#野草
工作久了之后对时间的感知有的时候也会变得模糊起来。
对月的感受比周的要小得很多。
当我意识到明天可以不上班了，我就知道这周就快过去了，但是没有什么固定的锚点告诉我这个月快过去了。
但是也会有月的概念，属于自己独特的月的感知。
因为有吃坚果的习惯，恰巧买的坚果一箱32包，今天早上我发现坚果没了，我就意识到又一个32天过去了。
每次头发到了该剪的时候，我就知道好像又过了30天。
早上坐地铁看着地铁卡的余额快到个位数的时候，我也明白又一个30天过去了。
以自己的时间单位去衡量自己的时间。
单位存在意义是为了感知。不过时间这种东西没有什么意义，我们赋予它什么它就是什么。
工作久了之后对时间的感知有的时候也会变得模糊起来。
对月的感受比周的要小得很多。
当我意识到明天可以不上班了，我就知道这周就快过去了，但是没有什么固定的锚点告诉我这个月快过去了。
但是也会有月的概念，属于自己独特的月的感知。
因为有吃坚果的习惯，恰巧买的坚果一箱32包，今天早上我发现坚果没了，我就意识到又一个32天过去了。
每次头发到了该剪的时候，我就知道好像又过了30天。
早上坐地铁看着地铁卡的余额快到个位数的时候，我也明白又一个30天过去了。
以自己的时间单位去衡量自己的时间。
单位存在意义是为了感知。不过时间这种东西没有什么意义，我们赋予它什么它就是什么。
Forwarded from 风向旗参考快讯
谷歌 Gemini 的 AI 编程工具现对个人免费
谷歌今天宣布，谷歌面向企业的人工智能编程工具 Gemini Code Assist 的免费版本现已面向全球个人开发者推出。面向个人的编程工具将推出公开预览版，让学生、业余爱好者、自由职业者和初创公司更容易获得“具有最新AI功能”的编程助手。该免费编码工具可以安装在 VS Code、GitHub 和 JetBrains 开发者环境中，并支持公共领域的所有编程语言。这款编码工具目前支持三十八种语言和最多 128k token 的上下文窗口。对于个人免费版，谷歌每月提供180,000次代码补全，谷歌将其描述为“上限如此之高，即使是当今最专注的专业开发人员也很难超越它。”
—— The Verge
谷歌今天宣布，谷歌面向企业的人工智能编程工具 Gemini Code Assist 的免费版本现已面向全球个人开发者推出。面向个人的编程工具将推出公开预览版，让学生、业余爱好者、自由职业者和初创公司更容易获得“具有最新AI功能”的编程助手。该免费编码工具可以安装在 VS Code、GitHub 和 JetBrains 开发者环境中，并支持公共领域的所有编程语言。这款编码工具目前支持三十八种语言和最多 128k token 的上下文窗口。对于个人免费版，谷歌每月提供180,000次代码补全，谷歌将其描述为“上限如此之高，即使是当今最专注的专业开发人员也很难超越它。”
—— The Verge
"If you can’t explain something in simple terms, you don’t understand it"
#blog https://hamatti.org/posts/explaining-it-helps-you-learn-it/
Juha-Matti Santala - Community Builder. Dreamer. Adventurer.
Explaining it helps you learn it
If you want to make sure you learned something, explain it to someone else by writing it down. Writing it down helps you discover gaps in your knowledge so you can do a bit of extra research to fill it in before you move along to the next thing.
👍5
📖主题 VLM Run Cookbook：结构化视觉理解的实用指南
🚩重点
• 提供多种领域的实例，如金融文档和电视新闻分析
• 包含完整代码和文档的Colab笔记本，便于用户适应
• 展示使用视觉语言模型(VLM)提取图像、视频和文档中的结构化数据
✨结论 VLM Run Cookbook是一个强大的工具，适合希望利用VLM实现结构化数据提取的用户
🏷️标签 #VLM #数据提取
🔗链接 https://github.com/vlm-run/vlmrun-cookbook
🚩重点
• 提供多种领域的实例，如金融文档和电视新闻分析
• 包含完整代码和文档的Colab笔记本，便于用户适应
• 展示使用视觉语言模型(VLM)提取图像、视频和文档中的结构化数据
✨结论 VLM Run Cookbook是一个强大的工具，适合希望利用VLM实现结构化数据提取的用户
🏷️标签 #VLM #数据提取
🔗链接 https://github.com/vlm-run/vlmrun-cookbook
GitHub
GitHub - vlm-run/vlmrun-cookbook: Examples and guides for using the VLM Run API
Examples and guides for using the VLM Run API. Contribute to vlm-run/vlmrun-cookbook development by creating an account on GitHub.
