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最初，我认为通过HTTP暴露类似dstp的东西会很酷：这是一种通过REST API远程运行低级网络诊断的简单方法。然后我放弃了dstp，使用.NET重写了每一个检查。接着，我添加了显而易见的下一步——从不同的地理区域运行相同的检查，因为大多数真实事件并不是局部的。我已经有了一些用于副项目的服务器，所以尝试起来很简单。 在某个时候，我切换到了完全的极简开发模式，删除了所有非必要的部分。没有代理，没有设置，没有监控，没有账户。只需发出一个请求，即可从多个地方并行检查，返回原始结果。目标是让你在发生事件时可以快速使用curl命令，立即回答“这是在所有地方都坏了吗，还是仅仅在这里坏？” 此外，还有一个开源的边车（sidecar），供希望自托管监控的人使用，但它仍然需要一些调整。 我还不完全确定下一步该怎么做，可能会推出一个小额付费层来覆盖服务器成本和买杯咖啡，但目前公共API即使在没有API密钥的情况下也有相当慷慨的限制，如果你想试试的话。

Spotify Wrapped 对我来说不够，所以我下载了我的音乐库，制作了自己的“品味地图”！<p>1,253 首曲目 → 33 个可解释维度（音频 + 歌词） → 5 个聚类 + 播放列表<p>详细的写作中包含了完整的方法论、互动图表，以及一些个人反思，探讨这些聚类/时间线如何与生活的不同阶段相对应。<p>如果大家对这些内容感兴趣，我在 X 平台上经常发布这些副项目和灵感想法（<a href="https://x.com/islamTyb" rel="nofollow">https://x.com/islamTyb</a>)！

嗨，HN！我开发了 Bank Parser 来解决注册会计师面临的一个问题：将旧的 Chase 和美国银行对账单导入 QuickBooks。 Chase 的 CSV 下载限制为 18 个月。对于超过 5 年的历史数据，注册会计师需要手动输入交易（每个对账单需要 45-60 分钟）。 通用的 PDF 转换器（如 Tabula、PDFTables）在处理银行对账单时失败，原因包括： - 同一年内有多种格式（2024 年的 Chase v2 和 v3） - 某些 PDF 中没有一致的标题 - 需要启发式列检测 我的解决方案： - 基于结构的格式检测（而非基于年份） - 对于没有标题的 PDF 进行启发式列推断 - 在 70 多个 PDF 上测试准确率达到 99% - 适用于 QuickBooks 的 16 字段格式 技术栈：Node.js、pdfjs-dist（Mozilla PDF.js）、TypeScript、Bull 队列。 免费试用：200 次操作（3-4 个对账单）。 希望能听到任何与金融数据或 PDF 解析相关的反馈！

我构建了“生活记忆动态”（Living Memory Dynamics，LMD），这是一个用于在嵌入空间中直接模拟生物启发的“生活”情节记忆的Python框架——核心动态不需要外部的大型语言模型（LLM）。 记忆像生物实体一样随时间演变：它们具有代谢能量状态（生动→活跃→休眠→消退→幽灵）、情感轨迹和共鸣场，使得它们能够相互影响。核心部分是我推导出的一个新微分方程（约书亚·R·托马斯记忆方程），驱动连续时间演化： dM/dt = ∇φ(N) + Σⱼ Γᵢⱼ R(vᵢ, vⱼ) + A(M, ξ) + κη(t) 这使得涌现行为成为可能：自动叙事弧（设定→冲突→高潮→解决）、通过四个运算符（类比转移、流形行走、正交组合、空洞外推）实现创造性飞跃，以及层次化的思想嫁接。 关键点： - 纯向量操作（PyTorch + 可选的Triton CUDA内核以提高速度） - 可选的轻量级语言基础，使用句子变换器 - 可通过pip安装：pip install living-memory-dynamics（附加语言/CUDA/全部功能） - 在消费级硬件上的基准测试显示，数十个记忆的实时演化 这个项目非常新（昨天发布），我很快会提交到arXiv（正在等待推荐）。完整的研究论文和数学内容在仓库文档中。 希望得到反馈——尝试这些示例，并告诉我它为你生成了什么样的叙事或想法！ GitHub: [https://github.com/mordiaky/LMD](https://github.com/mordiaky/LMD) PyPI: [https://pypi.org/project/living-memory-dynamics/](https://pypi.org/project/living-memory-dynamics/)