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ELF注入器允许您将任意大小的可重定位代码块“注入”到ELF可执行文件中。这些代码块将在可执行文件的原始入口点运行之前执行。 该项目中包含了示例代码块以及详细的操作教程，说明其工作原理。 它结合了C语言和汇编语言，目前在32位ARM架构上运行，但很容易移植到其他架构。

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嗨，HN！<p>我在社交媒体上看到几次关于选举真相联盟的提及后，决定构建这个项目。在阅读了他们的分析后，我脑海中挥之不去的是我所看到的问题。<p>因此，我下载了数据，从头开始重建他们的完整分析。<p>他们的关键错误是对大数法则的简单误解：在大样本中收集的值会收敛到样本分布中的真实概率。<p>（不要与非常大数法则混淆：后者指出，在足够的时间内，不太可能的事情会发生。这也让我感到困惑。）<p>技术细节：<p>- 没有构建系统，这完全是手工制作的HTML、CSS和纯JavaScript。 - 初步分析使用Python，仅使用标准库。 - 可视化使用Observable Plot和D3.js创建。 - 模拟完全在客户端运行。 - 网页使用Scrollama构建，以实现动画和行为控制。 - 投票历史可视化处理约60万条个别选票记录，实时进行，并进行了一些缓存，以防止浏览器卡顿。 - 在Windsurf的帮助下完成。<p>有趣的挑战：<p>- 在没有后端的情况下，使可视化性能良好，这通过在滚动时进行一些预加载以及一定程度的缓存来实现，以便可视化能够尽可能共享资源。 - Windsurf有时会失控。在初步预处理阶段，它曾经将一个绝对巨大的JSON数据块写入磁盘，文件大到在写入时直接导致我的整个电脑崩溃。然后读取时，显然不能直接读取，而是我的Opus 4驱动的编码代理决定从头构建一个流式JSON解析器。它成功了，我得到了所需的数据，所以我没有回去让它更合理，但那真是愚蠢。<p>这个项目实际上是从模拟开始的，只花了一天的时间，后来才扩展到重新分析和可视化。数据到手后，可视化的工作在2-3天内完成。<p>如果我再做一次，我可能会尝试找到某种构建系统或静态网站生成器来组合最终结果。一旦页面变得很长，即使对于Windsurf来说也相当笨重。非常简短的对话可能会使Sonnet 4的速率限制被淹没，因为单个文件中包含了太多内容。

我制作了一个开源的、没有广告的YouTube摘要网站，利用tldw [1] Python库快速生成YouTube视频摘要。<p>演讲越长，创作者获得的广告收入就越多。但我们并不总有40分钟的时间来听某人慢慢阐述一个观点。<p>这个网站没有广告、无需登录，并且是100%免费的。你可以在这里找到源代码 [2]。<p>[1] <a href="https://pypi.org/project/tldw/" rel="nofollow">https://pypi.org/project/tldw/</a> [2] <a href="https://github.com/DavidZirinsky/tldw-site">https://github.com/DavidZirinsky/tldw-site</a>

在Railway（我在这里工作），我们将于8月6日举办一次黑客马拉松活动。<p>无论是全栈应用程序还是无头内容管理系统，构建一个模板供他人使用。<p>我们看到有人部署传统应用程序或基础设施来托管营销博客网站（我们的博客托管在Railway上）。<p>根据项目的复杂性或内容深度，最高可获得1000美元的奖金。