家养服务器实现app自由

主打一个虽然我公司写的东西没人爱买，但我也不用花钱买其它公司的软件了

家用服务器用了几个月，想到什么app就写一个，一直在填坑。这里写大概思路，具体详细的去看项目

总体优势

app之间互通，不存在接口握手失败或者版本漂移。
服务器日志自己控制，无隐私问题，方便加入机器学习模型作为后端支持。
添加硬件的时候，服务器端不会拖后腿，边做边改。拖后腿的是我的0基础硬件水平，ai干不了的我基本歇菜。

展示版

小长条crowpanel：使用率意外的高。小朋友每次看到它刷新都会充满惊喜。题目放在习题里她们不爱做，放这上面时不时来一题她们就愿意做了。

kindle：越狱后并没有成功的全自动化，所以需要手动更新，就没那么香。但是勉强能用来做需要手动更新的灰度家庭相册。

简单涂鸦画板

导入草稿，选择已有的画材色号来迅速上色看整体效果，定了颜色之后出个色号指示，就方便在纸上上色了。画板app可以很方便的替换色号来比较效果图，避免在纸上涂完才发现翻车。

半奏

配合架子鼓使用。有几个方便的功能 - 录音。录了作为伴奏来个人使用。 - 导入歌曲，加入基本处理比如去头去尾、生成无鼓伴奏。 - 节拍器，基本配置都可以改 - (待办）分析录音有没有打在节奏上，左右手是否平衡。这个需要鼓通过midi 练上电脑，由电脑端进行录音。 - 练习记录

家庭相册

本地机器学习模型支持+个人快捷键+按自己的浏览习惯写UI。解决了很多我自己的痛点。

有很多相似的照片，每张都舍不得删，但又不希望在电子相册里聚堆引起审美疲劳。所以使用了照片栈，相似的照片作为一个栈来进行排名，等到显示的时候再随机选其中一张。生成机器学习训练样本的时候，挑其中一张就行了，所以计算feature只用算一张的。
自己训练推荐模型，可以加入一些特殊模型，比如：推荐揭丑照片，相似构图，相似配色，相似物品组合，适合作为画画素材，等等。有些图片作为照片很差，但是正好包含一个画画需要参考的素材，就可以选择在相册里隐藏，同时发送给管理素材的app（也在本地运行）。
照片不直接改，所有的修改都是滤镜套壳，滤镜写在数据库里，前端渲染，可以存多个滤镜配置，根据不同场景使用，比如灰度设备需要的滤镜跟彩色的不一样，不同设备的裁剪要求不一样。每个版本单独存储，随时切换。这些滤镜完全是透明的，所以换一个app可以方便的导出。限制是：我就没找到很好的滤镜，只能说讲究用吧，边做边优化。
猜了一下苹果的memory用的是什么模型，写了个自以为类似的。果家模型没有公开，但是公开过一些图片处理的思路。结合它给我的推荐，我猜它兼顾了时间地点人物，照片质量，审美疲劳，去重复，事件记录指数。单机算力肯定不可能达到同等效果，但按照这个思路可以试试。我自己可以提供不同的训练标签，可以用监督学习来提高效率，反正本地模型没有隐私的问题。其中的难点是什么定义了事件价值，记忆价值。慢慢摸索着做吧，这里面 feature engineering应该是个大头，本地样本的优势是，正标签100%准确，我打上有价值的标签当然就是有价值。替代标签质量也不差，比如发送到设备之类的事件，我可以主导怎么写服务器记录。
可以给其它设备提供接口，每个设备有自己的推荐模型、图像处理模块，最后得到专属这个设备的图。比如kindle收到的就是16灰阶版本。由于kindle 那边的接口也是本地app自己写，所以不会有两边对不上的问题。
自动标记低质量图片，方便批量删除。这个做得很差，现有的模型没找到，自己训练的样本不好维护，因为负标记=删掉的照片，而删除的照片我又不想留着，如果专门为了训练而留着，会搞乱图片索引系统。
自定义快捷键
可按删除时间过滤的回收站恢复功能，手滑删掉的可以立即恢复。也可以一键清空。

做到后面重心偏到了推广搜模型开发、管理上面，感觉做上头了开始高射炮打蚊子。

代码

对我来说比较好用的一个模式是，项目的前半段重点先写个能用的，零部件往上堆，拼高达模式。后半段则边用边改，雕刻模式。用到一半去看看到底写了啥，再决定要不要砍掉重写。重写其实问题不大，测试，边界定义好就行。自用的非生产级别的代码随便揉，经得住砍掉重堆。

做大了之后ai会错很多，如果让它选重新写个干净的vs屎上雕花，它几乎一定会选择后者。从来不会说，这部分做大了撑不住，得重新考虑一下架构。但是让它重新写消耗并不大，它只是不懂堆屎山的沉没成本。总体下来，大约50%需要质疑它的决定。比如如果一个文件修修改该往1000行去了，它只会继续堆，不会说这个太长了应该更模块化。对它来说反正都是只读其中一小段，区别可能不大，但是这样写出来的人就很难去接管了。