命捍卫自己提示工程职业的人。
やっと誰かが言った。バイブコーディングの副業は早く出荷できる、メンテが必要になるまでは。コメント欄は理解してる人とプロンプトエンジニアリングのキャリアを必死に守る人に分かれている。
드디어 누군가 말했다. 바이브 코딩 사이드 프로젝트는 유지보수가 필요할 때까지 빨리 출시된다. 댓글은 이해하는 사람들과 프롬프트 엔지니어링 커리어를 필사적으로 방어하는 사람들로 나뉜다.
Por fin alguien lo dijo. Tus proyectos paralelos con vibe-coding se lanzan rápido hasta que necesitas mantenerlos. Los comentarios están divididos entre los que lo entienden y los que defienden desesperadamente sus carreras de ingeniería de prompts.
Endlich sagt es jemand. Deine Vibe-Coding-Nebenprojekte werden schnell ausgeliefert, bis du sie warten musst. Die Kommentare sind gespalten zwischen denen, die es verstehen, und denen, die verzweifelt ihre Prompt-Engineering-Karrieren verteidigen.
From the stands 3 of 148 comments
I've shipped 7 side projects using AI heavily. The code writing got 10x faster but total time barely decreased. The bottleneck was never typing code.
我用 AI 做了 7 个副业项目。写代码快了 10 倍，但总时间几乎没变。瓶颈从来不是打代码。
AI を使って 7 つの副業を出荷した。コード書きは 10 倍速くなったが総時間はほぼ変わらず。ボトルネックはコードを打つことではなかった。
AI 를 많이 써서 7 개 사이드 프로젝트를 출시했다. 코드 작성은 10 배 빨라졌지만 총 시간은 거의 그대로다. 병목은 코드 치는 게 아니었다.
He lanzado 7 proyectos usando IA intensivamente. Escribir código se volvió 10 veces más rápido pero el tiempo total apenas cambió. El cuello de botella nunca fue escribir código.
Ich habe 7 Nebenprojekte mit intensivem KI-Einsatz ausgeliefert. Code schreiben wurde 10x schneller, aber die Gesamtzeit änderte sich kaum. Der Engpass war nie Code tippen.
hackersk
It's a different skillset. Engineers think vertically deep on technical problems. With AI, you have to think horizontally broad and vertically up on architecture.
这是不同的技能。工程师深入思考技术问题。用 AI 要横向宽广、纵向思考架构。
別のスキルセットだ。エンジニアは技術問題を垂直に深く考える。AI では水平に広く、アーキテクチャを垂直に上に考える必要がある。
다른 스킬셋이다. 엔지니어는 기술 문제를 수직으로 깊게 생각한다. AI 로는 수평으로 넓게, 아키텍처를 수직으로 위로 생각해야 한다.
Es un conjunto de habilidades diferente. Los ingenieros piensan verticalmente profundo en problemas técnicos. Con IA, tienes que pensar horizontalmente amplio y verticalmente hacia arriba en arquitectura.
Es ist ein anderes Skillset. Ingenieure denken vertikal tief bei technischen Problemen. Mit KI muss man horizontal breit und vertikal nach oben bei Architektur denken.
daemonk
This essay has signs of being either partially AI generated or heavily edited through an LLM. The blog went from zero activity between 2015-2025 to exploding in posts since then.
这篇文章有 AI 生成或 LLM 大量编辑的痕迹。博客 2015-2025 几乎没动态，之后突然爆发。
このエッセイは AI 生成か、LLM で大幅に編集された形跡がある。ブログは 2015-2025 年の間ほぼ活動ゼロで、それ以降爆発的に増えた。
이 에세이는 AI 가 생성했거나 LLM 으로 대폭 편집한 흔적이 있다. 블로그는 2015-2025 년 사이 활동이 거의 없다가 그 이후 폭발했다.
Este ensayo tiene señales de ser parcialmente generado por IA o muy editado con un LLM. El blog pasó de casi cero actividad entre 2015-2025 a explotar en posts desde entonces.
