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在技术论坛上，Leetcode的评价有些褒贬不一，但我关注的品质是：标准化的问题来测试知识、快速反馈，以及在不属于任何教育机构或不需要创建自己定制项目的情况下练习和学习概念。因此，我更感兴趣的是这些方面，而不是作为面试工具。 那么，是否存在类似的东西用于人工智能或机器学习呢？也许可以有一些互动问题集，专注于在PyTorch中构建和运行模型。或者自己执行特定的代码（使用给定的随机种子），并在经过N个周期后输入训练模型的最终结果。我不太确定这该如何最好地实现，只是在这里进行一些头脑风暴。 感谢任何建议。

我想成立一个打字机俱乐部。我们每周在一个车库里见面，采用传统的方式写作。这个想法是在我们喝了几杯酒，聊起人工智能和烟花的时候产生的。

我一直在比较两种HTTP请求认证的方法：mTLS和HTTP消息签名（如RFC 9421）。<p>mTLS速度快，由TLS层处理，但在部署上比较复杂（例如证书、终止）。而HTTP签名在应用层提供了更多灵活性，但需要自定义逻辑和重放保护。<p>目前，我倾向于使用HTTP消息签名，因为它为像我这样的应用开发者提供了更多灵活性，并且我不必担心负载均衡等基础设施。我可以决定哪些API端点需要签名，以及请求的哪些部分将被签名。<p>我很好奇其他人在生产环境中使用什么。你们是如何在服务或设备之间保护请求的？尝试这两种方法有什么经验教训吗？

我经常使用iPhone iOS的颜色过滤器来控制全局可读性，并希望开发一个应用程序，利用苹果API的一些辅助功能，但似乎无法确定这是否可行。 基本上，我在考虑一个矩阵墙/实时视觉墙应用，它可以在“系统”的顶层提供基本的视觉功能，用于类似Resolume的表演环境中的VJ/实时视觉。它可以包括像素网格、颜色循环、缩放控制、反馈回声、像素正弦波、锯齿波、平滑叠加等功能。有人能帮我确认是否有足够的访问权限来使用辅助功能API，以使这一切成为可能吗？ 一个例子是，DJ播放YouTube音乐曲目，并用手指/屏幕叠加控制来控制视觉特效。