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大部分学术论文都会首先在 Arxiv 平台上发布预印版,在此之前我们只能翻译上面的 PDF 版本,格式混乱,公式识别差。 现在,沉浸式翻译给 Arxiv 平台上所有的论文都添加了一个双语版本的快捷入口,直接上下双语对照,翻译带有公式标记的 HTML,效果非常好,参见视频演示🫱🫱

大部分学术论文都会首先在 Arxiv 平台上发布预印版,在此之前我们只能翻译上面的 PDF 版本,格式混乱,公式识别差。 现在,沉浸式翻译给 Arxiv 平台上所有的论文都添加了一个双语版本的快捷入口,直接上下双语对照,翻译带有公式标记的 HTML,效果非常好,参见视频演示🫱🫱

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刚刚挖到一个非常牛批的网站!! 这个网站,让你用上帝视角看人类历史:它把整个人类历史,做成了一张可以随手拖拽的【Google 地图版时间线】。​​把 5000 年左右的全球历史,压缩成一张可拖拽的世界地图,加一根时间轴,从公元前到 20 世纪都能随时切换。​​ 它把国家疆界、人口、宗教、文化、迁徙、重要事件、统治者信息都铺在一张图上,目前累计数据点超过 5000 万个。​​ 时间滑块一拉,地图会立刻变成对应年份的世界格局,再点任意一个区域,就能在侧边栏展开对应的维基百科条目,等于「地图 + 知识库」一体化。​ 无论你是学生、内容创作者,还是单纯对世界怎么走到今天这一步感到好奇,它都提供了一种此前很少见的视角——让你在同一块屏幕上,同时看到时间、空间和事件的关系。 也许某一天你只是随手拖动了一下时间轴,在一块不起眼的小区域停了几秒,就会突然意识到:原来那些看起来完全无关的历史片段,一直都静静叠在同一张地图上。 如果是学生或者自学者,这个网站可以直接拿来当「可视化笔记本」。比如把时间停在 1912,放大中国,看清末民初的边界,再拖到巴尔干半岛,看奥斯曼帝国瓦解后留下多少新国家,最后拉到非洲,看那时殖民版图怎么铺开,一条时间轴上,三块区域的故事会拼成一个你从来没在课本里见过的世界格局。 这种「同一年,不同地方同时发生什么」的视角,是传统时间线和单一区域地图都很难给到的。​​ 对做内容的人来说,Chronas 几乎是一个天然的选题雷达。你可以挑一个年份,比如 1848,先看欧洲革命浪潮,再顺手拖到亚洲,看那一年这边在发生什么,再点进一个小地方的条目,看它在几十年里换了几次统治者,这当中随便拆出几条线,都能写成系列故事或者做成一整套选题。

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363,584 Aufrufe • vor 5 Monaten

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如果有一家公司,公开了全员薪酬算法、面试题、融资 PPT,甚至连怎么裁员都写在网站上,你会觉得它是疯了,还是自信到可怕。 PostHog 就是这样一家公司,而且它已经拿下了 7500 万美金 E 轮融资,估值大约 14 亿美金,正式进入独角兽行列。 更特别的是,它不光把代码开源,还把整套「公司操作系统」写进了一个对全网开放的 Handbook 里,从薪酬、招聘、远程协作,到战略、融资、裁员逻辑,全部摊开给你看。 1⃣它是一整本「公司说明书」。 你在 Handbook 里能看到:他们怎么看远程办公、怎么拆岗位等级、薪资怎么算、绩效怎么评、什么时候加人、什么时候收缩团队,全部是可以落地执行的规则,而不是空话。 很多公司把这类东西锁在内部 Confluence / Notion 里,PostHog 则是直接放到互联网上,连应聘者和潜在用户都可以随便翻。 2⃣它把「钱」这件事讲得足够明白。 在 Compensation 页面,你可以直接用他们的 Salary Calculator:选职位、选地区、选 Level,系统会算出一个大致薪资区间,外加期权和涨薪节奏的说明。 他们还写得很清楚:一年做三次薪资 review,会根据市场基准主动调整,不靠员工去「谈涨薪」;如果你搬家,可能会因为地区市场价调整薪水,这些都提前写进规则里,而不是随机拍脑袋。​ 3⃣它把「不舒服的话题」也写在明面上。 例如,当公司需要优化团队或裁员时,他们在 Handbook 里说明了相关逻辑:提前通知期、补偿方式、哪些情况属于业务调整、哪些属于绩效问题,甚至强调这种安排的出发点是避免让人被财务压力绑架在不合适的岗位上。 对很多打工人来说,这些内容平时要么看不到,要么只在八卦里流传,而 PostHog 提前告诉你「最坏情况会怎么发生」,反而多了一份安全感。 如果你不是他们的员工,为什么还要花时间读这个网站? 给三个很实际的理由: 1⃣这是目前市面上少见的、实战强于鸡汤的公司 Handbook。 里面有大量可立即拿走用在自己团队的东西:薪酬等级的划分方法、远程团队的节奏设计、招聘流程模板、面试评价标准、试用期和绩效反馈机制等,都是 PostHog 真正在用的,而不是为了 PR 编造的故事。 2⃣它是一套验证过的「独角兽级别」公司操作系统。 PostHog 不只是理念新,它已经在开放源代码、全远程、开发者优先的赛道上跑到了独角兽的位置,说明这套系统在真实市场、真实团队里被检验过,而不是实验室方案。 对正在做创业项目的人来说,这相当于有人把自己的通关存档公开给你看,你不抄一遍真的有点可惜。 3⃣它本身就是一个「选公司」的筛选器。 哪怕你从来不打算加入 PostHog,读完这套 Handbook,你会更清楚:什么样的薪酬制度算透明、什么样的远程政策算靠谱、什么样的裁员方式算体面,从而在面对别的公司时,有了一把更清晰的标尺。 简单说,看完别人家真做到了什么,你再看自己所在的公司,就会更容易识别哪些只是包装,哪些是真正在尊重员工。

