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大家好，我是 Loclean 的作者。<p>我开发这个工具是因为我处理敏感数据，无法将其发送给 OpenAI，而像正则表达式这样的传统工具对于真实世界输入中的混乱情况（比如地址拼写错误或日期格式不一致）来说又过于脆弱。<p>Loclean 是一个 Python 库，它： - 完全在本地运行（对 CPU 友好），使用通过 llama-cpp-python 量化的模型。 - 使用 Pydantic 来强制执行严格的模式（不再出现幻觉或无效的 JSON）。 - 兼容 Pandas/Polars/PyArrow 工作流程。<p>它的设计目标是在僵硬的正则表达式和昂贵/有风险的云端 LLM 之间找到一个“中间地带”。<p>代码库链接：<a href="https://github.com/nxank4/loclean" rel="nofollow">https://github.com/nxank4/loclean</a><p>我很乐意听取您对 API 设计的反馈，或者您可能对本地数据清洗有哪些用例。谢谢！

我年幼的女儿生日收到了两张亚马逊礼品卡，但它们看起来像是被动过手脚了。 我想在不进行兑换流程的情况下，检查它们是否有效：我不想受制于可能将我锁定账户的欺诈检测算法。 不久前，Hacker News上有一篇报道，讲的是有人因为类似的原因被锁定了iCloud账户，我觉得这种风险不值得冒。 当然，我不可能唯一一个遇到这个问题的人。大家都是如何“安全地”做到这一点的呢？

大家好，HN！周末来这里发起一个社交话题，看看这个帖子会涌现出什么样的回答。问题如下： <p>1. 你最喜欢的两种编程语言是什么？（以下分别称作 A 和 B。） <p>2. 你希望 A 语言拥有 B 语言的哪个特性？又希望 B 语言拥有 A 语言的哪个特性？ <p>3. 在开始一个新项目时，你如何选择使用 A 还是 B？

在家办公？你是一个“怀念”去办公室的远程员工吗？ 让我们明确一下你到底怀念什么。没有人会怀念必须去办公室待 8 个小时的感觉。但很多人怀念朋友。他们怀念成为团队的一份子。一起吃午饭，当面听别人聊他们的生活，而不是通过 Zoom。 你说加入一个联合办公空间？是的，我们试过了。这就像走进图书馆，试图和陌生人聊天，但却得不到任何回应。完全没有团队的感觉。 [https://dialtoneapp.com/](https://dialtoneapp.com/) 这款应用可以帮助你找到团队，一起工作并见面，获得那种团队的感觉。 这是我第一次使用 Cloudflare Workers 来开发 Web 应用。免费套餐太棒了！与市面上其他任何方案相比，它的限制非常宽松。他们提供的 SQLite 数据库就足够了，我并不怀念 psql。

大家好， 我开发了 QuantDinger：一个开源、注重隐私的量化交易平台，完全在本地运行（或自托管）。它在一个 Python 原生系统中涵盖了完整的交易生命周期： * AI 辅助策略创建（可视化 Python 编辑器 + LLM 协同助手） * 强大的回测和优化（向量化，多线程） * 跨市场实时执行：加密货币（通过 CCXT 支持 10+ 交易所）、美国/香港股票（盈透证券）、外汇（MT5） * 多智能体 LLM 研究系统，具有本地 RAG 和反射循环 * 带有实时图表、投资组合监控、全球市场概览的仪表盘 主要差异化优势： * 本地优先和隐私：您的数据和 API 密钥永远不会离开您的机器/服务器。没有云供应商锁定。 * AI 集成：支持多种 LLM（OpenAI、Gemini、Grok、DeepSeek、OpenRouter），用于策略生成、市场情绪分析、参数调整等。 * 多语言用户界面：英语、中文、日语、韩语 * Docker Compose 一键部署 GitHub：[https://github.com/brokermr810/QuantDinger](https://github.com/brokermr810/QuantDinger) 实时演示（托管版本）：[https://ai.quantdinger.com](https://ai.quantdinger.com) 介绍视频：[https://youtu.be/HPTVpqL7knM](https://youtu.be/HPTVpqL7knM) 目前约有 440 颗星。最近增加了全球市场监控，修复了持仓同步错误，改进了移动端个人资料页面，并扩展了 LLM 支持。 我正在独自开发这个项目（得到了一些社区帮助），非常欢迎反馈，特别是关于： * 您认为有用的策略示例或用例 * 当前量化工具中 QuantDinger 可以解决的痛点 * 错误/功能请求（欢迎提交问题） * 如果有人想贡献代码/文档/翻译 感谢您的关注——很乐意回答问题！ （Apache 2.0 许可证）

Modulo 是一个汇集经过审核的家庭教育资源的平台，包括课程、辅导、课程班，并能让您与其他精通技术的家庭建立联系，这些家庭正在进行家庭教育、模块化学习、非学校化教育，或者将家庭教育作为传统学校教育的补充或替代。我们精心挑选了超过 2000 个资源，这些资源都经过数百位家庭教育家长的审核，以确保其准确、世俗、基于证据并对孩子们具有吸引力。我们由人工智能驱动的学习礼宾服务可以根据孩子的学习档案和特殊需求提供具体建议，例如“为患有多动症且喜欢 YouTube 的孩子找到一个引人入胜的六年级科学课程”或“我需要一个出色的、实践性的数学课程，适合在私立学校挣扎的二年级资优生”。