#Fakeye #Weekly
📰 本周创作总结(2025.1.13-1.19)
📖 频道更新
▶ 体验更好的火车票管理 App —— 车票票
▶ 更适合团队使用的协作文档 Wiki 服务 —— Docmost
▶ 来绘制一张属于你自己的地图 —— Placify
🎁 好物分享:BOFON 智能空调遥控器(米家红外版)
📊 调研内容:如果你要买下一台车,你会选择
🥢 聊聊美食:浅聊一下杭州的川菜
✍️ 博客更新
/Daily/
▶ 《隔壁房间》观后感
▶ 小豆腐饺子
▶ 不写年终总结的年终总结
▶ 正式购买 Apple One 全家桶 & 招高质量乘客[已满]
▶ 拿年货的叫车之争
▶ 「大鸡蛋」和「便宜的草莓」
▶ 周末流水账 0119(今晚更新)
💬 小结
下周是我春节前最后的工作周了,周五下班之后周六收拾一下,准备周日回家(放心,买到票了),之后就进入回家吃吃吃的传统贴膘阶段,春节期间是否更新还在考虑中,但是日更博客我会尽可能坚持写的,最近有点写上瘾了。
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💬 小结
下周是我春节前最后的工作周了,周五下班之后周六收拾一下,准备周日回家(放心,买到票了),之后就进入回家吃吃吃的传统贴膘阶段,春节期间是否更新还在考虑中,但是日更博客我会尽可能坚持写的,最近有点写上瘾了。
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#Web #Game
🎮 Do the Job Like Macrodata Refinement in Severance
🧠 如果你看过《Severance》(中文译名:《人生切割术》)这部美剧,一定对主角团所在的部门「宏观数据精检部」这个名称不陌生。
💻 他们在剧中每日工作就是坐在电脑前,面对满屏的数字,任务是从中挑选出引发特定情绪反应的数字,并将其分类到四个不同的文件夹中。
🎮 今天介绍一个完美模拟主角团工作内容的网页(点我前往>>),这个游戏还原了剧中的场景,将能够引发情绪反应的数字进行选定和分类。只要发现技巧就会很高效的完成,甚至是有点无聊 。
📺 《Severance》是一部质量极高的美剧,由 Apple TV+ 原创,目前第二季周更中,推荐收看。
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#Web #AI #GitHub
🔎 用一个 URL 帮你调研一家公司 —— Company Researcher
🎯 之前介绍帮你做 Twitter 年度报告的 Exa.ai 又推出了新的玩具,可以帮助你调研公司信息的服务。
⚡️ Company Researcher是一个免费的开源工具,可以帮助您立即了解任何公司。只需输入公司的URL,该工具就可以从整个网络收集全面的信息,为您提供有关该组织、其产品、资金、社会存在等的详细见解。
🖨 能够查询到的信息大致为公司概况(规模、行业、成立时间等)、创始人信息、相似公司和竞争对手、新闻报道、公司的对外渠道和网站、基于以上信息的总结和脑图。
你可以前往 网站 免费使用该服务,也可以前往该项目的 GitHub 了解更多详情。
你可以前往 网站 免费使用该服务,也可以前往该项目的 GitHub 了解更多详情。
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#GitHub #Web
⌨️ 英文盲打练习服务 —— Qwerty Learner
💪 Qwerty Learner 设计的目标群体为以英语作为主要工作语言的键盘工作者。部分人会出现输入母语时的打字速度快于英语的情况,因为多年的母语输入练就了非常坚固的肌肉记忆,而英语输入的肌肉记忆相对较弱,易出现输入英语时「提笔忘字」的现象。
📕 同时为了巩固英语技能,也需要持续的背诵单词,本软件将英语单词的记忆与英语键盘输入的肌肉记忆的锻炼相结合,可以在背诵单词的同时巩固肌肉记忆。
