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29374 discoveries · Hand-picked discoveries from the open web, newest first.
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免费剪辑工具：零成本开始你的创作（2025年版）
原文链接：Free Editing Tools: How to Start Without Spending a Dime (2025 Edition) 开始做 YouTube 频道并不意味着你需要花几百美元买剪辑软件。事实上，如...
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如何在 YouTube 上找到有流量但竞争低的关键词与选题
原文链接：How to Find Keywords and Topics With Traffic but Low Competition on YouTube 如果你刚开始做 YouTube，其中最大的困难之一就是竞争。大频道几乎统...
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一行代码不用写，从草图到可运行的数据库驱动的全功能网站，全面用AI生成，提示词全记录
最近我打算做一个讲机械原理的英文网站，正好Gemini 3出来，前端能力很强，于是我就用手绘了草图，让Gemini帮我生成页面，然后用这个页面去做模版，用 google 的...
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没电了
他们坐在厂区外的长椅上，远处的机械臂在夜色里一下一下地挥动，像某种不知疲倦的生物。 “我跟你说，”甲压低声音，语气却很冲，“再过几年，程序员就跟流水线工人...
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AI时代人人都能做产品，但是独立开发却更难生存了
科技发展会带来各种各样的后果，我们人类今天可以吃饱饭，可以有舒适的生活，都来自于科技的发展。 但是每次科技变革都带来阵痛。 很多人可能不记得，但是我还记...
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为雾凇拼音添加中英互译释义
最近看到一个开源输入法：水杉输入法，一款开源的自由 Windows 输入法，面向 Windows 10 / Windows 11，由 @FlyanLu 开发。 链接：<a href="https://github.com/metase
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同文输入法添加雾凇拼音和中英文释义
前言 Android 手机用了十几年了，输入法也用过很多，大公司如搜狗，微信，百度，讯飞等输入法实在不放心，有的还有广告。Gboard 输入法只能
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继续推广RIME-小狼毫输入法图形配置工具 WeaselTune
虽然最近很多新的开源输入法冒出来，但我还是觉得 RIME 最好用，为了推广 RIME，让更多人方便使用，我用 AI 做了这个图形配置工具 WeaselTune ，再也不用去手动编辑 YAML 文件了。 开源链接：
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又用AI做了个鸡肋-桌面单词日历墨水屏
最近两三个月我用 AI 做了不少东西，这个 ESP32 单词日历墨水屏就是新出品的鸡肋。 我为什么说都是鸡肋呢，开始做的时候自己感觉有用，做完了再看，也没那么的有用，特别是这个三色墨水屏。 [!IMPORTANT] 红白黑
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买时吹上天，拆开全是灰：工业奇迹从 MacBook 到 iPhone Duo
2008 年用上第一代 iPhone，当时觉得非常美好，就是最好的智能手机。于是花了 7000 多港币从香港买了一台 MacBook，白色塑料款。 <img src="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5
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东京游记 Vol. 2 - 街头逛逛
上一篇 东京游记 Vol. 1 已经是快两年前写的了，实在是有点惭愧😂。实际上当时旅行的一些细节也有点忘了，但我记得在晴空塔上俯瞰东京，写字楼、商场楼、居民小楼鳞次栉比延伸至天际线，实在是震撼于这座城市的规模之大、建筑之密。后来我在广州的广州塔上俯瞰广州，本来以为这种大规模城市都这样；但是并不是如此，东京的规模是独一档的。 有了这样的整体视角，自然地就想知道这样的水泥钢铁森林细看如何，又是什么人、怎样地生活在里面？ 在不同的街区，东京街面风貌也很不同。比如池袋附近灯红酒绿，但是走不了多远就是静谧的居民区。实际上除了某些繁华的商圈闹市，东京给我的感觉还是安静干净的社区居多。受到经常看的一些旅行博主的影响，我觉得除了景点之外，当地人的生活状态也是很值得看的。不过毕竟不见得有机会深入了解，在街巷、商超、菜市场走走看个大概吧。 位于池袋西口附近，早有耳闻 我感觉蔬菜水果的价格并不离谱，但为什么传说日本水果很贵，而且确实在日本吃饭也感觉蔬菜偏少呢？ 前两天雨水比较多，街上人少一点，我自己的鞋子也全湿透了。吸取一个教训：外出旅行不仅要穿舒服的鞋子，最好它还防水。 一个特别感到奇妙的点，是东京的乌鸦真的 超 级 多！原因主要是日本把乌鸦视为神鸟，并且客观上乌鸦能够获得足够的食物，又缺乏天敌。尤其是早晨，走在街上总能听到乌鸦叫声，也能看到乌鸦在前夜留下的垃圾堆附近翻找啄食。 涩谷十字路口也是我一
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AI 博客问题挑战
在 kaix.in 这里看到了这个问卷，最初应该来自 这里 ，感觉还挺有的说的，所以来填一下~ 1. How was your first experience with AI models? 虽然现在说到 AI，默认指的是 LLM 或 VLM，但当年玩 VGG 和 ResNet 的我也曾自认为是在玩 AI。所以我先说这些早期的深度学习模型，再说 LLM/VLM。 实际上，在玩 VGG 和 ResNet 这些深度学习模型之前，咱是玩 Sobel 算子、HOG 算子之类的，所以第一印象实际上来自这些传统方法与深度学习方法之间的巨大效果差异。那也是我第一次领略到从「人类把自己的知识和经验总结成固定规律，用于新场景」到「把数据准备好、任务定义好、设计一个模型，而规律的总结交给损失函数与优化器」这种范式转变的震撼。图像分类、语义分割、目标检测、实例分割这些问题一个个被 DL 范式解决，我觉得深度学习真的厉害。但模型是不是真的有智能？我不敢确定，因为那时候模型还在工具的范畴。 老实说，之前我对自然语言相关的研究了解极少。当 2023 年 ChatGPT 展现出爆炸性效果时，我意识到这是下一个范式：AI 的能力可能是从语言这种形式中涌现，而不是从视觉形式中涌现。最大的震撼来自于：1）用语言作为介质的巧妙构思和极高的上限；2）它真能 work！ 如果不是做过相关的算法研究，可能无法深刻地 get
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