从自律到自由的健康反思 健康

从自律到自由的健康反思

本文讲述了作者在面对健康挑战时的心路历程和生活调整。作者起初按照医生建议,严格调整饮食和作息,希望能改善长期的贫血问题。然而,尽管付出了大量努力,最终的检查结果却令人失望,数值不仅未见提升,反而有所下降。这个打击让作者开始反思,最终选择放弃刻意的自律,转而追求更随心所欲的生活态度。文章充满了对生命无常的感慨,表达了对健康与快乐之间平衡的追求,读来引人深思。 都说女性普遍比男性长寿,是因为女性受得苦忍得痛更为硬朗,啊不不,这样说可要得罪人了。普遍被认可的原因,可能是基因优势或荷尔蒙影响,也可能是女性比男性多一个排毒管道。每隔一段时间流失一点气血,同时也排出身体积存的有害物质。熟悉我的朋友都知道我有贫血状况,或许因为我流失得比别人快,又或者生成得比别人慢,反正我的红血球细胞数量、比积等等,一直不达标。

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Midjourney 6.1 文生图效果对比 Freepik Mystic Text to Image

Midjourney 6.1 文生图效果对比 Freepik Mystic

Midjourney一直在文生图(Text to Image)AI领域占据主导地位。然而,Freepik Mystic模型的问世再次点燃了这一领域的讨论!接下来我们通过 11 个提示词实例来对比它们各自生成图片的效果,谁更胜一筹,您自行判断。 1、一个金发年轻女子躺在草地上,四周环绕着雏菊,柔和的阳光洒下,投射出温和的阴影 | 自然美,细腻的雀斑,逼真的质感,空灵的氛围 | 使用佳能EOS R5拍摄 | 照片写实风格 | 黄金时刻的光线 2、从空中俯瞰一座沿河而建的现代城市,黎明时分温暖的阳光映照在摩天大楼和平静的水面上 | 逼真的质感,

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AI 图生视频技术“复活”百年前世界名人 AI

AI 图生视频技术“复活”百年前世界名人

随着人工智能技术的发展,图生视频(Image to Video)技术正在成为一种引人注目的新趋势。这种技术能够通过将静态图像转化为动态视频,实现百年前世界名人的“复活”。近期,通过 AI 图生视频技术,尼古拉·特斯拉、莱昂纳多·达·芬奇、文森特·梵高、亚伯拉罕·林肯、莫扎特等历史名人的形象以栩栩如生的方式再现于屏幕前,让观众感受到了与历史“对话”的独特体验。 视频欣赏 0:00 /0:

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Runway AI 将支持生成长达 30 秒视频? Runway

Runway AI 将支持生成长达 30 秒视频?

Runway 正在其平台上进行重大升级,特别是针对内容创作者的视频创作体验。这些更新中最受期待的一项是视频延长功能,可能允许生成最长达 20 秒的片段。然而,目前尚不确定这 20 秒是添加到现有视频时长中,还是表示延长后视频的最终时长。如果是前者,用户可以创作最长 30 秒的视频,这将是 AI 生成内容的一大进步。 另一个令人兴奋的更新是新增了新的视频比例,包括纵向模式。对于在 TikTok 和 Instagram Reels 上发布内容的创作者来说,这项功能至关重要,因为它允许直接生成适合这些平台格式的视频,无需后期裁剪。

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日本胶囊酒店カプセルホテル住宿体验 旅行

日本胶囊酒店カプセルホテル住宿体验

在日本旅行时,胶囊酒店是值得一试的独特体验。这类酒店提供的是极简的过夜空间,以设计精巧的“胶囊”取代传统客房。本文作者 Benno 分享了其在日本某老旧胶囊酒店的住宿经历,介绍了其设施配置、常见住客类型及预订方式。对于错过末班车的上班族或预算有限的旅行者,这类酒店不仅经济实惠,还能体验到日本极简设计的魅力。如果你计划独自游日,不妨考虑这种特别的住宿方式。 最近住了一次胶囊酒店。 胶囊酒店是日本特有的酒店型态,为住客提供休息的空间只有一个「舱」,因此称为「胶囊」。最初对日本的胶囊酒店感到好奇的机缘是见到Nine Hours这个通过设计来实现极简居住理念的案例,既感叹这种最大限度压缩居住空间的休息方式、也被日式极简设计开了眼界。我住的不是Nine Hours,而是非常老旧的胶囊酒店(日语:

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Claude 网页版已支持屏幕截图功能 Claude

Claude 网页版已支持屏幕截图功能

Anthropic 在本周最后一天为 Claude 添加了一个新的截图按钮,用户可以快速截取屏幕上的图片并将其作为附件包含到提问中。 不过,一些网友对此功能发表了看法,表示其实在 MacOS 里一直可以通过快捷键 Shift + Control + Command + 4 来实现相似的效果,直接将选定区域截图保存到剪贴板,然后粘贴到 Claude 中。 这表明新功能虽然便捷,但对于熟悉系统快捷键的用户而言,这种操作方式可能早已成为习惯。因此,新增的截图按钮更多是为了简化流程,方便不熟悉快捷键的用户,或者为不同设备或操作系统上的用户提供一致的操作体验。 另外,有网友发现 Claude Artifacts

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GraphRAG 集成 Neo4j 与 LlamaIndex 构建知识图谱方法详解 AI

GraphRAG 集成 Neo4j 与 LlamaIndex 构建知识图谱方法详解

最近,Microsoft GraphRAG 项目引起了业界广泛关注,构建知识图谱也将逐步取代传统 RAG 技术。总体而言,GraphRAG 库的输入是包含各种信息的源文档,这些文档通过大型语言模型(LLM)处理,从中提取出文档中出现的实体及其关系的结构化信息。这些结构化信息随后用于构建知识图谱。 知识图谱构建完成后,GraphRAG 库结合了图算法(特别是 Leiden 社区检测算法)和 LLM 提示生成自然语言摘要,描述图谱中发现的实体和关系社区。 在本篇文章中,我们将把 GraphRAG 库的输出存储在 Neo4j

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