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积极的土地管理者、农民、问题解决者和人际领导者，欢迎讨论农业中被忽视的数据采集机会。<p>如果您感兴趣，请通过个人简介中的邮箱联系我 [Funnyfencefarm@gmail.com]。<p>简而言之，在管理医疗保险行业工作了几年后，我一直在为高风险群体开发住房项目，同时制定公式以识别和解决风险护理机会。与科技公司合作，利用所获得的数据进行扩展，将是非常棒的，因为我们希望帮助各种风险群体和农村社区。
我曾是一名音频工程师，已经冥想了大约17年。几年前，我开始深入研究脑波引导——阅读早期的研究、专利申请和论文（比如来自门罗研究所的），并尝试音调叠加和声音设计。
最初，这只是一个个人实验和学习iOS开发的方式，但最终发展成了一款完整的脑波引导应用，目前已在App Store上线。我在去年发布了这款应用，因为几位朋友试用后希望拥有自己的版本。现在，每月有几千名用户在使用它。
我知道这个市场竞争激烈，但正如我所说，这款应用最初只是为了我自己而设计，不过我确实觉得它是一个非常强大的应用，声音效果也似乎非常好！
所有的声音都是在应用内生成和处理的——没有任何内容是通过流媒体播放的。我构建了一个灵活的引擎，使每个预设都能经过完整的音频链：压缩、均衡器调节、立体声场处理、哈斯效应、双耳声像和混响调制。
因此，这款应用在未来可以非常灵活地添加更复杂的声音。
我对它感到非常满意。请告诉我你的看法，以及你是否有关于脑波引导的有趣信息。
你可以使用优惠码 ZENMODE30 获得一个月的免费体验——只需点击付费墙上的“兑换”按钮（左下角）。
大家好，我是一名NBA球迷和Python开发者，最近我构建了DeepShot——一个基于历史数据和滚动性能指标（EWMA）预测NBA比赛结果的机器学习模型，准确率约为71%。它的特点包括：
- 来自篮球参考网站的真实NBA数据
- 指数加权移动平均法（EWMA）用于跟踪球队的势头
- 互动式NiceGUI界面，提供球队对比和预测
- 完整的Python技术栈和开源（MIT许可证）
这是我的GitHub仓库：<a href="https://github.com/saccofrancesco/deepshot">https://github.com/saccofrancesco/deepshot</a> 如果你喜欢这个项目，这里是我的Buy Me a Coffee链接：buymeacoffee.com/saccofrancesco
非常欢迎任何反馈，尤其是来自那些构建过体育模型或从事实时统计工具开发的朋友们。同时也欢迎对下一步的想法（比如球员级建模？投注建议仪表板？）进行讨论。
感谢大家！