📖主题 使用与样式化 <details> 元素
🚩重点
• <details> 元素允许隐藏内容，通过 <summary> 进行自定义显示。
• Chrome支持内容搜索，但Firefox和Safari对闭合状态的内容支持不足。
• ::marker 伪元素可用于样式化标记，但仅支持颜色和字体大小。
✨结论 <details> 元素在增强网页交互性方面表现出色，但在搜索性和样式化上仍有局限，建议在内容重要性高时谨慎使用。
🏷️标签 #HTML #CSS
🔗链接 https://css-tricks.com/using-styling-the-details-element/
🚩重点
• <details> 元素允许隐藏内容，通过 <summary> 进行自定义显示。
• Chrome支持内容搜索，但Firefox和Safari对闭合状态的内容支持不足。
• ::marker 伪元素可用于样式化标记，但仅支持颜色和字体大小。
✨结论 <details> 元素在增强网页交互性方面表现出色，但在搜索性和样式化上仍有局限，建议在内容重要性高时谨慎使用。
🏷️标签 #HTML #CSS
🔗链接 https://css-tricks.com/using-styling-the-details-element/
CSS-Tricks
Using & Styling the Details Element | CSS-Tricks
Now that we're 5+ years into the details element, we know more about it than ever before. I thought I'd round that information up so it's in one place I can reference in the future without having to search the site — and other sites — to find it.
Forwarded from Frost's Notes
👎1
📖主题 Cork：基于SwiftUI的快速Homebrew图形用户界面
🚩重点
• Cork提供实时输出的Brew命令，简化安装、卸载和更新操作。
• 包含独特功能，如系统代理自动识别、缓存清理、菜单栏更新等。
• 加快已安装包列表加载速度，达到Homebrew的10倍效率。
✨结论 Cork显著提升Homebrew的使用体验，推荐用户尝试以发现更多功能。
🏷️标签 #Cork #Homebrew #SwiftUI
🔗链接 https://github.com/buresdv/Cork
🚩重点
• Cork提供实时输出的Brew命令，简化安装、卸载和更新操作。
• 包含独特功能，如系统代理自动识别、缓存清理、菜单栏更新等。
• 加快已安装包列表加载速度，达到Homebrew的10倍效率。
✨结论 Cork显著提升Homebrew的使用体验，推荐用户尝试以发现更多功能。
🏷️标签 #Cork #Homebrew #SwiftUI
🔗链接 https://github.com/buresdv/Cork
GitHub
GitHub - buresdv/Cork: A fast GUI for Homebrew written in SwiftUI
A fast GUI for Homebrew written in SwiftUI. Contribute to buresdv/Cork development by creating an account on GitHub.
📖主题 sqlite-vec：轻量级向量搜索SQLite扩展
🚩重点
• sqlite-vec是一个快速的向量搜索SQLite扩展，支持float、int8及二进制向量存储
• 纯C编写，依赖少，兼容Linux、MacOS、Windows及浏览器（WASM）
• 预发布版本，可能存在破坏性变更
✨结论 sqlite-vec适合需要轻量级向量搜索功能的项目，开发受Mozilla等多方赞助支持
🏷️标签 #sqlite #向量搜索
🔗链接 https://github.com/asg017/sqlite-vec
🚩重点
• sqlite-vec是一个快速的向量搜索SQLite扩展，支持float、int8及二进制向量存储
• 纯C编写，依赖少，兼容Linux、MacOS、Windows及浏览器（WASM）
• 预发布版本，可能存在破坏性变更
✨结论 sqlite-vec适合需要轻量级向量搜索功能的项目，开发受Mozilla等多方赞助支持
🏷️标签 #sqlite #向量搜索
🔗链接 https://github.com/asg017/sqlite-vec
GitHub
GitHub - asg017/sqlite-vec: A vector search SQLite extension that runs anywhere!
