此文档似乎是一个严重损坏的PDF文件。可见文本主要由乱码和二进制数据组成,无法辨认其原始内容。PDF结构表明它*应该*包含图像和潜在文本,如`/ProcSet [ /PDF /ImageB ]`条目所示。 然而,包含实际数据的`stream`对象中充斥着无意义的字符。这表明该文件在传输过程中损坏、创建不当或被故意混淆。没有可用的`stream`,任何试图解读文档含义的尝试都是徒劳的。它目前基本上无法读取。
此文档似乎是一个严重损坏的PDF文件。可见文本主要由乱码和二进制数据组成,无法辨认其原始内容。PDF结构表明它*应该*包含图像和潜在文本,如`/ProcSet [ /PDF /ImageB ]`条目所示。 然而,包含实际数据的`stream`对象中充斥着无意义的字符。这表明该文件在传输过程中损坏、创建不当或被故意混淆。没有可用的`stream`,任何试图解读文档含义的尝试都是徒劳的。它目前基本上无法读取。
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这是一个基于UNIX原则构建的个人、实验性的体重跟踪和分析工具——小型、专注的程序通过管道连接。作者不喜欢电子表格的复杂性,而是选择了一个利用bash、R、awk和gnuplot等工具的系统,每个工具处理特定的任务。
该系统通过一系列脚本处理体重数据:R用于安装软件包,自定义awk/R脚本用于填补空缺、计算移动平均线和低通滤波。然后,gnuplot可视化结果。数据主要通过内存命名管道快速流动,进程替换支持并行处理。
目前尚未完成,仅供个人使用,该项目探索了一种UNIX风格的传统计算器替代方案。它采用MIT许可证发布,允许免费使用、修改和分发,但不提供任何担保。
## Stelvio:简化的 AWS 部署 Stelvio 使用 Python 简化了部署和连接各种 AWS 服务。它允许轻松创建 **Lambda 函数**,这些函数可以由事件触发,例如 **S3 对象创建**(例如,`user-uploads` 存储桶通知 `process_upload.handler`)或通过 **cron 表达式** 调度(`hourly-cleanup`,`daily-report`)。 Stelvio 通过自动链接资源来简化权限管理——函数可以访问 **DynamoDB 表**(`users` 表链接到 `user-handler`),**S3 存储桶**(`reports` 存储桶链接到 `processor`),**SQS 队列**(`orders` 队列订阅 `processor`),和 **SNS 主题**(`alerts` 主题订阅 `notifier`)。 此外,Stelvio 促进了使用 **API Gateway** 构建 **REST API**(`payment-api` 将请求路由到 Lambda 函数),通过 **SES 发送电子邮件**(`support-email`),以及使用自动 SSL 管理 **自定义域名**。**Router** 资源将多个服务组合在一个域名下(例如,`/files` 到一个存储桶,`/api` 到一个 API)。 本质上,Stelvio 抽象了大量的 AWS 配置复杂性,从而实现快速应用程序开发。
## 从怀疑者到订阅者:我的AI采用之旅 过去一个月,我的软件开发工作流程因AI工具(特别是Claude Code)的增加使用而发生了巨大变化。 最初我对此持怀疑态度,落后于那些拥抱AI以提高生产力的同行,现在我已经达到了使用限制,并正在考虑升级订阅——这对我来说是一个意想不到的转变,毕竟我已经有20多年的既定习惯。 我的抵触源于高标准以及过去对AI输出的失望。 然而,像Claude Opus 4.5和GPT-5.2这样的模型近期的进步,加上学习了有效的提示技巧,改变了我的看法。 这种转变并非立竿见影。 我经历了一个类似于悲伤阶段的过程——否认、愤怒(源于使用拙劣的AI代码的令人沮丧的经历)、讨价还价(试图融合新旧方法)和沮丧(质疑我的职业生涯)。 最终,我达成了接受,意识到AI *增强* 了我的技能,而不是取代它们。 我的价值在于解决问题和战略思考,这些是AI可以辅助,但不会超越我的专长的领域。 我现在将AI视为工具箱中的另一个工具,战略性地应用它以最大限度地提高效率,并专注于更高层次的任务。
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