2026年9月30日 Flydubai 航班 FZ1073 因为正副机长在驾驶舱干架上演了一场高空惊魂。 好在最后还是安全的降落到了地面，说是两名飞行员在驾驶舱内爆发激烈的肢体冲突，副驾驶涉嫌袭击机长并试图夺取控制权蓄意坠机，机长被刺伤。 飞机一度在30秒内急降14000英尺，发出 7700（紧急情况）及 7500（遭到劫持/非法干扰）代码。机组人员、乘客以及机上便衣飞行员合力将涉事副驾驶制服。 这丢人都丢到姥姥家了，以后飞行员如果是大毛和二毛都得绕着走不是？ 这干战都干天上去了，但乘客不应该是无故的，机上还有一个便衣飞行员，如果不是故意安排的那只能说是运气真好，如果是故意安排的就说明航空公司对这 2 飞行员自己都不放心。 明明 2 个国家在地上干战，还把他们安排在同一个航班上，航空公司真心大。 不到 2 分钟内下降 17,400 英尺： 按正好 2 分钟计算： 下降率=17,400 ft2 min=8,700 ft/min 所以平均下降率 至少约 8,700 ft/min，因为实际时间少于 2 分钟。 换算一下： ≈ 44.2 m/s 垂直下降速度 ≈ 159 km/h 垂直速度 如果是 1分30秒：约 11,600 ft/min 如果是 1分钟：约 17,400 ft/min 作为对比，民航客机正常下降通常大约 1,000–3,000 ft/min。 因此 8,700+ ft/min 属于非常大的下降率，在飞机上都得吓晕了。   https://www.isharkfly.com/t/topic/5249

最近发现 Gitea 有大量的访问和承压，大量的访问地址来源于 216.73.216.0。 所观察到的 216.73.216.73 对 Gitea 实例进行大规模扫描，是近期网络上非常普遍的现象。     该 IP 段（216.73.216.0/24）实际上属于 Anthropic 公司的 AI 爬虫（ClaudeBot / Claude-SearchBot）。 这些 AI 爬虫正在全网大规模扫码公开的公开代码托管平台（如 GitHub、GitLab、Gitea），用以收集公开的源代码和数据来训练其大语言模型，或者为实时搜索（Claude Search）建立索引。 当启用 CF 的安全策略后，CF 能帮助后面的服务器组织大规模的 Bot 扫描。     部署私有 Gite 服务，还需要注意攻击性扫描。   https://www.isharkfly.com/t/216-73-216-0-24-gitea/10073

中方有希望能够增加中美直飞航班班次，便捷人员交流和往来。     相信这也是大家都乐见发生的事情。 截至 2026 年 9 月下旬，如果按中国内地与美国之间的直飞客运往返班次比较，目前每周约 98 班；疫情前的 2019 年约 325 班。 据此计算，恢复到约 30%，仍比疫情前少约 70%。 另有每周 2 班计划于 10 月 6 日起增加；即使达到每周 100 班，按同一基准计算也约为疫情前的 31%。 美国航空协会（Airlines for America, A4A） 路透社消息，代表美国航空、达美航空和联合航空等公司的美国航空协会主席苏努努（Chris Sununu）星期四（9月24日）作出上述表态，理由是美中航空公司使用俄罗斯领空的待遇不对等。 苏努努说，中国航司有八个航班获准飞越俄罗斯领空，美国航司因此继续处于不利地位。 Chris Sununu 为前新罕布什尔州州长，其州长任期已经于 2025年1月9日 正式结束。 新罕布什尔州州长任期为 每任 2 年（全美仅有两个州为2年一任）。苏努努自 2017 年起连续执政，具体历届任期如下： 第一任期：2017年1月5日 – 2019年1月1日 第二任期：2019年1月2日 – 2021年1月6日 第三任期：2021年1月7日 – 2023年1月5日 第四任期：2023年1月5日 – 2025年1月9日 新罕布什尔州对州长任期没有限制（可无限次连任）。苏努努在 2023 年 7 月宣布不会在 2024 年大选中寻求历史性的第五个任期，并表示“公共服务不应成为一项职业”。其职位随后由同党派的凯莉·阿约特（Kelly Ayotte）接任。 卸任州长后，苏努努于 2025 年 9 月起正式出任美国航空业游说组织 美国航空协会（Airlines for America, A4A） 的总裁兼首席执行官（CEO）。 