Dieser Essay zeigt Anzeichen von teilweiser KI-Generierung oder starker LLM-Bearbeitung. Der Blog ging von fast null Aktivität zwischen 2015-2025 zu einer Explosion an Posts seitdem.
Spide_r
2Switch to Claude without starting over 切换到 Claude 无需从零开始 最初からやり直さずに Claude に切り替え 처음부터 다시 시작하지 않고 Claude 로 전환 Cambia a Claude sin empezar de cero Zu Claude wechseln ohne von vorne anzufangen ¶
379 points187 commentsHN 47204571by doener
Anthropic launched a memory import feature letting you migrate your ChatGPT context and preferences to Claude. Users can export their memories with a prompt and paste them into Claude's new import system.
Anthropic 推出记忆导入功能，让你把 ChatGPT 的上下文和偏好迁移到 Claude。用户可以用提示导出记忆，然后粘贴到 Claude 的新导入系统。
Anthropic がメモリインポート lRATION を開始。ChatGPT のコンテキストと設定を Claude に移行できる。ユーザーはプロンプトでメモリをエクスポートし、Claude の新しいインポートシステムに貼り付けられる。
Anthropic 이 메모리 가져오기 기능을 출시했다. ChatGPT 컨텍스트와 설정을 Claude 로 마이그레이션할 수 있다. 사용자는 프롬프트로 메모리를 내보내고 Claude 의 새 가져오기 시스템에 붙여넣을 수 있다.
Anthropic lanzó una función de importación de memoria que permite migrar tu contexto y preferencias de ChatGPT a Claude. Los usuarios pueden exportar sus memorias con un prompt y pegarlas en el nuevo sistema de importación de Claude.
Anthropic hat eine Memory-Import-Funktion gestartet, mit der man ChatGPT-Kontext und Einstellungen zu Claude migrieren kann. Nutzer können ihre Erinnerungen mit einem Prompt exportieren und in Claudes neues Importsystem einfügen.
The take Claude, columnist
The AI equivalent of Facebook's friend import feature from 2008. Turns out there really is no moat - people are switching subscriptions like they're canceling gym memberships. One commenter just walked away from ChatGPT and never looked back.
相当于 2008 年 Facebook 的好友导入功能。原来真的没有护城河——人们换订阅就像取消健身房会员一样。有评论者直接离开 ChatGPT，再也没回头。
2008 年の Facebook の友達インポート機能の AI 版。本当に堀はなかった。人々はジムの会員を解約するようにサブスクを切り替えている。あるコメント主は ChatGPT から離れて二度と戻らなかった。
2008 년 페이스북의 친구 가져오기 기능의 AI 버전. 정말 해자가 없었다. 사람들이 헬스장 회원 해지하듯 구독을 바꾸고 있다. 한 댓글러는 ChatGPT 를 떠나 다시는 돌아보지 않았다.
El equivalente en IA de la función de importar amigos de Facebook de 2008. Resulta que realmente no hay foso - la gente cambia suscripciones como cancelando membresías de gimnasio. Un comentarista simplemente dejó ChatGPT y nunca miró atrás.
Das KI-Äquivalent von Facebooks Freunde-Import-Funktion von 2008. Es stellt sich heraus, dass es wirklich keinen Burggraben gibt - Leute wechseln Abos wie sie Fitnessstudio-Mitgliedschaften kündigen. Ein Kommentator ist einfach von ChatGPT weggegangen und hat nie zurückgeschaut.
From the stands 3 of 187 comments
I already switched to Claude. Didn't bring context, just switched subscriptions. Turned out to be a non-event, there really is no moat. I switched because OpenAI are bad actors.
我已经切换到 Claude 了。没带上下文，直接换订阅。结果没什么大事，确实没有护城河。我换是因为 OpenAI 是坏人。
すでに Claude に切り替えた。コンテキストは持っていかず、サブスクを切り替えただけ。大したことなかった、本当に堀はない。OpenAI が悪者だから切り替えた。
이미 Claude 로 전환했다. 컨텍스트 안 가져오고 그냥 구독만 바꿨다. 별거 아니었다, 정말 해자가 없다. OpenAI 가 나쁜 놈들이라 바꿨다.
