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超级随意的帖子（在床上用手机打的），尝试了很多方法，但这个方法让我坚持下来了。所以我必须告诉你们，因为这可能对像我一样对数学感兴趣的你们有所帮助。 睡眠问题真的很棘手，我花了五年时间，遇到了一位医生朋友。荷兰的医疗系统让我失望，但我的医生朋友让我免于终生失眠。在我的情况下，解决方案是：0.3毫克褪黑激素 + 7.5毫克米氮平（抗组胺药，让我昏昏欲睡） + 冥想 + 睡眠卫生。你的经历可能会有所不同。 数学学习：我需要有人告诉我该做什么。自己设计课程太复杂了。而且，我需要配合一个强大的大型语言模型，因为我有很多“为什么”的问题，当然还有像3B1B这样的频道。 iPad：我尝试过多次用笔和纸。问题是：有时候我只想懒散地躺在床上，以奇怪的姿势做数学。我发现我需要一支笔，单靠记忆是做不到的。一个可以分屏的iPad：数学学习 + MyScript（前身是Nebo）非常不错。苹果的专业版手写笔也很好，因为我不需要担心连接问题。 我在iPad、笔和纸（第n次尝试）和Remarkable之间犹豫不决。我很高兴我买了一个二手的iPad Air。我可以坚持这个习惯。 这真是低调地改变了我的生活。 我知道这个设置并不适合每个人。

我创建Pivor是因为我想要一个简单的自托管客户关系管理系统（CRM），不想被云服务锁定或按座位收费。 功能：客户管理、联系人、沟通记录（电子邮件、电话、会议、任务）、暗黑模式。 技术栈：Laravel 12、Livewire 3、Tailwind CSS 4。默认使用SQLite，支持MySQL/PostgreSQL。支持Docker。 许可证：AGPL-3.0。 <a href="https://github.com/Lexaro-Software/pivor" rel="nofollow">https://github.com/Lexaro-Software/pivor</a> 期待反馈！

嘿，HN！在这个假期，我想到要更新我四个月前制作的小游戏。<p>现在，蚂蚁收集的是雪花而不是苹果。背景的树木也进行了更换。我还添加了一个小雪花飘落的动画 :)<p>祝大家假期快乐！

我不知道自己是否在感受到OpenAI热潮的崩溃，或者说ChatGPT确实出现了更多的bug。<p>特别是它在聊天方面突然变得相当糟糕？<p>问一个问题<p>（得到一个合理的回答）<p>再问一个后续问题<p>（先回答第一个问题，然后再回答我的第二个问题）<p>不仅如此，我还点击库中的图片并请求修改，结果ChatGPT却说“请附上图片”。<p>这一切都让人感到非常沮丧。最近有人有这种感觉吗？我最后还是更多地使用Claude。

尝试创建一个重视速度和流畅性的初创公司。<p>我正在开发一个名为“AI Islands”的概念，希望将其打造成为继点击式图形用户界面之后的下一个交互层。<p>目前支持对任何数据进行搜索和人工智能处理。<p>如果您能试用一下，我将非常感激！

我正在开发一个基于几何约束（w = 2，δ = √5）和拓扑不变量的物理相互作用几何模型。没有自由参数，只有几何。在您看来，这是否是一个合理的几何统一，还是仅仅是复杂的曲线拟合？ 结果： 质子半径（r_p）： 建模为四面体结构极限（4 · ƛ），并考虑球形场投影损失（α / 4 · π）。 ``` r_p = 4 · ƛ_p · (1 - (α / (4 · π))) 预测值：8.407470 × 10^-16 m 实验值：8.4075(64) × 10^-16 m 差异：3 ppm ``` 质子磁矩（g_p）： 从动态势（δ = √5）推导，受到黄金摩擦项（α / Φ）的阻尼。 ``` g_p = (δ^3 / w) - (α / Φ) 预测值：5.5856599 实验值：5.5856947 差异：6 ppm ``` 缪子异常（a_μ）： 作为二十面体几何的层次分解推导：表面（α / 2 · π）+ 节点（α^2 / 12）+ 顶点对称性（α^3 / 5）。 ``` a_μ = (α / (2 · π)) + (α^2 / 12) + (α^3 / 5) 预测值：0.00116592506 实验值：0.00116592059 差异：4 ppm ``` α粒子半径（r_α）： 建模为4核四面体（8 · ƛ），并考虑线性核子投影成本（α / π）。 ``` r_α = 8 · ƛ_p · (1 - (α / π)) 预测值：1.67856 × 10^-15 m 实验值：1.678 × 10^-15 m 差异：330 ppm ``` 质子质量（m_p）： 通过64位度量视界（2^64）和对角传输（√2）将普朗克尺度与质子尺度连接。 ``` m_p = ((√2 · m_P) / 2^64) · (1 + α / 3) 预测值：1.67260849206 × 10^-27 kg 实验值：1.67262192595(52) × 10^-27 kg 差异：8 ppm ``` 中子-质子质量差（∆_m）： 建模为电子在几何压缩（20面体）到质子框架（立方体，8个顶点）中存储的势能。压缩比 = 20/8 = 5/2。 ``` ∆_m = m_e · ((5/2) + 4 · α + (α / 4)) 预测值：1.293345 MeV 实验值：1.293332 MeV 差异：10 ppm ``` 引力常数（G）无G： 从量子常数和质子质量推导，识别G为128位层次（2^128）的缩放伪影。 ``` G = (ħ · c · 2 · (1 + α / 3)^2) / (m_p^2 · 2^128) 预测值：6.6742439706 × 10^-11 实验值：6.67430(15) × 10^-11 m^3 · kg^-1 · s^-2 差异：8 ppm ``` 精细结构常数（α）： 作为静态空间成本加上自旋子环修正推导。 ``` α^-1 = (4 · π^3 + π^2 + π) - (α / 24) 预测值：137.0359996 实验值：137.0359991 差异：< 0.005 ppm ``` 预印本： https://doi.org/10.5281/zenodo.17847770