你好，
在2010年，我制作了一个基于Befunge和Brainf*k的开放式编程游戏。当时我还年轻，对自己在做什么并不太清楚——竟然用AutoIT编写代码，并使用无边框窗口来显示精灵。尽管如此，这仍然是一个完整的游戏，确实有一些人玩过，并相互分享解决方案。我把这视为游戏有潜力的标志——当时我对此非常感激。
这个游戏在核心上是类似于Zachlike的，只是它比《SpaceChem》早发布，那个时候还没有人创造出这个术语。
岁月流逝，我在游戏行业工作，享受了一些乐趣，学到了一些东西，最终却感到疲惫。与此同时，Zachtronics不断推出新游戏，并成功定义了一个类型，证明了确实存在这样的游戏市场。我对此感到非常高兴。
现在，我想尝试独立开发，距离我2010年游戏发布已经快15年了。我正在推出这款游戏的续集。其中一位试玩者已经玩了26个小时，所以我知道这款游戏可以成为真正的“极客狙击手”。这是一个适合喜欢奇特编程语言并在极端限制下优化程序的人玩的游戏。
我在HN上待了很长时间，认为这个社区中的一些人可能会喜欢这个游戏。我想继续做这个，只要我能负担得起，我就会继续下去。
期待你们的提问和反馈。
[游戏链接](https://store.steampowered.com/app/3318050/Robot_Unlock)
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是的，确实有可能一个优秀的黑客能够入侵手机，并让你访问手机上的所有信息。我雇佣过一个，他的表现非常出色。他帮助我获取了我前任的短信、WhatsApp 消息、Facebook 和 Instagram 的信息。他还帮助我恢复了已删除的消息。他的名字是阿尔伯特。如果你需要帮助，可以通过他的邮箱联系他：Vadimwebhack(at) GMAIL.C0M。他还提供许多其他服务，比如删除不良记录、信用修复/信用评分提升等，具体的我就不一一列举了。
嗨，HN，
我是Anyone.com的创始人之一，我们正在悄悄构建一个新平台，旨在解决房地产交易中的混乱。可以说我们是房地产领域的Uber。
大多数平台只是列出房产，而我们构建了没有人去做的部分：实际的交易流程。
在Anyone上，买家、卖家和代理商在一个共享环境中协作：从搜索 → 到代理匹配 → 看房 → 报价 → 成交 → 交割。
我们之前创建了Dan.com，以现代化域名所有权转移（已被GoDaddy收购），将转移时间从几天缩短到几分钟。房地产的现状更加混乱，影响力也大得多。
到目前为止，我们已在包括美国、英国、加拿大和荷兰在内的10个国家上线，索引了3100万处房产，并提供460万名代理商进行匹配。
我们还在开发Anyone Mortgage，这是一个旨在让首次购房者更容易获得房屋贷款的融资模型。这个项目仍在进行中，但它是我们愿景的核心。您可以在这里了解更多关于抵押贷款的信息：<a href="https://anyone.com/mortgages" rel="nofollow">https://anyone.com/mortgages</a>，以及这里：<a href="https://anyone.com/whitepaper" rel="nofollow">https://anyone.com/whitepaper</a>。
希望能收到任何在房地产科技领域有过买卖或建设经验的人的反馈。
谢谢，
Reza
<a href="https://anyone.com" rel="nofollow">https://anyone.com</a>
在过去的一年里，我一直在开发 Hyperparam——一个小型、快速、无依赖的开源库集合，旨在帮助数据科学家和机器学习工程师真正地查看他们的数据。
- Hyparquet：在浏览器/Node.js 中读取任何 Parquet 文件
- Icebird：无需 Spark/Presto 即可探索 Iceberg 表
- HighTable：对数百万行进行虚拟滚动
- Hyparquet-Writer：轻松从 JS 导出 Parquet
- Hyllama：高效读取 llama.cpp 的 .gguf LLM 元数据
查看本地文件的命令行工具：npx hyperparam dataset.parquet
Hugging Face Space 上的示例数据集： [https://huggingface.co/spaces/hyperparam/hyperparam?url=https%3A%2F%2Fhuggingface.co%2Fdatasets%2Fglaiveai%2Freasoning-v1-20m%2Fblob%2Frefs%2Fconvert%2Fparquet%2Fdefault%2Ftrain%2F0000.parquet](https://huggingface.co/spaces/hyperparam/hyperparam?url=https%3A%2F%2Fhuggingface.co%2Fdatasets%2Fglaiveai%2Freasoning-v1-20m%2Fblob%2Frefs%2Fconvert%2Fparquet%2Fdefault%2Ftrain%2F0000.parquet)
没有云上传，没有后端服务器。构建前端数据应用程序的更好方式。
GitHub: [https://github.com/hyparam](https://github.com/hyparam)
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