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Daily News #2025-07-16



  • 深度解析 Icon Composer 的设计挑战
  • 深入探索Liquid Glass设计语言在SwiftUI中的应用
  • 《猎杀2077:终极版》将于明年在Mac上市
  • Meta推出AI工具:实现低碳快速固化混凝土的革命
  • 加密货币与AI领域的思考
  • 在SwiftUI中实现玻璃化效果的自定义视图
  • yap:基于macOS的语音转录CLI工具
  • 机器人与数据革命:仿真与合成数据的探索

🍎 iOS Blog

深度解析 Icon Composer 的设计挑战

来源:肘子的 Swift 记事本 | Fatbobman’s Blog

发布时间:2025-07-16 22:30:00

本文介绍了 Icon Composer 的使用体验,特别是在制作符合 Liquid Glass 标准图标时遇到的挑战。作者详细描述了从设计工具导入素材、处理不同模式的图标,到设计上的取舍和优化等各个环节。特别指出了层数限制、SVG 导出问题以及单色模式的明度调整策略。同时,强调了 Icon Composer 在图标设计上带来的局限性,如何平衡设计与系统风格的冲突,以及未来的新机会。

深入探索Liquid Glass设计语言在SwiftUI中的应用

来源:Swift with Majid

发布时间:2025-07-16 08:00:00

本文继续探讨在SwiftUI中使用Liquid Glass设计语言的主题,重点介绍如何将这种概念应用于自定义视图。继之前讨论的玻璃化标签和工具栏之后,作者分享了实践中的具体方法和效果,适合对现代UI设计感兴趣的开发者。

📥 Tech News

《猎杀2077:终极版》将于明年在Mac上市

来源:Hacker News - Newest: “apple”

发布时间:2025-07-16 00:02:17

《猎杀2077:终极版》及其扩展包《幻影自由》即将登陆Mac平台,首度利用苹果芯片及Metal技术,提升游戏画质与体验。玩家将享受到路径追踪、画帧生成和空间音频等先进特性,提升沉浸感和视觉效果。该版将于明年在多个平台发售,具体发售日期将随后公布,吸引了广大玩家的期待。

Meta推出AI工具:实现低碳快速固化混凝土的革命

来源:Engineering at Meta

发布时间:2025-07-16 20:00:16

Meta开发了一款开源AI工具,旨在设计更强大、可持续及更快固化的混凝土配方。这款工具采用贝叶斯优化方法,结合Meta的BoTorch和Ax框架,与Amrize及伊利诺伊大学香槟分校合作研发,从而加速建筑施工过程并降低环境影响。此举标志着在建筑材料的科技创新领域迈出了重要一步。

加密货币与AI领域的思考

来源:V2EX-最新主题

发布时间:2025-07-16 22:59:46

文章分享者对加密货币的观点经历了由怀疑到理解的变化,并探讨了加密行业及AI的现状与前景。他认为AI应用的门槛低而竞争激烈,而加密行业因其高门槛和信息壁垒,人才稀缺。相较于AI,进入加密行业需掌握多领域知识,因此具有更高的持久性。他以个人经验为基础,对未来发展进行思考和讨论。

💾 Daily Dev

在SwiftUI中实现玻璃化效果的自定义视图

来源:iOS Development News - Telegram Channel

发布时间:2025-07-16 22:38:00

本文探讨了在SwiftUI中如何运用新的Liquid Glass设计语言为自定义视图增加玻璃效果。使用glassEffect视图修饰符可以简便地实现透明和动态的的外观,同时与后景内容互动,调节色彩方案。文章介绍了三种玻璃类型(regular、clear、identity)和tint函数的使用方法,读者可通过简单的代码增强其UI的现代感与互动性。

yap:基于macOS的语音转录CLI工具

来源:iOS Development News - Telegram Channel

发布时间:2025-07-16 15:22:37

yap是一个基于macOS的命令行工具,利用Speech.framework进行设备上的语音转录。该工具支持Homebrew和Mint安装,并提供多种使用示例,包括将YouTube视频转录为文本、使用大型语言模型总结视频内容,以及创建视频的SRT字幕。这使得yap成为处理音频和视频内容的强大助力。

📻 Podcast

机器人与数据革命:仿真与合成数据的探索

来源:张小珺Jùn|商业访谈录

发布时间:2025-07-16 07:00:00

在这期节目中,谢晨深入探讨了机器人面临的数据荒问题,强调仿真与合成数据的重要性。他讨论了Meta公司为何进行高额收购,以及Alexandr Wang在数据应用领域的见解。这些主题凸显了在日益智能化的环境下,构建、获取和利用数据的挑战与机遇,加深了我们对未来技术发展的理解。