<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[gitblog_00402的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; gitblog_00402]]></copyright><item><title><![CDATA[视频字幕提取到SRT只需3步，全程本地离线]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/162265185</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/162265185</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 20:24:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[给一批带硬字幕的课程录屏做发布准备时，字幕已经烧进画面里，既不能直接复制，也不想把成片传到在线服务里转换。Video-subtitle-extractor（下文简称 VSE）把关键帧提取、字幕区域定位、OCR 文字识别整套流程放在你本机完成，跑完直接在视频同目录生成标准 SRT 文件，全程不需要申请任何第三方 API，视频本身也不会离开电脑。

[![VSE视频字幕提取界面：框选字幕区域后批量生成]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spyder 6 完整工作流实战：从数据加载到性能剖析的 4 个面板]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/152702900</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/152702900</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 19:50:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[做科学计算和数据分析，麻烦往往不在 Python 本身，而在环境：画图要切工具、调试看不到变量、上集群要反复配环境。Spyder 这款科学 Python 开发环境就是为此设计的——编辑器、IPython 控制台、变量浏览器、绘图面板全在一扇窗口里。本文按"安装 → 数据探索 → 编码 → 调试 → 远程"的真实路径，把 Spyder 6 的核心工作流讲透，读完即可上手。

[![Spyder 科学]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[omniASR-LLM-7B支持1600+语言：完整语言代码清单与低资源语言转写实战]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/170198737</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/170198737</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 18:54:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[omniASR-LLM-7B 是 Meta 开源的 Omnilingual ASR 多语言语音识别（ASR）模型家族中最大的一档：它支持 **1600+ 种语言**的语音转写，采用 7B 参数规模的端到端架构，并支持"语言条件（language conditioning）"输入，让同一条语音可以指定转写为任意目标语言，特别适合低资源语言场景。

## 什么是 omniASR-LLM-7B？

**]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Unreal Engine 5 影视化自审评分表：用 scenario-unreal-cinematics 的 critique 规则把镜头切成“可测量的数据”]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/161585900</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/161585900</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 18:20:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文围绕 `scenario-unreal-cinematics` 技能的 critique 评分表展开（[critique.md](https://link.gitcode.com/i/dc8ce983f8bc53934e4699f61af6b49a)），讲清一件事：在 Unreal Engine 5.8 + Sequencer 的工作流里，如何把“这段片子好不好”拆成按阶段排序的、带 seve]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[0 个连接下不动？3 步用 trackerslist 把 79 个公共 Tracker 配好]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/161799629</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/161799629</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 17:34:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[同一个冷门种子，挂了两小时客户端还是 0 连接；把一份公共 Tracker 列表贴进去，十几分钟就开始满带宽拉取——差别就在你的客户端知不知道该找谁。Tracker（跟踪器，一个把下载同一资源的人的 IP 互相通报、促成直连的公共服务）就是那张"联系人名单"。开源项目 trackerslist 每天自动巡检，维护一份 79 个存活公共 Tracker 的列表。本文带你 3 步配好，并按你的网络环境]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[3 分钟搞定 BT 下载加速：trackerslist 免费公共 Tracker 列表配置指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/161042863</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/161042863</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 15:17:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[一部 2016 年的老电影，做种人只剩 2 个，速度被钉在 40KB/s，等一周也下不完。把 trackerslist 的公共 BitTorrent Tracker 列表整份贴进客户端，30 分钟后速度爬到 30MB/s，贴近你家的带宽上限。trackerslist 是一个每天自动维护的免费公共 BT Tracker 列表库：全网 Tracker 每日体检一遍，死的剔除、活的按速度排队，你直接拿来]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[easy-floorplan 多楼层户型图：楼层切换、楼梯导航与楼层摘要徽章一屏总览]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/162604744</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/162604744</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 14:55:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[easy-floorplan 是一款 Home Assistant 交互户型图卡片。面对复式或别墅，多楼层户型图不再需要一张张静态截图轮流看：楼层切换器、楼梯导航和楼层摘要徽章，让整栋房子的状态在一屏内总览——点哪层看哪层，每层的温度、湿度、灯光和窗户状态直接显示在楼层按钮上。

