最新

嘿，HN， 我是一名研究员、发明家、软件开发者和物联网设计师。 搜索对我来说一直是一个非常令人沮丧且耗时的任务。因为我有太多事情需要完成，搜索成了我面临的一个障碍，它并不简单，令人沮丧，而且仍然没有保证我能找到我想要的东西。 我与搜索引擎和聊天机器人AI的经历从来都不好，我的大部分时间都花在尝试各种谷歌搜索技巧和提示上，只为找到我想要的东西，但最终仍然一无所获，因此我认为我的资料可能不在任何在线网站上。 为了至少找到一些东西，我尝试在社交平台和相关社区中寻找我需要的内容，但实际上，无论哪个平台的体验都不好，或者我需要先花时间建立联系，然后才能提出问题。 走这条路的过程消耗了我的精力和生产力，因为我大部分时间都浪费在搜索上，而不是我的主要项目上，仍然没有得到任何相关的结果。 因此，我创建了这个平台SeeknWander，在这里没有浪费时间建立联系或让任何人理解我想要什么，只提供相关的答案，并且我不再孤军奋战，满意的结果是有保障的。 这是由一支专注的专业团队完成的，他们的主要工作是解决查询或承担艰难的搜索任务，并提供保证满意的结果。由于这些都是付费专业人士，他们提供最佳服务。 希望这对你也有帮助，就像对我一样，我可以在这里提问并获得相关的满意结果。 这里有两种方式可以帮助你。由于他们来自不同的领域，他们可以直接回答你的问题。或者如果你的查询来自于他们的领域之外，他们会承担搜索的工作，为你提供相关的结果，因为他们是人类，他们能够理解。 寻求者。

每天我（我想大多数开发者和创意工作者也是如此）都会阅读大量的文章、论文、代码片段、AI回复、新闻通讯等。 到一天结束时，其中一些内容让我觉得值得以某种方式保存下来。 我一直在测试一些AI知识管理应用，比如Notion、Saner、Mem等，但我仍在摸索哪些方法在长期使用中真正有效。 我很好奇其他人是怎么做的。你们是如何存储和组织遇到的内容，并在需要时加以利用的呢？

嗨，HN， 我开发了 typed-ffmpeg，这是一个 Python 包，可以让你以完全类型安全的方式构建 FFmpeg 过滤器图，同时提供自动补全和验证。它受到 ffmpeg-python 的启发，但解决了一些长期存在的问题，比如缺乏 IDE 支持和脆弱的命令行字符串。 v3.0 的新特性： - 支持源过滤器（例如 color、testsrc 等） - 输入流选择（例如 [0:a]、[1:v]） - 一个新的互动游乐场，你可以在这里： - 直观地构建过滤器图 - 生成 FFmpeg 命令行和类型化的 Python 代码 - 粘贴现有的 FFmpeg 命令并将其反向解析为图形 游乐场链接： [https://livingbio.github.io/typed-ffmpeg-playground/](https://livingbio.github.io/typed-ffmpeg-playground/) （这是一个开源项目，完全在浏览器中运行。） 内部核心还支持将命令行转换为图形再转换为类型化的 Python 代码。这对于构建教育工具、FFmpeg IDE 或可视化编辑器非常有用。 我非常希望能收到反馈、错误报告或下一步的想法。如果你曾经在使用 FFmpeg 的命令行时遇到困难，或者尝试教授它，这个工具可能会对你有所帮助。 谢谢！ —— David（维护者）