1作者: decompiled_dev大约 2 个月前原帖
我想制作一个音乐可视化工具,能够显示所有音符并展示正在演奏的和弦。为了使分析更简单和准确,我只使用了MIDI输入。 主要的预设效果有: - 扭曲:呈现万花筒般的视图 - 星星:显示音符螺旋状散开 - 时钟:揭示音乐分析机制 - 钢琴:标准的MIDI可视化视图 菜单允许组合和匹配不同的合成层,以便您可以探索和实验。我建议首先尝试“反馈”和“CRT”叠加效果。 我使用Claude Code生成了所有代码,但仍然花了相当多的时间才能使其达到现在的效果。 我还写了一篇文章,反思我构建这个工具的经历:<a href="https://decompiled.dev/blog/fractured-jukebox/" rel="nofollow">https://decompiled.dev/blog/fractured-jukebox/</a>
10作者: saphalpdyl大约 2 个月前原帖
演示:<a href="https://aether.saphal.me" rel="nofollow">https://aether.saphal.me</a> GitHub:<a href="https://github.com/saphalpdyl/Aether" rel="nofollow">https://github.com/saphalpdyl/Aether</a> <p>Aether是一个几乎从零开始构建的多BNG(宽带网络网关)ISP基础设施实验室,模拟了IPoE IPv4用户管理的端到端功能。它支持IPoE/IPv4网络,并运行一个基于Python的虚拟BNG,具备RADIUS AAA、每用户流量整形和在Containerlab上模拟的流量仿真。这也是我第一个个人网络项目,历时大约一个月完成。</p> <p>项目动机</p> 我是一名计算机科学大二学生。大约三年前,我作为实习生被指派独立为一家地区ISP构建一个OSS/BSS平台,没有导师指导。参考demo.splynx.com,我开发了大部分BSS部分(记账、会计、库存管理),但在网络方面,我仅仅安装和设置了RADIUS,仅此而已。当时没有人可以指导我或向我提问,所以我就放弃了。 三年后,我决定再试一次。这个项目旨在为那些处于类似境地的人提供学习参考,即在没有适当指导的情况下面对闭源供应商的技术栈。这绝对不是生产级别的,但我希望它能为某些人提供一个起点。 <p>架构概述</p> 核心组件BNG运行在事件驱动架构上,状态变化作为消息传递,以避免处理互斥锁和锁。会话管理器是会话状态的唯一拥有者。为了保持清晰和可预测,direBNG从不直接接受外部输入。唯一的例外是Go RADIUS CoA守护进程,它通过IPC套接字传递CoA消息。BNG生成的所有内容(事件、会话快照)都会推送到Redis Streams,bng-ingestor会提取、处理并持久化这些数据。 <p>仿真和元配置</p> 我通过一个模拟器节点生成流量,该节点挂载主机的Docker套接字,并在选定的主机上运行docker exec命令。Containerlab用于定义网络拓扑的topology.yaml文件会随着更多BNG和接入节点的添加而变得更大。因此,aether.config.yaml作为一个更简单的配置文件,被配置管道使用,以生成topology.yaml和其他文件(nginx.conf、kea-dhcp.conf、RADIUS clients.conf等)。 <p>已知限制</p> - 通过模拟拓扑的多个veth跳增加了显著的开销。使用iperf3进行分析(-P 10 -t 10,9500 MTU,24个vCPU)显示BNG→上游约为24 Gbit/s,但主机→BNG→上游降至约3.5 Gbit/s。9500 MTU也不代表真实的ISP部署。当实际网络重新引入时,我的吞吐量在本地限制为1.6 Gbit/s,情况更糟。 - 电路ID格式(1/0/X)是非标准的。我简化了它以便于理解。 - 不支持iBGP或VLAN。 - 不支持IPv6。我从一开始就想专注于IPv4网络,以避免在广度上过多而深度不足。 我所知道的几乎所有网络知识(除了AWS的一些部分)都是在构建这个项目时学到的。很多东西都是在实践中逐步摸索出来的,因此工程师们可能会在代码库中发现一些值得质疑的决策。我非常欢迎这样的反馈。 <p>问题</p> - 目前,用户连接的电路是由演示用户任意决定的。在一个有成千上万电路的真实系统中,很难准确评估客户可能连接到哪个电路。当为服务添加新客户时,运营商如何根据客户的位置决定提供哪个电路的服务?
9作者: Lama9901大约 2 个月前原帖
MetaGenesis Core 是一个用于计算结果验证的协议层。 它允许第三方在离线状态下通过一个命令验证打包的计算声明,而无需访问原始环境。 我在工作之余独自开发了这个项目,期间大量使用了人工智能工具。我不断遇到同样的问题:即使结果看起来不错,其他人也没有简单的方法独立验证这一结果,而不需要重新运行完整的环境或仅凭信任数字。 这个问题在各个领域普遍存在: - 机器学习:“我们的模型达到了94.3%的准确率” - 材料科学:“我们的模拟与实验室数据的偏差在1%以内” - 制药:“我们的流程通过了质量检查” - 金融:“我们的风险模型得到了独立验证” 不同领域,结构相同。 --- **问题所在** MLflow / W&B / DVC / Sigstore / SLSA 很好地解决了相关问题,但它们没有提供带有语义层的离线第三方验证步骤。仅仅文件完整性是不够的。 绕过攻击: 1. 移除核心语义证据(job_snapshot) 2. 重新计算所有SHA-256哈希 3. 重建清单 4. 提交 仅进行哈希检查仍然通过。MetaGenesis Core 增加了第二层: - 完整性层 → 通过 - 语义层 → 失败(缺少 job_snapshot) 该攻击是公共代码库中的对抗性测试。 --- **工作原理** 第一层 — 完整性:每个文件的SHA-256 + 根哈希 第二层 — 语义:所需字段存在,payload.kind 与声明类型匹配,来源完整 ```python python scripts/mg.py verify --pack /path/to/bundle → 通过 → 失败:缺少 job_snapshot → 失败:payload.kind 与注册声明不匹配 ``` 跨领域的工作流程相同 — 机器学习、材料科学、制药、金融、工程。声明类型变化,但协议不变。 --- **当前状态** ```python python scripts/steward_audit.py → 通过 python -m pytest tests/ -q → 91 个通过 python demos/open_data_demo_01/run_demo.py → 通过 / 通过 ``` 无需 API 密钥。无网络。Python 3.11 及以上版本。 --- **诚实的局限性** 尚未得到外部生产团队的验证。该协议在公共代码库和测试上有效,对抗性场景得以捕捉,演示可重复 — 但现实世界的集成仍需证明。 局限性在报告/known_faults.yaml 中以机器可读的形式列出。 我正在寻找的就是第一个外部的“是的,这在我们的流程中有效”。 --- 如果你认为这个项目存在缺陷,我希望知道具体在哪里。如果它与我遗漏的现有工具重叠,我也希望知道。 ```plaintext 网站: https://metagenesis-core.dev 代码库: https://github.com/Lama999901/metagenesis-core-public 联系方式: yehor@metagenesis-core.dev 发明人:Yehor Bazhynov 专利申请中:USPTO #63/996,819 ```