费曼物理学讲义 (1961-1964)
原文：https://www.feynmanlectures.caltech.edu/
阅读时间：2 分钟
分数：471 🔥

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
阅读时间：6 分钟
分数：334

在信息安全领域，人们经常警告说，模糊处理并不是隐藏图像内容的可靠方法，因为模糊算法有不小概率是可逆的。
https://colab.research.google.com/drive/1G5yc8Ywql4ommwBZ2TMpM1twlPXKh83q?usp=sharing

虽然从直觉上看，模糊相当于求平均值，似乎会丢失原始信息，但实际上Conv2D算法保留的信息，远比肉眼看到的要多。这仅限于模糊（Blur），不是马赛克（降采样）。
✅模糊只是频域的 “乘法加权”，而非 “信息删除”，因此理论上可通过频域除法还原。 特征匹配的准确率可达 80% 以上（取决于模糊程度）

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。

前提条件：这种简易还原方法依赖于手动调整模糊算法和边界像素值。它适用于数字水印遮盖后的还原，但不适用于纠正由于相机对焦失败产生的模拟模糊。
市面上有类似 TecoGAN, JAVPlayer, 或基于 Stable Diffusion 的Super-Resolution（超分辨率模型） 工具

Richardson-Lucy 是基于光学校正的数学工具。对于模糊（Blur），只要你有办法估算出 PSF（比如通过边缘检测），它确实能像魔法一样把糊图变清晰。这就是为什么安全领域推荐用黑条

马赛克后，著名的工具 Depix 则是利用彩虹表（hash(passwd) Rainbow Table）一样的机制，查找像素块与哪种字符模式最匹配。
虽然因为png引入u8量化误差导致部分高频信息（细节）永久丢失，但对于password这种具有高度结构化特征的信息，残留的低频信息足以重构原始轮廓。

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。

#vibez 今日挑战：庞加莱半平面盘（Poincaré Disk）的非欧几何变换
https://codepen.io/duangsuz/pen/ByzGpMJ

本挑战展示双曲几何中的莫比乌斯变换（Möbius Transformation）。通过将单位圆内的点 z 映射为 z′=(z+c)/(1+cˉz)，模拟平移产生“近大远小”的无限伸缩错觉。

鼠标位置即为复常数 c，直接决定空间的扭曲中心。鼠标在圆盘内的物理位移直接映射为双曲空间的平移向量，将深奥的非欧几何转化为直观的“弹性网格”交互。
每一帧都从原始的极坐标网格出发进行即时变换，不存在历史累积误差。规避了笨重的复数类库。

#math 今天的CG相对简单，所以我在这里把复数复习一下：
https://disembo.github.io/Visualizing/complex-and-transforms/

（🌚不要以为我会认真看公式，我也讨厌它们。看公式是AI的文化
老师不会告诉你：盲盒是睁眼放进去的，第零版公式是人手改出来的）

#vibez 后来改了亿点点，扩写成240行(+200)

看到上面的“飞轮”，我想到 #经济, “做吃山空”是种什么样的生活？

#vibel 为什么年轻人也很重视“寿比南山”，而不是当“做吃山空”的苦力？

今日概念：资本 (Capital) —— ** 凝固的劳动力与杠杆 **

在《小岛经济学》的荒岛寓言里，艾伯（Able）饿了一天肚子（忍受饥饿/消费不足），用腾出的时间织了一张渔网。这张 渔网 就是资本。

剥离掉货币、股票、债券这些现代金融的迷雾，资本是： 延迟满足的欲望所结晶出的生产力杠杆 。

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”。

一句话总结：
印钞不助贫，正如学历不解笨。资本不是印出来的钞票，它是 凝固的风险与牺牲 。
它是你为了让明天只需工作 1 小时就能吃饱，而在昨天饿着肚子工作 10 小时所付出的代价的 数字孪生 。

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。

- 在这个资本形成过程中， “通货膨胀(现货紧缩)” 是如何像一种隐形的税收，悄悄窃取你存储在资本中的能量的？
- 现实世界中，社交资本、知识资本、人脉，各式各样的资本，都适合哪些类型的MBTI性格？
- #dev 如何通过“前期高投入的抽象设计”（技术基建）来降低后期的维护成本？

#ai探讨 https://gemini.google.com/share/65ba6356bf54

一个 AI 代理人发表了一篇抹黑我的文章
原文：https://theshamblog.com/an-ai-agent-published-a-hit-piece-on-me/
阅读时间：5 分钟
分数：1583 🔥🔥🔥

一个下午提升 15 个大模型编程能力：仅改变了 Harness
原文：http://blog.can.ac/2026/02/12/the-harness-problem/
阅读时间：7 分钟
分数：598 🔥

安娜的档案悄悄发布 Spotify 音乐文件

2026-02-12 14:04 by 天空的孩子

安娜的档案（Anna’s Archive）去年宣布抓取了音乐流媒体巨头 Spotify 的音乐文件，震惊了音乐行业。它随后发布了 Spotify 的元数据，但并没有公开音乐文件，尽管如此 Spotify 和唱片公司对安娜的档案提起了诉讼，导致了它失去了包括 .org 在内的多个域名。2 月 8 日有人发布了数十个新的 Spotify 种子文件，每个包含大约 6 万个文件，总共约 280 万个文件，约 6 TB 的音乐。安娜的档案此前表示它存档了 300 TB 的 Spotify 音乐文件，总共 8600 万首音乐，预计它未来可能会释出更多 Spotify 音乐文件。

https://torrentfreak.com/annas-archive-quietly-releases-millions-of-spotify-tracks-despite-legal-pushback/

#音乐