HackerURLs

一次又一次被重新发现的经典。

同一个链接,相隔一年以上,一次又一次被人重新发现、再次冲上 Hacker News 首页。能经受住这种时间检验的,大多是值得一读再读的文章。每篇附中文标题,讨论最热的那些再加上中文导读和高赞评论翻译。

从名人堂开始
  • 4,700+篇经过时间检验的经典

Hall of fame

名人堂

在经典库里看全部精选

上首页次数最多、而且有中文导读的 30 篇。时间轴上每个黑点是一次上首页,空心点是一次没冲上去的投稿。

  1. 正在载入经典…

Archive

经典库

按第一次上首页的年份分布,点柱子筛选。

排序

    About

    这些经典是怎么挑出来的

    1. 01

      合并同一个链接

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部链接投稿,把 http/https、www、跟踪参数等写法不同的同一篇文章合并成一条。

    2. 02

      只留经得起时间的

      同一链接至少两次拿到 50 分以上(约等于上首页),而且两次相隔一年以上;再由 AI 剔除状态页、产品首页和新闻事件。

    3. 03

      写导读、译评论

      上首页次数最多的 2,000 篇配上中文导读、"为什么经久不衰",并精选翻译 HN 高赞评论。导读由 AI 生成,可能有误。

    工具与资源paveldogreat.github.io

    WebGL 流体模拟

    WebGL Fluid Simulation

    3次上首页
    5年跨度
    1,648累计得分
    209条评论

    2019 — 2024,它一次次回到首页

    黑点是上首页(≥ 50 分)的那次投稿,空心点是没冲上去的投稿,点越大分数越高。

    导读

    一个基于 WebGL 的浏览器流体模拟演示,用鼠标或触屏即可搅动出绚丽的流体效果,性能流畅到令人惊讶。项目开源,其效果源自 GPU Gems 中的经典流体模拟算法。

    为什么经久不衰:它用极简的代码展示了 GPU 的真实算力,是兼具视觉冲击力和学习价值的经典演示,多年来反复登上 HN 首页。

    关键词 WebGL流体模拟GPU浏览器演示

    HN 评论精选

    移动端也能流畅运行,性能出色

    我在手机上试了,本以为会跑不动,结果一切都非常流畅,令人印象深刻。

    xyproto查看英文原文

    I tried this on my mobile phone, expecting it to not work properly, but everything was super-smooth. Impressive.

    指出该效果的技术出处是 GPU Gems 第 38 章

    很棒的项目!值得一提的是,GitHub 页面引用了 GPU Gems 一书中关于这种效果的章节。

    stabbles查看英文原文

    Amazing project! For what it's worth, the Github page references to the GPU Gems book for this effect: http://developer.download.nvidia.com/books/HTML/gpugems/gpugems_ch38.html

    它证明了硬件本身很快,慢的往往是软件的臃肿

    时不时就会有这样的应用,让你看到现代硬件在摆脱层层臃肿和低效之后到底有多快。

    martinpw查看英文原文

    Every so often you get an app that shows you just how fast modern hardware is when unencumbered by the usual endless layers of bloat and inefficiency.

    解释多点触控流畅的技术原因:计算量取决于分辨率而非触点数

    关于多人触控也很流畅:触点数量并不影响网格模拟的性能。用十根手指只是在初始网格的更多位置设置高值,之后每一步求解的计算量都一样。计算量取决于分辨率,而不是输入条件。

    alkonaut查看英文原文

    Re: everyone impressed by how fluid it is with multitouch: The number of touch points doesn't affect the performance of a grid simulation. Using 10 fingers just sets high values at more places in the initial grid. The effort to solve each time step is the same after that. The computational effort scales with the resolution, not the boundary conditions/input.

    历次讨论

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