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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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  • [分享发现] 强烈批判某同行拿我们的兑换码转卖盈利以及收集顾客信息

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    本来不打算继续回应了，毕竟狗咬狗的事情除了给吃瓜群众看个热闹，我们的顾客群大部分都是非程序员的电脑小白居多，论坛也没有几个，顾客群重叠度也没有那么高，一个主打品牌高端一个主打便宜廉价。但是想到某同行拿着我们的兑换码一天时间不到获取了超过 100%的利润，我就眼红的睡不着觉，决定还是批判一番 完整的购买聊天记录 为了防止对他的形象错误塑造，我决定公开钓鱼的全部过程，防止别的同行被同样钓鱼。注意他的购买时间是 3 月 10 号，发起投诉时间是 3 月 11 号，投诉的理由是真假对比，是真的投诉错了还是钓鱼执法，是真的自愿撤诉还是开发商没有被 PUA 成功，相信自有公论，当然这个聊天内容怎么就对比成功我们是盗版的其实真的要问淘宝的小二了，至少我没看出来哪里说是盗版了，这不是光明正大的正版吗，咋就真假对比盗版了 顺便一提，这个表演其实挺拙劣的，我们虽然规模不大，但是同行来带货的现象很常见，有经验的都会直接买，只有没经验的同行才会问东问西，问的不像是个正常客户。有经验的其实也能看出来，但是不会拆穿。当然我也很庆幸，没有 85 元走起，不然又要被撸 4 块钱羊毛。 https://imgur.com/Lgq1F0h.jpg 质问 1：为什么拿我们的兑换码转卖 本来事情过去了，但是我突然发现他给 Bartender 的开发商回复信息有一句话： Thank you for your reply and for replacing the redeem code. 啥意思，来我这买了一个兑换码，还找开发商要了一个新的兑换码。当然我相信他一定告诉开发商的理由是他为了确定货物来源把那个兑换了。这里让我用小人之心度君子之腹做一个恶意揣测，如果揣测失误请多多包涵。首先我们是发兑换码直接官网兑换的，兑换后开发商直接发一个序列号邮件到顾客邮箱。注意的是开发商的邮件不会写是哪个代理商的兑换码，怎么区分兑换来源呢，比如苹果公司是他们的代理，给他们的兑换码就是 APPLE 开头，所以不兑换也能直接知道货物来源。但是即使没兑换告诉开发商了，以我对国外的大部分开发商的了解，他们不会核实都会直接给新的，毕竟很多国外的开发商没有那么多心眼 也就是他在我这买了一个，免费得到俩兑换码，及时没有俩兑换码也免费得到一个许可，又得到了一个新的兑换码。至于兑换码流向了哪里，让我用最恶毒的心理揣测他转卖给了他的顾客。虽然现在他们家价格新顾客是 79.2 ，老顾客是 87.2 ，因为有 8 元的的首单直降；还做了俩商品链接，故意把高端顾客引流到没有设置首单直降的商品上面，营销逻辑也蛮复杂的 但是来我们这买的那个时候他们家的价格是 100+，实打实的官方价格，什么意思，打假自己不出一分钱，还要倒赚 100+，这我就忍无可忍了，竟然有人通过我们家低端的激活码转卖给他的高端顾客盈利，利润比我还高。我们一次采购几百套，一套的成本都要 70+，赚 10 几块钱的利润，到头来一天的利润赶上我们一星期还多，我的红眼病要犯了。 质问 2：为什么拿我们的兑换码采集顾客信息 正如上面说的，我们这边是发兑换码顾客自己去官网购买页面兑换，从顾客的激活码到顾客的邮箱我们一无所知。…

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  • [Apple] surge6 要来了,又要重新订阅购买了

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    “Surge Mac 6.0 正在开发中啦，所以这段时间将不会有 Mac 与 iOS 版本的测试版本，在 6.0 发布日期前一年内，购买 Surge Mac v5 的用户可免费升级至 v6.0 ，具体细节将在之后给出。” 好消息是 “在 6.0 发布日期前一年内购买的用户可以免费升级”,坏消息是 “v5 版本的用户” 要重新购买了

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  • [Node.js] redis 集群模式支持批量操作库 mget/mset

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    之前在项目里面用的，开源分享下 单次操作大量 key 的场景可以提升巨多性能，我是在推荐系统里面用的，实践中线上项目 redisP90 延迟可以从 200+ms 降低到 10+ms https://www.npmjs.com/package/redis-cluster-batch?activeTab=readme

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