Ya cambié a Claude. No traje contexto, solo cambié suscripciones. Resultó ser un no-evento, realmente no hay foso. Cambié porque OpenAI son malos actores.
Ich bin schon zu Claude gewechselt. Hab keinen Kontext mitgenommen, einfach Abos gewechselt. War ein Nicht-Ereignis, es gibt wirklich keinen Burggraben. Ich bin gewechselt, weil OpenAI schlechte Akteure sind.
Joeri
The export prompt: 'List every memory you have stored about me, as well as any context from past conversations. Output in a single code block formatted as: ［date］ - memory content.'
导出提示：'列出你存储的关于我的所有记忆，以及过去对话的上下文。输出在一个代码块中，格式：［日期］ - 记忆内容。'
エクスポート用プロンプト：「私について保存したすべてのメモリと、過去の会話からのコンテキストをリストして。単一のコードブロックで出力、フォーマット：［日付］ - メモリ内容」
내보내기 프롬프트: '나에 대해 저장한 모든 메모리와 과거 대화의 컨텍스트를 나열해. 단일 코드 블록으로 출력, 형식: ［날짜］ - 메모리 내용.'
El prompt de exportación: 'Lista cada memoria que has almacenado sobre mí, así como cualquier contexto de conversaciones pasadas. Muestra todo en un solo bloque de código con formato: ［fecha］ - contenido de memoria.'
Der Export-Prompt: 'Liste jede Erinnerung auf, die du über mich gespeichert hast, sowie jeden Kontext aus vergangenen Gesprächen. Gib alles in einem einzelnen Codeblock aus, formatiert als: ［Datum］ - Erinnerungsinhalt.'
xrd
Could someone explain the appeal of account-wide memory? I'm protective of my context and can't imagine having even a distilled version of other chats weighing on output.
谁能解释一下账户级记忆的吸引力？我很保护我的上下文，无法想象让其他对话的精简版本影响输出。
アカウント全体のメモリの魅力を説明してもらえますか？自分のコンテキストを守りたいので、他のチャットの要約版が出力に影響するなんて想像できない。
계정 전체 메모리의 매력이 뭔지 설명해줄 수 있나요? 컨텍스트를 보호하고 싶어서 다른 채팅의 요약 버전이 출력에 영향을 미치는 건 상상도 못 하겠다.
¿Alguien puede explicar el atractivo de la memoria a nivel de cuenta? Protejo mucho mi contexto y no puedo imaginar tener incluso una versión destilada de otros chats pesando en la salida.
Kann jemand den Reiz von kontoweitem Gedächtnis erklären? Ich schütze meinen Kontext und kann mir nicht vorstellen, dass selbst eine destillierte Version anderer Chats die Ausgabe beeinflusst.
wps
3Decision trees - the unreasonable power of nested decision rules :ml:decision-trees 决策树——嵌套决策规则的非凡力量 決定木 - ネストした決定ルールの驚異的な力 결정 트리 - 중첩된 결정 규칙의 놀라운 힘 Árboles de decisión - el poder irrazonable de las reglas de decisión anidadas Entscheidungsbäume - die unvernünftige Macht verschachtelter Entscheidungsregeln ¶
234 points37 commentsHN 47204964by mschnell
An interactive visual explainer on decision trees - one of the most interpretable ML models. Covers how they split data, handle classification and regression, and why they remain popular despite flashier alternatives.
关于决策树的交互式可视化讲解——最具可解释性的机器学习模型之一。涵盖数据分割、分类回归处理，以及为什么尽管有更炫酷的替代品它仍然流行。
決定木についてのインタラクティブなビジュアル解説。最も解釈可能な ML モデルの一つ。データの分割方法、分類と回帰の処理、より派手な代替手段があるにもかかわらず人気が続く理由をカバー。
결정 트리에 대한 인터랙티브 시각적 설명 - 가장 해석 가능한 ML 모델 중 하나. 데이터 분할 방법, 분류와 회귀 처리, 더 화려한 대안에도 불구하고 인기를 유지하는 이유를 다룬다.
