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Arka（arka.so）是一款人工智能分析工具，可以从任何（结构化或非结构化）数据源中获取洞察和图表。我之所以开发它，是因为在我上一份工作中，我对编写SQL查询和创建Metabase图表感到厌倦。 我非常希望能得到关于我们产品的一些反馈： - 登陆页面/网站的体验如何？ - 这款工具能为您解锁哪些使用场景？ 我们在后台有一些很棒的技术，并且已经有了一些初步客户，但我非常希望能够向产品主导增长（PLG）方向扩展，让用户能够快速注册并获取数据洞察。 期待您给出直言不讳的反馈！

我搭建了一个小型工作空间的照明系统，使用了LED灯带，结果学到了比预期更多的东西。理论上这很简单：把灯带粘贴在某个地方，加上扩散器，就完成了。然而在实践中，真正重要的并不是规格表，而是电源供应、光学效果和人类感知。 以下是一些让我感到惊讶的几点： 电源规划 > “只需买个更大的电源。” 长距离的电缆像分布式负载。电压下降会导致亮度不均匀，而在RGB/RGBW灯带上，这种现象可能表现为颜色偏移（“白色”在远端会变得更暖）。解决方案不仅仅是增加功率，还包括电源供给的位置、线缆规格和连接器损耗。 扩散并非只是外观问题。没有足够的距离或扩散效果，你会得到热点和眩光。一个便宜的乳白色扩散器放在铝制通道中可以解决大部分问题，但最有效的办法是增加LED与扩散器之间的距离（通道的深度），而不是追求“高档”扩散器。 间接光源比直接光源更舒适。将光线反射到墙面或桌面上，在纸面上看起来更暗，但使用起来感觉更好，且不那么疲劳。这也掩盖了LED是点光源的事实。 信号完整性是一个独立的问题（针对可寻址灯带）。很多“闪烁”实际上是数据/接地/参考问题，而不是电源问题。短的数据线、稳固的接地，有时进行电平转换，比更换电源更有效。 对于那些进行过较大安装（10-50米）或更“专业”设置的人，我有几个问题： 你是先设计电源供应还是先设计物理布局？ 有没有喜欢的扩散器/通道配置，能在不大幅降低输出的情况下最小化热点？ 对于长距离可寻址灯带，你的信号调理（缓冲器、差分等）策略是什么？

我见过的每个运行多个机器学习模型的地方，最终都会形成一堆定制的推理服务：不同的API、不同的身份验证、不同的日志记录、半成品的仪表板，以及将这一切联系在一起的部落知识。 我正在构建一个小型的副项目，试图标准化推理部分——在异构模型（本地、托管云、不同团队）前面设置一个单一的网关，处理推理API、版本控制/回滚、身份验证、基本指标和健康检查。不涉及训练、不涉及自动机器学习，也不是“端到端的MLOps平台”。 在我投入更多时间之前，我想弄清楚这是否是： 一个人们默默用内部解决方案掩盖的真实缺口，还是 听起来有用但在现实约束下崩溃的东西。 对于那些实际上在生产环境中运行机器学习的人： 你们是否已经有了这样的内部推理层？ 推理通常在哪些地方出错（部署、版本控制、调试、合规）？ 在什么规模下，抽象就不再值得？ 我并没有宣布任何事情——我真心好奇这是否引起共鸣，还是我只是重新发现了为什么每个人都选择自己实现。

嗨，HN， 我创建了Fileloom，因为我在PDF生成过程中遇到了同样的问题：在Linux服务器上字体渲染出现问题，Puppeteer的设置非常麻烦，而且大多数服务每月收费15到30美元，仅能生成几百个PDF。 Fileloom是一个简单的PDF生成API。您只需发送HTML（或使用带有Handlebars语法的保存模板），在2秒内即可获得PDF。 包含的内容： - 单一端点：POST到/v1/pdf/generate - 70多个内置的Handlebars助手（货币格式、日期、循环、条件、数学运算） - 自动字体处理——不再需要调试为什么字体在本地正常但在生产环境中不工作 - 可以将PDF存储在我们的基础设施上或您自己的基础设施上（如S3、Supabase） - pdf.generated和pdf.failed事件的Webhook 免费套餐每月提供200个PDF，无需信用卡。付费计划起价为每月7.20美元。 我非常欢迎对API设计和开发者体验的反馈。