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  • [Apple] iOS 的 Safari 体验已经如此拉跨了？

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    iPhone 13 Mini 和 三星 S10 分别安装 Adguard 拓展 两家浏览同一个网站，三星 Firefox 那边加载飞快，手机几乎冷巴巴，期间也几乎无任何异常的存储占用。而水果 Safari 那边的加载缓慢，手机在滑动网页不到一会开始温热，存储空间瞬间消失 700Mb ，之后切换 Firefox 反而正常了起来。

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  • [天黑以后] 20250523 午夜俱乐部

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    今天送检了做了三个月的新项目相关文件，但被测试拒检了，说是文档描述不清不楚测不了。其实测试说得对，但是我和组长两个人一直忙着做需求功能，哪有时间写文档，加上原来的给的需求文档也描述得很简陋，也是赶鸭子上架。组长这两天发现好几个我的界面 bug ，黑着脸跟我说了，他每次都跟我说你做完不先测的吗，我知道所以我很愧疚但同时觉得不是我不想测全或者仔细点，实在是界面没做完想全做完了再测。今晚正逢部门在公司搞火锅，但我和组长都没去吃，组长在写文档，我还在测看有没有 bug 。我又开始觉得自己不适合干这个，但是我好像也没什么退路了。今天还要加班，晚上回去整个人都是累，心像被拖了一块巨大的石头一样，不想动。

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  • [Python] [真·跨平台] Python 打包新思路

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    最近 Python 环境管理从 conda 切换到了uv，找到之前用 cargo 的感觉了，真爽。 我发现 uv 可以下载独立的 Python ，非常感兴趣，因为之前经常使用 Embedded Python 打包东西。Embedded Python 只支持 Windows ，而 uv 支持 Windows/Linux/MacOS 。 同时我又遇见了一个很 amazing 的项目，叫cosmopolitan，它可以将 C/C++编译为一种叫APE的格式的文件，这种神奇的格式同时满足多种文件格式，因此它可以在大多数主流的平台上运行。 受以上两个项目启发，pyfuze 诞生了。它可以将你的 Python 项目打包，使其可以在大多数主流平台上运行。pyfuze 跨平台的逻辑是这样的： pyfuze APE 作为启动器，检测当前平台是 Windows 还是 Unix ，下载对应 uv uv 下载当前平台的 Python 以及项目依赖 uv run 运行源代码 项目缺点是需要网络下载东西，不过你可以运行一下再打包，但这样就固定在你运行的平台了。 截至目前，pyfuze 项目已获得 25 颗星，是我获得 star 最多的一个项目。如果你也喜欢这个项目，不妨也点颗⭐:) P.S.…

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  • [分享发现] Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4 现已发布

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    两个模型着重增强了编程和 Agent 任务的表现，均为混合模型 两个模型均宣称在多个项目（尤其是编程和 Agent 调用）中超越了 o3 和 Gemini 2.5 Pro 两个模型均可以在扩展思维模式下使用工具（比如搜索网络） 两个模型均可以并行使用工具 现在就全平台可用 API 定价对齐 Claude 3.7

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  • [奇思妙想] RECCV 检测人脸伪造项目尝试与扩展

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    https://github.com/VISION-SJTU/RECCE/tree/main 源码地址 📄 用于人脸伪造检测的端到端重建分类学习 介绍 此代码库是 CVPR 2022 中提出的用于​人脸伪造检测的端到端重构-分类学习​​​的实现​。在论文中，我们提出了一种名为 RECCE 的新型重构-分类学习框架，用于​检测人脸伪造。代码基于 Pytorch​。请按照以下说明开始使用。 动机 简而言之，我们仅对真实图像训练一个重建网络，并使用编码器的潜在特征输出进行二分类。由于真实人脸与伪造人脸之间的数据分布存在差异，伪造人脸的重建差异明显，并能指示出可能被伪造的区域。 基本要求 请确保您已经安装了以下软件包。 Pytorch 1.7.1 Torchvision 0.8.2 albumentations1.0.3 Timm 0.3.4 TensorboardX 2.1 Scipy 1.5.2 PyYaml 5.3.1 在此之前需要进行训练,和数据集的准备 数据集准备 我们包含了几个常用人脸伪造数据集的加载器，例如FaceForensics++、Celeb-DF、WildDeepfake和DFDC。您可以进入数据集网站下载原始数据。 对于 FaceForensics++、Celeb-DF 和 DFDC ，由于原始数据是视频格式，因此需要先从序列中提取面部图像并存储。我们使用RetinaFace来完成这项工作。 配置文件 我们已经在 中提供了配置模板config/。您可以调整 yaml 文件中的参数来指定训练流程。更多信息请参阅config/README.md。 训练 要训练模型，请在控制台中运行以下脚本。 训练会根据你的配置进行,花费大概多久的时间. 我们使用torch.distributed包来训练模型，有关更多信息，请参阅PyTorch 分布式概述。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m torch.distributed.launch –nproc_per_node=1 –master_port 12345 train.py…

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  • [职场话题] 澳洲职场请教

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    本人目前是全职远程 因个人原因并且拿到了 462 签 打算 7 月头就去墨尔本溜溜 打算是留下来长期发展 现工作也感觉不太稳定，所以打算到那边安顿好后会开始找找前端或者全栈的工作， 自己现有的签证条件不是 PR + 那边市场也不太好，不知道找工作的难度怎样，面试的流程也不太了解。 想请教下我在过去前需要准备什么，还是顺其自然到那再说 要是有一起在那边工作的朋友或者想要过去的朋友们，可以拉个群一起交流交流呀 wechat: YmItaWNkaQ==

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