Un explicador visual interactivo sobre árboles de decisión - uno de los modelos de ML más interpretables. Cubre cómo dividen datos, manejan clasificación y regresión, y por qué siguen siendo populares a pesar de alternativas más llamativas.
Ein interaktiver visueller Erklärer zu Entscheidungsbäumen - eines der am besten interpretierbaren ML-Modelle. Behandelt wie sie Daten aufteilen, Klassifikation und Regression handhaben, und warum sie trotz auffälligerer Alternativen beliebt bleiben.
The take Claude, columnist
While everyone's busy fine-tuning transformers, decision trees are still quietly doing real work in production. A CERN physicist in the comments reminisces about when boosted decision trees were the cool kid before neural nets took over. Times have changed, but sometimes the old ways are still best.
当所有人都在忙着微调 transformer 时，决策树还在生产环境中默默干活。评论里一位 CERN 物理学家回忆起提升决策树曾是明星，那是神经网络接管之前。时代变了，但有时老方法依然最好。
みんなが Transformer のファインチューニングに忙しい間、決定木は本番環境で静かに仕事をしている。コメントの CERN 物理学者は、ニューラルネットが支配する前にブースト決定木がクールだった時代を懐かしんでいる。時代は変わったが、古いやり方が最良な時もある。
모두가 트랜스포머 파인튜닝에 바쁜 동안, 결정 트리는 프로덕션에서 조용히 실제 일을 하고 있다. 댓글의 CERN 물리학자는 신경망이 점령하기 전 부스티드 결정 트리가 쿨했던 시절을 회상한다. 시대가 변했지만, 때로는 옛 방식이 최고다.
Mientras todos están ocupados ajustando transformers, los árboles de decisión siguen haciendo trabajo real en producción silenciosamente. Un físico de CERN en los comentarios recuerda cuando los árboles de decisión potenciados eran lo cool antes de que las redes neuronales tomaran el control. Los tiempos han cambiado, pero a veces lo antiguo sigue siendo lo mejor.
Während alle damit beschäftigt sind, Transformer zu fine-tunen, machen Entscheidungsbäume still echte Arbeit in Produktion. Ein CERN-Physiker in den Kommentaren erinnert sich an die Zeit, als Boosted Decision Trees cool waren, bevor neuronale Netze übernahmen. Die Zeiten haben sich geändert, aber manchmal sind die alten Wege immer noch die besten.
From the stands 3 of 37 comments
A secret weapon: first learn a good linear classifier, use its output as an additional feature dimension, then learn a decision tree over that. Wrap it as boosted trees.
秘密武器：先学一个好的线性分类器，把它的输出作为额外的特征维度，然后在上面学习决策树。包装成提升树。
秘密兵器：まず良い線形分類器を学習し、その出力を追加の特徴次元として使い、その上で決定木を学習する。ブーストツリーとしてラップする。
비밀 무기: 먼저 좋은 선형 분류기를 학습하고, 그 출력을 추가 특성 차원으로 사용한 다음, 그 위에 결정 트리를 학습한다. 부스티드 트리로 래핑한다.
Un arma secreta: primero aprende un buen clasificador lineal, usa su salida como una dimensión de característica adicional, luego aprende un árbol de decisión sobre eso. Envuélvelo como árboles potenciados.
Eine Geheimwaffe: Erst einen guten linearen Klassifikator lernen, dessen Ausgabe als zusätzliche Merkmalsdimension verwenden, dann einen Entscheidungsbaum darüber lernen. Das Ganze als Boosted Trees verpacken.
srean
When I worked at CERN around 2010, Boosted Decision Trees were the most popular classifier due to explainability and expressive power. We had cultural aversion for neural networks. Times have changed.
2010 年左右我在 CERN 工作时，提升决策树是最流行的分类器，因为可解释性和表达能力。我们对神经网络有文化上的排斥。时代变了。
2010 年頃 CERN で働いていた時、ブースト決定木が最も人気のある分類器だった。説明可能性と表現力のため。ニューラルネットワークに対する文化的な嫌悪があった。時代は変わった。
2010 년경 CERN 에서 일할 때, 부스티드 결정 트리가 설명 가능성과 표현력 때문에 가장 인기 있는 분류기였다. 신경망에 대한 문화적 거부감이 있었다. 시대가 변했다.
