2作者: yakkomajuri21 天前原帖
受到我写这篇文章时首页上那篇帖子启发,我很想了解谁在生产环境中使用DuckDB,以及他们是如何使用的。 我们有一个正在运行的工具使用了DuckDB,我对此非常满意。因此,我不仅希望听到其他人的有趣用例,老实说,我今天相当确定我发现DuckDB存在严重的内存泄漏问题,所以我很好奇其他人是否也注意到了这一点,或者这可能对其他人来说并不那么相关,因为有些人可能在短暂的环境中运行DuckDB管道,比如Lambda等,在这些环境中,内存泄漏可能影响不大。
2作者: thedangler21 天前原帖
我在尝试一个想法。 在我搭建服务器之前,这只是一个原型,不需要太复杂。 音频将来自移动设备,所以也许可以保存为一个可以转发的流,我可以通过 VLC 收听? 或者我可以每 30 秒将文件保存在本地,并将它们添加到输出流中。 我对音频流的发送和接收还很陌生。 GITST。 移动设备将音频发送到本地服务器,服务器创建一个我可以连接并收听的流。 谢谢!
2作者: kanodiaayush21 天前原帖
深入研究很少在一次性完成。对于高风险的工作,或者要深入理解某个事物,你需要同时进行多项深入研究,随着时间的推移不断回顾,并逐渐综合理解。我们将深入研究与其他文档结合在一起。 Kerns就是为这种研究模式而构建的。 它将多个深入研究归类于一个研究领域,因此后续跟进和旁支调查能够积累,而不是在聊天和文档中支离破碎。输出结构化,使你可以从浅层开始,选择性地深入研究——因为你无法提前知道哪些深入研究会是重要的。 综合是一个明确的第二步。Kerns帮助你连接和调和不同深入研究之间的见解,基于来源材料而不是一次性总结。这一阶段还允许你参考与深入研究同级的其他文档。 研究在报告写成后并不会停止。Kerns通过监控来源并呈现有意义的变化,主动保持你的工作更新,因此保持最新状态不需要重新开始。 Kerns专为研究人员、分析师、投资者以及认真自学者设计,适用于进行数周或数月的研究,在这些情况下,清晰度和准确性至关重要。 期待反馈!
1作者: captures21 天前原帖
我在使用 LaTeX 写作时经常使用 Detexify(<a href="https:&#x2F;&#x2F;detexify.kirelabs.org&#x2F;classify.html" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;detexify.kirelabs.org&#x2F;classify.html</a>),它允许你绘制一个符号并提供相应的 LaTeX 命令。但它的速度比较慢——加载页面大约需要 2 秒,每个符号的分类大约需要 1 秒。 因此,我使用 Rust 和 WASM 制作了一个更快的版本,完全在浏览器中运行。这将分类时间缩短到大约 7 毫秒——足够快,可以在每次鼠标移动时运行,实时提供你绘制的符号预测。