Go 绑定库用于 CoreML，允许您从 Go 构建和运行机器学习模型，无需 Python。<p>您可以使用 CoreML 的 MIL 中间语言以编程方式构建模型，然后在神经引擎、GPU 或 CPU 上运行它们。还可以作为 GoMLX 的后端使用。
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我们最近将SaaSScout的分析引擎从纯无服务器架构（Vercel）迁移到了容器化边缘设置（Fly.io）。
<p>挑战：
在基于Lambda的环境中，维护持久的WebSocket连接以实现实时状态更新导致了高延迟和频繁的连接中断。
<p>解决方案：
1. 迁移到Fly.io：利用持久的Node.js实例处理Socket.IO握手和状态。
2. 混合传输策略：实施`transports: ['polling', 'websocket']`。这确保初始连接通过HTTP长轮询（高度兼容）建立，然后升级到WebSocket。
3. 边缘优化：将实例部署得更靠近用户，以减少TCP握手的往返时间（RTT）。
<p>结果：
分析反馈延迟从约2秒（轮询）降至小于150毫秒（WebSocket）。
<p>我们非常希望听到您对实时SaaS应用基础设施权衡的看法。
如何找到可以创造机会和收入的空白，以便做得更好？
我厌倦了：
- 提交到 Git 的 .env 文件（见过 100 多次）
- 在 Slack 中共享的 API 密钥
- 不知道谁可以访问哪些秘密
因此我构建了 Liberty - 一款用硬件绑定加密替代 .env 文件的命令行工具。
它是如何工作的：
```
$ pip install liberty-secrets
$ liberty add DATABASE_URL postgresql://...
$ liberty add STRIPE_KEY sk-...
$ liberty exec npm start
```
秘密使用从您机器的硬件（CPU ID + 机器 ID + 硬盘序列号）派生的密钥进行加密。如果有人窃取了您的 .liberty 保管库文件，在他们的机器上是无用的。
功能：
```
- 硬件绑定的 AES-256-GCM 加密
- 完整的审计跟踪（符合合规要求）
- 离线工作（无需服务器，无需账户）
- 全球保管库（~/.liberty/ 可从任何目录使用）
- MIT 许可证，个人使用免费
```
GitLab: [https://gitlab.com/deciphergit/liberty](https://gitlab.com/deciphergit/liberty)
PyPI: [https://pypi.org/project/liberty-secrets/](https://pypi.org/project/liberty-secrets/)
团队功能（秘密共享）即将推出，作为付费层。
欢迎反馈！
我们提出了一种RAG架构，利用分层语义分块和基于图的上下文排除，最大化相关信息，同时最小化检索到的上下文总量。<p>该系统递归地将文档拆分为层次树结构，并通过在搜索过程中识别和排除冗余的祖先和后代，动态选择每个分支中最优大小的分块。<p>这种方法通过从文档中检索不同的片段而不包括重叠或嵌套的分块，确保了更高的相关信息与总信息的比率。
嗨，HN，
我开发这个工具是因为我经常在工作、个人和客户的 GitHub 账户之间切换，结果常常用错误的身份进行提交。
这是一个小型命令行工具，允许你为多个 Git 身份进行定义，并在每个仓库之间切换，而无需修改全局配置。
它不管理 SSH 密钥——只专注于 Git 的姓名和电子邮件，以减少错误。
欢迎反馈或建议，乐意回答任何问题。