返回首页
最新
请说明工作地点,如果是远程工作请注明“REMOTE”,如果国家有限制请注明“REMOTE (US)”或类似的标识;如果不提供远程工作,则请注明“ONSITE”。<p>请仅在您本人是招聘公司的成员时发布信息——不接受招聘公司或求职网站的帖子。每家公司仅限发布一条信息。如果您的公司不是家喻户晓的名字,请解释一下公司的业务。<p>请仅在您正在积极招聘并承诺回复申请者的情况下发布信息。<p>评论者:请不要在招聘帖子下回复抱怨任何事情。这与主题无关。<p>读者:请仅在您个人对该职位感兴趣时发送邮件。<p>求职者:可以尝试访问<a href="https://nthesis.ai/public/hn-who-is-hiring" rel="nofollow">https://nthesis.ai/public/hn-who-is-hiring</a>、<a href="https://dheerajck.github.io/hnwhoishiring/" rel="nofollow">https://dheerajck.github.io/hnwhoishiring/</a>、<a href="http://nchelluri.github.io/hnjobs/" rel="nofollow">http://nchelluri.github.io/hnjobs/</a>、<a href="https://hnjobs.emilburzo.com" rel="nofollow">https://hnjobs.emilburzo.com</a>。<p>不要错过这个其他精彩的主题:<i>谁想被雇佣?</i> <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=49156682">https://news.ycombinator.com/item?id=49156682</a>
如果您正在寻找工作,请分享您的信息。请使用以下格式:
<p><pre><code> 地点:
远程工作:
愿意搬迁:
技术:
简历:
电子邮件:
</code></pre>
请仅在您个人寻找工作时发布信息。代理机构、招聘人员、招聘网站等内容不在讨论范围内。
<p>读者:请仅通过这些地址发送电子邮件以讨论工作机会。
<p>求职者:请尝试访问 <a href="https://nthesis.ai/public/hn-wants-to-be-hired" rel="nofollow">https://nthesis.ai/public/hn-wants-to-be-hired</a> 和 <a href="https://www.wantstobehired.com" rel="nofollow">https://www.wantstobehired.com</a>。
我一直在将PDF书籍转换为网页文档,以便于自己的阅读。将书籍拆分成章节、搜索特定段落,以及添加高亮和注释,感觉比使用标准的PDF查看器方便得多。我将这个设置整理成一个名为“书籍工作室”的模板,以便其他人也能使用。
这个模板基于Fumadocs,提供了一种现代化的文档风格阅读体验。
它包括一个代理技能,可以将PDF导入为基于章节的MDX,同时支持搜索、高亮、注释和阅读位置跟踪。
身份验证通过密码钥匙进行处理。
您可以使用Vercel和Neon从模板部署自己的副本。如果您想将PDF转换为个人阅读环境,不妨试试看。
[演示](<a href="https://book-studio-sample.vercel.app" rel="nofollow">https://book-studio-sample.vercel.app</a>) · [GitHub](<a href="https://github.com/mym0404/book-studio-template" rel="nofollow">https://github.com/mym0404/book-studio-template</a>)
我一直在将待办事项和想法记录给我的人工智能助手,并只询问当天相关的内容。它会将这些信息呈现出来,其余的则保持隐藏。<p>这对我有注意力缺陷多动障碍(ADHD)的思维方式非常有效,感觉就像是将大脑的一部分卸载掉。我想知道这是否对其他人也有效,因此我开发了这个简约的应用程序。<p>无需注册 <a href="https://onethingatatime.app" rel="nofollow">https://onethingatatime.app</a><p>欢迎分享任何想法。
我正在发布Lunar,一个全新的Lua 5.1编译器和虚拟机,完全用Go语言编写。它包括标准库、协程,并支持Lua 5.2风格的goto。
嵌入API避免了Lua C API基于栈的接口,转而采用类型化的Go值和回调框架。库和脚本文件的访问是可选的,因此宿主可以明确控制Lua代码的访问权限。
根据我目前的基准测试和使用案例,Lunar的速度通常比GopherLua和Shopify的go-lua快约1.5到2倍。然而,它最大的改进在于内存使用:加载一个9 MB的CBOR派生对象图(数十万个表)时,分配约107 MB,而使用GopherLua时则为785 MB,垃圾回收后保留的内存大约为72 MiB,而GopherLua则为542 MiB。
公共API仍在稳定中,我特别希望能收到关于嵌入设计和Go接口的反馈。
(请注意,这个项目最初是在另一个仓库中启动的,当时我仍希望将我的一些更改移植回现有的其他库。)