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159,582 Aufrufe • vor 4 Monaten

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作为每天都在网上冲浪的人,其实很少有人真的见过“互联网本体”长啥样。​ 这个海底电缆地图网站,就是把全球数据命脉一根根摊在你面前看个清楚。​ 点开地图,看到的不是抽象的线,而是 500 多套海底光缆系统、上千个登陆站,全都挂着名字和详细参数。​ 每条线都能点进去看它从哪出发、在哪里上岸、什么时候投产、谁出的钱、官网在哪。​ 最上头的一点是,它可以直接点登陆点,比如“崇明”,一秒告诉你这里背后接了几条跨洋大动脉。​ 这个网站好就好在,把“看不见的基础设施”翻译成了任何人都能看懂的地理语言。​ 拖一下地图,放大一个区域,右侧马上跳出所有海缆和登陆站,完全不需要专业背景。​ 如果做科技内容或者教育内容,这张图几乎是现成的选题矿。​ 断网事件、数据中心选址、云服务延迟、地缘冲突,都可以直接用这张图做讲解的底图。​ 对于做技术、做产品、做投资的人,这又是完全不同的用法。​ 可以用它判断某个国家是不是数据枢纽,哪些地方是光缆密集区,哪里是潜在单点风险。​ ​ 我们习惯讨论 APP、云服务,却不知道它们最后还是要走进几根真实存在的海底光缆里。​ 免费但接的是接近行业级的权威数据库,不是随便画着玩的趣味地图。​ 它常年更新,2024 版就已经做到 529 条海缆、1444 个登陆站的覆盖。​ 它把复杂度挡在了后端,前端只留下一个任何人都能用的交互界面。

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太震惊了!刷完这个显微摄影网站,我开始怀疑自己以前根本没见过「真实世界」 这个网站是 50 多年的显微摄影比赛官网。 它专门收集「用光学显微镜拍的照片和视频」,然后把全球最顶级的那一小撮作品放出来给所有人免费看。​ 如果你点开首页,会看到一句话:Celebrating over 50 years of images captured by the light microscope。 简单理解,就是它连续半个多世纪在做一件事——把肉眼看不见的世界拍清楚、拍好看、拍给所有人看。​ 这里的图不是随便拍拍,而是从全球几千张投稿里层层筛出来的优胜者和荣誉作品,创意、信息量、技术难度、视觉冲击力四个维度,最后才决定谁能进官网的年度图库。​ 你滑动的每一张,背后都是摄影师用各种显微技术、堆栈、染色、光线设计出来的极致画面,而不是简单的「放大版照片」。​ 细胞可以像霓虹夜景,昆虫细节像科幻电影的外星生物,晶体长得像抽象油画,每张图旁边只给你必要的说明,轻松就能看懂是什么东西。​ 做设计、做内容、做科研汇报的时候,大家要么翻图库,要么随便搜几张「科学图片」凑数。 Nikon Small World 做的是长期的「精选集」:每年从几十个国家收来上千张作品,统一按年份、主题、技术、国家等分类,直接变成一个可以按时间线、按学科挖的微观图像资料库。​ 如果你是设计师、插画师、UI、3D 或内容创作者,这个网站可以直接当「高级灵感库」。 普通图库里的构图和配色已经被用烂了,而显微世界的形状和纹理完全不按常规来:神经元的分支、血管的网络、晶体的干涉纹路,都可以拆成新的界面结构、图形语言或材质质感。​ 如果你在做教育、科普或科研表达,这个网站直接提升演示质量。 很多博物馆、科学中心会用 Small World 的作品做巡回展,把这些图当成「拉近大众和科学之间距离」的入口,因为画面本身就带情绪、带故事,很适合挂在展厅或课件里当主视觉。​ 你在课上放这样一张图,再讲一句「这其实是你的肺部微血管」「这是某种昆虫的眼睛」,那种具体的震撼感,是再多 PPT 文字都替代不了的。 有些图看起来像宇宙星云,有些像建筑模型,有些像抽象画,但旁边的文字在不断提醒你——它们其实都在你身体里、在你吃的东西里、在你随手踩过的土地里。​ 今年的评委里,有科学记者、博物馆策展人、科学教育者,他们会一边看技术细节,一边问自己:这张图能不能激起普通人的好奇心,能不能成为某个孩子爱上科学的起点。​ 这也是为什么你会觉得这些图片「既专业又好懂」——因为在进入官网之前,它们已经经过了「能不能打动大众」这一轮筛选。