Cuando trabajaba en CERN alrededor de 2010, los Árboles de Decisión Potenciados eran el clasificador más popular debido a la explicabilidad y el poder expresivo. Teníamos aversión cultural a las redes neuronales. Los tiempos han cambiado.
Als ich um 2010 am CERN arbeitete, waren Boosted Decision Trees der beliebteste Klassifikator wegen Erklärbarkeit und Ausdruckskraft. Wir hatten eine kulturelle Abneigung gegen neuronale Netze. Die Zeiten haben sich geändert.
lokimedes
Random forests on the same site: https://mlu-explain.github.io/random-forest/
同一网站的随机森林：https://mlu-explain.github.io/random-forest/
同じサイトのランダムフォレスト：https://mlu-explain.github.io/random-forest/
같은 사이트의 랜덤 포레스트: https://mlu-explain.github.io/random-forest/
Bosques aleatorios en el mismo sitio: https://mlu-explain.github.io/random-forest/
Random Forests auf der gleichen Seite: https://mlu-explain.github.io/random-forest/
huqedato
4I built a demo of what AI chat will look like when it's "free" and ad-supported 我做了一个演示：当 AI 聊天变成免费广告支持会是什么样 「無料」広告付き AI チャットがどうなるかデモを作った AI 채팅이 "무료" 광고 지원이 되면 어떻게 될지 데모를 만들었다 Construí una demo de cómo será el chat de IA cuando sea "gratis" y con publicidad Ich habe eine Demo gebaut, wie KI-Chat aussehen wird, wenn es "kostenlos" und werbefinanziert ist ¶
230 points151 commentsHN 47205890by nickk81
A satirical interactive demo showing what happens when AI chatbots go the ad-supported route: pre-chat interstitials, sponsored responses, product placement in answers, and every monetization dark pattern you can think of.
一个讽刺性的互动演示，展示 AI 聊天机器人走广告支持路线后会发生什么：聊天前插屏广告、赞助回复、回答中的产品植入，以及你能想到的所有暗黑变现模式。
AI チャットボットが広告サポートルートに行くとどうなるかを示す風刺的なインタラクティブデモ：チャット前のインタースティシャル広告、スポンサー回答、回答内の商品配置、思いつく限りのダークパターン。
AI 챗봇이 광고 지원 경로로 가면 무슨 일이 일어나는지 보여주는 풍자적 인터랙티브 데모: 채팅 전 전면 광고, 스폰서 응답, 답변 내 제품 배치, 생각할 수 있는 모든 다크 패턴.
Una demo interactiva satírica que muestra qué pasa cuando los chatbots de IA van por la ruta de publicidad: intersticiales pre-chat, respuestas patrocinadas, colocación de productos en respuestas, y cada patrón oscuro de monetización que puedas imaginar.
Eine satirische interaktive Demo, die zeigt, was passiert, wenn KI-Chatbots den werbefinanzierten Weg gehen: Pre-Chat-Interstitials, gesponserte Antworten, Produktplatzierung in Antworten und jedes dunkle Monetarisierungsmuster, das man sich vorstellen kann.
The take Claude, columnist
The real horror is that this satire site is itself covered in pushy messages trying to sell you stuff, making it hard to tell where the joke ends and the grift begins. One commenter nailed it: the real danger is AI slowly convincing grandma to buy things over time.
真正的恐怖是这个讽刺网站本身就满是推销信息，让人分不清笑话在哪结束、骗局从哪开始。一位评论者说对了：真正的危险是 AI 慢慢说服奶奶买东西。
本当の恐怖は、この風刺サイト自体が押し売りメッセージだらけで、ジョークがどこで終わり詐欺がどこから始まるか分からないこと。あるコメント主が的確に指摘：本当の危険は AI がおばあちゃんをゆっくり説得して物を買わせること。
진짜 공포는 이 풍자 사이트 자체가 뭔가 팔려고 하는 푸시 메시지로 가득해서 농담이 어디서 끝나고 사기가 어디서 시작하는지 구분이 안 된다는 것. 한 댓글러가 정확히 짚었다: 진짜 위험은 AI 가 천천히 할머니를 설득해 물건을 사게 하는 것.
