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我创建Pivor是因为我想要一个简单的自托管客户关系管理系统(CRM),不想被云服务锁定或按座位收费。
功能:客户管理、联系人、沟通记录(电子邮件、电话、会议、任务)、暗黑模式。
技术栈:Laravel 12、Livewire 3、Tailwind CSS 4。默认使用SQLite,支持MySQL/PostgreSQL。支持Docker。
许可证:AGPL-3.0。
<a href="https://github.com/Lexaro-Software/pivor" rel="nofollow">https://github.com/Lexaro-Software/pivor</a>
期待反馈!
嘿,HN!在这个假期,我想到要更新我四个月前制作的小游戏。<p>现在,蚂蚁收集的是雪花而不是苹果。背景的树木也进行了更换。我还添加了一个小雪花飘落的动画 :)<p>祝大家假期快乐!
我不知道自己是否在感受到OpenAI热潮的崩溃,或者说ChatGPT确实出现了更多的bug。<p>特别是它在聊天方面突然变得相当糟糕?<p>问一个问题<p>(得到一个合理的回答)<p>再问一个后续问题<p>(先回答第一个问题,然后再回答我的第二个问题)<p>不仅如此,我还点击库中的图片并请求修改,结果ChatGPT却说“请附上图片”。<p>这一切都让人感到非常沮丧。最近有人有这种感觉吗?我最后还是更多地使用Claude。
尝试创建一个重视速度和流畅性的初创公司。<p>我正在开发一个名为“AI Islands”的概念,希望将其打造成为继点击式图形用户界面之后的下一个交互层。<p>目前支持对任何数据进行搜索和人工智能处理。<p>如果您能试用一下,我将非常感激!
我正在开发一个基于几何约束(w = 2,δ = √5)和拓扑不变量的物理相互作用几何模型。没有自由参数,只有几何。在您看来,这是否是一个合理的几何统一,还是仅仅是复杂的曲线拟合?
结果:
质子半径(r_p):
建模为四面体结构极限(4 · ƛ),并考虑球形场投影损失(α / 4 · π)。
```
r_p = 4 · ƛ_p · (1 - (α / (4 · π)))
预测值:8.407470 × 10^-16 m
实验值:8.4075(64) × 10^-16 m
差异:3 ppm
```
质子磁矩(g_p):
从动态势(δ = √5)推导,受到黄金摩擦项(α / Φ)的阻尼。
```
g_p = (δ^3 / w) - (α / Φ)
预测值:5.5856599
实验值:5.5856947
差异:6 ppm
```
缪子异常(a_μ):
作为二十面体几何的层次分解推导:表面(α / 2 · π)+ 节点(α^2 / 12)+ 顶点对称性(α^3 / 5)。
```
a_μ = (α / (2 · π)) + (α^2 / 12) + (α^3 / 5)
预测值:0.00116592506
实验值:0.00116592059
差异:4 ppm
```
α粒子半径(r_α):
建模为4核四面体(8 · ƛ),并考虑线性核子投影成本(α / π)。
```
r_α = 8 · ƛ_p · (1 - (α / π))
预测值:1.67856 × 10^-15 m
实验值:1.678 × 10^-15 m
差异:330 ppm
```
质子质量(m_p):
通过64位度量视界(2^64)和对角传输(√2)将普朗克尺度与质子尺度连接。
```
m_p = ((√2 · m_P) / 2^64) · (1 + α / 3)
预测值:1.67260849206 × 10^-27 kg
实验值:1.67262192595(52) × 10^-27 kg
差异:8 ppm
```
中子-质子质量差(∆_m):
建模为电子在几何压缩(20面体)到质子框架(立方体,8个顶点)中存储的势能。压缩比 = 20/8 = 5/2。
```
∆_m = m_e · ((5/2) + 4 · α + (α / 4))
预测值:1.293345 MeV
实验值:1.293332 MeV
差异:10 ppm
```
引力常数(G)无G:
从量子常数和质子质量推导,识别G为128位层次(2^128)的缩放伪影。
```
G = (ħ · c · 2 · (1 + α / 3)^2) / (m_p^2 · 2^128)
预测值:6.6742439706 × 10^-11
实验值:6.67430(15) × 10^-11 m^3 · kg^-1 · s^-2
差异:8 ppm
```
精细结构常数(α):
作为静态空间成本加上自旋子环修正推导。
```
α^-1 = (4 · π^3 + π^2 + π) - (α / 24)
预测值:137.0359996
实验值:137.0359991
差异:< 0.005 ppm
```
预印本: https://doi.org/10.5281/zenodo.17847770