Chris Sununu 卸任后在州内没啥消息，看来是跑 DC 去了。 大圆航线 增班的最大阻碍还是不能飞大圆航线和俄罗斯领空，只要飞大圆航线就得过北极，过北极就得过俄罗斯。     就现在这种情况下，美国航司使用俄罗斯领空基本就别想了。 目前中美双方的客运航权额度各自为每周大约 50个 往返航班（合计100班）。 在总共50个中方每周往返航班中，有 8个 航班因在疫情及相关限制期间未曾中断，得以保留并继续获准飞越俄罗斯领空。其余中方航班及所有美国航司航班均不取道俄罗斯领空。 就俄罗斯现在这战打成这样，估计还得耗着了，要耗到什么时候就不好说了。 都说是这战争开始容易，怎么收场就不好说了，大毛换人了，才能慢慢谈，就现在而言就算战不打了，后续的协议和赔偿能不能谈明白还没谱。 实在不行，哪怕是增加点美西航班，或者芝加哥也行呀。 美东最近的 UA 87 估计还得等。   https://www.isharkfly.com/t/topic/5245

Gitea 在运行的时候提示错误： gitea docker An error occurred: ReadBy, pq: sorry, too many clients already (53300)     确认连接数 在服务器上运行命令： docker exec -it gitea-db psql -U gitea -d gitea 进入容器。 然后运行命令： SHOW max_connections; 来查看当前的连接数。 根据上面的输出可以看到数据库能接受的连接数为 200。 psql (18.6 (Debian 18.6-1.pgdg13+2)) Type "help" for help. gitea=# SHOW max_connections; max_connections ----------------- 200 (1 row) gitea=#     修改策略 可以同时修改 Gitea 容器数据库中允许的连接数，增加更多和修改 Gitea 的配置文件限制 Gitea 可以使用的连接数。 在容器配置文件中，添加下面的内容： command: - postgres - -c - max_connections=200 新增上面的连接数配置。     Gitea 中配置可用的最大连接数： GITEA__database__MAX_OPEN_CONNS: 50 GITEA__database__MAX_IDLE_CONNS: 10 GITEA__database__CONN_MAX_LIFETIME: 300s     完成上面配置修改后，需要重启容器。 重启容器的命令为： docker compose up -d --force-recreate gitea docker compose up -d --force-recreate database Gitea 和数据库的实例都需要重启。 上面的排查过程是在 AI 的指引下一步一步完成，有 AI 看 DevOps 的工作可能真要失业了。     AI 提供的解决方案足够清晰，按照完整的路径很容易就能完成服务器的修改和故障排查。   https://www.isharkfly.com/t/gitea-sorry-too-many-clients-already/5244

进入 2026 年下半年，各种意想不到的悲剧不停的在发生。 如果不是和遇害者认识，根本无法想象会得到这个消息，当得到这个消息后用了好长的时间才慢慢消化。 遇害者是公司的一个同事，用同事之间的话来说是极好相处，热情大方，总是能够关心到身边的人，而且总能开一些活跃气氛的玩笑，和他相处总是那么轻松，无负担。 也都知道他的儿子患有比较严重的精神疾病，哪怕就是这样也超出了使用致命性武器置父亲于死地的认知水平。 作为父亲的他，每天还打了多份工，苦苦支撑起了这个家，实在是没有想到最后会是这种结果。 据后续的新闻报道说，使用了类似 AR 的长枪，连续开枪 5 到 6 枪。 在救护人员还没有赶到的时候就已经没有了生命体征。 心理疾病 心理疾病对家庭和社会的影响超过了很多具体的问题，会长时间存在于社会和家庭，很多时候出现的状况会很轻松的毁掉自己和一个完整的家庭。 