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我是一个独立开发者和吉他手，因无法有效管理用于追踪设备、练习和协作的多个应用而感到沮丧。因此，我创建了OpenFret——一个可以处理所有这些功能的平台。 它的功能包括： 1) 智能库存 – 添加你的吉他，从数据库中约1000种型号自动填充规格。追踪木材、拾音器、调音、换弦记录和照片。 2) AI练习课程 – 根据你的练习历史生成个性化的谱子和课程。使用VexFlow符号进行呈现。 3) 会话模式 – 版本控制的音乐协作（类似于音频的Git）。可以分支音轨、添加层次、查看历史记录和合并贡献。 4) 音乐工具 – 调音器、节拍器、音阶可视化、和弦进程、指板图。与Last.fm集成，追踪你正在学习的歌曲。 5) 吉他角色扮演游戏 – 通过演奏真实的吉他音符来打怪。Web Audio API可以检测你的演奏。提供300多节从初学者到高级的精心制作课程。 你可以在不注册的情况下尝试的内容： 1) RPG演示完全免费，无需账户：<a href="https://openfret.com/game" rel="nofollow">https://openfret.com/game</a> — 只需点击“开始战斗”即可开始演奏。虽然限制在10级，但可以让你真实体验音符检测。 完整平台（库存、AI练习、会话）需要Discord或魔法链接认证。 当前状态：测试版。核心功能正常运作，正在积极添加内容。RPG已有300多节课程，更多课程正在开发中。完整游戏一次性收费10美元，其他功能均为免费。 我为什么要创建它：我在地下室有一个音乐设备，想要一个地方来追踪我上次换弦的时间，获取适应我正在练习的材料，并在不通过私信发送WAV/MP3文件的情况下进行协作。 技术：Next.js（T3）、用于音高检测的Web Audio API、用于乐谱的VexFlow、用于算法伴奏的Strudel集成、Last.fm API。 欢迎随时询问有关AI谱子生成、音符检测或Git风格协作模型的问题。

这两者的结合兑现了承诺：在代码库中快速而智能地编辑多个文件，且人类干预最小。<p>我在Cursor中尝试过的其他模型都无法与之相提并论。<p>问题：有没有人尝试过Claude Codex？它和Cursor一样好吗？

嗨，HN， 我已经交易超过10年，主要专注于量化技术，如均值回归和统计套利（配对交易）。随着时间的推移，我发现许多用于这些策略的工具要么过于昂贵，要么速度太慢，或者根本没有考虑到散户交易者的需求。 因此，我们决定开发QuantLens，这是一个基于网络的工具，旨在为美国股市提供量化洞察。我们的目标是让强大的量化工具对每个人都可用，而不仅仅是机构。 主要功能： - 配对交易：寻找协整的股票对，并分析价差、z-score、偏离度和相关性。 - 均值回归：识别显著偏离其历史均值的股票。 - 行业分析：通过行业整体趋势和相对表现获取自上而下的视角。 - 简洁快速的用户界面：设计轻量且易于探索。 这仍然是一个正在进行中的项目，我们正在积极开发更多功能。 我们非常希望听到您对以下方面的反馈： - 概念 - 用户界面/用户体验 - 您认为对严肃交易者有用的功能 您可以在这里试用： [https://quantlens.app](https://quantlens.app) 感谢您的阅读，欢迎随时提问！

我最近一直在将我的静态分析工具从JavaScript重构为Go，以提高性能。<p>在实现模块解析后，我决定添加一个新功能：循环依赖检测——这在我所从事的项目中是一项 notoriously 慢的任务。<p>令我惊讶的是，它的性能超出了所有现有工具，速度比最快的替代方案快了12倍！<p>我并没有做什么特别的事情，只是从头开始实现了一切，包括导入解析器和模块解析器。<p>在一个包含6034个源代码文件和518862行代码的项目上运行循环检查只需不到400毫秒，而其他工具至少需要5秒才能执行。

你好！我创建了SmokeRand：一个新的跨平台伪随机数生成器测试套件，使用C99编写（MIT许可证）。它结合了TestU01、PractRand和gjrand的理念，支持多线程，包含四个预定义的通用测试电池，约250个PRNG示例，以及针对测试过的PRNG的几种预定义启发式评分。该工具支持两种生成器接口：标准输入/输出或插件。同时，它也方便与TestU01和PractRand进行集成。 SmokeRand的完整测试电池的敏感性似乎与TestU01相当，但它原生支持32位和64位生成器。此外，SmokeRand有时能够发现TestU01和PractRand未能检测到的伪影，例如在128位线性同余生成器的高位、具有巨大滞后的加法滞后斐波那契生成器、以及SplitMix64和DES-CTR输出中缺乏64位重复项。

嗨，HN， 我正在开发一个名为 MemCloud 的小项目——一个用 Rust 编写的分布式内存数据存储。它允许局域网内的多台机器共享内存，像一个共享的、短暂的存储云一样工作。 ### 我为什么要构建它 我身边经常有多台设备（Mac + Linux 笔记本 + 家用服务器），大部分时间处于闲置状态。我希望这些机器能够像一个大型 RAM 缓存一样，用于本地开发、机器学习实验和数据处理，而无需安装繁重的系统或配置集群。 因此，我构建了一个轻量级的守护进程，它可以： - 通过 mDNS 自动发现对等设备 - 提供简单的本地 RPC API - 在设备之间共享内存 - 支持原始块存储和 Redis 风格的键值接口 - 在 macOS 和 Linux 上离线工作 - 提供 CLI + Rust SDK + JS/TypeScript SDK ### 它能做什么 - 在任何对等设备上存储一个块，并在局域网内从另一个设备加载，延迟小于 10 毫秒 - 在不激增本地 RAM 的情况下卸载大流（日志、数据集） - 构建小型分布式工作流，而无需运行 Redis/Memcached 集群 - 以简单的方式实验 P2P 内存系统 ### 仓库 [https://github.com/vibhanshu2001/memcloud](https://github.com/vibhanshu2001/memcloud) ### 架构（简版） 每个设备运行一个小型 Rust 守护进程（“memnode”）： - mDNS → 发现对等设备 - 对等管理器 → 处理连接 - 块管理器 → 在本地 RAM 中存储/加载块 - RPC API → CLI/SDK 通信 - 可选的 KV 存储 → set(key, value) / get(key) SDK 仅与本地守护进程通信，后者将请求路由到正确的对等设备。 ### 基准测试（在 M1 Mac 上） - SET: ~25k ops/sec（1KB 负载） - GET: ~16k ops/sec （尚未优化——想知道其他人在他们的机器上能得到什么。） ### 寻求反馈 - 架构与安全性 - 网络设计 - 内存模型与驱逐策略 - 真实世界的使用案例 - 可能我未意识到的潜在问题 这仍然是早期阶段/alpha 版本，绝对不适合生产环境，但我非常希望听到你的想法或建议。 欢迎提问！ [https://memcloud.vercel.app/](https://memcloud.vercel.app/) — Vibhanshu