佬友们大家好！这是我第二次发帖介绍Scrawl库，如有不妥，敬请指教
在第一次发帖后，我已经对Scrawl进行了很大的改善了，欢迎大家使用，提出建议以及参与开发

现在的最佳Demo:

奇幻幽林

仓库
FlappyBird Scrawl版：

仓库


Github仓库
QQ交流群：1001578435
文档

以下是简要介绍（AI创作，请多担待）:
告别复杂，拥抱创造：用Python轻松打造您的下一个游戏大作！
您是否曾梦想创造属于自己的游戏，却被复杂的游戏引擎和陡峭的学习曲线劝退？您是否熟悉Scratch的积木式编程，并渴望在Python的强大世界中找到同样直观有趣的创作体验？
现在，我们向您隆重介绍一个全新的Python游戏框架——它将Scratch的简洁理念与Python的强大功能完美融合，让游戏开发变得前所未有的简单、快速和充满乐趣！
核心理念：像玩积木一样写代码
我们深知，从图形化编程到文本代码的跨越是许多学习者面临的巨大挑战。因此，我们的框架在设计上处处体现着对初学者的友好：

熟悉的概念，无缝过渡：拥有“角色（Sprite）”、“场景（Scene）”、“造型（Costume）”和“广播（Broadcast）”等核心概念，如果您用过Scratch，就能立刻上手。
装饰器驱动，事件清晰：忘掉冗长的事件循环判断吧！只需一个简单的装饰器，就能让函数响应键盘或鼠标事件。代码直观得就像在说：“当按下空格键时，执行这个动作！”

# 代码就是这么简单！
from pygame.constants import K_SPACE

# 仅供示例，实际使用要在继承Sprite的类中使用。
@on_key(K_SPACE, "pressed")
def jump(self):
    self.play_sound("jump_sound")
    self.velocity.y = -10


协程动画，告别卡顿：通过 yield 关键字，您可以轻松创建平滑的动画效果，如让角色在1秒内“滑行”到鼠标位置，而不会阻塞游戏主循环。复杂的多任务处理，

目前AI做视频已经很可控了，我觉得很多项目都可以搞起来了，有技术没有思路的大佬咱们可以来交流一下，我给你提供思路一起玩，目前就是AI绘画控制出图不太可控，flux kontext+lora应该可以解决角色一次性的问题，有没有技术大佬会用这个的。
我先给站里打个样，起号成功后这些都是可以复制的，想玩的大佬可以关注我一手，后续起号成功我会发教程。
以下效果是我用一张图测试生成的效果，想要完全达到想要的效果目前只能通过首尾帧来控制视频的走向，能到达想要的效果。

突然看到要统一发行版了，代表着以后有激活的就还是现在这种，没激活的就社区版了是吗

  
      

      The JetBrains Blog
  

  
    

IntelliJ IDEA 迁移到统一发行版 | The IntelliJ IDEA Blog

  我们很高兴宣布 IntelliJ IDEA 的下一步发展：我们将转向单一、统一的发行版。 是的，在您问起之前，我们对开源的承诺一如既往。 以后将只有一个 IntelliJ IDEA 安装程序，取代分别下载的 Community Edition 和 Ultimate Edition。 在这种新设置中，所有 Ultimate 功能仍然需要订阅才能解锁。 但即使没有订阅，IDE 仍将保持完整功能，

比如nds,ps,还有世嘉的一些主机。用的是EmulatorJS。
目前的功能是

上传游戏的rom，在线玩游戏，支持存档和快照。
预置了大部分的模拟器核心和四款游戏
数据存储在浏览器或者本地磁盘（可以选择），然后可以将数据备份到Google Drive

一个纯前端的项目，大部分是AI老师写的

希望能跟大家交流一下这个网站的可玩性如何，有没有继续维护下去的必要，或者有没有啥建议
大家感兴趣的话可以玩一下 
https://retrohub.top/zh

前言
今天起床看到群友分享的一个链接，感觉是一个非常棒的工作。于是想着分享一下它。

OpenMED 本身有点小小的标题党，但是瑕不掩瑜，我先在正式分享之前简单省流一下：OpenMED 目前公开了一组 NER 模型，一共 384 个，大小从 0.1B 到 0.6B 不等，几乎涵盖了医学领域大部分名词和领域。基于这些 NER 模型组，有望从海量的医学数据中制作出高质量的医学数据，从而训练出更加专业的医学大模型。OpenMED 希望这项工作的外围由开源社区来完成，并也提供了对应的工具，NER 模型组可能只是第一个。
他们的 huggingface 主页：OpenMed (OpenMed)
下面是在 OpenMED 主页上的原文，我只是简单爬取内容并做了一下翻译。
认识OpenMed：380+免费医疗实体识别模型
医疗AI长期被昂贵的付费墙和封闭系统所阻碍。研究人员、医生和开发者不得不应对高昂费用和神秘的"黑箱"工具，严重拖慢进展速度。现在，OpenMed以超过380个顶尖医疗实体识别(NER)模型彻底改变这一现状，所有模型均在Apache 2.0许可证下免费开放。
这些模型不仅媲美昂贵的商业方案，更超越它们，提供卓越性能并让全球医疗突破加速实现。
问题：被锁住的医疗AI
医疗AI面临几大障碍：

昂贵授权：小型团队和大学难以负担
技术黑箱：商业工具不公开工作原理
技术滞后：许多付费模型跟不上最新技术
使用局限：只有大公司能获得优质资源

这严重拖慢了研究进度、临床发展以及医疗公平。
解决方案：OpenMed NER模型
OpenMed带来380+免费NER模型，可识别各类医学术语——从药物名称到疾病等。其优势包括：

 完全免费：Apache 2.0开源许可
 开箱即用：专为实际场景设计
 灵活尺寸：1.09亿至5.68亿参数可选
 严格测试：基于13+标准数据集验证
 兼容性强：完美支持Hugging Face和PyTorch

这些模型打破了旧有壁垒，让医疗AI真正为所有人所用。
OpenMed工具箱里有什么？
OpenMed的380+模型基于1

一只手不能玩？ 玩
当然能玩~

小鸟太脆了 死多一点很正常吧~

干扰李信真滴好玩 以后就这么玩~