[Telegram] 安卓 telegram 收取信息不及时
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如题,不知道咋回事,来了消息没有提醒
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如题,不知道咋回事,来了消息没有提醒
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只要使用,就过一会卡顿几分钟,终端都登录不上;如果不使用,通过抓取的日志发现一天至少卡顿一两次;始终没有排查出问题来,难道是内存过小(看 kswapd0)?但是使用了两年了没有问题,从今年 7 月开始的,系统服务,磁盘使用等并没有大的变化 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 36 root 20 0 0 0 0 R 41.9 0.0 57:34.89 kswapd0 262 root 0 -20 0 0 0 S 0.9 0.0 5:09.37 kworker/0:+32142 mysql 20 0 1571572 259932 0 S 0.5 14.6 2:41.64 mysqld 1 root 20 0
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父范学堂 是我的育儿周报 2532 是 2025 年第 32 篇 暑假已经过了一个多月了,盘点一下,孩子们已经参加过四个夏令营了。最近的木工夏令营做了点儿好玩儿的东西,仔细看看,能看出两个孩子的不同个性。 在博文里做了些简单的分析 https://conge.livingwithfcs.org/2025/08/11/NewDaddy-woodworks/ 女儿的作品 儿子的作品 大家的孩子,暑假都干啥了呢?
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事件合约就是 10 分钟内猜比特币是上涨还是下跌,赢了反 1.8 ,输了归零。就算你瞎猜 50%的几率,期望也是负的。 玩了两把太上头了。 输了就想翻倍赢回来。一直输一直翻倍,自己觉得自己是挺理智的人,结果也还是上头。人性真的不能考验。 而且等待的 10 分钟简直是煎熬。。
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ok ,那么今天给大家分享一下之前看到过的一个 音频克隆项目 使用体验音色效果没有那么高的效果,不过开源嘛,搞来玩一玩试看看。 源地址: https://github.com/index-tts/index-tts 关于 IndexTTS IndexTTS 是一个基于 GPT 风格的文本转语音 (TTS) 模型,主要基于 XTTS 和 Tortoise 算法。 它能够通过拼音纠正汉字发音,并通过标点符号控制任意位置的停顿。 我们增强了系统的多个模块,包括改进说话人条件特征表示,并集成 BigVGAN2 以优化音频质量。我们的系统基于数万小时的数据进行训练,达到了最佳性能,超越了目前流行的 TTS 系统,例如 XTTS 、CosyVoice2 、Fish-Speech 和 F5-TTS 。 源项目基于 torch , 本文实践项目是改用 VLLM 进行的项目 https://github.com/Ksuriuri/index-tts-vllm vllm 暂不支持 windows 运行,所以需要通过 wsl 虚拟机虚拟 linux 系统 目前 wsl 主力版本为 wsl2 所以我们采用 wsl2 需要的设备与流程: 足够的存储空间 显卡支持 CUDA
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由于 iPad 有点卡了重置系统前用线接电脑后把照片全部复制到 PC 上后用 iTunes 导入后时间全部变成今天了,怎么才能正确的把时间校正回去呢?
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你们或者身边的人由于什么原因在这个环境下依然决定裸辞
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如题。每次开源项目更新后第二天,闭源的程序就能跟进一样的功能。使用 IDA 反编译后发现其闭源程序部分实现逻辑相似度较高,只是使用了不同语言,而对方认为他用另一个语言重写了就是没有相似度、和开源原作无关联。 开源的时候不知道江湖水深,选择的是 MPL-2.0 ,是只能认栽了吗?
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大家好,我是独立开发者。最近把日常一堆零散小脚本,做成了一个能“看得见成本”的轻量自动化面板——VibeCodeTask (实时版)。开箱即用,能即时/定时/智能调度任务,实时看 Token 与费用,还能看 7/15/30 天趋势。 如果你想在你睡觉的时候也想让 claude code 工作,那这个工具就非常适合你 我为什么做它(痛点背景)看不见成本:脚本一跑就忘了,月底才发现超支。调度麻烦:有的要立刻跑,有的想夜间跑,手动盯太费劲。体验割裂:写任务、跑任务、看历史/报表在不同地方,认知负担大。多语言场景:中英使用者都需要,反复切换很烦。所以我做了一个“合在一个网页里”的小工具,把“写任务→执行→监控→复盘”变成一个闭环。 它解决了哪些场景临时脚本自动化:把需求丢进页面,点一下就跑,支持定时/智能调度。成本透明化:实时 Token/费用监控,历史趋势一眼明白。轻量工作流:不建重型流水线,也能把重复活交给机器。多语言协作:右上角一键切换 English/中文,系统记住你的选择。功能亮点实时监控:Token/费用看板 + 趋势图执行模式:Immediate / Scheduled / Smart历史数据:7/15/30 天可视化多语言:i18n.js + i18n/en.json / i18n/zh.json可扩展:新增任务类型改 claude_executor.py ,新接口加在 realtime_server.py ,UI 在 realtime_interface.html 3 分钟上手安装bashgit clone https://github.com/yandong2023/vibecodetaskcd vibecodetaskpip install -r requirements.txt运行bashpython realtime_server.py打开浏览器访问: http://localhost:8080 使用顶部“Create Task”输入你的需求(例:用 HTML+JS 生成一个贪吃蛇)选择执行方式:Immediate / Scheduled (设定时间)/ Smart右侧看实时 Token/费用,下方看 7/15/30 天趋势右上角切换 English/中文常见问题(速记)端口占用:VIBE_PORT=8081 python realtime_server.py没有
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书接上回,在《 Hulo 语言架构:从源代码到目标代码的完整流程》一文中,我们介绍了Hulo编程语言的整体架构和编译流程。今天,让我们深入探讨编译流程中的第一个关键环节——解析器。 解析器可以说是源代码到目标语言最重要的基础,它负责将结构化的文本实例化为抽象语法树(AST),这个过程也被称之为编译前端。解析器通过词法分析器(Lexer)将源代码分解为标记流(Token Stream),再通过语法分析器(Parser)将标记流转换为抽象语法树,最终将人类可读的源代码转换为机器可处理的树形数据结构。这个树形结构保留了源代码的语法结构信息,为后续的语义分析、类型检查、优化和代码生成等编译后端阶段提供了必要的数据基础。 听起来好像云里雾里是吧,别急,接下来我们举一个简单的例子来说明: 假设我们现在有这样一段代码:print(“Hello, World!”) Token (标记) Token 是词法分析的最小单位,每个 Token 都包含类型和值信息。对于上面的代码,词法分析器会将其分解为以下 Token 序列: 类型 值 IDENT print LPAREN ( STRING “Hello, World!” RPAREN ) IDENT 是标识符(Identifier)的缩写,一般变量名、函数名、类名、类型这些都归为标识符。 LPAREN 、RPAREN 分别是 Left 和 Right 与 Paren 单词组合,就是简单的左括号和右括号。 STRING 则很显而易见,Hello, World 整体是一个字符串的字面量。 Ps. 字面量是一种很常见的说法,比如说 3.14 、10 、0644 这些数字就可以被成为 NUMBER 类型的字面量,而 true 和 false 则是 BOOL