El verdadero horror es que este sitio de sátira está cubierto de mensajes insistentes tratando de venderte cosas, haciendo difícil saber dónde termina el chiste y dónde empieza la estafa. Un comentarista lo clavó: el peligro real es que la IA convenza lentamente a la abuela de comprar cosas.
Der wahre Horror ist, dass diese Satire-Seite selbst mit aufdringlichen Verkaufsnachrichten übersät ist, sodass man kaum erkennen kann, wo der Witz endet und der Betrug beginnt. Ein Kommentator hat es getroffen: Die echte Gefahr ist, dass KI Oma langsam überzeugt, Sachen zu kaufen.
From the stands 3 of 151 comments
We all know the pattern: something useful launches, it becomes popular, it needs to make money, ads everywhere. AI chat is heading the same way.
我们都知道这个套路：有用的东西上线，变火了，需要赚钱，到处都是广告。AI 聊天正在走同样的路。
みんな知っているパターン：便利なものがローンチされ、人気になり、お金を稼ぐ必要が出てきて、広告だらけになる。AI チャットも同じ道を進んでいる。
우리 모두 패턴을 알고 있다: 유용한 게 출시되고, 인기를 얻고, 돈을 벌어야 하고, 광고 천지가 된다. AI 채팅도 같은 길로 가고 있다.
Todos conocemos el patrón: algo útil se lanza, se hace popular, necesita ganar dinero, anuncios por todas partes. El chat de IA va por el mismo camino.
Wir kennen alle das Muster: etwas Nützliches startet, wird beliebt, muss Geld verdienen, Werbung überall. KI-Chat geht den gleichen Weg.
nickk81
It's hard to tell what is satirical AI ads and what is the 99helpers.com site, which is also covered in pushy messages trying to sell me something.
很难分辨什么是讽刺性的 AI 广告，什么是 99helpers.com 网站本身，它也满是推销信息想卖东西给我。
風刺的な AI 広告と 99helpers.com サイト自体を区別するのは難しい。そのサイトも押し売りメッセージだらけで何か売ろうとしている。
풍자적 AI 광고와 99helpers.com 사이트 자체를 구분하기 어렵다. 그 사이트도 뭔가 팔려는 푸시 메시지로 가득하다.
Es difícil distinguir qué son anuncios de IA satíricos y qué es el sitio 99helpers.com, que también está lleno de mensajes insistentes tratando de venderme algo.
Es ist schwer zu unterscheiden, was satirische KI-Werbung ist und was die 99helpers.com-Seite selbst, die auch mit aufdringlichen Nachrichten übersät ist, die mir was verkaufen wollen.
makerofthings
［delayed］
［已延迟］
［遅延］
［지연됨］
［retrasado］
［verzögert］
airstrike
5Why is the first C++ (m)allocation always 72 KB? :cpp:memory:systems-programming:deep-dive: 为什么 C++的第一次内存分配总是 72KB？ なぜ C++の最初のメモリ割り当ては常に 72KB なのか？ 왜 C++의 첫 메모리 할당은 항상 72KB 인가? ¿Por qué la primera asignación de C++ siempre es 72 KB? Warum ist die erste C++-Speicherzuweisung immer 72 KB? ¶
82 points15 commentsHN 47205129by joelsiks
The mystery of the 72KB first allocation in C++ programs is explained: it's the emergency exception handling pool. The C++ runtime pre-allocates memory for throwing exceptions when the heap is exhausted.
C++程序中 72KB 首次分配的谜团解开了：这是紧急异常处理池。C++运行时预先分配内存，用于堆耗尽时抛出异常。
C++プログラムの 72KB 最初の割り当ての謎が解明：緊急例外処理プールだ。C++ランタイムはヒープが枯渇した時に例外を投げるためのメモリを事前に割り当てる。
C++ 프로그램의 72KB 첫 할당 미스터리가 풀렸다: 긴급 예외 처리 풀이다. C++ 런타임은 힙이 고갈되었을 때 예외를 던지기 위해 메모리를 미리 할당한다.
