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基于Reflex开发一个图片风格转换demo（1）

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介绍了一个基于Python的Web玩具框架Reflex，该框架允许开发者使用Python构建全栈Web应用，无需熟悉前端技术。文章详细描述了Reflex的安装、初始化项目、运行过程，并提到了该框架的优势如纯Python、简单易用、快速开发等。同时，文章还展示了使用Reflex开发一个简单的图片风格转换demo的过程，并强调了该框架对于不熟悉前端技术的Python开发者来说非常实用。

给NAS相册接入AI大脑，但不聪明

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本文介绍了一款名为PhotoPrism的开源AI驱动的照片管理工具，用于给NAS相册接入AI大脑。作者在尝试使用后发现其识别效果不太理想，尤其在人脸识别和地点识别方面存在不足。尽管如此，作者还是提供了安装指南，包括使用docker-compose进行安装和配置的过程。文章还涉及一些特定配置，如只读挂载相册目录和选择国内镜像源等。最后，作者提到项目地址并邀请读者在评论区留言讨论。

本文介绍了使用飞牛应用中的frp工具进行内网穿透的方法和步骤。作者先提到之前设置的frp，现在飞牛应用中心已经提供了frp应用端，并给出了详细的安装和配置过程。作者提到了安装完成后的一些操作，如关闭本地原frpc客户端进行测试，并通过ssh登录系统查看frp的运行情况。此外，作者还提到了关于日志反馈的问题和一些使用注意事项。最后，作者分享了关于如何停止、禁用systemd开机自启动frpc服务的命令，并提醒大家谨慎操作，特别是在生产环境中。

阅读anthropic building-effective-agents 文章有感而发

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作者最近对开源平台上的一篇关于构建有效代理的文章进行了阅读，引发了对智能创作、工作流程和代理的思考。文章讨论了构建智能代理的几种流程，包括从用户查询到LLM的处理过程以及创建智能工作流的经验。作者关注到了通过预定义代码路径编排LLM和工具的系统工作流程的复杂性。在开发智能代理时，重点在于有足够聪明的模型和接口定义清晰明确的工具。作者在探讨如何改善模型工具使用过程中的模糊性问题，如数据检索和合并时可能出现的问题，强调了接口定义描述清晰的重要性。最后作者讨论了模型返回结果的格式化控制问题以及公众号的关注等后续内容。整体来看，这是一篇关于AI和科技前沿领域内的思考和探讨的文章。

还能这样？命令行输入错误，骂它就能解决？

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本文介绍了一款有趣的命令行工具“小可爱”，它能在用户输入错误的命令时自动进行修正。安装方法简单易行，支持多种操作系统。工具自带了160多种规则，并能自定义规则。使用简单，只需输入特定词汇即可启动纠错功能，还可以选择自动执行或多次尝试。更新和卸载也很方便。

从“代码恐惧”到“得心应手”：命令行错误不再难

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本文介绍了一款命令行工具wut，基于大语言模型（LLM）技术，能够帮助用户理解上一个命令的输出结果。wut能够解析终端中的任何内容，包括堆栈跟踪、错误代码和日志信息，并以清晰易懂的方式解释。安装wut非常简单，可以通过pipx进行安装，并可选择使用OpenAI或Anthropic的Claude作为LLM提供商。使用方法方面，wut必须在tmux或screen会话中运行，通过键入wut获取解释。此外，wut还提供了查询功能，可针对具体问题提供解答。总之，对于经常使用命令行且希望轻松解析和理解命令输出的用户来说，wut是一款非常实用的工具。

竟然这么多人用类型提示来写python！

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文章讨论了Python中的类型提示的重要性和实际应用情况。文章回顾了PEP 484提案，该提案为Python引入了静态类型检查的能力，以提高代码的可读性和可维护性。文章还分享了一项由JetBrains、Meta和Microsoft联合发起的针对Python类型系统的调查，显示有越来越多的开发者在日常工作中使用类型提示。文章最后讨论了是否要在Python项目中引入类型提示，并鼓励读者分享他们的看法和经验。

你这个django正不正宗，怎么看起来像flask？

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小琪和小胖尝试使用新的工具nanodjango来简化Django应用开发。nanodjango允许在一个文件中完成整个Django应用，包括模型、视图和管理后台。他们展示了如何使用nanodjango快速搭建一个计数器应用，并演示了API支持、异步视图和管理后台的便捷性。小胖和小琪对这个工具感兴趣并讨论如何使用它改进工作流程和设想新项目。几天后，他们使用nanodjango完成了一个小工具，并展示了其潜力。当需要扩展项目时，可以使用命令将其转换为完整的Django项目，保持灵活性和稳定性。这个开源工具对于Python和Django开发者来说非常有用。摘要聚焦于工具的便捷性、应用场景以及与Django框架的关系和潜力优势，旨在强调该工具与传统Django框架的区别与优势。

fast-graphrag 探索（4）- 我把模型服务干崩了！

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文章摘要：本文主要描述了小胖在使用fast-graphrag模型处理研报数据的过程中所遇到的问题及解决方法。文章首先介绍了小胖按照官方example调整模型参数并写入研报数据的过程，接着出现了生成数据文件过小、数据丢失的问题，通过仔细检查代码，发现了n_checkpoints参数设置不当导致的问题。然后文章描述了小胖通过限制并发量来解决本地模型中转服务挂掉的问题。最终，小胖成功解决了所有问题，实现了程序的平稳运行。文章还介绍了fast-graphrag模型的开源性质和其在处理研报数据方面的应用。

GitHub Copilot免费试用，百度苹果闹掰了

GitHub Copilot宣布免费试用，但每月限制代码补全和聊天信息次数。它拥有GitHub庞大的代码库作为支持，是众多代码辅助工具之一。同时，苹果公司正与腾讯和字节跳动商谈整合人工智能模型到iPhone中。关于百度是否落伍的议论不断，而iPhone可能与百度文心、混元等AI技术整合。欢迎关注作者公众号。