Youtuber 20年老程序员，业已退休，不以写代码为主业。 不是英语老师，但开发了"英语轻松读"，做了广受好评的学习英语的视频。 心在日本，人目前在天津 Youtube： 英语学习之路 https://xitter.cf/t.co/fY05anVN8r 胡说八道 https://xitter.cf/t.co/FQLaNWFD5j
Tianjin
Joined May 2007
- Tweets113K
- Following1K
- Followers197K
- Likes8.9K
Pinned Tweet
我叫Tinyfool，是个Youtuber，20年的老程序员，不是英语老师，"英语轻松读"App开发者，住在天津
我的Youtube频道有：
Tinyfool的英语学习之路 youtube.com/c/tinyfoolgmail
Tinyfool的胡说八道 tinyurl.com/2j928ecm
Tinyfool的Youtube实验室 youtube.com/channel/UCktjytW…
我的两个英文网站 mechanicaplanet.com/ 和 iapp4me.com/ 有三个共同的战略：
1、AI深度参与，代码和内容
2、强调内容质量和广度
3、网站和youtube频道相结合去做内容
iapp4me还没影响力，不过今天因为这个主题已经有位外国开发者联系我们想让我们看看他们的适配duo的app了
iapp4me做了duo的专题 iapp4me.com/best/iphone-duo-…
Tinyfool retweeted
绝了！NVIDIA最新开源了2,575 个高规格 3D 资产，整整472GB！！
从日常用品到工业设备，里面收录了不少现实环境里的物体。
一揽子，全部放进了 Hugging Face。
NVIDIA SimReady Assets。
绝不单纯是一个“免费建模素材库”！！
NVIDIA给每个3D 资产都带上了物理属性和语义信息，比如有多重，什么材质，重心在哪，用在什么场景等等，全都写进了参数里。
明摆着，就是用来让AI学习的！
学习怎么和真实的物理世界互动！
传统的3D资产在AI眼中，就是个有贴图的“视觉资产”，NVIDIA想做的是，把“视觉资产”变成AI可以理解的“物理资产”！
所以，这批资产的价值可想而知！
至少能够用到这些场景上！
机器人抓取和搬运训练，先在虚拟环境里练习拿取、摆放物体；
搭建工厂、仓库的数字孪生，测试设备和物体的布局；
配合合成数据工具，改变光照、视角、遮挡和物体位置，生成带标注的训练数据。
大家都在卷文字、代码与图像生成时，NVIDIA 开始为Physical AI（物理 AI） 铺设地基了。
不过，对大部分人来说，也是一个相当全面的3D资产素材库！
链接在下面，必须收藏了！
为了自己便利写了一个shell app，目前有两个区别，第一就是服务器端输出如果多，可以自动折叠，然后本地打开一个窗口浏览。另外就是可以接管服务器端的编辑命令，比如vi，vi xxx，可以直接打开本地编辑器，在本地修改文件，修改好了，保存的时候自动diff，选择是否写会。这些都方便了，我自己的使用，其他的想法还在考虑一点点加