🙅♂️ 为了避免造成错误的肌肉记忆,设计上如果用户单词输入错误则需要重新输入单词,尽可能确保用户维持正确的肌肉记忆。件也对需要机考英语的人群有一定的帮助。
💻 对于开发者而言,项目也内置了程序员工作常用单词的词库,方便练习工作中常用的单词、提高输入速度。也内置了诸多语言的 API 的练习,帮助以程序员快速熟悉常用的 API。
💻 Qwerty Learner 内置多种词库,并支持音标和发音功能,可以按照单词盲打或者直接中文来默写,页面下方的统计也能对输入速率和正确率进行统计。
✋ 可以访问 官网 进行体验,也可以访问在 GitHub 上的项目页面,项目同时支持自部署和 Vercel 一键快速部署。
⌨️ 英文盲打练习服务 —— Qwerty Learner
🙅♂️ 为了避免造成错误的肌肉记忆,设计上如果用户单词输入错误则需要重新输入单词,尽可能确保用户维持正确的肌肉记忆。件也对需要机考英语的人群有一定的帮助。
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#Life #GitHub #App
🎶 音乐分享三两事
其实我们日常生活中会遇到一个非常现实的场景:我在音乐流媒体平台中听到一首好听的歌曲,顺手分享等着我的朋友们。朋友们要么是打开发现需要会员才能听,要么他需要记住歌名,然后手动在自己日常使用的流媒体平台中查找。如果再惨一点,搜索过后,他使用的平台可能并没有这首歌的版权。今天正好聊聊可以方便在不同音乐流媒体平台中搜索同一首歌的服务。
🎵 idonthavespotify(Web)
如其名,他是给 Spotify 使用者向外分享歌曲使用的,可以直接分享 Spotify 的歌曲链接,服务会自动查找 Tidal、YouTube Music、Apple Music、Deezer、SoundCloud的歌曲并支持试听和复制歌曲链接,反之亦可。
该项目在 Github 中开源,并提供 Web 服务和 Raycast 插件。
🎵 Song.Link/Odesli(Web)
Songlink/Odesli 这个项目提供较 idonthavespotify 更多的音乐流媒体平台查找,并支持播客搜索。并且它还支持 Embed 嵌入代码,可以嵌入到网站和博客中。
🎵 SongLinkr(App)
SongLinkr 是一款 iOS App,SongLinkr利用Song.Link API来搜索结果,平台包含了 Spotify、Apple Music、YouTube Music、Soundcloud、Deezer等。
🎵 SongLink(App)
以上介绍的服务都偏向于生活在国外,或者主力听非国语歌的朋友。如果你的配有还在使用 QQ 音乐、网易云等国内的音乐流媒体服务,这时候更推荐使用 SongLink App,输入歌名后可以同步搜索 QQ 音乐、Apple Music、网易云音乐、豆瓣 FM、酷狗等服务,更适合国内宝宝。
💬 虽然但是,还是做不到一键分享到群里直接根据不同用户跳转自己心仪音乐流媒体服务的体验,不过,聊胜于无,关键还是要折腾。
其实我们日常生活中会遇到一个非常现实的场景:我在音乐流媒体平台中听到一首好听的歌曲,顺手分享等着我的朋友们。朋友们要么是打开发现需要会员才能听,要么他需要记住歌名,然后手动在自己日常使用的流媒体平台中查找。如果再惨一点,搜索过后,他使用的平台可能并没有这首歌的版权。今天正好聊聊可以方便在不同音乐流媒体平台中搜索同一首歌的服务。
如其名,他是给 Spotify 使用者向外分享歌曲使用的,可以直接分享 Spotify 的歌曲链接,服务会自动查找 Tidal、YouTube Music、Apple Music、Deezer、SoundCloud的歌曲并支持试听和复制歌曲链接,反之亦可。
该项目在 Github 中开源,并提供 Web 服务和 Raycast 插件。
Songlink/Odesli 这个项目提供较 idonthavespotify 更多的音乐流媒体平台查找,并支持播客搜索。并且它还支持 Embed 嵌入代码,可以嵌入到网站和博客中。
