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Weave 是一个 React 应用，提供了一个多轨道时间轴编辑器，用于执行基本的视频编辑，如剪辑、拼接、转场、音频轨道等，这些操作会直接映射到 FFmpeg 命令来渲染视频。 我尽力让 React 的“视频”预览尽可能地复制 FFmpeg lavfi filtergraph 的输出，但自然这并不完美（特别是使用 SVG 滤镜复制 `eq` 滤镜非常不准确）。 我构建这个是为了我正在进行的另一个项目的原型，所以我并不打算积极维护它，但我认为分享它会很酷。 在线试用：https://weave.salviano.xyz/

我为我的妻子开发了 Snack App。她在家工作，每天晚上，她都会因为整天坐着而感到僵硬和不适，所以她决定要减少久坐不动的生活方式。她的想法是通过“运动零食”来打破她的一天——正式定义为“全天周期性进行的隔离的 ≤1 分钟剧烈运动”（<a href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34669625/">https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34669625/</a>），但实际上任何形式的运动（爬几层楼梯、散步 5 分钟或做一组徒手深蹲）都比不做好。 所以我为她写了一个应用程序，让她可以设定目标并选择提醒计划。该应用程序会向她发送通知；她在应用程序中记录她的零食；每天她达成目标都会延长她的连续记录。 说到连续记录，有一天我忘了玩 Wordle，令我震惊的是，我中断了 171 天的连续记录，所以我让 Snack App 的连续记录变得更灵活。您可以随时暂停您的连续记录，当您开始再次记录零食时，它会恢复。还有一个内置的宽限期，以防您忘记。这一切都是为了帮助您感觉不那么僵硬和不适，而不是让您心碎。 我上个月做了膝盖手术，所以我也一直在使用这个应用程序，以帮助我跟上我的物理治疗。我还设定了一个每天至少做 30 个俯卧撑的特定运动目标，这样我就不会完全虚弱，因为我至少还要几个月才能去攀岩。 App Store：<a href="https://apps.apple.com/us/app/snack-app-exercise-reminders/id6776948986">https://apps.apple.com/us/app/snack-app-exercise-reminders/i...</a> Google Play：<a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.wobblerllc.snackapp2">https://play.google.com/store/apps/details?id=com.wobblerllc...</a> - 无需账户，无广告，无订阅 - 14 天免费试用，如果您想继续记录零食，则一次性购买 4.99 美元（您可以随时查看现有数据） - 随时将您的数据导出为 CSV - 仅本地运行（无服务器，您的数据存储在您手机的 SQLite 数据库中） - 可选自动备份到/从您的个人 iCloud 或 Google Drive 恢复（这样如果您的手机损坏，您的数据也是安全的；在新手机上打开应用程序，系统会提示您从备份中恢复数据） - 如果您愿意，可以手动备份到 Dropbox 或其他云存储服务 - 通过了 VoiceOver 和 TalkBack 的测试，并符合 WCAG 可访问性标准（我希望这个应用程序对盲人、聋盲人和低视力用户的体验与对视力正常的用户的体验一样好） 技术栈：Bun、Expo、expo-sqlite、Drizzle ORM、Gluestack UI、React Hook Form、Zod、Maestro 用于端到端测试、bun:test 用于单元测试 我很乐意回答有关技术栈、连续记录设计或任何其他问题。

大家好， 我创建了我的个人周末项目 Gnoseed，以通过间隔重复来更深入地了解 Kubernetes。很快，它就演变成了一个涵盖现代技术栈（AI/LLMs、DevOps、安全以及任何我感兴趣的内容）的各种主题的小型知识库。目前它有 47 个卡组和约 4000 个问题。 关于这个过程的更多细节： 我从公开的文档或我偶然发现的免费论文中创建卡组。卡组是通过一个定制的技能管道构建的，用于提取数据、选择问题、创建干扰项和验证。我负责整个过程的策划。 为了保持卡片的时效性，我有一个每周自动化的例程，用于检查选定主题的发布说明并策划新卡片。 从一开始我就意识到，仅仅随机显示卡片的算法效率不高，因此我实现了两种间隔重复算法：SM-2 和 FSRS。 您愿意来体验一下并给我一些反馈吗？它是免费的，无需注册。

这源于我想知道我在 GitHub 上关注的人是否也关注了我，或者想了解某个给我项目点星的人是否也关注了我。我在 GitHub 上查看了一些开源工具，发现了一些，但大多数都有局限性。首先，它们依赖于 GitHub REST API，所以即使你决定提供你的 PAT token，你仍然会被限制在大约 5000 次请求（包括关注和被关注的总数）。这对于像 Evan You 这样的大账户或者拥有超过 5000 名粉丝的非常受欢迎的 GitHub 用户来说是不够的。 其次，它们要么是返回另一个原始列表的 CLI 工具，要么要求你注册（即使在这种情况下，它们仍然受限于 GitHub REST API 的限制，无法扩展）。 所以，我决定创建自己的工具供他人使用。但为什么还要创建另一个与众不同的工具呢？我寻找一丝原创性，并希望看到其中的联系，一些我们共同拥有的东西。这就是国家这个想法的由来……于是，我为我的 GitHub 网络创建了一张地图，这正是 Git Charta 的含义（让我们使用拉丁语而不是另一个希腊语单词，我一直对 Lorem Ipsum 之外的拉丁语充满热情……）。 在开发的第一阶段，我遇到了两个主要困难。首先，将 GitHub 的 location 字段（只是原始的、可选的文本）翻译成国家代码，因为我想要一个个性化、轻量级的地理编码算法。第二个是关于扩展性，因为我发现 GitHub GraphQL API 有时会返回错误或丢失的数据。我找到的解决方案是使用 GitHub REST API 作为备用，以检索所有丢失的数据。 说了这么多个人感受，你觉得怎么样？它仍在开发中，尤其是后端部分……

几年前，我需要一种轻量级的方式来模拟一个逼真的类似互联网的环境，用于一些培训目的。遗憾的是，我找不到符合要求的工具。当时我已经深入研究了一段时间，后来有空闲时间时，我便开始着手构建我所缺失的这个工具。今年五月，我终于准备好发布，并将 CDXE 的第一个公开版本推向了市场。 CDXE 是一个一体化的、类似互联网的环境，经过精心设计，以满足小型网络防御演习 (CDX) 的需求。虽然主要侧重于 CDX，但我正在开发一个地图功能，可以图形化地显示可视化“互联网”上的实时流量。这种“上帝视角”从许多角度来看都很有趣，特别是对于初次学习互联网内部运作的学生来说。让他们看到他们的 ping、traceroute 以及其他流量是如何在“互联网”上传输的。（如果您参加过我关于 CDXE 的任何演示，您已经看到过这个视图的演示。） 我被告知的另一个用例是，CDXE 可以用于改善拥有复杂互联网连接网络的组织中新员工的入职体验。 非常欢迎提问和反馈！

我是一名即将入学的理学硕士生，正在考虑研究方向，对强化学习很感兴趣。您认为目前哪些强化学习子领域最有潜力？我特别关注具身智能和脑机接口。

Java JIT 已经足够快了，尤其是在新的 JDK (21+) 版本中，速度更是惊人，那么为什么还要使用 GraalVM 呢？而且它似乎也不是那么好用。