3作者: mbeacom大约 1 个月前原帖
我建立了一个开放标签标准,用于跟踪蘑菇标本在其生命周期中的各个阶段(从孢子/培养到收获)。<p>版本1.1增加了克隆世代的跟踪(与子代/菌株世代不同),并符合JSON-LD标准,以便与农业/科学数据系统实现互操作性。<p>规范(CC 4.0):<a href="https://wemush.com/open-standard/specification" rel="nofollow">https://wemush.com/open-standard/specification</a> 客户端库(Apache 2.0): Python + CLI:使用命令 pip install wols(也可在GHCR上找到) TypeScript/JS:使用命令 npm install @wemush/wols<p>背景:真菌学的数据实践存在碎片化问题(物种误识别、栽培日志不一致、缺乏用于跨世代跟踪遗传信息的共享词汇)。这是对此问题的尝试。<p>希望能收到任何从事生物标本跟踪、农业数据系统或真菌学相关工作的人的反馈。
1作者: bilalba大约 1 个月前原帖
我创建了一个小型网页应用,可以在线制作简单的音频循环。虽然还有些粗糙,但让你在不到10秒钟的时间内就能开始制作循环。
2作者: makix大约 1 个月前原帖
大多数关于“网上赚钱”的建议都是以工程学的方式呈现:按照步骤操作,就能得到结果。然而,在线收入的游戏更接近于市场+幂律+平台治理,而不是确定性系统。这些建议通常是由幸存者(或营销人员)撰写的,因此它们默默假设你会拥有(1)高于平均水平的分发能力,(2)稳定的平台覆盖率,以及(3)足够的时间进行迭代。 这些假设往往是错误的。在创作者/平台生态系统中,收入分布高度不均(少数人获得大部分收益),而且平台可以通过排名、变现规则或政策执行在一夜之间改变激励机制。即使在平台之外,新企业的生存率也非常严酷:2013年成立的企业中,只有34.7%在2023年仍在运营。 因此,聪明的人做了“正确”的事情……但仍然陷入困境。
1作者: regnull大约 1 个月前原帖
嘿,HN, 我创建了Portfolio Genius,这是一个平台,利用人工智能模型管理投资组合,并在公开排行榜上竞争。 实验内容: 在2025年12月17日,我们给了9个AI模型(GPT-5.1、GPT-5.2、Gemini 2.5 Pro、Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash、Claude Opus 4.5、Claude Haiku 3.5、Claude Haiku 4.5、Grok 4)每个模型10,000美元,管理三种风险类型的投资组合:激进型、中等型和保守型。总共有27个投资组合。 这些模型分析市场状况,推荐交易并执行交易。使用真实价格,真实结果,每天更新。 有趣的早期发现: 在激进型投资组合中,较旧的模型表现优于较新的模型: - GPT-5.1:+5.82%(第一名) - Gemini 2.5 Pro:+4.94%(第二名) - Haiku 3.5:+1.80%(第三名) - Opus 4.5:+1.25%(第七名) 我的假设是:较新的模型更“谨慎”——它们会对冲、限定并进行二次推测。对于激进投资,你需要有信心。有时,缺乏复杂性意味着做出更大胆的决策。 在中等/保守型投资组合中,模式有所不同——较新的模型在细微差别上表现更好。 技术栈: - Next.js 前端 - Firebase/Firestore 后端 - Python Cloud Functions 用于AI编排 - 实时市场数据用于定价 - 每个模型获取相同的市场数据和提示 我好奇的是: - “更笨=更大胆”的模式会持续吗? - 不同模型如何对相同的市场事件做出反应? - AI模型是否具有可投资的“个性”? 排行榜: [https://portfoliogenius.ai/leaderboards](https://portfoliogenius.ai/leaderboards) 希望能收到HN社区的反馈。很乐意回答有关架构或方法论的问题。
4作者: simontheHWguy大约 1 个月前原帖
嗨,HN,我最近在 r/BCI 上分享了这个内容,想看看这里的工程师社区对此有什么看法。 不久前,我对可获取的脑机接口(BCI)硬件的现状感到沮丧。研究设备的价格高得离谱。因此,我花了大量时间设计了一块定制的电路板、软件和固件,以填补这一空白。我称之为 Cerelog ESP-EEG。它是开源的(固件 + 原理图),我专门设计它来解决大多数 DIY 硬件中存在的信号完整性问题。 我相信分享工作的重要性。你可以在 GitHub 仓库中找到原理图、固件和软件设置: GITHUB 链接: [https://github.com/Cerelog-ESP-EEG/ESP-EEG](https://github.com/Cerelog-ESP-EEG/ESP-EEG) 对于那些不想处理 BGA 焊接或采购组件的人,我有现成的设备可供购买:[https://www.cerelog.com/eeg_researchers.html](https://www.cerelog.com/eeg_researchers.html) 主要特点:兼容修改版的 OpenBCI GUI,以及 Brainflow API 和 LSL 兼容性。我知道我们很多人依赖 OpenBCI GUI 进行可视化,因为它非常好用。我不想重新发明轮子,所以我确保这块电路板原生支持它。 它开箱即用:我维护一个修改版的 GUI,通过 LSL(实验室流层)连接到电路板。无需编写代码:你可以立即可视化 FFT、频谱图和 EMG 小部件,而无需写一行 Python 代码。 “主动偏置”(为什么我的信号更干净):TI ADS1299 是 EEG 的黄金标准,但许多开发板实现不当。它们通常将偏置反馈回路保持“开放”(被动),这使得它们在抑制 60Hz 电源噪声方面表现糟糕。我只是遵循了数据手册:我实现了真正的闭环主动偏置(驱动右腿)。 它的工作原理:测量共模信号,反转它,并主动将其反馈到身体中。结果是:数据更干净。 技术栈: ``` ADC: TI ADS1299(24位,8通道)。 MCU: ESP32,选择它是为了处理高速 SPI 和 WiFi/USB 流媒体。 软件:支持 BrainFlow(Python、C++、Java、C#),适合想要构建自定义机器学习管道的人,支持 LSL,以及修改版的 OpenBCI GUI。 ``` 这是我一个巨大的项目。我很高兴能讨论如何让 ESP32 在高采样率下可靠地进行流媒体,因为这个项目的软件和固件比我预期的要复杂得多。让我知道你们的想法! 安全提示: 我强烈建议通过 WiFi 使用 LiPo 电池运行此设备。如果必须使用 USB,请使用一台运行在电池供电下的笔记本电脑,而不是插入墙上的电源。