Hostinger 在没有提前通知的情况下永久停用了我的账户，我没有在本地备份数据库、代码和文件。他们在没有任何通知的情况下停用了我的账户。现在他们也不提供服务器的任何备份。
“我们理解您的情况以及您文件的重要性。然而，由于严重滥用而导致的永久停用，Hostinger 无法提供备份、代码或访问权限——甚至是暂时的。这一限制是为了保护所有用户并遵守法律和安全政策，决定是最终的，无法更改。
我们也无法分享滥用报告本身，因为它包含敏感信息，并受到严格的隐私和合规规则的保护。”
我现在该怎么办？我已经使用 Hostinger 三年了，但突然发生了这样的事情。我的所有数据都在他们的服务器上，我和我的团队在过去三年的所有努力都在他们的服务器上。如果他们不提供我的数据，我将失去所有的工作和客户。
有人能建议我该怎么做吗？有人能帮我吗？
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我想构建一个 r/place 的 mipmap 版本——缩小视图时可以看到整个世界，放大时可以在真实的地理坐标上放置单个像素。
地图就是画布。首尔、东京、纽约——像素位于实际的经纬度位置，并在那里持续存在。在探索的过程中，您可以实时观看其他人绘画。
我关注的几个方面：
- 仅使用 WebGL 渲染器（在性能分析后放弃了 Canvas2D，因为它是缩小视图的瓶颈）
- 仅在您当前的视口范围内进行 SSE 更新
- 在全球城市中种植像素艺术，使其从第一天起就显得充满活力
免费使用。仍处于早期阶段——想知道人们的看法。
我开发了一个免费的开源ASO关键词研究工具，可以通过Docker在本地运行。您无需任何API密钥或账户，所有数据都不会离开您的机器。
<p>为什么是免费和开源？
任何ASO工具提供的只是算法估算。我尝试过很多工具，可以说它们的结果并不一致。而且，它们的解决方案往往过于复杂，过度复杂并不一定能创造出更好的解决方案。
<p>为什么是自托管？
我希望将其作为免费工具提供。如果我将整个工具托管在网站上，我怀疑我需要处理的滥用问题会增加，同时也会产生很多基础设施成本。而且用户可能会怀疑，怎么会有免费的工具。自托管非常简单，通常在不到2分钟内就可以完成。
<p>它是如何工作的？
它使用公共的iTunes搜索API来估算关键词的流行度（6信号模型）、难度（7个加权因素）和每个排名位置的下载量。您可以扫描30个App Store国家，跟踪您应用的排名，并导出为CSV格式。它具备所有核心功能。
<p>安装方法：
git clone <a href="https://github.com/respectlytics/respectaso.git" rel="nofollow">https://github.com/respectlytics/respectaso.git</a>
cd respectaso
docker compose up -d
<p>许可证：AGPL-3.0。使用Django + SQLite + Tailwind构建。
这最初是一个关于模拟理论的问题：如果GPU只是并行应用于网格的规则，那么你真的需要硅片吗？
结果显示，不需要。
PureBee是一个完整的GPU，定义为软件规范——内存、引擎、指令集、运行时。它在单个CPU核心上以3.6个token/秒的速度运行Llama 3.2 1B推理。该模型能够正确回答问题。
它与llama.cpp或WebLLM的不同之处在于：
WASM计算内核是在运行时通过JavaScript逐字节构建的。没有Emscripten，没有Rust，没有编译器，也没有构建步骤。运行Q4 SIMD矩阵运算的二进制文件本身就是可读的JavaScript。整个堆栈的每一层——包括执行数学运算的部分——都是可审计的源代码。
从基本原理的进展：
```
基础JS 0.08 token/秒
类型数组 0.21 token/秒
WASM内核 0.70 token/秒
Q4量化 1.30 token/秒
SIMD 3.00 token/秒
工作线程 3.60 token/秒
```
总共提升了45倍。单个CPU核心。零个npm依赖。
这个声明并不是说这比真正的GPU更快。声明是GPU从来不是硬件——它始终是数学。硬件只是快速运行数学的一种方式。PureBee是另一种方式。如果这是真的，它将改变推理可以运行的地方。
运行方法：
```
git clone https://github.com/PureBee/purebee
node download.js llama3
node --max-old-space-size=4096 chat-llama3.js
```
需要Node.js ≥ 20。堆内存标志不是可选的。
许可证为FSL-1.1（在两年内转换为Apache 2.0）。个人和内部使用免费。
欢迎深入探讨WASM二进制构建、Q4 nibble布局或在1.8GB RAM中运行4.5GB模型的SharedArrayBuffer权重缓存。
大家好！<p>在过去的几个月里，我一直在开发“Peekl”，这是一款配置管理解决方案。<p>这个想法是将我喜欢Ansible的优点（易于使用、能够快速上手）与我热爱Puppet的特点（主要是基于代理的拉取模型）结合起来。<p>目前这个项目已经到了我认为可以与大家分享的阶段。当然，要在功能上与Puppet或Ansible相媲美，还有很长的路要走，但我认为现在它是一个不错的起点。
我一直在思考人工智能与开发者工作的问题。<p>我感觉那些构建库、框架、编译器和开发工具的开发者，可能比那些开发典型的CRUD应用程序的人更不容易被人工智能取代。<p>我的直觉是，工具开发工作需要更深的系统知识和品味，而许多应用层的代码则变得更容易被人工智能生成。<p>我错了吗？想听听大家的看法。