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54,543 Aufrufe • vor 5 Monaten

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前两天发了一个海底光缆的推文,没想到那么多人感兴趣,今天又给你们找到了一个全球民用卫星的实时运行系统。这下上天入海找齐了。 以前看星链,都是在新闻里看到一句「又发射了几百颗卫星」,脑子里一点画面都没有,只觉得离自己很远。​ 直到点开这个网站,屏幕上那颗可以随手拖动的 3D 地球开始转动,密密麻麻的光点从极地扫过、从夜侧飞向日侧,那一刻才第一次直觉上意识到:原来「卫星互联网」真的是一整个在头顶运转的基础设施网络。​ 它做的事情其实很简单也很狠,就是把 Starlink、SpaceX 其他星座、亚马逊 Kuiper、GPS 等各种卫星,全都放在一张实时地图上,让你在浏览器里就能看到它们现在到底在哪儿、轨道怎么排的、覆盖范围扫过了哪些地方。​ 你可以自由拖动地球、缩放到某一个城市上空,点一颗卫星看高度、轨迹和脚下的覆盖圈,甚至可以拉动时间轴,看几个小时之内它们是怎样一圈圈把地球「刷」过去的,这种画面感是任何平面示意图给不了的。 知道马斯克的星链发了几千颗卫星,但当我第一次看到星链在地球上空的分布时吓了一跳,这么密集,怎么能不撞? 一颗 WebGL 渲染的 3D 地球,几千颗卫星按当前轨道位置运动,时间轴还能暂停、快进、回放,看到的是「此刻在天上正在飞的那一群」而不是静态示意图。​ 细到单颗,粗到整网:既可以一眼看整个星座的分布,也可以点任意一颗卫星,看轨道倾角、高度、轨迹和覆盖范围,做到了「宏观结构 + 微观细节」都可视化。​ 还能看到吉林一号正在实时扫描地面什么位置,原来我以为吉林一号是一颗卫星,其实它是一组卫星,全球高清扫描。 背后跑的是 SGP4/SDP4 轨道模型、Space-Track 官方 TLE 数据、NASA JPL Horizons 真值校验,再叠加 Julia、Rust、Go 做分析和服务,这已经接近专业航天从业者的工具链标准。​

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52,483 Aufrufe • vor 5 Monaten

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大多数人一听到「概率」「统计推断」,本能反应都是头痛:公式太多、符号太抽象、教材一页页看下去,过五分钟脑子就开始放空。 是布朗大学应用数学系学生 Daniel Kunin 做的交互式统计学入门网站,一共分成六大章节:基础概率、复合概率、概率分布、频率学派推断、贝叶斯推断和回归分析,每一章下面都有一组独立的小互动模型,可以单独点开玩。所有动画都是用 D3.js 做的,可视化风格统一,操作方式也很一致:拖动滑块、点按钮、改样本数量,看图像和分布实时变化,让你在几分钟里「看到」某个概念的行为方式,而不是死记定义。 把「抽象概念」掰成一口一口的小模块。很多教材里一整章才能讲完的内容,这里拆成几个交互场景:先让你看到样本均值怎么围着真实参数抖动,再让你拖着样本量,看置信区间怎么「收紧」,最后用动画演示在原假设成立的世界里,我们所谓的「极端结果」到底意味着什么。这种设计的核心,是让你先对「频率」有身体感:大量重复实验、经验分布、极端样本的比例,然后再用公式去刻画它,而不是反过来。 对「自学者」极其友好。很多人第一次接触统计,是因为要学机器学习、数据分析、A/B 测试,结果一翻教材就被 z 检验、t 检验、中心极限定理劝退。Seeing Theory 给你的是一种很低门槛的入口:不要求先会微积分,也不要求记住所有符号,只要肯动几下滑块,就能直观感受到「样本多了,分布会变窄」「显著性水平变严格了,通过的区间变少了」「同一数据,在频率学派和贝叶斯视角下的解释不一样」这种层面的东西。对于自学转行的人来说,这比硬啃一本英文统计教材要现实得多。 本科上过概率论与数理统计,考试也及格了,但离开考场就忘光,只剩下一层「听上去很高级」的术语。Seeing Theory 的交互模型,让你有机会把那些当年一眼带过的知识重新装回脑子里——比如重新体验一遍大数定律:样本越来越多,经验频率怎么靠近真实概率;或者亲眼看 p 值是怎么随着观测值变「极端」而变化。 完全零基础但要用的人:产品、运营、市场要理解实验、显著性、置信区间,传统教材对这类人很不友好,这个网站则用大量图形和动图,把结果层面的直觉先种在心里,再去补细节。 要教别人的人:老师、博主、内容创作者可以直接把这里的互动当成课堂 demo 或内容素材,讲课时打开浏览器一拖,学生的注意力会比 PPT 里的静态图强太多。

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