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大家好，我开发了一个名为 Outside In 的小型 iOS 应用（<a href="https://apps.apple.com/us/app/outside-in/id6759529344">https://apps.apple.com/us/app/outside-in/id6759529344</a>）。 这个想法很简单：你可以把一部闲置或旧的 iPhone 放在户外（如门廊、窗台或后院），而将另一部放在床边。户外的手机会捕捉外面的声音——如蟋蟀、雨声、风声，偶尔还有猫头鹰的叫声——并通过本地 Wi-Fi 将这些声音传输到室内的手机上。你可以将室内手机翻面放下，伴着这些声音入睡。 我之所以开发这个应用，是因为我和我的伴侣以前晚上会把窗户留一条缝，以便听到外面的声音，但外面的温度并不总是适合这样做。我希望能在不受天气影响的情况下，享受开窗时的声音。 一些技术细节： 这两部手机通过 Bonjour（NWListener/NWBrowser）相互发现，然后通过简单的 TCP 连接以长度前缀的格式流式传输 PCM 音频。音频为 48kHz 单声道 Float32。没有服务器，没有互联网，所有数据都保留在本地网络中。 应用中有一个语音抑制功能，利用苹果的 SoundAnalysis 框架在设备上检测人声并将其屏蔽。它使用一个滞后门控，关闭时的置信度阈值约为 55%，重新开启时约为 30%，并设有 3 秒的保持时间，以避免声音的抖动。增益的提升是按缓冲区呈指数级的，以避免点击声。效果出乎意料地好。人行道上的对话会被抑制，但你仍然能听到蟋蟀的声音。 室内手机使用加速度计检测其是否面朝下且静止（重力.z > 0.85 + 1.75 秒静止缓冲），然后逐渐增强音频。当你拿起手机时，音频会逐渐减弱。整个交互模型基本上是“放下它，忘记它”。 没有账户、没有云服务、没有分析、没有录音。零外部依赖。全部使用苹果的框架。免费，无广告，无内购等。我是为自己开发的，觉得其他人也可能会需要这个应用。 欢迎提问（不可避免会有人问“我为什么要在 X 城市听外面的声音？” :)）

嗨，HN — 我创建了SuperBuilder，这是一个开源平台，统一了代理编排、模型运行时、生成媒体和开发工具，使人们能够构建、运行和分享自主代理和AI应用程序。 <p>关键事实： • 仓库：<a href="https://github.com/rupac4530-creator/super-builder-platform" rel="nofollow">https://github.com/rupac4530-creator/super-builder-platform</a> • 31个集成适配器（LangChain、vLLM、Milvus、Diffusers、Blender、ROS2等）。 • 插件SDK + 示例，方便贡献者添加适配器。 • 一键命令Docker快速启动（详见README）和CI烟雾测试。 • 许可证：AGPL-3.0（保持衍生作品开放）。 <p>尝试一下： 1. 克隆仓库并按照README中的快速启动指南（Docker compose）进行操作。 2. 查看examples/以获取代理演示和集成示例。 <p>我希望从HN获得的反馈： • 对架构、安全性和用户体验的诚实反馈。 • 对适配器的贡献者（标记为good-first-issue）和安全审查。 • 展示平台优势的演示流程创意。 <p>我会关注这个讨论线程，如果有人需要，我可以提供简短的操作指南（演示GIF、CLI命令或PR模板）。谢谢！ — Rupac

我正在寻找最佳的可观测性平台。我尝试过 DataDog、Better Stack 和 Site Qwality。它们似乎都差不多，有什么推荐吗？

嗨，HN， 我之所以构建这个项目，是因为官方的 BunnyCDN 存储 Java 库已经过时，并且在 Maven Central 上不可用。 这个项目提供了： - 清晰的架构 - 类型化异常 - 单区域和多区域支持 - Spring Boot 集成 - 基于 OkHttp 的 HTTP 客户端 欢迎反馈。

实现了一种基于滑动窗口的均值n-gram直方图向量解决方案，用于指纹识别嵌入模型。在看到Jina AI的Han Xiao发布的帖子后，我决定尝试这个方法，结果超出了我的预期！下面是Colab笔记本的链接[2]和一个快速可视化[3]。 几年前我就有这个想法，但一直没有付诸实践。看到这个帖子让我重新思考这个问题，结果让我感到惊喜。 1 - [https://jina.ai/news/identifying-embedding-models-from-raw-numerical-values](https://jina.ai/news/identifying-embedding-models-from-raw-numerical-values) 2 - [https://colab.research.google.com/drive/1CTFltQrHRTViYSs3JLrwC4leSTWIrPc9](https://colab.research.google.com/drive/1CTFltQrHRTViYSs3JLrwC4leSTWIrPc9) 3 - [https://www.youtube.com/watch?v=Iv5hmv70xs0](https://www.youtube.com/watch?v=Iv5hmv70xs0)