RPA(机器人流程自动化)在任务级别的自动化方面提供了帮助,但如今的企业流程不仅仅依赖于宏和脚本。我们正在看到人工智能代理的崛起——这些代理具备上下文感知能力,能够跨多个系统工作,甚至可以进行协作。想知道其他人如何看待从自动化到编排的这一转变。你有什么想法?
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我正在使用 Viture Pro XR 眼镜和单板计算机(目前是 OrangePi 5 Plus,因为它具有 HDMI 输入)制作一个虚拟 HDMI 显示器。<p>它的功能是将 HDMI 输入的帧映射到一个虚拟显示屏上,该显示屏由眼镜的 IMU 数据控制(仅 3 自由度)。我在标题中将 AR 放在引号中,因为许多人可能不会将这些显示眼镜视为真正的增强现实,但通过跟踪头部运动,它接近这个概念。<p>我试图构建一种“低成本”版本的虚拟屏幕,能够像显示器一样工作,并可以连接到任何具有 HDMI 输出的设备。<p>我最初使用官方的 Viture SDK 与眼镜进行交互,但后来转向了一个反向工程实现的协议,因为他们的 SDK 不支持 ARM 平台。<p>这里有一个视频展示了第一个版本:<a href="https://www.youtube.com/watch?v=D6w5kAA22Ts" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=D6w5kAA22Ts</a><p>需要注意的是:性能仍需大幅提升,因为整个帧读取/转换目前完全没有优化。<p>还有哪些其他解决方案呢?
* 将计算机屏幕流式传输到像 Meta Quest/Vision Pro 这样的头显
* 直接将 HDMI 捕捉设备连接到 Meta Quest
* XReal Beam(基本上与这个项目相同,但这是官方的,适用于 XReal 眼镜)<p>至于显而易见的问题,为什么我不使用像 Quest 或 Vision Pro 这样的设备:
1. 舒适性
2. 价格
3. 舒适性<p>在使用这些显示眼镜后,再让我自己使用头显进行工作是很困难的。
嘿,HN社区,
我一直在寻找一个全面、免费的互动平台来练习Go语言,特别是一些特定的概念,比如并发、接口和goroutine,并且希望能有即时反馈。由于找不到完全符合我需求的资源,我决定自己动手建立一个:一个包含30个Go挑战的开源GitHub仓库。
这个项目的目标是通过实践提供一个结构化的学习Go语言的方式。每个挑战都附带学习材料和自动测试。用户可以直接在网页界面运行他们的代码,获取即时测试结果,甚至可以跟踪性能。此外,还有一个排行榜,供大家进行友好的竞争。
我尽量让这个项目易于上手,不需要太多的设置。你只需分叉这个仓库,解决挑战,如果你推送代码,还可以通过GitHub Actions自动评判你的解决方案。
这个项目仍在不断发展中,我非常希望能得到HN社区的反馈。你们希望看到哪些挑战被添加?对测试或文档有什么想法?
感谢你们的关注!
项目链接:[https://github.com/RezaSi/go-interview-practice](https://github.com/RezaSi/go-interview-practice)
NSDL、Groww 和 HDB 财务将在2025年出现。
嗨,HN,
自2019年以来,我一直在开发一个用于创建复杂文档(例如论文)的写作平台。我个人将其用于所有内容,因为它还允许将文档分类,从而高效地组织它们。
几个月前,该应用程序也在浏览器中上线,现在您可以邀请同事实时协作编辑文档。
该应用程序在某种程度上受到了LyX的启发。它提供了一个直观、现代的编辑器,但用户无需了解任何LaTeX。当需要导出时,他们可以从多种模板中选择(如IEEE论文、论文等)。
以下是一些亮点:
- 它使用自定义构建的块编辑器,能够很好地处理大型文档。每个块都是一个独立的可编辑内容元素(而不是将整个文档放在一个巨大的可编辑内容中)。
- 如果您更喜欢纯文本,可以插入一个Markdown块并使用Markdown进行书写。
- 内置引用管理功能。
- 支持交叉引用和脚注。
- 支持Mermaid图表、内联LaTeX方程和显示数学公式。
- “待办事项”部分帮助您在写作时保持组织。
我目前正在寻找有兴趣与学生一起尝试此平台的大学。这包括在应用程序中提供官方大学模板。
您可以在这里试用:
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