几天前，我分享了一个包含确定性 NDJSON 事件日志和明确缺失数据处理的仓库（v1.1），并请求进行合理性检查。<p>我现在已经更新了这个仓库，包含在一个更新模型下生成的相同两个场景（v1.2）。<p>这个仓库仍然故意只包含 NDJSON 文件——没有代码，没有用户界面：<p>• 一次正常运行
• 一次故意缺失数据的运行<p>在 v1.1 中，缺失数据通过明确的导出时间缺口标记表示。在 v1.2 中，相同的场景在结构上以段级别表示，验证器相应地报告部分结果。<p>保证条件没有变化（确定性排序、防篡改链、明确缺失数据检测）。<p>我仍然不确定与现有方法相比，这在实际应用中有多大用处，但我想分享更新的文档，以防有人感兴趣。<p>仓库链接： <a href="https://github.com/yupme-bot/kernel-ndjson-proofs" rel="nofollow">https://github.com/yupme-bot/kernel-ndjson-proofs</a>
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嗨，HN
我开发了anypanel，这是一个轻量级的KPI仪表板，专为那些希望快速了解“应用状态”的SaaS创始人而设计。
当你在运营一个小型产品时，实际上每天需要关注的数字通常很简单（注册用户、激活率、日活跃用户、收入、错误数）。令人烦恼的是，这些数据分散在不同的工具中，最终你要么根本不去查看，要么浪费时间去拼凑这些数据。
anypanel的功能：
- 你可以通过简单的API调用（或一个小的JS代码片段）发送指标/事件
- anypanel会存储这些数据，并将其转化为一个干净的仪表板：KPI卡片、时间序列图、目标
- 专为你关心的5到10个指标而设计，而不是全面的分析工具
为什么：
我想要一个可以在手机上打开并一眼就能得到答案的工具：“今天我们的状态是上升、下降，还是崩溃？”
适用对象：
技术型独立创始人/小团队，他们希望养成每日查看KPI的习惯，而不需要复杂的数据堆栈。
链接： [https://anypanel.io](https://anypanel.io)
我很想听听大家的反馈：
- 你希望在“30秒仪表板”上看到哪些具体指标？
- 有什么因素会阻止你使用这样的工具（信任、设置、缺少集成等）？
我们刚刚发布了一篇论文，提出了“人工智能的拓扑重构”。我们的方法是将数据投影到一个固定的拉马努金图（最佳谱扩展器）上，而不是使用反向传播训练深度网络（这种方法速度慢且耗能大），并以封闭形式解决读出问题。
基准测试结果：
桌面（i5-4570，第四代）：与标准多层感知机（MLP）训练相比，速度提升287倍。
移动设备（Android ARM64）：每次推理延迟小于0.6毫秒（超过1600帧每秒）。
准确率：在MNIST数据集上约为95.2%（与训练的MLP相当）。
代码使用C++（用于边缘计算）和Python（用于研究）。我们相信这是一条通向确定性、绿色人工智能的道路，能够在普通硬件上运行。
如有关于谱图理论的问题，欢迎提问。
一个智能知识管理系统，专为Claude Code设计，能够在您的编码过程中自动捕捉、存储和检索开发知识。