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你好！我制作了一个顶级域名（TLD）浏览器和维基，其中包含了 IANA 根区数据库中的所有 1,592 个 TLD。<p>欢迎提供任何反馈或功能建议。 至少，我想添加筛选/排序功能。<p>源代码已在我的代码库和 val.town 上公开： 1. github.com/pmillspaugh/dotcom.press/pull/16 2. val.town/x/petermillspaugh/tld-wiki

一个基于浏览器的体素编辑器，用于协作式、基于立方体的 3D 艺术创作。它具有通过 RGB 滑块进行实时颜色操作的功能，并为多个用户提供同步网格。无需安装，只需启动演示并与他人一起创作。

大家好，HN！我为 Python 开发者们打造了 pyscn，专为“氛围编码”时代而生。 如果你正在使用 Cursor、Claude 或 ChatGPT 快速交付 Python 代码，你一定感同身受：功能实现了，测试也通过了，但代码库却感觉……一团糟。 常见的“氛围编码”产物： * 代码重复（来自复制粘贴的代码片段） * 快速迭代产生的无用代码 * 为简单问题过度设计的解决方案 * 模块间不一致的编码风格 pyscn 执行结构分析： * APTED 树编辑距离 + LSH * 控制流图 (CFG) 分析 * 对象间耦合度 (CBO) * 环形复杂度 无需安装即可试用： ``` uvx pyscn analyze . # 使用 uv (最快) pipx run pyscn analyze . # 使用 pipx (或者安装：pip install pyscn) ``` 使用 Go + tree-sitter 构建。 欢迎深入探讨实现细节！

好久没分享我开发的 App 了，这个 App 的目的是为了在和女朋友聊天时练习丹麦语。我经常用 GPT 写尽可能多的丹麦语，然后把我不会的单词用 {大括号里的英语单词} 替换掉。虽然这方法很好，但每次都要输入提示词还是挺烦的，所以我觉得用 GPT 封装器会很有效。<p>上次发布的时候，它火了！我非常开心（也充满感激！）收到了所有反馈和热情——但也意味着我的 token 很快就用完了，许多人最终尝试了一个已经无法使用的 App...<p>所以…我后退了一步，删减了一些辅助功能，并开始将整个 App 移植到 Supabase 上，并加入了适当的速率限制。<p>它还在开发中，但核心功能已经启动并运行了——你可以在目标语言中写作，用 {大括号} 添加你不认识的单词（或上下文），然后获得带有解释的更正版本。<p>我觉得现在分享更新比等到一切都完美要好——这次希望能够公开开发，并让大家随时了解进展。

我拥有数学学位，目前担任数据科学家。虽然我熟练使用 Python 和核心机器学习技术，但我意识到，为了优化代码速度并扩展算法以适应大型系统，我需要加深对高性能计算（HPC）和性能工程的理解。<p>具体来说，我感兴趣的方面包括： * 编写高性能、内存高效的代码（例如，使用 C++、SIMD、GPU、并行计算） * HPC 系统设计和架构 * 优化大规模数据处理和机器学习基础设施 * 针对数据密集型任务进行性能分析、延迟优化和内存管理<p>我正在寻找： 1. 能够指导我从扎实的数学和机器学习基础过渡到性能优化的书籍、资源、教程、在线学位课程 2. 有效的学习路径，帮助我从一般的数据科学角色转变为从事性能关键型系统和大规模计算环境的工作<p>我渴望提高构建更高效系统，并在必要时以接近实时的性能处理大型数据集或复杂模型的能力。<p>非常欢迎任何推荐、个人经验或资源，以帮助指导我的学习！

我对统计学和概率论在体育领域的应用非常感兴趣，特别是如何计算赔率（例如在博彩市场或预测模型中）。我并不打算参与赌博，而是更关注其中的数学、模型以及真实世界的数据挑战。 对于一个具备基本的数学知识和一些编程经验的人来说，从哪里开始比较好呢？您能推荐一些开放数据集、书籍、博客或学术论文吗？我也很好奇这个领域的专业人士（例如体育分析师或数据科学家）是如何建模球员/球队表现并考虑不确定性的。 如果您在这个领域工作或仅仅是作为爱好涉足其中，我很乐意听听您是如何开始的。