网络上常流传一句：“老师见过最优秀的孩子，而医生见过最后悔的家长。” 当父母带着孩子走进医院，面对抑郁症、焦虑症、躯体化障碍（如长期不明原因的头疼、肚子痛）的诊断书时，原本高悬的期盼往往瞬间崩塌。 那一刻，父母才会猛然惊醒：在生命与健康面前，成绩和学历真的分文不值。 心理健康一直在困扰着很多人，尤其是有孩子的家庭。 尤其这些年短视频的兴起，很多孩子沉溺于短视频和通过视频中的内容改变自己的认知，短视频中又通过大量的认知强化来强化受众的认知，没有人告诉你这个行为是否正确或者合适。 孩子们会在电子产品上花费了大量的时间，然后和社会变得疏离，易怒和暴躁。 也许，把玩泥巴的时间还给孩子才是最好的教育和成长。   https://www.isharkfly.com/t/topic/10071

Meta Muse 250万 是将近期科技圈的爆款AI应用与其快速飙升的数据（以及外界的质疑）联系在了一起。 什么是 Meta Muse Meta Muse 是 Meta 公司于 2026年9月8日 推出的一款个人 AI 智能体（AI Agent）应用。它不同于以往只陪人聊天的传统对话机器人（如早期的 ChatGPT），它可以真正跨网络“替用户办实事”，例如自动整理邮箱、在线填写表单、代为订机票或在网页上比价网购。 用土话来说，AI 可以回答你的问题，帮你解答疑惑。 比如说你在进行考试的时候，有一个题目不会做，可以把题目提交给 AI ，让 AI 给你提供解决思路和方案。 但至于这个方案怎么去选择，或者说这个方案是不是最优的，这个需要使用AI的人自己进行判断。 Muse 在这个基础上进更进行了一步，它不但能够给你提供解决方案，还能在你的引导下一步一步的完成特定的任务。 一个最简单的实用例子，我想买一本打印纸，但是我不希望搜索所有的网络平台，你可以把这个任务交给 Muse ，然后让 AI 进行搜索，同时让你选择最希望的订购方式。 随后他可以帮你完成整个订购。 但 AI 对你的购物习惯有更深入的了解以后，最后期的订阅方式可以简化到：提供一个指令，比如说到亚马逊订购一本500页的打印纸。 随后AI可以完成所有的操作。 从上面的流程可以了解到：Muse 能够通过逐步的学习完成一个特定的操作。 下载水分 根据市场情报机构 Sensor Tower 的统计，该应用上线仅仅约 13天时间（截至9月21日），全网累计下载量就已经突破了 250 万次，并成功登顶美国苹果 App Store 免费应用榜榜首，表现超越了同期的 Claude 和 Grok。 这一增速甚至带动的 Meta 的股价单日暴涨超过 11%。 尽管 250 万的下载数据非常亮眼，但业内和分析师指出该数据存在明显的“水分”或需要警惕的泡沫。 数据分析显示，下载 Muse 的用户中，超过 95% 本身就是 Facebook 用户，63% 是 Instagram 用。这意味着这 250 万下载很大程度上是 Meta 利用旗下几十亿用户的社交矩阵直接“灌水”导流过来的，并不完全代表其纯粹的市场自发吸引力。     Muse 中下载的用户中有3.2万的用户给出了评价，而且整体评价高达4.9分。ChatGPT 中是1100万用户的评价，整体评价在 4.8 分。     如果仔细阅读一下评价，发现评价大部分都是非常简短的很好经验这类的词至于使用上面的场景和提出的意见，基本没有。 确实给人的感觉是 Meta 利用自己庞大的用户基数，对这款 AI 应用进行灌水。 实际使用 不管应用怎么样，实际使用才是最好的评价。因此，在我安装了这个应用后，完成了下面几个场景的测试。 第一个使用场景：让 AI 工具帮我找到一本 500 页的打印纸，然后进行下单。 根据使用的情况来看是 muse 调要用一个内部浏览器对所有的主流电商网站进行搜索，其中包括亚马逊、沃尔玛、Staples，muse 随后会对得到的结果进行对比，提供一个摘要。     第二个使用场景：跟踪上海到波士顿近期三个月的机票价格并进行订票。   因为美国的航空公司搜索界面基本是开放的，所以搜索起来的结果还比较准确。 但如果切换到中国国际航空搜索肯尼迪机场到北京的机票时，就问题重多多。     很对时候网页都无法打开，这其实跟中国的网站设计逻辑和网页中使用的 JS 代码有很大的关系。因为我们的网页设计很多时候是不按套路出牌。 第三个使用场景：对中美两个国家义务教育中化学学科的相关知识点进行总结和对比。 