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V2EX  ›  heimoshuiyu  ›  全部回复第 3 页 / 共 8 页
回复总数  156
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2025 年 11 月 8 日
回复了 zarvin 创建的主题 职场话题 公司人事要考核通义灵码的使用量怎么办?
当命令行用:“执行 git commit”、“运行测试”、“构建项目”
c2c 入了 1k ,两个星期后冻结名下所有储蓄卡,问银行问反诈互相踢皮球,过几天又莫名其妙解开了
2025 年 10 月 27 日
回复了 bronyakaka 创建的主题 Linux 2025 年各大 Linux 桌面发行版安装问题及请教
arch
我觉得 arch 好用是因为 arch 在安装过程中教会了你基本的 linux 维护技能,遇到问题你知道可能处在哪里,知道去哪里找答案。其他发行版永远做不到这一点,你只会不断换发行版,一直换直到换到 arch 然后学会你本该学的
ncdu: 您好
2025 年 9 月 2 日
回复了 heimoshuiyu 创建的主题 程序员 vibe coding 一点也不 vibe
@hsj1992 不是 你让 AI 写代码,然后不看,让 AI 写测试,也不看,你怎么知道他有在测试任何实在的东西
2025 年 9 月 2 日
回复了 heimoshuiyu 创建的主题 程序员 vibe coding 一点也不 vibe
@8675bc86 比如 帮我根据 `@init.sql` 编写 `@orm.py` 中的模型,你可以参考现有的实现 @xxx.py
或者 运行 shell command `pytest` 然后修复其中的错误
或者 帮我修改 `@src/backend` 后端代码对接 `@src/frontend` 前端
2025 年 9 月 2 日
回复了 heimoshuiyu 创建的主题 程序员 vibe coding 一点也不 vibe
@yb2313 确实,快速迭代看得就是效果,管你过程写的什么几把
2025 年 9 月 2 日
回复了 heimoshuiyu 创建的主题 程序员 vibe coding 一点也不 vibe
@longbill 真正的包工头是老板,我是黑奴
2025 年 9 月 2 日
回复了 heimoshuiyu 创建的主题 程序员 vibe coding 一点也不 vibe
@mumbler 那么一天可以给我开一个月工资吗哈哈(
2025 年 8 月 31 日
回复了 heimoshuiyu 创建的主题 程序员 vibe coding 一点也不 vibe
@hellodigua 在理
我应当摸鱼
2025 年 8 月 30 日
回复了 xbox360 创建的主题 问与答 使用 whisper.cpp 加载 large-v3-turbo 模型生成字幕的问题
v3-turbo 效果不如 v3
v3 中文效果不如 v2
很难说 v3-turbo 和 medium 在中文上哪个更好

使用 prompt 出简体我基本上是瞎写:“以下是简体中文的会议记录摘要。有完整的标点符号。”
或者用 opencc 处理一下
3G 显存够跑 large-v2 的,可以看我项目 https://github.com/heimoshuiyu/whisper-fastapi
2025 年 8 月 28 日
回复了 AndyChina 创建的主题 职场话题 远程工作, 可能并没有想象的那么好
从床上起来两眼一睁就是上班
2025 年 8 月 24 日
回复了 cmos 创建的主题 Rust rust 程序员的硬盘是多大的? nodejs 继任者?
64G 内存 target 软连接到 /tmp
2025 年 8 月 23 日
回复了 xided 创建的主题 广州 广州 21 号线天河智慧城上班租房推荐
车陂正好打算转租 d3g6IGhtc3kzOQo=
2025 年 8 月 21 日
回复了 Suger828 创建的主题 程序员 有没有好的让 ai 讲解代码的提示词
explain like i am 5
2025 年 8 月 19 日
回复了 cj323 创建的主题 SQLite 分享适合高并发场景的 SQLite 设置
SQLite 怎么会有并发呢,写入都是单线程上锁的,自己写个单线程的 worker 顺序处理写操作可能比一堆线程在那竞争锁还快
2025 年 8 月 19 日
回复了 heimoshuiyu 创建的主题 分享创造 用视觉大语言模型检索表情包
2025 年 8 月 18 日
回复了 heimoshuiyu 创建的主题 分享创造 用视觉大语言模型检索表情包
@5261 牛的
2025 年 8 月 18 日
回复了 heimoshuiyu 创建的主题 分享创造 用视觉大语言模型检索表情包
@5261 提供的是图片,图片喂给视觉大语言模型 VLM 模型,模型再吐出文字。然后用 embedding 模型做文字的语义搜索。每个图片下方还有使用 CLIP 和 embedding 在视觉和文字语义上推荐的相似图片
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