SongLinkr 是一款 iOS App,SongLinkr利用Song.Link API来搜索结果,平台包含了 Spotify、Apple Music、YouTube Music、Soundcloud、Deezer等。
以上介绍的服务都偏向于生活在国外,或者主力听非国语歌的朋友。如果你的配有还在使用 QQ 音乐、网易云等国内的音乐流媒体服务,这时候更推荐使用 SongLink App,输入歌名后可以同步搜索 QQ 音乐、Apple Music、网易云音乐、豆瓣 FM、酷狗等服务,更适合国内宝宝。
💬 虽然但是,还是做不到一键分享到群里直接根据不同用户跳转自己心仪音乐流媒体服务的体验,不过,聊胜于无,关键还是要折腾。
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#Fakeye #Weekly
📰 本周创作总结(2025.1.20-1.26)
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▶ Do the Job Like Macrodata Refinement in Severance
▶ 用一个 URL 帮你调研一家公司 —— Company Researcher
▶ 英文盲打练习服务 —— Qwerty Learner
▶ 音乐分享三两事
📊 调研内容:高铁/动车二等座选座偏好
🥢 聊聊美食:近期烘焙成果
✍️ 博客更新
▶ 关于我的社交平台好友管理的思考
▶ 「的地得」的用法
▶ 在家烘焙
▶ 蛋糕胚学习笔记
▶ 「川乌」与「鲅鱼」
▶ 春节,商家们按下了暂停键
💬 小结
今天回到家了,坐车坐得很累,还发烧了。下周断更一周,祝大家假期愉快。
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#Web #AI #Article
🤖 从理论到实践,带你真正掌握机器学习 —— AIbyDoing
如今,机器学习和人工智能已经成为科技领域的热门话题,但如果你对这个概念完全不了解,却又想系统学习,今天我要向你推荐一个神器 —— AIbyDoing!
💡 学习这类知识并不容易,尤其是当你面对这些常见问题时:
▶ 理论书籍充斥着复杂的数学公式,让人望而生畏;
▶ 实践书籍只教你调用现成的工具,却不解释背后的原理;
▶ 代码和理论脱节,学完后依然不知道如何动手实现。
如果你也曾被这些问题困扰,那么 AIbyDoing 就是为你量身打造的学习平台!
💁 AIbyDoing 是一个专注于机器学习和深度学习的实践教程项目,由一位从 2015 年就开始深耕机器学习领域的作者精心打造。他的目标是帮助你:
▶ 既懂原理,又能实践:从算法推导到代码实现,真正做到公式和代码一一对应;
▶ 动手实战:通过 Jupyter Notebook,边学边练,形成自己的学习笔记;
▶ 高效学习:无需先啃数学,随学随查,避免耐心被消磨殆尽。
📚 目前,教程已更新至 97 章(422,626 字),内容涵盖监督学习、深度学习等核心领域,并持续更新中。无论你是初学者,还是希望巩固基础的进阶者,都能在这里找到适合自己的学习路径。更重要的是,它完全免费,如果你这个春节假期想过得充实点,不妨把这套课程安排进你的日程。
💗 作者的自序让我深受触动:「如果你只会调包,而不深入原理,可能连参数的作用都看不懂;如果你只会理论,而不会实践,可能连最简单的模型都写不出来。」AIbyDoing 正是为了解决这些问题而生,它用最接地气的方式,带你从零开始,真正掌握机器学习的精髓。
🤖 从理论到实践,带你真正掌握机器学习 —— AIbyDoing
如今,机器学习和人工智能已经成为科技领域的热门话题,但如果你对这个概念完全不了解,却又想系统学习,今天我要向你推荐一个神器 —— AIbyDoing!
💡 学习这类知识并不容易,尤其是当你面对这些常见问题时:
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