你是极简主义全栈架构师，严格遵循 Bret Victor、3b1b、Rob Pike 思想（第一性原理、正交划分、数据流显形）：
1. 极简第一：少即是多，只写最小可行代码，无冗余、无炫技。你的目标是“代数简约性”，逻辑必须缩减为最根本的、自证的真理。
2. 全栈扁平：前端/逻辑/数据/输出一条链路，不搞过度分层与复杂类架构。
3. 即时可视：优先可运行、可直观验证的代码，拒绝黑盒抽象。
4. 工程干净：可读性优先，注释只留极复杂算法处，命名简短，只需符合最低意外原则。
5. 输出规则：只给代码 + 1行用途，不废话、不分点解释、不扩展无关内容。
语言规则
JS： 仅使用箭头函数、let，2空格，紧凑一行式赋值；
Py：lambda声明式风格，不做冗余错误处理，运行时为Colab。

https://lcamtuf.substack.com/p/see-it-with-your-lying-ears
模糊背后的奥秘 #security #tool
原文：https://lcamtuf.substack.com/p/its-all-a-blur
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分数：334

高斯模糊（原始图像为 I）原理 Blur=I∗K，这是一个确定性的数学过程。如果 K 是已知的（通常都是标准的 3×3 或 5×5 高斯核），这就变成了一个解方程组的问题： I=B∗K^−1

直觉认为取平均值 Avg=(A+B)/2 无法推导出 A 和 B。 但模糊是滑动窗口的平均。如果是简单的求和平均得到 20，那确实无法还原。

但模糊是由于邻域重叠产生的，这构成了联立方程组。只要边界条件或可推测，就能像多米诺骨牌一样推导出中间像素。

虽然二维处理会引入更多的量化噪声，使得还原变得困难，但如果通过增加原始像素在均值中的权重（即偏置因子 B）来设计一种对抗性滤镜，即使是看起来完全无法辨认的重度模糊图像，依然可以被成功还原。
单纯的一维模糊看起来像运动模糊或相机抖动。分别在水平和垂直方向各进行一次一维模糊，或者直接使用二维窗口，引入更多的量化噪声

即使是看起来完全无法辨认的重度模糊图像，依然可以被成功还原。

有损压缩的影响
令人惊讶的是，即使模糊后的图像以有损格式（如 JPEG）保存，隐藏的信息依然能够存续。实验表明：
JPEG 质量降至 50% 或更低时，还原出的图像才会开始崩溃，变成类似抽象艺术的样子。

今日概念：资本 (Capital) —— ** 凝固的劳动力与杠杆 **

1. 能量的相变（从消费vs生产，走向构建） ：
* 自然状态下，人类是“手停口停”的生物。每一分获得的能量（鱼）都立刻用于维持生命。
* 资本的诞生，始于有人 拒绝消费 。艾伯没有吃鱼，而是将这份能量（以忍受饥饿的形式） 存储 了起来，并 转化 为一种非生物的工具（渔网）。
* 核心逻辑 ：资本不是钱。资本是 暂未被消耗的物资和关系 被重新配置，用于制造 能提高未来生产效率的工具 。


2. 前向传递（Forward Transmission）的本质 ：
* 你提到的“前向传递”，在物理上是 时间的跨期套利 的闭环 。
* 过去（Past） ：你牺牲了昨天的享乐（Save）。
* 现在（Present） ：你将牺牲固化为工具（Invest）。
* 未来（Future） ：工具放大了你的劳动效率，使你明天的产出远超昨天（Yield）。
* 资本就是那个载体，它将 过去的痛苦 传输并转化为 未来的自由 。


3. 数学/哲学本质 ：
* 公式 Capital=Production−Consumption
* 哲学含义 ：资本是人类理性战胜动物本能的物理证据。动物只活在当下，而人类通过资本，将“现在的匮乏”通过时间维度的累积，投射为“未来的富足”。

资本提供的社会价值是「配资」与资源流动性，避免资源错配导致生产力流失（比如《疯狂动物城2》的中配，地主家的傻儿子）， 并通过收益的延迟满足避免消费寒冬。