pydbdict 0.1.0a1 is out. It is a lightweight embedded Python dictionary database backed by SQLite, with JSON Schema validation, secondary indexes, foreign keys, and transaction support. 这是一个基于 SQLite 的轻量级嵌入式 Python 字典数据库，支持 JSON Schema 验证、二级索引、外键以及事务支持。 Install: pip install pydbdict Verify: python -m pydbdict.selftest python -m pydbdict.tests GitHub: https://github.com/arthwang/pydbdict PyPI: https://pypi.org/project/pydbdict/
GoldenDict++: Optimizations for faster dictionary loading and searching, even with large dictionary collections. OCR integration for text recognition, enhanced media playback, and more robust full-text search capabilities. More... Home Demo Downloads-1 Downloads-2 Qt-5.15.19-msvc-16.11.56 版本： GoldenDict++OCR-3F2F-20260606-Windows_Qt-5.15.19-msvc-16.11.56-x64.zip GoldenDict++OCR-3F2F-20260606-Windows_Qt-5.15.19-msvc-16.11.56-x86.zip 境外下载地址： https://github.com/nonwill/GoldenDict-OCR/releases/tag/v3.2.15f 境内下载地址： https://autoptr.lanzoub.com/b0w9bnbif Password：GDOCR Home/主页: https://www.autoptr.top/gdocr/ Logs/日志: https://www.autoptr.top/gdocr/GoldenDict-OCR-Changelog/ Demo/演示: https://space.bilibili.com/3493095169592137/channel/series
Polymarket 本质上是一个“预测市场（ Prediction Market ）”，你不是直接下注，而是在交易“某件事发生的概率”。 核心原理 假设市场问题是： BTC 会在 2026 年 6 月 30 日前突破 150000 美元吗？ 市场会有两个结果： YES NO 如何赚钱 情况 1：事件发生 你买： YES @ 0.35 买 100 份： 成本 = 35 美元 最后真的发生： 结算 = 100 × 1 美元 = 100 美元 利润： 100 - 35 = 65 美元 收益率： 185% 以下是某些未经验证的案例，仅供参考： 案例一： Polymarket 机器人，在短短 60 天内狂卷了 822,440 美金。 超过 40,000 次预测。 高达 59% 的胜率。 案例二： 深圳大二普通在校生，靠 Claude 自研交易机器人，在 Polymarket 拿下 14.9 万美金收益，属实把信息差玩明白了。 机器人一小时执行 59.93 笔交易，折算下来一分钟约 1.82 笔，只聚焦 5 分钟 BTC 涨跌预测市场，专门抓取定价错位的订单，单笔平均能拿到 2.7%的套利优势。 案例三： 据传一名旅居日本的中国留学生，在 Polymarket 上靠交易把区区 0.90 美金滚成了 408,292 美金。 而几乎没人注意到这件事。 这个账户名叫 “Gravia”。 它甚至才刚刚活跃了 2 天。 但最离谱的部分在于： 他声称自己用 Claude 调教了一个机器人，全天候死盯着比特币 5 分钟涨跌的极速盘口。 x 上还能看到无数个类似的帖子，不知真假
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前几天突然想把deepseek接入codex，我找了许多渠道，最终发现了这个宝藏开源 GitHub - BenedictKing/ccx: Claude / Codex / Gemini API Proxy - CCX · GitHub 用时我们需要配合ccswitch使用，相当于一个请求格式的转换吧因该，让我们的ccswitch接入它启动的服务接口就好了，希望对各位佬有用qwq 9 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
今天研究 zed 编辑器，发现了 Edit Prediction 功能，手上只有火山 code plan ，尝试了一下发现协议不支持。 有人知道哪个厂家的大模型支持 zed 的 Edit Prediction 功能吗？
今天研究 zed 编辑器，发现了 Edit Prediction 功能，手上只有火山 code plan ，尝试了一下发现协议不支持。 有人知道哪个厂家的大模型支持 zed 的 Edit Prediction 功能吗？
Unsloth 团队为 Qwen3.6 发布了 MTP （ Multi Token Prediction ） GGUF 量化版本，可 Qwen3.6 的本地推理速度提升 1.4-2.2 倍，精度无任何损失。 除 Qwen3.6 外，Unsloth 这次还回溯发布了 Qwen3.5 系列的 MTP GGUF ，覆盖 0.8B 、2B 、4B 、9B 、27B 、35B-A3B 、122B-A10B 、397B-A17B 全家族。这意味着已经在用 Qwen3.5 系列做本地推理的开发者可以直接迁到 MTP 版本而不换模型。 原文： Qwen3.6 MTP GGUF 发布：本地推理 1.4-2.2 倍加速，精度无损
Unsloth 团队为 Qwen3.6 发布了 MTP （ Multi Token Prediction ） GGUF 量化版本，可 Qwen3.6 的本地推理速度提升 1.4-2.2 倍，精度无任何损失。 除 Qwen3.6 外，Unsloth 这次还回溯发布了 Qwen3.5 系列的 MTP GGUF ，覆盖 0.8B 、2B 、4B 、9B 、27B 、35B-A3B 、122B-A10B 、397B-A17B 全家族。这意味着已经在用 Qwen3.5 系列做本地推理的开发者可以直接迁到 MTP 版本而不换模型。 原文： Qwen3.6 MTP GGUF 发布：本地推理 1.4-2.2 倍加速，精度无损