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英国人工智能语音非常适合需要自然清晰口音的项目,例如旁白、故事讲述、视频片段、播客或短篇内容。英国口音生成器能够以地道的语音模式将您的脚本变为现实,为每个项目增添个性。
## Huesnatch:免费的浏览器色彩工具
Huesnatch 是一套包含 6 多个专业色彩工具的组合,包括图像颜色拾取器、调色板生成器和色盲模拟器。这些工具**完全在您的网页浏览器内运行**,确保完全的隐私,因为不会上传任何数据。
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## 奥尔梅克日期与考古推断
考古学家马里恩和马修·斯特林在1939年做出了一项关键发现:一块奥尔梅克石碑(石碑C)的碎片上刻有日期。最初解读为中美洲长纪历的16.6.16.18,这表明奥尔梅克人早于玛雅人——一个令人惊讶的公元前32年。然而,日期的第一位数字缺失,留下了疑问。
尽管存在怀疑,斯特林夫妇提出缺失的数字是“7”,这一猜测在30年后发现了石碑的另一半时得到了验证。这证实了公元前32年的日期,展示了奥尔梅克人在日历准确性方面的非凡成就。
这种准确性源于奥尔梅克人复杂的日历系统,它反映了玛雅长纪历,并利用“玛雅相关性”将其与我们的日历联系起来。斯特林夫妇通过将长纪历碎片与石碑上刻有第二种日历——卓尔金历相结合,推断出“7”。只有“7”才能产生一致的卓尔金历日期,从而证明了他们最初的假设。这个故事突出了考古学中富有洞察力的推断潜力,以及理论得到证实后的延迟满足感。
哈佛商学院教授克莱顿·克里斯坦森认为,传统的市场细分——按人口统计或产品类别划分——效果不佳,导致新产品失败率很高(估计每年有3万次发布失败)。他提倡“工作要完成”营销法,关注客户“雇用”产品的*原因*,而不是他们*是谁*。 这种方法涉及理解客户试图满足的潜在需求。克里斯坦森用一家快餐连锁店的奶昔问题来说明这一点:销售额的提高并非通过根据客户偏好调整配方,而是通过意识到通勤者“雇用”奶昔是为了让漫长而无聊的驾驶更愉快并缓解早晨的饥饿感。 联邦快递、迪士尼和宝洁等成功公司都从这一策略中受益,通常通过“目的品牌化”——根据产品执行的工作来命名产品(例如,密尔沃基的Sawzall)。虽然有效,但实施这一策略需要收集专注于客户*工作*的数据,这具有挑战性,因为大多数数据都是按传统类别组织的,而组织结构通常强化了以产品为中心的想法。
## 使用人工智能构建拜占庭容错系统 在一个周末内,一个具有拜占庭容错性、强一致性和崩溃恢复功能的分布式系统,使用LLM(Claude)和一种新的行为规范语言Allium构建而成。值得注意的是,作者没有编写任何一行实现代码——Claude根据3000行详细规范引导的简洁提示,生成了4749行Kotlin代码和103个单元测试。 Allium 介于TLA+和结构化散文之间,允许通过与LLM的对话进行迭代设计。该系统专为高吞吐量事件溯源而设计,利用了Usher、Arbiter和Warden等组件,每个组件都由精确的“规则”定义,概述了期望的行为。指导块引导实现选择,而“已解决问题”块则明确设计决策。 在初始代码生成后,该系统实现了每秒数千个请求,延迟低于100毫秒。至关重要的是,崩溃恢复测试发现了一些微妙的错误,这些错误随后通过完善规范得到了修复。这个过程凸显了形式化意图和管理系统边界复杂性的重要性。 这个项目展示了软件工程领域的一次转变,核心技能变成了定义*需要*构建的内容,而不是*如何*构建,从而让AI处理实现细节。最终的系统证明了将形式化规范与LLM驱动的代码生成相结合的强大力量。
本文概述了 GitHub 平台上的功能和资源,该平台用于软件开发和版本控制。GitHub 为开发生命周期的每个阶段提供工具,包括**代码创建**(借助 Copilot & Spark 等人工智能辅助)、**开发者工作流**自动化(Actions、Codespaces)和**应用程序安全**(Advanced Security)。 它服务于各种用户——从**企业**到**初创公司**——并支持 DevOps、CI/CD 和应用程序现代化等各种**用例**,涵盖医疗保健和金融等行业。 除了核心开发之外,GitHub 还提供广泛的**资源**,如文档、博客和培训(GitHub Skills)。它还通过开源项目、赞助和支持论坛来培养强大的**社区**。该页面详细介绍了可用的**企业解决方案**和**附加组件**,如高级支持和高级安全功能,以及定价信息。最后,它包括反馈机制和帐户管理选项。
作者所在公司的一次人工智能研讨会引发了对基于Andrej Karpathy的Claude代码准则的一个热门Cursor扩展的调查——这是一个令人惊讶的简单工具,仅由65行Markdown组成,概述了四条编码原则,包括“编码前思考”。
作者很快为VS Code和Codex创建了扩展版本,但发现发布它们具有挑战性。VS Code需要六个月的发布者验证等待期以避免警告信息,而Cursor的流程涉及创建多个帐户和协议。
由于人工智能模型的非确定性,很难明确衡量该扩展的影响,但作者指出它有潜力根据定义的规则影响代码生成。该扩展迅速增长到近4000颗星,表明许多开发者认为它的方法有价值,突显了一小套准则可能对强大的AI模型产生影响。作者鼓励其他人尝试它并为该项目做出贡献。
## HeyWhatsThat:摘要
HeyWhatsThat是一个基于网页的工具,用于识别山峰并探索世界各地的景观。其核心功能允许用户输入位置,获得标有可见山峰名称的360°全景图。它还提供一个“可视范围显示”,显示给定点和海拔高度的可视区域,以及沿选定路径的海拔剖面图。
除了山峰识别,HeyWhatsThat还提供天文事件工具,模拟日食和月食,并增强Google Earth,添加地平线叠加和行星位置。
用户可以浏览其他人创建的全景图,或生成并公开分享自己的全景图。该网站利用来自USGS、NASA和Geonames.org等的数据源,并优先推荐Firefox浏览器以获得最佳兼容性。
其他功能包括“路径剖析器”,用于生成沿自定义路线的海拔剖面图,以及将数据导出到GPS软件的工具。开发者正在不断改进该网站,并欢迎用户反馈。