## 楼层切换器：多楼层户型图的一键直达

只要在配置中定义了多个楼层（`floors` 列表），卡片会自动显示楼层切]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pika架构深度解析：为什么探针+WebSocket+VictoriaMetrics是轻量级监控的最优解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/167173005</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/167173005</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 14:45:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[> Pika 探针监控系统是一套基于 Go + WebSocket + VictoriaMetrics 的**轻量级监控**方案，用单条 WebSocket 长连接完成实时指标采集、安全审计与防篡改告警，配合 Docker Compose 即可一键部署。

对很多团队来说，"监控"往往意味着一堆重型组件：Kafka 消息队列、Prometheus 抓取集群、Grafana 面板……但当你只有几台甚]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Auto Ontology SQL解析实战：用sqlglot做查询对比与元数据抽取]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/152295573</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/152295573</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 14:06:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[Auto Ontology 是 NVIDIA 开源的 Python 语义层框架，为 LLM 与 Agent 提供数据查询的"知识底座"。它的底层把 **sqlglot** 作为 SQL 解析引擎：一边识别日志里"结构等价"的查询并去重，一边把每条 SQL 拆成它用到的表、列与 JOIN，最后写入 catalog。这篇文章就带你完整走一遍这条 SQL 解析链路。

[![Auto Ontology ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Jasna 全程实操：视频马赛克免费修复，GTX 16 系显卡能不能跑、怎么跑、显存不够怎么办]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/151497900</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/151497900</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 12:38:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[Jasna 是一款免费的视频马赛克修复工具：它在你自己的 GPU 上逐帧定位马赛克，用 BasicVSR++ 模型重建被遮挡的区域，其余画面原样保留，图形界面和命令行都支持。NVIDIA GTX 16 系 / RTX 20 系及以上开箱即用，AMD 只有 RX 7000/9000 这一代支持。

## 先判断适不适合你：一张入门票

先说结果：GTX 16 系 / RTX 20 系及更新（计算能力]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Development-Board-C-Examples FLASH读写实战：掉电不丢数据的参数保存技巧]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/151459997</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/151459997</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 11:47:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[在 STM32 开发中，**FLASH 读写**是保存机器人参数、校准数据的核心手段——数据写入片内 Flash 后，**掉电也不会丢失**。本文基于 Development-Board-C-Examples 仓库中的 [FLASH 读写例程](https://link.gitcode.com/i/0c54a8ca6b5627fdfdb5ed38b769a301)（STM32F407 开发板 C ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【纯免费分享】LitCAD 从克隆到跑通：C 开源二维 CAD 项目导读]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/170190936</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/170190936</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 11:30:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[LitCAD 是一个用 C# 写成的二维 CAD 绘图程序：能画线、圆、圆弧等多段图元，并带缩放、图层、夹点与撤销重做。它把"数据、界面、命令"拆成 3 个独立工程，源码只有 134 个 .cs 文件，是拆解 CAD 架构的一份可读样本。

## 项目速览

| 项目 | 说明 |
| --- | --- |
| 名称 | LitCAD（仓库名 C 开源 CAD） |
| 语言/技术栈 | C#、]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CosyVoice2-0.5B 客观评估：CER 与说话人相似度指标对标 Seed-TTS 等闭源模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/154718368</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/154718368</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 10:06:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[**CosyVoice2-0.5B 是 FunAudioLLM 开源的 0.5B 参数零样本语音合成（TTS）模型**。本文基于官方基准数据，围绕 **CER（内容一致性）** 与 **说话人相似度** 两大核心指标，将其与 Seed-TTS、MiniMax-Speech 等闭源模型及 F5-TTS、Index-TTS2、VoxCPM 等热门开源 TTS 逐一正面对标，帮你 5 分钟完成 TTS ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Jimeng Free API 模型清单：即梦10款图像模型与13款视频模型全对比，一图选对最佳模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/151462058</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/151462058</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 09:41:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[Jimeng Free API（jimeng-free-api-all）是一个即梦 AI 图像/视频生成的免费反代 2api 服务，兼容 OpenAI 接口格式，内置可视化管理控制台，可自动同步即梦官网最新模型。本文将它内置的 **10 款图像模型** 与 **13 款视频模型** 逐一列出，帮你一张表选对模型，不浪费每一分积分。