整体来说 OpenAI 提供的有效信息更多，当然我认为这个对比可能也不是全面的。毕竟在 OpenAI 提供这张图之前也问了很多有关化学的问题。     但根据知识点出的图来讲，OpenAI 显然出的图更好。 第四个使用场景：上传一张图片，然后告诉我在哪个地方买最便宜。 Muse 实际上进行的操作还是打开浏览器，在浏览器中对网站使用关键词进行搜索。   如果有问在波士顿附近哪家超市有卖或者哪家超市更便宜，通常 Muse 没有办法给出正确的回答,这是因为 Muse 无法确定超市是否有这个商品，所以 Muse 提供的解决方案是给超市打电话。 正是因为 Muse 需要对网站中的商品进行比对，在比对的同时还需要计算运费，因此 Muse 得到的价格通常不是最便宜的。 技术封锁 从技术路线来看，Muse 在启动的时候会设置NPM，因此很有可能在技术上会调用 Meta 自己的库。     不是十分清楚，Muse 在调用浏览器的时候是调用本地的浏览器。 根据 Muse 的官方说法是会在 Meta 的服务器上构建一个虚拟化的计算环境。 给我的感觉更更有点像是一个 AI 工具再装一个轻量浏览器后用 Playwright 对界面进行操作。 对一些前端写的很规范的界面，这通常不是什么问题。但对国产网站设计来看，这简直就是灾难，因为国内网站 UI 部分通常不是那么认真写的，各种乱七八糟的调用和复用和验证码一大堆，这也就可以从侧面说明 Muse 调用国航网站的时候非常费劲。 如果使用 AI 对于购物网站的界面进行无脑扫描的话，很明显会加重购物网站的运营负担。 针对个人使用，比如说第一个使用场景找一本 500 页的打印纸，如果不使用 Muse 就不会每个一段时间就扫描一次 Amazon 的网站来获取降价的信息，对 Amazon 来说，很多次的访问都是无效访问，除了会增加服务器负担之外，没有任何好处，更别说广告费了。     基于上面的考虑，Amazon 很快就封掉了 muse 的访问，至于后面会不会继续开放，这还不好说。 但不得不说 muse 可以访问用户移动终端的数据，然后针对你的邮件，日程表来对你进行一些安排。 如果用户对自己的个人数据不那么敏感，或者不在乎这些数据被上传到 Meta 的虚拟机上的话，是可以在手机上装一个 muse 应用，来让 muse 做你的私人助手，帮你管理下邮件，电话，日历等。 如果用户对自己的数据很在意的话，还是不要给 muse 更多的权限。 至于 muse 帮你购票这些，我感觉还是有点困难，但如果已经购买好票了，订票信息发送到邮件后让 muse 帮你整理下行程或者安排，这种使用场景虽然我没有测，但 muse 应该还是能比较好的处理。   https://www.isharkfly.com/t/meta-muse-250/18854

都说发布会没有什么新意，在实际真机上市以后出现更多的各种问题。 闪存颗粒 苹果近期因在iPhone高容量版本（1TB和2TB）中采用 QLC闪存 代替 TLC闪存 引发了广泛的“翻车”争议。 256GB / 512GB版本：采用性能稳定、无掉速风险的 TLC闪存（每个存储单元存3bit数据）。 1TB / 2TB版本：采用成本更低、密度更高的 QLC闪存（每个存储单元存4bit数据）。 反向升级”消费者支付更高的溢价购买1TB/2TB顶配，本应用于高强度创作（如长时间录制4K/ProRes视频），却拿到了比低配更差的持续写入性能，且苹果官网并未明确标注闪存颗粒类型。     消费者也许不知道QLC和TLC的定义，但 Apple 这次使用的解决方案等于是把消费者的智商摁在地上摩擦。     不知道乔帮主还在世的时候，是不是能够允许这样的操作。 对真实使用apple手机的最终用户来讲，他们的直观感觉就是我花了更多的钱，得到了更差的体验。 加上最近爆出来 iPhone 手机在使用的过程中频繁死机，这个很有可能与存储芯片无法支持高频的数据写入有关。 用过电脑的都知道，但硬盘数据读跟不上的时候，计算机系统会反应变慢和死机。 现在等于是 iPhone 18 Pro 的版本给你塞了一张 SD卡，作为硬盘存储，虽然具体的参数比较上不能这样比，但用户的体验是真实的。   铝外壳过软 iPhone 18 Pro系列采用铝合金一体成型中框，因材质质地相对前代的钛金属更软，抗磕碰与耐刮擦能力有所下降，部分首批用户反馈确实遇到了开箱划痕或边角凹陷问题。 