公益代理内核辅助外挂破解软件
@aadaili · Post #15012 · 06.05.2026 г., 14:21
#深渊#和平精英#内核#RT驱动#kma驱动#pd驱动#twt驱动#dit-kpm驱动 深渊公益内核v1.1 公告：1.长期稳定运行，拒绝跑路行为 2.同行勿扰，为用户提供高质量辅助 采用内核级自瞄 自动隐藏驱动进程 比如说被特征的dev驱动 有UI绘制好看 各位用户赶紧体验 公益卡密： 随便输入 修复：内核进程被检测 录屏没效果 解决行为校验检测（可防高风险）
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1088 · 29.04
Нейросеть очень не любит соблюдать DRY, поэтому её частенько нужно заставлять отдельной командой обернуть повторяющуюся логику в методы, вынести константы в конфиги итд. Но вот еще забавная вещь. Я тут делаю софт для чтения данных по ModbusRTU, и кодом на питоне эмулирую устройство, чтобы читать его потом кодом на сишарпе. У устройства есть 16-битные регистры. Если нужно записать int32 или float, используются два последовательных регистра. В общем, пишу в эмулятор, а при чтении какая-то чушь, все числа другие. Поменял порядок байт, всё равно чушь. Несколько часов отладки. Описываю нейросети проблему, она всякое пытается сделать, и нифига. В основном тоже байты местами меняет, то туда, то обратно. Нет результата. Потом я вычитал сразу пару десятков регистров подряд и вижу, что они смещены на единицу. Проверил: и правда, в эмуляторе пишешь в регистр 2277, а при чтении это число в регистре 2278. Проверил внешней программой: ошибка именно в эмуляторе, читается правильно. Лезу в гитхаб той питоновой библиотеки, которую нейросеть предложила. Нахожу старый закрытый issue с такой же жалобой, а там в ответ: "as intended due to historical reasons...". Сетка даже предположить не могла, что кожаные мешки просто хрень сделали. Даже не смотрела в эту сторону, с её точки зрения библиотека должна была работать без ошибок. Так что пока нейронки не могут, так сказать, думать за пределами коробки, а мы можем. Но когда-нибудь научатся, конечно. #dev
Hashtags
Резултати
Намерени 3 подобни публикации
Търсене: #dit
当前筛选 #dit清除筛选
GitHub Trends
@githubtrending · Post #14688 · 09.05.2025 г., 12:00
#python#diffusion_models#dit#image_to_video#image_to_video_generation#text_to_video#text_to_video_generation LTX-Video is a powerful AI model that creates high-quality, realistic videos in real time, running faster than you can watch them. It can generate videos from text descriptions, images, or existing videos, and supports advanced features like keyframe animation and video extension. You can use it online or run it locally with easy setup. It offers great control over video details, smooth motion, and works well even on consumer hardware. This helps you quickly create custom videos for storytelling, social media, or prototyping, saving time and boosting creativity with detailed, lifelike results[2][4][5]. https://github.com/Lightricks/LTX-Video
GitHub Trends
@githubtrending · Post #14689 · 09.05.2025 г., 12:30
#python#comfyui#diffusion_models#dit#image_to_video#image_to_video_generation#text_to_image#text_to_image_generation ComfyUI-LTXVideo is a tool that helps create high-quality videos from images using AI. It offers features like key frame control, improved video quality, and faster generation speeds. This means you can make smooth videos with fewer errors and more control over how they look. It also supports commercial use, so you can use the videos for business projects. The tool is designed to work well with consumer-grade GPUs, making it accessible to more users. Overall, it helps you create professional-looking videos quickly and easily. https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo