主要功能:在 macOS 状态栏显示三合一状态图标,集成 Wi‑Fi、电池与音量(Mac 平台将蜂窝数据替换为音量图标);点击后展示简单的三个状态。 产品描述:借鉴 iPhone Duo 设计,将 iPhone Duo 的三合一状态图标带到 macOS。

ThreeJSON 是一个 JSON 驱动的、AI 友好的开源 3D 引擎(基于 Three.js)。主要功能包括:使用 JSON 文本描述构建 3D 场景;实现场景描述统一解析、对象创建、场景装配、实时运行、增量修改和场景持久化的数据驱动链路;支持双模 JSON(标准 JSON 和用户友好 JSON);具备双层运行结构(JSON 负责规范与持久化,Object3D 负责实时运行);内置完备的声明式对象与组件体系(几何与网格、高级多媒体组件、外部资产加载、原生混配);提供高效对象管理(支持多种 ID 快速检索)和增量状态更新(不重载场景);拥有双轨动画系统(JSON 声明动画和 glTF 内嵌动画)和声明式事件系统;支持业务域扩展机制(通过 handler 与 registry 自定义领域逻辑);专为 AI 与 Agent 设计,允许 AI 输出结构化 JSON 描述直接驱动场景。
轻量化 SSH 连接管理工具,纯终端界面,无多余功能,开箱即用,适配 PowerShell5/7;自带 TUI 可视化终端界面,键盘操作直观,类似 yazi 交互逻辑;Docker 风格极简命令行(add/ps/rm 管理服务器);一键 ping 检测主机在线状态;自动补全命令与主机别名;支持私钥登录、批量导入导出 JSON 配置,一键备份迁移;npm 全局一键安装,自动写入 PowerShell 配置;提供二进制可执行文件,减少配置成本;支持 ssh2 实现文件拖拽传输,弹出新窗口显示上传进度;支持自定义配置文件 .qsshrc;适配 Linux/MacOS 系统;连接配置路径设为 ~/.ssh/config。

- 隐私优先的 Rice Purity Test - 包含 100 道原创 Yes/No 题目,面向 18+ 用户 - 答题进度和分数仅保存在浏览器本地 - 无账号、无服务器端答案存储、无分析脚本或广告脚本 - 结果页提供浏览器本地的模式报告和好友挑战(只把加密分数放在 URL fragment,不上传答案) - 定位为娱乐/自我反思工具,不是心理测量、诊断或道德评价,也与 Rice University 无关 - 支持英语、西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、日语、韩语和简体中文

- Claude Code 多账号路由工具 - 所有账号(订阅、API key、中转)收进一个本地 endpoint - 撞上限自动切到下一个,也可以负载均衡或固定用一个 - 每个账号的 5 小时 / 每周窗口、重置时间、token 和花费一眼看清 - 一键接入 Claude Code、Claude Desktop、T3 Code,不用改配置文件 - key 存在本机
产品主要功能和描述: 1. AI生成春联:非纯文字,带有红色条幅。 2. 烟花模拟器1:提供烟花模拟体验。 3. 烟花模拟器2:提供烟花模拟体验。 4. 过年登高看海拔APP:用于查看海拔高度并参与登山活动。
![[开源免费] 实时数字人 OpenTalking 项目演示](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fstatic.rustpoint.com%2Fscreenshots%2F1214991.jpg&w=3840&q=75)
**产品名称**:OpenTalking **主要功能**: 1. **实时对话数字人产线**:OpenTalking旨在将多个技术模块(如LLM、TTS、STT、WebRTC、字幕事件、角色音色、用户打断、前端交互和数字人视频驱动模型)串联起来,使数字人能够进行实时对话。 2. **状态管理和事件同步**:处理数字人演示与产品之间的工程距离,确保各个环节(如语音识别、文本生成、音频驱动、视频播放等)能够高效协同工作。 3. **多种部署模式**:提供Mock模式用于快速验证整体流程,Local模式支持单机部署,OmniRT模式便于接入远端推理服务,Direct WebSocket模式则方便开发者对接自己的模型服务。 4. **前端交互配置**:允许开发者配置数字人角色、音色、LLM、TTS、STT以及数字人驱动模型,并查看模型连接状态。 5. **后端事件编排**:负责编排对话中的各种事件,包括用户输入、模型回复、语音合成、字幕生成、视频播放和打断控制。 6. **支持多种模型后端**:目前已包含WebUI前端、后端API、会话编排、多种模型后端模式、角色配置、字幕事件和基础的实时对话链路。 **描述**: OpenTalking是一个为实时数字人设计的开源框架,它不仅涉及简单的图像移动或音频驱动口型,而是致力于创建一个能够进行连续对话、易于部署和切换模型的系统。该框架通过整合多个关键技术模块,简化了数字人开发的复杂性,并提供了灵活的部署选项,以适应不同的开发需求和资源条件。随着LLM、TTS和STT技术的日益成熟,OpenTalking有望在AI新闻主播、在线客服、教育讲解等多个领域发挥重要作用。
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