从目前的用户使用体验来讲，iPhone 可能会面临使用耐久性的问题。 折叠屏 折叠屏本来相对于直板手机来讲的良品也没有那么高。 根据新闻报道来说，折叠屏到目前为止还在进行产能爬坡，良品率只有60%。     更别说在实际使验中遇到的产品发热过高，屏幕显示过暗等硬伤。 包括其苹果为了进行产品折中去掉 faceID 的一堆骚操作。 至于这一代的 Apple 产品是不是新任CEO的滑铁卢，还有待观察。 但不可否认的是，Apple 现在已经进入了一个微妙的阶段。   https://www.isharkfly.com/t/apple/10070

吃完饭的时候，小朋友突然说要给我解释下原子核（atoms），记得我们小时候学化学的时候都到了初中二年级才学的化学，为什么现在就开始讲原子核了呢？ 看说得绘声绘色的还让打印一张元素周期表。     我是记得元素周期表的第一次接触都已经到了快初三了。 随后对 2 个国家科学的教学体系有了兴趣，明显的感觉就是到了初中以后，教学上更多的偏向概念，很多时候都以自驱力为主。 只要有兴趣， AI 对基础教育的影响还是挺大的，对概念的定义和解释，通常能够提供更多更快的信息输出。     随口说了句同位素和 U 235，然后说 U235 是制造原子弹的材料后，孩子们又对沙皇炸弹有了兴趣。     图中展示了安全的科普流程： 1961年10月30日，由 Tu-95V 轰炸机投放。 巨型降落伞减慢炸弹下降速度，让轰炸机有时间撤离。 高度与定时系统在预设条件下发出引爆信号。 常规炸药首先启动核装置，随后发生核反应。 炸弹在约4公里高空爆炸，形成火球、冲击波和蘑菇云。 沙皇炸弹并不是落地撞击后爆炸；选择空爆是为了扩大冲击波影响范围。此次试爆威力约为5000万吨 TNT 当量，是人类历史上实际引爆过的威力最大的核装置。 图片仅作历史与物理科普，没有展示内部结构和制造细节。 让 AI 给出了张图，图中的解释也非常完善，简直是有点震惊。 不知道为什么我们读书的时候，没有这种知识点的总结呢？     总是在一味的学，从来没有真正的去了解学习的知识点到底有多少。 有了这些工具，家长辅导孩子可能会更加得心应手。   https://www.isharkfly.com/t/ai/10068

Zaraz 提供的 Tag 管理会在系统 JS 启动之前插入 JS 代码。 这种插入方式可能会导致项目前端的 JS 调用混乱和很多乱七八糟的错误。 其中最主要的错误是 CSP，这个与前端代码使用的安全机制有关，如前端的安全机制设置得比较严格，最好的办法就是禁用 Zaraz。 但，在禁用 Zaraz 的时候，会发现就算禁用了还是会出现问题，这个主要是 Cloudflare 的缓存问题。 要完全重置上面的问题，需要重置下配置，否则 Cloudflare 不会删除前端的缓存。     在启用 Cloudflare Web tag management 服务的时候需要注意前端的兼容性。 如发现兼容性有问题，应该取消使用，并且重置配置，或者针对特定的域名添加页面的过滤条件。   https://www.isharkfly.com/t/cloudflare-web-tag-management-tag/10064

被这个问题折腾得够呛，本来是希望在 Gitea 中使用 GTM，但发现怎么都配置不上，并且会导致 Gitea 前端的完全失效。     从截图看，问题已经比较明确：Gitea 本身的 JavaScript 并没有坏，主要是你加入的 GTM / Google Tag 代码违反了 Gitea 当前的 Content Security Policy (CSP)，导致浏览器阻止 inline script 执行。 截图里最关键的是： Executing inline script violates the following Content Security Policy directive 'script-src ...' Either the 'unsafe-inline' keyword, a hash (...) or a nonce (...) is required The action has been blocked. 