我们推出了Dealerlytix，这是一款帮助汽车经销商通过人工智能做出更智能的买卖决策的SaaS平台。
<p>问题：
经销商通常只能凭直觉来判断购买哪些汽车、如何定价以及汽车在库存中停留的时间。大多数人依赖于直觉或基本工具，而这些工具并未利用他们自己的历史数据。
<p>解决方案：
Dealerlytix连接到您的库存数据，并为您提供：
• AI车辆评分：在您收购一辆车之前，预测销售速度、利润率和最佳价格。
• 智能库存助手：可以询问诸如“我店里售价低于30,000美元的SUV中，哪款销售最快？”的问题。
• 生命周期跟踪：重新定价历史、利润快照、颜色趋势和季节性表现。
<p>我们专注于您经销商的实际业绩历史，而非泛泛的市场趋势。
<p>适用对象：
独立经销商、汽车集团以及希望将数据转化为更智能决策和更多利润的高销量二手车业务。
<p>我们正在寻找：
• 来自SaaS创始人和开发者的反馈
• 经销商内部人士来试用该平台
• 聪明的销售人员帮助我们扩大销售（远程+佣金）
<p>现在可以访问：<a href="https://dealerlytix.com" rel="nofollow">https://dealerlytix.com</a>
<p>期待您的想法。
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扫描原始矩阵以寻找符号结构（例如，秩、对称性、熵）——无需标签，无需训练。
适用于多个领域（生物学、文本、图形）。
可以在以下链接中尝试：
https://mybinder.org/v2/gh/fikayoAy/MatrixTransformer/HEAD?filepath=run_demo.ipynb
https://colab.research.google.com/github/fikayoAy/MatrixTransformer/blob/main/run_demo.ipynb
GitHub链接： https://github.com/fikayoAy/MatrixTransformer
非常适合数据理解、异常检测或算法选择。
嗨，HN！<p>我是一个独立开发者，最近迷上了《Palworld》的繁殖系统，因此制作了一个工具来简化规划过程：<p>工具功能<p>前向计算：选择两个父母 → 立即查看子代。<p>反向查找：输入目标Pal → 列出所有有效的父母组合。<p>最短步骤规划器：我将繁殖建模为图形，并运行最短路径算法（Dijkstra/BFS变体）来找到从你已有的Pal到目标所需的最少繁殖步骤。<p>繁殖树可视化器：展开/折叠一个互动的组合树，便于一目了然地理解路径。<p>组合浏览器：搜索/过滤所有可能的父母-子代组合。<p>技术细节<p>使用Next.js + 静态JSON数据（从公共来源抓取/清理），部署在Vercel/Cloudflare上。<p>预计算索引以实现快速反向查找；客户端内存缓存和存储。<p>图层将每个Pal视为一个节点；边表示“(A,B) → C”关系。由于这在技术上是一个超边，我将其扁平化为一个加权图，以便最短路径算法能够高效运行。<p>没有跟踪器/弹窗；只有一个AdSense广告位（欢迎对此提供反馈）。<p>我希望获得的反馈<p>用户体验：从“我有X，想要Y”的流程是否足够顺畅？<p>性能/移动端：是否有明显的瓶颈？<p>数据准确性：是否发现不准确或缺失的组合？<p>链接：<a href="https://www.palworldbreedingcalculator.org/" rel="nofollow">https://www.palworldbreedingcalculator.org/</a><p>感谢阅读！我会随时在线回答问题并快速修复问题。
Telnyx刚刚推出了对AI代理的版本管理和金丝雀部署的支持。您现在可以创建多个代理版本，实时比较性能，并使用金丝雀部署安全地测试更新，然后再全面上线。<p>这是一个强大的升级，适合任何希望快速且自信地构建生产就绪的AI代理的用户。<p>更多信息请访问： https://telnyx.com/release-notes/versioning-canary-deployments