[![即梦 Free API 图像模型生成效果示例，熊猫风格插画]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TVBoxOSC 快速指南：电视盒子怎么自己管？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/141151522</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/141151522</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 09:39:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[电视盒子想换个应用，渠道却全是厂商预置？TVBoxOSC 就是做电视盒子控制与管理的开源项目：它每天自动抓取 3 个上游项目的代码，编译成 APK 放到 release 页，你直接拿就行。

## 先弄明白：TVBoxOSC 到底干了什么

- **解决什么**：你不用自己编译、也不用求人打包。它每天定时检查 TVBoxOS 和 Box 这两个上游有没有新 commit，有就直接编出能装的 APK]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【珍藏整理】Spine 3.8.75 资源文件下载完整指南：如何 3 步装好 Windows 绿色版]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/170185228</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/170185228</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Fri, 06 Nov 2026 09:06:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[这篇指南帮你拿到并跑起来 Spine 3.8.75 的 Windows 资源包：仓库里的 3.8.zip（约 75MB）就是一个解压即用的绿色版，内置运行环境与中文字体，不需要额外装 Java，装完即可打开官方示例动画，适合想快速体验 2D 骨骼动画、又在别处找不到这个版本资源文件的你。

## 📦 资源包里有什么

把 3.8.zip 解开后，你会看到这些内容：

- **版本状态**：Spi]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ZBrush 2026 脚本化雕塑实战：scenario-zbrush-sculpting 桥接流程 P0–P17 全解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/160685334</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/160685334</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Thu, 05 Nov 2026 21:58:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文以 `scenario-zbrush-sculpting` 技能中的桥接流程文档为主体，逐条拆解 P0 到 P17 十七段可在 Agent 侧执行的 Python 流程：从会话启动、笔刷强度标定、无笔触起形，到定向笔画规划、检查点回拨、层级纪律与安全重网格。读完之后，你应能把「专家用笔压力做到的事」翻译成「Agent 用坐标、体积测量与门禁做到的事」，并清楚每一段代码在仓库中的实现位置、参数取]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mamba-YOLO的T/B/L三大模型选型全解读：6.1M到57.6M参数，如何为你的任务精准选择]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/168450197</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/168450197</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Thu, 05 Nov 2026 20:54:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[Mamba-YOLO 是基于状态空间模型（SSMs）的官方 PyTorch 目标检测框架，提供 **Mamba-YOLO-T、Mamba-YOLO-B、Mamba-YOLO-L** 三档规模模型，参数量从 6.1M 到 57.6M，计算量从 14.3 到 156.2 GFLOPs。本文拆解三者的差异与适用场景，帮助你在部署约束和精度目标之间快速做出正确选择。

## 一图看懂：Mamba-YOLO]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Academic Research Skills 完整教程：两条命令把 Claude Code 变成 37 智能体学术流水线]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/161013828</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/161013828</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Thu, 05 Nov 2026 20:21:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[你刚跑完文献调研，手里攥着一堆笔记，却不知道下一步动笔还是再查一轮？`academic-research-skills`（ARS）是给 Claude Code 装的学术研究技能包，把"查文献 → 写初稿 → 评审 → 修改 → 定稿"拆成一条 10 阶段流水线：你负责提问和判断，它负责检索、校引、核数这类重复劳动，而且每个阶段结束都会停下来等你拍板。

## 它到底是什么

一句话定位：一套把论文]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[自学是门手艺：Markdown 与 Notebook 两种格式快速选读完整指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/163533631</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00402/article/details/163533631</guid><author>gitblog_00402</author><pubDate>Thu, 05 Nov 2026 16:54:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[《自学是门手艺》是李笑来关于自学能力与编程入门的开源书，全书同时提供 Markdown 版和 Notebook 版两种形态。结论先行：先用 Markdown 版零门槛通读，再用 Notebook 版逐格精练。

## 📦 先看清项目基本盘

- 作者李笑来，全书以编程为自学入口，核心是"自学能力"训练
- 全书 47 章：根目录 47 个 `.ipynb` 文件是 **Notebook 版**；]]></description><category></category></item></channel></rss>