A vector search SQLite extension that runs anywhere! - asg017/sqlite-vec
📖主题 从零开始构建大型语言模型
🚩重点
• 本文总结了学习构建 LLM(大语言模型) 的过程，包括代码编写、模型训练和文本生成
• 关键步骤：词汇构建（tokenization）、模型训练及关系记录
• 当前模型处于230步微调中的第50步，执行时间超过20分钟
✨结论 通过动手编写代码，加深了对 LLM 和机器学习的理解，建议结合实践与理论进一步巩固知识
🏷️标签 #机器学习 #大语言模型
🔗链接 https://brettgfitzgerald.com/posts/build-a-large-language-model/
🚩重点
• 本文总结了学习构建 LLM(大语言模型) 的过程，包括代码编写、模型训练和文本生成
• 关键步骤：词汇构建（tokenization）、模型训练及关系记录
• 当前模型处于230步微调中的第50步，执行时间超过20分钟
✨结论 通过动手编写代码，加深了对 LLM 和机器学习的理解，建议结合实践与理论进一步巩固知识
🏷️标签 #机器学习 #大语言模型
🔗链接 https://brettgfitzgerald.com/posts/build-a-large-language-model/
Brett Fitzgerald
Build a Large Language Model From Scratch
A developer's journey through building an LLM from scratch, sharing key insights about tokenization, training, and the learning process of mastering AI fundamentals.
📖主题 Periphery：识别Swift项目中未使用代码的工具
🚩重点
• Periphery通过构建项目生成“索引存储”，识别未使用的类、函数等声明
• 可识别未使用的函数参数、协议及冗余的公共可访问性
• 提供与Xcode和持续集成的集成支持，支持多种构建系统
✨结论 强烈推荐在Swift项目中使用Periphery，以优化代码库，减少冗余，提高代码的可维护性和清晰度
🏷️标签 #Swift #代码优化
🔗链接 https://github.com/peripheryapp/periphery
🚩重点
• Periphery通过构建项目生成“索引存储”，识别未使用的类、函数等声明
• 可识别未使用的函数参数、协议及冗余的公共可访问性
• 提供与Xcode和持续集成的集成支持，支持多种构建系统
✨结论 强烈推荐在Swift项目中使用Periphery，以优化代码库，减少冗余，提高代码的可维护性和清晰度
🏷️标签 #Swift #代码优化
🔗链接 https://github.com/peripheryapp/periphery
GitHub
GitHub - peripheryapp/periphery: A tool to identify unused code in Swift projects.
A tool to identify unused code in Swift projects. Contribute to peripheryapp/periphery development by creating an account on GitHub.
📖主题 人性化代码审查的最佳实践
🚩重点
• 代码审查不仅是技术过程，更是社交过程，需注重沟通方式
• 建议使用自动化工具处理重复性任务（如格式化、检测错误）
• 提倡高层次反馈，避免直接使用“你”，以减少作者的防御心理
✨结论 有效的代码审查应结合技术与人际沟通，采用自动化和清晰的沟通策略，可提升团队协作和代码质量
🏷️标签 #代码审查 #开发实践
🔗链接 https://mtlynch.io/human-code-reviews-1/
🚩重点
• 代码审查不仅是技术过程，更是社交过程，需注重沟通方式
• 建议使用自动化工具处理重复性任务（如格式化、检测错误）
• 提倡高层次反馈，避免直接使用“你”，以减少作者的防御心理
✨结论 有效的代码审查应结合技术与人际沟通，采用自动化和清晰的沟通策略，可提升团队协作和代码质量
🏷️标签 #代码审查 #开发实践
🔗链接 https://mtlynch.io/human-code-reviews-1/
mtlynch.io
How to Do Code Reviews Like a Human (Part One)
Lately, I’ve been reading articles about best practices for code reviews. I notice that these articles focus on finding bugs to the exclusion of almost every...
Forwarded from yihong0618 和朋友们的频道 (伊)
Ao Li
Chrome Returns 206 when the Server Returns 403
Chrome Returns 206 when the Server Returns 403 Postmortem It is a feature not a bug! I got detailed explanation from chrome developers which is very helpful. You may find the complete response in the bug ticket. Also this blog post draws a lot of attention…