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使用 hns，这是一款语音转文本的命令行工具，可以将您的麦克风声音直接转录到剪贴板。将 hns 与 Claude Code、Ollama、LLM 以及其他命令行工具集成，以实现强大的工作流程。
hns 使用 faster-whisper 完全在本地转录您的声音。首次运行时，whisper 模型会自动下载，之后 hns 可以完全离线使用。转录完成后，文本会显示在终端（写入标准输出）中，并自动复制到您的剪贴板，您可以随时使用 Ctrl+V 或 Cmd+V 粘贴到任何地方。
GitHub: <a href="https://github.com/primaprashant/hns/" rel="nofollow">https://github.com/primaprashant/hns/</a>
我创建了OCR Arena，作为一个免费的平台，让社区能够并排比较领先的基础视觉语言模型（VLM）和开源OCR模型。<p>您可以上传任何文档，测量准确性，并（可选）在公共排行榜上为模型投票。<p>目前它包含了Gemini 3、dots.ocr、DeepSeek、GPT5、olmOCR 2、Qwen等几个模型。如果您希望添加其他模型，请告诉我！
这是SIAM出版的这本书第二版的草稿。
<a href="https://epubs.siam.org/doi/book/10.1137/1.9780898717747?mobileUi=0" rel="nofollow">https://epubs.siam.org/doi/book/10.1137/1.9780898717747?mobileUi=0</a>
有三件事情需要展示：
1. 草稿的PDF文件：<a href="https://www.fraserphysics.com/book.pdf" rel="nofollow">https://www.fraserphysics.com/book.pdf</a>
2. HMM项目，提供状态空间模型的代码：
<a href="https://gitlab.com/fraserphysics/hmm" rel="nofollow">https://gitlab.com/fraserphysics/hmm</a>，文档可在
<a href="https://fraserphysics.gitlab.io/hmm/" rel="nofollow">https://fraserphysics.gitlab.io/hmm/</a>找到。
3. HMMDS项目，提供使用状态空间模型解决一些示例的代码：
<a href="https://gitlab.com/fraserphysics/hmmds" rel="nofollow">https://gitlab.com/fraserphysics/hmmds</a>，文档可在
<a href="https://fraserphysics.gitlab.io/hmmds/" rel="nofollow">https://fraserphysics.gitlab.io/hmmds/</a>找到。HMMDS的默认目标是构建这本书。在我的本地系统上，构建这本书大约需要10小时。
我非常感谢对这三件事情的任何方面的评论或建议。
我特别希望获得以下方面的帮助：
1. 我使用NixOS进行开发。我已经记录了在其他环境中使代码可用的进展，地址是
<a href="https://fraserphysics.gitlab.io/hmmds/getting_started.html" rel="nofollow">https://fraserphysics.gitlab.io/hmmds/getting_started.html</a>。如果您能够在其他地方使用这些代码，请告诉我。
2. 在书的草稿中，我对EM算法的收敛性质进行了分析，分布在第43页的第2.5节“EM算法”和第137页的附录B“EM收敛速率”之间。这个分析与我见过的任何已出版的内容都不同。我希望能得到反馈，包括修正和引用。
嗨，HN，我是 Wealthfolio 的创始人。<p>一年前，我发布了第一个版本。从那时起，这款应用经历了显著的成熟，进行了两次重大更新：<p>1. 多平台支持：
现在可以在移动设备（iOS）、桌面（macOS、Windows、Linux）上使用，并且提供自托管的 Docker 镜像。（Android 版本即将推出）。<p>2. 插件系统：
我们增加了对扩展的明确支持，这样你可以进行自定义开发，编写自己的集成代码，定制应用以满足你的需求。<p>核心理念始终如一：始终保持私密、透明和开源。