写了个支持连续对话的ChatGPT Bot，跑在Cloudflare Workers上。代码简陋但能用。https://github.com/Envl/workers-chatgpt-tgbot
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enjoy https://twitter.com/eranhill/status/1601988444498034688
介绍: https://cdm.link/2022/08/chantlings-an-app-where-animated-forest-creatures-sing-along-with-you-is-a-marvel-of-design/
App: https://www.iorama.studio/chantlings
介绍: https://cdm.link/2022/08/chantlings-an-app-where-animated-forest-creatures-sing-along-with-you-is-a-marvel-of-design/
App: https://www.iorama.studio/chantlings
X (formerly Twitter)
eranhill on X
a portal to dreamland on my desk #chantlings @ioramastudio
除了标题比较糟糕，其他都很好。Xmind创始人的一次分享。 https://mp.weixin.qq.com/s/MLM9x8skNKG-9sEruVhW-Q
Weixin Official Accounts Platform
神仙公司是怎样炼成的？Part 1
【以下文字由园长2022年11月12日在上海圆桌活动录音整理而成】
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工作中有点想搞个code figma联动的东西。市面上类似概念的产品看了有很多，但这个公司做的东西是目前看到最酷的。https://divriots.com/
Divriots
‹div›RIOTS
We craft revolutionary Figma plugins!
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终于1.0。实际上已经默认用它做项目一年多了，期间经历了很多bug和breaking change，但收益依然大过成本。它能提供等于原生HTML+JS+CSS的符合直觉的开发体验&性能。我认为SvelteKit值得成为绝大多数情况下的首选，无论全栈or纯前端项目。 https://svelte.dev/blog/announcing-sveltekit-1.0
svelte.dev
Announcing SvelteKit 1.0
Web development, streamlined
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Oculus之前的CTO，从Meta离职了。他说自己无法忍受Meta内部运作的低效且对此感到无力。 https://m.facebook.com/story.php/?story_fbid=pfbid0iPixEvPJQGzNa6t2x6HUL5TYqfmKGqSgfkBg6QaTyHF5frXQi7eLGxC7uPQv5U5jl&id=100006735798590&s=09
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阿根廷🇦🇷人在布宜诺斯艾利斯庆祝🎉夺冠🏆。今年最爱的视频，这两天看了好多次，头皮发麻。 https://petapixel.com/2022/12/19/amazing-drone-footage-of-200k-argentinian-fans-celebrating-world-cup/
（Instagram原版视频不知为何没声音了。用电脑打开链接能直接从这个网页播放，有声音。手机打开只能跳转ig。）
（Instagram原版视频不知为何没声音了。用电脑打开链接能直接从这个网页播放，有声音。手机打开只能跳转ig。）
Peta Pixel
Amazing Drone Footage of 200K Argentinian Fans Celebrating World Cup
A special moment for the country.
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世界杯直播中出现了一些关键场景（比如越位）的3D重建画面，nyt在他们的网站中也做了类似事情，这篇文章介绍了实现流程。
关键大概四步：
1. 从现场照片中足球大小&禁区形状计算出摄影师位置，然后求出投影矩阵，把照片映射到真实足球场模型去，于是得到各球员位置
2. 用机器学习模型单独计算照片中各球员的3D模型，结合同时刻其他角度的照片，手工校正姿势&其他细节
3. 参照原始照片，把球员模型摆到球场模型中对应位置，调整角度、大小
4. 添加shader、运镜、渲染
https://rd.nytimes.com/projects/modeling-key-world-cup-moments-with-machine-learning
关键大概四步：
1. 从现场照片中足球大小&禁区形状计算出摄影师位置，然后求出投影矩阵，把照片映射到真实足球场模型去，于是得到各球员位置
2. 用机器学习模型单独计算照片中各球员的3D模型，结合同时刻其他角度的照片，手工校正姿势&其他细节
3. 参照原始照片，把球员模型摆到球场模型中对应位置，调整角度、大小
4. 添加shader、运镜、渲染
https://rd.nytimes.com/projects/modeling-key-world-cup-moments-with-machine-learning
Nytimes
Modeling Key World Cup Moments with Machine Learning
R&D used reference photos and videos of the venue, photos of the play, and player models created using a machine learning model called ICON to recreate Pulisic’s goal in 3D.
Forwarded from Hacker News
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Link: https://readhacker.news/s/5v9Se
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