返回首页
最新
我正在探索使用仅打印元件制造一个简单的收音机接收器的想法：
- 导电轨道：银纳米颗粒墨水
- 电阻器：碳基墨水
- 电感器：打印螺旋
- 电容器：交错指或堆叠层
我知道有像Dimatix DMP-2850和Optomec Aerosol Jet这样的打印机，但我更感兴趣的是对标准喷墨打印机进行改造。
这里有没有人尝试过类似的事情？我很想听听你们的设置、材料、遇到的挑战或任何你们推荐的资源。
现在在 iOS 上可用：
<a href="https://itunes.apple.com/app/id6499280064" rel="nofollow">https://itunes.apple.com/app/id6499280064</a>
<p>我们在 COVID 期间开始接触精品咖啡，和许多人一样，深深陷入其中。在这个过程中，我们遇到了同样的困扰：</p>
<p>- 一抽屉空咖啡袋。</p>
<p>- 没有简单的方法来追踪研磨粗细、休息日期、笔记——按咖啡豆分类。</p>
<p>- 我的咖啡历史散落在照片、截图、笔记本和模糊的记忆中。</p>
<p>- 每种咖啡背后独特的特性、人物和故事在售罄后就从互联网消失（因为咖啡是一种农产品）。</p>
<p>- 在我们看来，没有任何咖啡工具真正从设计角度捕捉到优秀咖啡的风味、情感和美感。</p>
<p>因此，我们创建了 BeanBook——一个咖啡笔记本，可以记录咖啡豆、提取食谱，并通过简单的拍照将你的咖啡生活整理在一个地方，背后由 AI 驱动。</p>
<p>它的功能包括：</p>
<p>- 拍摄咖啡袋 → 自动识别烘焙商、产地、处理方式、烘焙日期、笔记、生产者、农场等。</p>
<p>- 粘贴 YouTube 链接或照片 → 自动提取结构化食谱。</p>
<p>- 记录研磨粗细、烘焙时间线、评分和笔记 → 所有信息都保存在一个简洁优雅的界面中。</p>
<p>- 查看你的咖啡年度回顾 → 跟踪习惯、趋势和最爱。</p>
<p>- 询问 BeanBook AI → 从冲泡温度到咖啡豆知识，获取即时答案。</p>
<p>我的联合创始人和我自己亲手构建了一切——品牌、代码和用户体验设计。如果你对咖啡感兴趣（或想更深入了解），我们非常欢迎你的反馈。</p>
<p>- Rokey & Eric</p>
我的孩子们还不太到需要屏幕时间的年龄，但总有一天会到那个时候。我希望能给他们一个有趣的电脑体验，而不是让他们只是坐在iPad前看一些媒体内容。
我小时候有很多美好的回忆，比如探索文件系统，弄明白应用程序是如何工作的，玩Kid Pix、画图以及一些游戏（大致是Apple IIGS、Macintosh 2到iMac和Windows XP桌面）。
你有没有什么有趣的旧笔记本电脑或设备可以用来让孩子们接触桌面环境？
欢迎任何推荐 :)
首先，这纯粹是我个人的学习项目，旨在结合我三大热情：摄影、软件工程和家庭记忆。我拥有大量的家庭照片，想要构建一个互动体验来探索这些照片，类似于谷歌或苹果照片的功能。
我的目标是创建一个具备智能搜索能力的系统，而最重要的要求之一是它必须完全运行在我的本地硬件上。隐私至关重要，但主要驱动力是自己动手构建它所带来的挑战和乐趣（显然也是一种学习）。
我希望实现的关键功能包括：
- 自动识别和标记家庭成员（本地人脸识别）。
- 为每张照片生成描述性标题。
- 自然语言搜索（例如：“给我看去年夏天我们在卢基略海滩的照片”）。
我已经向AI工具请求了一个高层次的项目计划，它们提供了一个可靠的蓝图（例如，使用Ollama和LLaVA，像ChromaDB这样的向量数据库，你知道的）。现在，我对现实世界中的人类体验非常感兴趣。我在寻找建议、学习故事，以及那些只有在构建类似项目时才能获得的小细节。
对于2025年这样一个项目，你会推荐哪些工具、模型和最佳实践？具体来说，我对将结构化元数据（EXIF）、人脸识别数据和语义向量搜索结合到一个统一的应用程序中非常感兴趣。
任何建议都将不胜感激。谢谢！
我们一直在为开源大语言模型（LLM）构建本地和本地代理工作流。像Ollama或vLLM这样的引擎没有身份验证，因此每个团队最终都要编写相同的JWT代理。
Attach Gateway是一个单进程应用，位于任何模型服务器前面，处理一些繁琐的任务：
- 验证OIDC / DID JWT
- 添加X-Attach-User和X-Attach-Session头，以便下游代理共享相同的身份
- 可选的/a2a/tasks/send端点，用于Google风格的A2A交接
- 将提示和完成结果镜像到Weaviate（在Docker中运行）
只需运行`pip install attach-dev`，导出一个令牌，运行`attach-gateway`，您的本地Ollama在60秒内就能得到保护。
代码库： [https://github.com/attach-dev/attach-gateway](https://github.com/attach-dev/attach-gateway)
PyPI： [https://pypi.org/project/attach-dev/](https://pypi.org/project/attach-dev/)
我们非常希望收到反馈，特别是来自进行多代理或本地工作团队的意见。
我之前问过关于手机的问题，现在我正在寻找一款平板电脑。<p>有没有一款安卓设备是没有预装的垃圾软件，能够获得长期支持，并且能够及时更新到最新的安卓版本？