- 🗓 WWDC24 即将到来！
- 🎉 2023 Apple 设计奖入围者公布！
- 🌟苹果听力研究分享了关于耳鸣的初步见解
- 如何在 VMWare 中安装 VMWare Tools
- 🌟 ChatGPT 妙用：5 个代码生成提示
- 🌟Swift 中的 if 和 switch 表达式
- 🤖 Atera：企业如何利用人工智能的力量
- 🎉 美国销售税和免税政策在 GitHub 账户中
- 🌟 Pulse：适用于 Apple 平台的强大日志记录系统
- 🚀 YOLOv10: 实时端到端目标检测
Apple News
🗓 WWDC24 即将到来！
来源：Latest News - Apple Developer
发布时间：2024-05-28 23:00:28
WWDC24 将于 6 月 10 日至 14 日举行，届时全球开发者社区将齐聚一堂，共同探索技术和创造力的未来。本次活动将完全在线上免费举行，敬请期待。
🎉 2023 Apple 设计奖入围者公布！
来源：Latest News - Apple Developer
发布时间：2024-05-28 23:30:09
苹果设计奖表彰应用程序和游戏设计中的创新、独创性和技术成就。今年的入围者展示了 Apple 开发者社区的活力和创造力。
🌟苹果听力研究分享了关于耳鸣的初步见解
来源：Apple Newsroom
发布时间：2024-05-28 20:14:40
苹果听力研究分享了迄今为止最大规模的耳鸣调查之一的新见解。通过这项研究，密歇根大学的研究人员审查了超过 160,000 名参与者的队列，他们回答了调查问题并完成了基于应用程序的评估，以描述他们的耳鸣体验。这项研究旨在提高对耳鸣特征的理解，并为未来关于潜在治疗方法的研究提供信息。
如何在 VMWare 中安装 VMWare Tools
来源：OS X Daily
发布时间：2024-05-28 00:10:00
VMWare Tools 是一款可选工具包，可以安装到 VMWare 中的 Windows 虚拟机中，它允许您更轻松地在主机 Mac 操作系统和 Windows 虚拟机之间共享文件，以及一些其他有用的功能，例如主机和客户端之间的时间同步、能够将数据传递回主机。
iOS Blog
🌟 ChatGPT 妙用：5 个代码生成提示
来源：SwiftLee
发布时间：2024-05-28 15:00:00
使用 ChatGPT 生成 Swift 代码可以大幅提高你的工作效率。虽然我不确定人工智能是否会取代我们的开发人员工作，但我确信不懂得利用人工智能为自己谋利的开发人员在编写代码时会变得慢得多。今天，我们将探讨我最喜欢的几种使用 ChatGPT 的方法……
🌟Swift 中的 if 和 switch 表达式
来源：Swift with Majid
发布时间：2024-05-28 08:00:00
Swift 5.9 中新增了 if 和 switch 表达式，可以简化代码，提升可读性。本文将介绍如何使用这些表达式，并展示其在实际开发中的应用。
Tech News
🤖 Atera：企业如何利用人工智能的力量
来源：AI News
发布时间：2024-05-28 23:32:37
Atera首席执行官吉尔·佩克尔曼表示，人工智能正在成为IT专业人员的首选伴侣。Atera是一个一体化的IT管理平台，自2016年推出以来，一直致力于为企业提供全面的IT管理解决方案。
🎉 美国销售税和免税政策在 GitHub 账户中
来源：Changelogs Archive - The GitHub Blog
发布时间：2024-05-28 23:40:56
GitHub 博客发布文章，介绍了美国销售税和免税政策在 GitHub 账户中的应用。文章详细解释了销售税的计算方式、免税资格以及如何申请免税。对于在美国有业务往来的用户来说，这篇文章提供了有价值的信息，帮助他们了解和遵守相关的税务法规。
Daily Code
🌟 Pulse：适用于 Apple 平台的强大日志记录系统
来源：Trending Swift repositories on GitHub today · GitHub
发布时间：2024-05-29 07:47:26
Pulse 是一款适用于 Apple 平台的强大日志记录系统，它可以记录和检查日志和网络请求，并将其直接集成到您的 iOS 应用程序中。Pulse Pro 是一款专业 macOS 应用程序，允许您实时查看日志，它具有灵活、全面和精确的特点，并使用所有熟悉的 macOS 模式。
🚀 YOLOv10: 实时端到端目标检测
来源：Trending repositories on GitHub today · GitHub
发布时间：2024-05-29 05:21:56
YOLOv10 是一款新的 YOLO 系列实时端到端目标检测模型，它通过对后处理和模型架构进行优化，在性能和效率方面取得了最先进的水平。YOLOv10 实现了无 NMS 训练，同时保持了竞争力的性能和低推理延迟。此外，它还采用了整体的效率和准确性驱动的模型设计策略，全面优化了 YOLO 的各个组件，从而大大降低了计算开销并增强了模型的能力。