上面的配置会导致： error: Gitea JavaScript code couldn't run correctly, please check your custom templates 这个错误，虽然是这个错误，但实际上不是模板的问题。     调试后，发现 CF 的预加载 Tag 管理的时候，因为 CSP 的问题导致 Gitea 的前端全部失效。 这是 CSP（Content Security Policy）阻止了 Google Tag Manager 加载后的 inline script 执行，不是 GTM Container ID 本身的问题。 直接使用 GTM 的问题     从截图看，错误已经很明确了：不是缓存问题，而是 CSP Nonce 不匹配导致 GTM 的 inline script 被浏览器拦截。 你页面里 Gitea 自己的脚本带了 nonce： <script nonce="c92794dc25088d64ef3706325643a422" src="/assets/js/iife.D2XhYhS2.js"></script> 但你后面加入的 GTM： <script> (function(w,d,s,l,i){ ... }) </script> 没有 nonce。 而浏览器收到的 CSP 大致是： script-src 'nonce-c92794dc25088d64ef3706325643a422' ... header.tmpl header.tmpl 不能把 nonce 写死。关键是要取得 Gitea 当前请求生成的 nonce。 所以针对你现在的 Gitea 1.27.3，我更建议不要继续和动态 nonce 对抗，而是把 GTM JavaScript 改成外部 JS 文件，这样 header.tmpl 本身不再包含 inline JavaScript。 <!-- Google Tag Manager --> <script src="{{AppSubUrl}}/assets/js/gtm-custom.js" defer></script> <!-- End Google Tag Manager --> Gitea 官方支持通过 custom 目录提供自己的静态资源。 然后创建： mkdir -p /var/lib/docker/volumes/gitea_gitea-data/_data/gitea/public/assets/js nano /var/lib/docker/volumes/gitea_gitea-data/_data/gitea/public/assets/js/gtm-custom.js 哪怕是这样，还是会出现 CSP 错误。     原因在于 GTM 的引用方式。 如果你要把 Matomo 用在当前 Gitea 上，建议和刚才 GTM 一样：不要把 Matomo 的初始化代码直接写成 inline <script>，否则还是会遇到 Gitea 的 CSP nonce 问题。 你当前 GTM 遇到的麻烦是 GTM 自己会进一步执行/生成各种 Tag，因此 CSP 会比较复杂。 Matomo 如果只是使用你上面这种标准 tracker： src.sharkdat.com │ ├── /assets/js/matomo-custom.js │ └── analytics.isharkfly.com/matomo.js │ └── matomo.php 修改后的部署版本为： var _paq = window._paq = window._paq || []; _paq.push(['trackPageView']); _paq.push(['enableLinkTracking']); (function() { var u = 'https://analytics.isharkfly.com/'; _paq.push(['setTrackerUrl', u + 'matomo.php']); _paq.push(['setSiteId', '1']); var d = document; var g = d.createElement('script'); var s = d.getElementsByTagName('script')[0]; g.async…