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我设计并制作了一款专业级的电容麦克风前置放大器，重点关注低噪声、高增益和清晰的音频捕捉，使用的都是易于获取的组件。<p>这是一个原创设计——并不遵循德州仪器（TI）、模拟器件（Analog Devices）或其他常见应用电路图。<p>在实际制作之前，该电路已在LTspice中进行了测试和验证。所有电路图、设计原理和制作说明都已开源，供任何人复制或改进。<p>以下是音频性能的简短演示：<a href="https://youtu.be/RZR_PrxcBBU?si=9gN_5yx09bwNFjba" rel="nofollow">https://youtu.be/RZR_PrxcBBU?si=9gN_5yx09bwNFjba</a><p>在发布之前，我花了一个多月的时间进行研究、模拟和测试。欢迎反馈！

RPA（机器人流程自动化）在任务级别的自动化方面提供了帮助，但如今的企业流程不仅仅依赖于宏和脚本。我们正在看到人工智能代理的崛起——这些代理具备上下文感知能力，能够跨多个系统工作，甚至可以进行协作。想知道其他人如何看待从自动化到编排的这一转变。你有什么想法？

我正在使用 Viture Pro XR 眼镜和单板计算机（目前是 OrangePi 5 Plus，因为它具有 HDMI 输入）制作一个虚拟 HDMI 显示器。<p>它的功能是将 HDMI 输入的帧映射到一个虚拟显示屏上，该显示屏由眼镜的 IMU 数据控制（仅 3 自由度）。我在标题中将 AR 放在引号中，因为许多人可能不会将这些显示眼镜视为真正的增强现实，但通过跟踪头部运动，它接近这个概念。<p>我试图构建一种“低成本”版本的虚拟屏幕，能够像显示器一样工作，并可以连接到任何具有 HDMI 输出的设备。<p>我最初使用官方的 Viture SDK 与眼镜进行交互，但后来转向了一个反向工程实现的协议，因为他们的 SDK 不支持 ARM 平台。<p>这里有一个视频展示了第一个版本：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=D6w5kAA22Ts" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=D6w5kAA22Ts</a><p>需要注意的是：性能仍需大幅提升，因为整个帧读取/转换目前完全没有优化。<p>还有哪些其他解决方案呢？ * 将计算机屏幕流式传输到像 Meta Quest/Vision Pro 这样的头显 * 直接将 HDMI 捕捉设备连接到 Meta Quest * XReal Beam（基本上与这个项目相同，但这是官方的，适用于 XReal 眼镜）<p>至于显而易见的问题，为什么我不使用像 Quest 或 Vision Pro 这样的设备： 1. 舒适性 2. 价格 3. 舒适性<p>在使用这些显示眼镜后，再让我自己使用头显进行工作是很困难的。

嘿，HN社区， 我一直在寻找一个全面、免费的互动平台来练习Go语言，特别是一些特定的概念，比如并发、接口和goroutine，并且希望能有即时反馈。由于找不到完全符合我需求的资源，我决定自己动手建立一个：一个包含30个Go挑战的开源GitHub仓库。 这个项目的目标是通过实践提供一个结构化的学习Go语言的方式。每个挑战都附带学习材料和自动测试。用户可以直接在网页界面运行他们的代码，获取即时测试结果，甚至可以跟踪性能。此外，还有一个排行榜，供大家进行友好的竞争。 我尽量让这个项目易于上手，不需要太多的设置。你只需分叉这个仓库，解决挑战，如果你推送代码，还可以通过GitHub Actions自动评判你的解决方案。 这个项目仍在不断发展中，我非常希望能得到HN社区的反馈。你们希望看到哪些挑战被添加？对测试或文档有什么想法？ 感谢你们的关注！ 项目链接：[https://github.com/RezaSi/go-interview-practice](https://github.com/RezaSi/go-interview-practice)