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我基于一个简单的想法构建了一个 SQL 分析代理：生成 SQL 查询与进行分析并不是一回事。<p>大多数文本到 SQL 工具仅停留在生成查询的阶段。但真正的分析是一个迭代的过程。你需要探索数据模式，运行查询，进行调整和优化。<p>这个项目试图模拟这个循环，而不是将查询视为最终输出。<p>我在这里写了关于这个方法、挑战和权衡的内容：
<a href="https://raminmousavi.dev/blog/building-a-sql-analyst-agent" rel="nofollow">https://raminmousavi.dev/blog/building-a-sql-analyst-agent</a><p>Github 仓库：
<a href="https://github.com/raminious/sql-analyst-ai-agent" rel="nofollow">https://github.com/raminious/sql-analyst-ai-agent</a>
PeakSlab 是一个从零开始开发的自由 PWA 离线优先词典平台，体积不足 128KB。该应用的核心 wasm 文件用 C 语言编写，编译后为 38KB，包含 ZSTD 解码器和自定义词典格式文件的加载和搜索功能。
我之所以开始编写这个应用，是因为我住在柬埔寨，现有的词典应用至少满足以下两个条件：速度慢、仅在线使用、不完整。因此，我开始为 aard 词典制作 .slob 文件，以帮助学习高棉语。但是，aard 仅能在词条内进行搜索，并且没有适用于我的同事的 iOS 版本。我查看了其他程序（如 stardict），但它们似乎很久没有更新，并且存在很多bug。因此，几年前我制作了一个基于 SQLite3 的 Web 应用，以便于与他人分享。但我总觉得 SQLite 可能不是最佳解决方案。（SQLite 数据库不压缩，SQLite 的运行时为 1.3MB，我还不得不对其进行修改才能使其适用于我的词典，速度较慢，如果我想制作更多索引，文件大小将大幅膨胀。此外，我也不喜欢编辑数据库文件。）
几个月前，我编写了自己的二进制词典格式，速度快且体积小，并且具有一些非常不错的功能。对于词典，我只需编写一个 TSV 文件，然后使用我的生成程序将其转换为 .peak.zst 文件。
我为多种语言准备了示例，但高棉语是最完整的。请查看列表，网址为 <a href="https://peakslab.org" rel="nofollow">https://peakslab.org</a>。
似乎已经宕机几个小时了……他们的状态页面也无法访问 :-(<p>https://www.ebay.com/sts<p>https://downdetector.com/status/ebay/<p>https://downforeveryoneorjustme.com/ebay
我想知道在个人使用中，使用RHEL（红帽企业Linux）进行计算机视觉/机器学习任务是否有好处？谢谢。
我相信许多服务依赖于Cloudflare隧道或类似产品，这些产品允许您将来自公共互联网的网络请求代理到您的服务器，而无需打开任何端口。<p>这种代理处理TLS（HTTPS），因此无法使用Cloudflare隧道进行原始TCP/UDP的直接传输。这种方式很方便，因为它使使用变得更加简单，但也可能令人担忧，因为从技术上讲，Cloudflare可以访问所有明文流量，尽管从最终用户的角度来看，连接是HTTPS，看起来完全正常。<p>考虑到现在公开的信息，大多数互联网流量会被自动存储，这让我更加担忧（可以参考维基百科的“641A房间”一文作为一个好的起点）。<p>您对此有什么看法？这种代理对于任何严肃的网络服务来说都是不可行的吗？