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一套高性能的Zig数据结构集合。
我开发了一个智能助手，它能够理解您的简历内容，并根据您的提示进行修改，同时提供实时的简历预览。
- 采用BASS（un4seen）音频库提供专业级音质，使用TagLib进行元数据读取
- 支持10种以上的音频格式，包括无损和高分辨率文件
无损与高分辨率格式：FLAC、OGA、WAV、AIFF、AIF、APE、WV、TTA、DFF、DSF
压缩格式：MP3、MP2、AAC、OGG、OPUS、M4A、M4B、M4P、MP4、M4V、MPC
专用格式：CAF、WEBM、SPX
- 采用比特完美的播放，支持采样率同步，并获得音频设备的独占访问（Hog模式）
- 无间隙播放：曲目之间无静音或中断的无缝过渡
- 内置均衡器，支持自定义预设
- 可按曲目、专辑、艺术家或流派浏览
- 智能推荐：自动播放功能，无需思考下一首播放什么
歌词支持：
- 可直接在应用内从lrclib下载歌词
- 实时逐行歌词高亮显示
- 迷你播放器：紧凑的浮动窗口，集成队列和歌词面板
- 用户界面内可更改音频设备选项
- 高级搜索：通过FTS5即时查找整个库中的曲目（如果未能看到任何结果，请重建搜索索引：设置 -> 高级 -> 重建FTS）
- 播放历史：记录您听过的内容
- 收藏夹：标记并整理您喜欢的曲目
- 支持通过m3u导入播放列表或将文件夹导入为播放列表
- 菜单栏控制和当前播放信息
这是什么？<p>这是一个用Python编写的离线逆地理编码器。给定一对经纬度，它可以返回正确的行政区域，例如国家、州或区，而无需调用任何外部API。这避免了API费用、速率限制和网络依赖。<p>为什么要构建另一个逆地理编码器？<p>大多数离线逆地理编码器依赖于最近邻查找。虽然这种方法速度较快，但在边界附近往往会失败，因为最近的位置不一定是正确的行政区域。该项目专注于准确性而非接近性，通过验证坐标实际落入哪个边界来确保正确性。<p>它是如何工作的？<p>系统使用KD树快速筛选附近的行政边界。对于这些候选区域，系统执行多边形包含性检查，以确认真实的区域。它支持小工作负载的单进程执行和大批量处理的多进程执行。<p>性能<p>该系统在2秒内处理10,000个坐标，平均每个坐标的多边形验证时间低于0.4毫秒。<p>这适合谁？<p>任何需要逆地理编码、可预测成本和大规模批处理的人。<p>实现说明<p>最初这是一个玩具实现，用于探索边界感知的逆地理编码，但结果证明它足够可靠，可以用于实际生产。该数据集覆盖了210多个国家，拥有超过145,000个行政边界。<p>链接<p>源代码：https://github.com/SOORAJTS2001/gazetteer<p>文档：https://gazetteer.readthedocs.io/en/stable<p>欢迎反馈，特别是关于方法、性能权衡和边缘案例的意见。
我创建了一个看板，只允许你拥有一个任务。这就是整个应用。<p>它是为那些有时会过于兴奋的产品负责人设计的。<p>这是一个新奇项目，主要是在几小时内用Cursor构建的。人工智能编写了代码和笑话——我只是进行了引导，并多次说了“不”。<p>请不要在里面放任何敏感信息。