嗨，HN！<p>我一直是应用启动器的粉丝，Raycast团队的做法让我印象深刻，特别是他们的扩展系统。大约六个月前，我开始为Linux构建类似的东西，旨在深入整合到操作系统层面，并赋予扩展更强大的功能。<p>Vicinae是用C++和Qt Widgets编写的。我选择Widgets而不是QML，是为了对用户界面有更具命令式的控制，特别是在扩展处理方面。到目前为止，这种选择效果很好——现代C++非常出色。<p>为了支持我的目标，我构建了一些自定义小部件，包括一个完全虚拟化的列表，可以高效地渲染数万个项目。这让我对Qt产生了很大的敬意——这是一个强大的框架，大部分时间都不会干扰我的工作。<p>一个关键特性是支持Raycast扩展（React + TypeScript），大多数扩展可以直接在启动器内安装和使用（尽管并非所有功能都已实现）。还有一个原生API包（@vicinae/api），用于编写具有额外功能的Vicinae特定扩展。这需要编写一个自定义的React协调器——出乎意料地简单，尽管仍然有待完善。<p>像Raycast一样，Vicinae自带强大的内置模块，但目标并不是制作一个克隆。我希望它能发展成一个更符合FOSS模型的独立项目，同时保持与Raycast生态系统的兼容性。我还计划最终将其引入其他操作系统。<p>我非常希望能得到关于技术方法的反馈，以及对如何让这个项目对你有用的建议。欢迎贡献——我已经惊喜地发现人们开始迅速提供帮助。<p>文档：<a href="https://docs.vicinae.com" rel="nofollow">https://docs.vicinae.com</a>
代码库：<a href="https://github.com/vicinaehq/vicinae" rel="nofollow">https://github.com/vicinaehq/vicinae</a>
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我刚刚公开了一个库，用于对视频进行实时视觉显著性检测（静态图像也受支持）。
这项工作开始于几个月前，当时我在进行另一个项目时，结果偏离了原计划，像往常一样做得过头。我对这个结果感到相当满意，并且认为它可能会成为一款有用的软件。
它应该可以在Linux和macOS上运行，但我还没有测试Linux，因为手头只有一台Mac。Windows可能可以通过WSL实现。
GitHub: [https://github.com/big-nacho/dosage](https://github.com/big-nacho/dosage)
展示: [https://big-nacho.github.io/dosage-docs/showcase.html](https://big-nacho.github.io/dosage-docs/showcase.html)
示例：<p>1. 你正在构建一个机票预订平台，希望为用户提供未来30天内机票价格上涨或下跌的预测。<p>2. 你有一家零售店，想要建立一个内部仪表盘，预测下周每种商品需要购买的数量，基于上个月的销售数据。<p>3. 你正在构建一个房地产投资平台，希望它能够通知用户未来5年内房地产价格的变化（考虑到平方米、距离、位置等因素）。<p>问题：<p>你希望在你正在构建的应用程序或平台中添加预测功能。<p>然而，你对构建和部署生产级机器学习模型的知识还不够。<p>如果有一个平台可以自动为你训练和部署机器学习模型，那该多好？<p>解决方案：<p>我们提议建立一个编码平台（例如 https://lovable.dev），<p>使普通用户能够训练和部署机器学习模型到生产环境，而无需了解该领域的任何知识。<p>我们应该构建这个平台吗？