TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GZ学习频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @olddriverGDstudy · Post #29 · Mar 17

搜索使用说明 #搜索指南 因为电报软件对中文搜索支持不好,大队特别对队内资源搜索进行了整理汇集,使用方法说明如下: 1.1 原理: 电报对中文搜索支持不佳,汉字只有在前后含有asic码字符的前提下可以被正确搜索出,如 _广州修车大队_ (“_”指代空格)、(广州修车大队);等形式可以搜索“广州修车大队”搜索出相关信息;搜索“广州”等未被asic码间隔的汉字无法正确显示。 为正确搜索,在编制频道资源时,对重要信息可以采取Hashtag的形式已方便搜索,即以"#"字符开头,接汉字,以“空格字符”结尾的形式,点击一个hashtag即可快速定位该频道或聊天群内所有相同标签,建议所有管理在编辑重要资料包括ls信息、广播台、学习频道时正确使用hashtag。 !!注意标签不要随意编写,要参考搜索指南中有的标签类型!! 1.2 JS资源定位: JS目前支持 Hasgtag(#K老师)、数字标签(#GZ003)的搜索方式,在对应榜单和报告区中试用上述方式均可查找到JS的相关信息。 使用举例:在“广州公开榜”或“广州修车大队”的搜索栏中输入 #K老师 或 #GZ003,均可定位到K老师资料页;在报告区的搜索栏中输入#K老师 或 #GZ003,均可定位到K老师的验证报告。这两者是快速了解JS基本信息和评价的便捷办法。 1.3 标签查找 公榜榜单目前均支持标签查找,可以快速定位某种类型或地区的所有JS,目前仅支持Hashtag查找,目前常用标签解释如下: 地区标签: 一定要使用一级标签,例如 #天河区(注意不要有错别字) #颜值: 不解释 #服务: 评价中92、95的,有场子出身花式水平的,均会归入此类; #大胸: 不解释,一般D以上归入此类; #长腿: 不解释,一般168以上归入此类; #身材: 不解释,较为宽松; #嫩妹: 22岁以下或者长相很嫩的,白小纯的,loli系的,cos系的归入此类; #熟女: 30岁以上风韵犹存的,归入此类; #特服: 提供3p、3t、wt、字母等特殊服务的JS归入此类。 使用举例:在红榜的搜索栏中输入 #长腿,可以快速查看“莉贝伦”等8位长腿JS。 类型标签评价目前非常主观,有不妥之处请队内私信 JackJack 或其他管理人员修改。 1.4 资料查找 目前学习频道中试用hashtag来快速定位资料,目前使用的标签有如下几种: #安全CJ#素质CJ#卫生CJ #搜索指南 #大队玩法 #语录#秀哥语录 #技巧#知识

Results

4 similar posts found

Search: #crossplatform

当前筛选 #crossplatform清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #8767 · 03/06/2025, 02:12 PM

Lynx.js теперь поддерживает нативные модули!🎉 Фреймворк Lynx.js от ByteDance сделал большой шаг вперёд — теперь разработчики могут использовать нативные модули для создания мощных и высокопроизводительных приложений. 🔹 Что это значит? Теперь вы можете: 👉 Интегрировать нативные API iOS и Android прямо в коде на Lynx.js 👉 Вызывать код на Swift/Kotlin без сложных обёрток 👉 Повышать производительность приложений, используя платформенно-специфичные оптимизации 🔥 Это открывает новые возможности для разработчиков гибридных приложений! Как вам такая новость? Уже есть идеи, где можно использовать? Делитесь в комментариях! ⬇️ #android#ios#crossplatform

AppPie

@AppPie · Post #2355 · 03/10/2025, 04:03 AM

#Apps Pake: 使用 Rust 轻松构建轻量级多端桌面应用 🔗GitHub Pake 是一个使用 Rust 构建的工具,可以将网页打包成轻量级桌面应用程序。支持 Mac、Windows 和 Linux 多平台。 特点 • 比传统 Electron 套壳打包小近 20 倍,仅 5MB 左右 • 基于 Rust Tauri 框架,性能比 JavaScript 框架更快,内存占用更小 • 不仅仅是打包,还实现了快捷键透传、沉浸式窗口、拖动、样式改写、去广告等功能 • 简单易用的小工具,用 Tauri 替代传统网页打包方式 获取方式 1. 常用包下载 Pake 提供了多种常用应用的预打包版本,包括 DeepSeek、ChatGPT、YouTube、小红书等。所有应用都有 Mac、Windows 和 Linux 版本。 2. 命令行一键打包 Pake 提供了命令行工具,可以快速自定义打包你需要的网页应用: # 通过 npm 安装 npm install -g pake-cli # 使用方法 pake url [OPTIONS]... 3. 定制开发 如果你熟悉 Rust 和前端开发,可以通过源码进行深度定制: # 安装依赖 npm i # 本地开发(右键可打开调试模式) npm run dev # 打包应用 npm run build 此外还支持双击头部全屏切换,拖拽头部移动窗口,以及 Mac 上的手势返回等功能。 #GitHub#App#Rust#CrossPlatform 📮 频道 @AppPie

AppPie

@AppPie · Post #2367 · 03/24/2025, 04:04 AM

#Apps PairDrop: 跨平台文件的传输工具 🔗GitHub PairDrop 是一个类似于 AirDrop 的多平台解决方案,可在所有具有现代网络浏览器的设备上运行。它允许用户通过点对点连接,在同一本地网络上的设备之间发送图像、文档或文本,甚至可以通过临时公共房间在互联网上轻松传输文件。 PairDrop 的设计理念是极致简洁,专注于即时文件传输这一核心功能,确保用户体验流畅直观。这是从 Snapdrop 项目发展而来的增强版本,添加了持久配对功能和其他社区贡献的改进。 主要特点 • 跨平台支持:适用于所有带有现代浏览器的设备 • 本地网络传输:在同一网络的设备间直接传输文件 • 互联网传输:通过配对设备或临时公共房间在互联网上传输文件 • 持久配对:重新打开 PairDrop 后仍能找到已配对设备 • 多文件传输:一次传输多个文件,并显示总体进度指示器 • 自托管选项:可以使用 Docker 或 Node.js 在本地网络上托管自己的实例 • 开源免费:项目以自由软件形式提供,并欢迎社区贡献 开源许可证 GPL-3.0 license。 #GitHub#OpenSource#FileSharing#CrossPlatform#AirDrop 📮 频道 @AppPie

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64634 · 04/09/2026, 12:14 PM

🚀 AI TRENDS | Tether Launches QVAC SDK for Cross-Platform AI Development Tether has introduced the QVAC SDK, a unified software development kit designed to enable developers to build, run, and fine-tune AI applications directly on any device. According to Foresight News, this SDK ensures consistency across different environments. Applications developed using the QVAC SDK can seamlessly operate on platforms such as iOS, Android, Windows, macOS, and Linux. The same codebase can function across all supported environments without the need for platform-specific branches, rewrites, or conditional logic. The QVAC SDK is built on QVAC Fabric, a branch of llama.cpp, offering broad compatibility with the llama.cpp model ecosystem for text generation, embedding, and multimodal workloads. #AI#SDK#CrossPlatform#MachineLearning#LlamaCpp#SoftwareDevelopment#Multimodal#QVAC