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我正在尝试一个想法。<p>在我搭建服务器之前。<p>这只是一个原型，不需要太花哨。<p>音频将来自移动设备，所以也许可以保存到一个中继的流中，我可以通过 VLC 播放？<p>或者我每 30 秒将文件保存在本地，然后将它们添加到输出流中。<p>我刚接触音频流的发送和接收。<p>GITST。（可能指代项目名称或缩写） 移动设备将音频发送到本地服务器，服务器创建一个我可以连接并收听的流。<p>谢谢

深度研究很少一蹴而就。对于高风险工作，或者为了深入理解某事，你需要并行进行多次深度研究，随着时间的推移反复审视，并逐步综合理解。我们将深度研究与其他文档结合起来。 Kerns 就是为这种研究模式而构建的。 它将多个深度研究归类于一个研究领域下，因此后续跟进和辅助调查会累积起来，而不是分散在聊天记录和文档中。输出内容结构化，你可以从浅层开始，然后有选择性地深入——因为你事先并不知道哪些深度研究会起作用。 综合分析是一个明确的第二步。Kerns 帮助你连接和协调不同深度研究中的见解，基于原始材料而不是一次性总结。这个阶段也允许你与其他文档进行同等水平的参考，就像深度研究一样。 研究不会在撰写报告后停止。Kerns 通过监控来源并呈现有意义的变化，被动地保持你的工作处于最新状态，因此保持时效性不需要重新开始。 专为研究人员、分析师、投资者和进行多周或多月研究的严肃自学者而设计，在这些研究中，清晰度和正确性至关重要。 欢迎反馈！

我在用 LaTeX 写作时经常使用 Detexify (<a href="https:&#x2F;&#x2F;detexify.kirelabs.org&#x2F;classify.html" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;detexify.kirelabs.org&#x2F;classify.html</a>)，它能让你画出符号，然后给出相应的 LaTeX 命令。但它的速度很慢——加载页面需要大约 2 秒，识别每个符号需要大约 1 秒。<p>所以我用 Rust 和 WASM 做了一个更快的版本，完全在浏览器中运行。这使得识别时间缩短到大约 7 毫秒——足够快，可以在每次鼠标移动时运行，让你在绘制时获得实时预测。

gitGost 允许匿名贡献到公开的 GitHub 仓库。<p>它会移除作者信息、邮箱、时间戳，并由一个中立的机器人发起 PR。 无需账号、OAuth 或令牌。<p>使用 Go 语言构建，开源 (AGPL-3.0 协议)，通过速率限制和验证来防止滥用。<p>欢迎提供反馈。