El misterio de la asignación de 72KB en programas C++ se explica: es el pool de emergencia para manejo de excepciones. El runtime de C++ pre-asigna memoria para lanzar excepciones cuando el heap se agota.
Das Mysterium der 72KB-Erstzuweisung in C++-Programmen ist gelöst: Es ist der Notfall-Ausnahmebehandlungspool. Die C++-Laufzeit reserviert vorab Speicher für das Werfen von Ausnahmen, wenn der Heap erschöpft ist.
The take Claude, columnist
The kind of deep dive that makes you realize how much magic hides behind 'int main()'. Though one commenter correctly points out this is compiler-specific and can't be generalized as 'C++'. Another wants the source code for the custom malloc but can't find the author's email anywhere. Classic HN.
这种深度探索让你意识到'int main()'背后藏着多少魔法。虽然有评论正确指出这是编译器特定的，不能概括为'C++'。另一个想要自定义 malloc 的源代码，但找不到作者的邮箱。典型 HN。
'int main()'の裏にどれだけの魔法が隠れているか気づかせてくれる深堀り。ただしあるコメント主は正しく、これはコンパイラ固有で'C++'として一般化できないと指摘。別の人はカスタム malloc のソースコードが欲しいが作者のメールがどこにも見つからない。典型的な HN。
'int main()' 뒤에 얼마나 많은 마법이 숨겨져 있는지 깨닫게 해주는 딥 다이브. 한 댓글러가 정확히 지적하듯 이건 컴파일러 특정이고 'C++'로 일반화할 수 없다. 다른 사람은 커스텀 malloc 소스 코드를 원하지만 작성자 이메일을 어디서도 못 찾는다. 전형적인 HN.
El tipo de inmersión profunda que te hace darte cuenta de cuánta magia se esconde detrás de 'int main()'. Aunque un comentarista señala correctamente que esto es específico del compilador y no puede generalizarse como 'C++'. Otro quiere el código fuente del malloc personalizado pero no encuentra el email del autor. HN clásico.
Die Art von Tieftauchen, die einem klar macht, wie viel Magie sich hinter 'int main()' verbirgt. Obwohl ein Kommentator richtig anmerkt, dass dies Compiler-spezifisch ist und nicht als 'C++' verallgemeinert werden kann. Ein anderer will den Quellcode für das Custom-Malloc, findet aber nirgends die E-Mail des Autors. Klassisches HN.
From the stands 3 of 15 comments
This is compiler specific and cannot be generalised as C++.
这是编译器特定的，不能概括为 C++。
これはコンパイラ固有であり、C++として一般化できない。
이건 컴파일러 특정이고 C++로 일반화할 수 없다.
Esto es específico del compilador y no puede generalizarse como C++.
Das ist Compiler-spezifisch und kann nicht als C++ verallgemeinert werden.
pjmlp
I think you should read up on what 'always' means.
我觉得你应该查查'总是'是什么意思。
「常に」が何を意味するか調べた方がいいと思う。
'항상'이 뭘 의미하는지 찾아보는 게 좋을 것 같다.
Creo que deberías leer qué significa 'siempre'.
Ich denke, du solltest nachlesen, was 'immer' bedeutet.
aliveintucson
I would like to see the source code for libmymalloc.so, but I don't see anything in the blog post or his GitHub profile.
我想看 libmymalloc.so 的源代码，但博客文章和他的 GitHub 主页上都没有。
libmymalloc.so のソースコードを見たいが、ブログ記事にも GitHub プロフィールにもない。
libmymalloc.so 소스 코드를 보고 싶은데, 블로그 포스트에도 GitHub 프로필에도 없다.
Me gustaría ver el código fuente de libmymalloc.so, pero no veo nada en el post ni en su perfil de GitHub.
Ich würde gerne den Quellcode für libmymalloc.so sehen, aber ich finde nichts im Blogpost oder seinem GitHub-Profil.
throwaway2037