当前位置: 首页 > news >正文

php json schema 你的PHP JSON Schema验证,真能像健身库一样,一个git clone就搞定吗?

1324个动作, 1324张缩略情形图态, 1324个动态影像图, 5种语言——全都免费开放代码。你距"AI私教"仅缺一次从远程仓库复制到本地的操作。

如果你有过做健身App的想法,你一定经历过这个噩梦:

设想添加一个“哑铃飞鸟”动作, 接着翻找图片, 然后寻找GIF动图, 随后撰写动作说明, 再将其翻译成多国语言, 之后导入数据库, 最后进行测试……

把一个动作做完, 已经过去半天了。然而一个像模像样的健身App, 起码得有几百个动作才行。

在2026年3月,一位叫 的开发者,把这堵墙给拆了。

一、一个让人"当场震惊"的仓库

当你开启那个的时候, 迎面向人袭来的乃是6张动作缩略图片, 分别是杠铃卧推, 还有硬拉, 以及深蹲, 另外有二头弯举, 再有引体向上, 最后是侧平举。

每张图片背后,是整整 1,324个动作的完整数据集。

而等你真正跑 git clone 下来,你会看到:

exercises-dataset/ ├── data/ │ └── exercises.json # 1,324条完整动作记录(8.7MB JSON) ├── images/ # 1,324张动作缩略图(.jpg) ├── videos/ # 1,324个动画GIF(完整动作演示) ├── index.html # 客户端动作浏览器(无需后端) └── setup.html # 开发者一键集成向导

这个数据集并非仅仅是将Excel扔到你面前那般进行呈现了事哦, 它还同时一并把另外这个东西也送给你了哎。

二、每条动作记录包含了什么?细致到可怕

每条动作记录的 JSON 是这样的:

{ "id": "0025", "name": "Barbell Bench Press", "category": "chest", "equipment": "barbell", "instructions": { "en": "Lie flat on your back…", "es": "Túmbate sobre tu espalda…", "it": "Sdraiati sulla schiena…", "tr": "Sırt üstü yatın…" }, "target": "pectorals", "secondary_muscles": ["triceps", "shoulders"], "image": "images/0025-EIeI8Vf.jpg", "gif_url": "videos/0025-EIeI8Vf.gif" }

每个字段都有用。 不是敷衍的"随便填一填",而是:

三、究竟这个数据集的规模达到了何种程度呢? 依据确切的数据来进行阐述, 按照装备的类别予以划分, 其中最为实用的那一组数据。

注意这一行:325个自重动作,占全部的25%。

这意味着什么?

随便哪一个人, 不必前往健身房, 也不用购置任何装备, 就能够于家中借助这个数据集达成25%的训练计划。对于从事“居家健身”、“新手入门”类App开发的人员而言, 这可是无可替代的需求。

四、开发者快乐三件套:免服务端 + 多数据库 + 七种代码

这个仓库最让我感动的地方是:它替你把脏活累活全干了。

1️⃣ 打开即用的浏览器

存在这样一个事物, 它名为index.html , 它属于那种完全是前端性质的动作浏览工具, 当你对其 进行双击这样的操作以将其打开之时, 便能够展开搜索、筛选以及翻看这一系列动作其中有总数达到1,324个动作的详细情况以及对应的图解。它的运行并不需要后端的支持 、不需要数据库的配合 、也不需要API的协助。

2️⃣ 数据库一键导入

setup.html 支持生成四种数据库的建表和 脚本:

按压几下按钮, 所有一千三百二十四条记录的SQL便已然生成完毕, 复制粘贴就可以了。

3️⃣ API集成代码,七种语言覆盖

位于 setup.html 之中, 放入你的 API 地址便可, 它会实时予以生成。

嘿, 我在说的是, C#, 还有Java, 另外还有PHP, 再者是Go, 最后提到的是cURL。

这是真正的"拿来主义"。

4️⃣ 甚至连LLM都替你喂了

在 setup.html 当中, 另外存在着一个已然现成的, 将其复制给予、或者, 便能够直接实现生成:

创建一个为健身App所用的REST API, 其框架选用 , 数据库采用。

一共支持六种后端框架哦, 这六种框架分别是.js, 还有ASP.NET Core, 以及Boot, 另外还有Gin , 就是这样罗列着的。

这究竟意味着啥呢。一位压根儿不懂后端的前端开发者, 居然通过复制粘贴一下, 就能够获取到一个处于生产级别的健身API。

五、谁该用这个数据集?️ 健身App创业者

你想去开发一款健身App, 其中动作库属于核心部分, 然而自行去整理300个具有配图且带有翻译的动作, 这得花费几个月的时间, 而通过git clone这个仓库, 一天就能完成。

AI健身项目开发

设想一下: 借助这个数据集开展训练的人工智能, 能够凭借摄像头识辨你的动作是否准确无误, 能够进行个性化的训练计划予以推荐, 能够依据你所具备或是未具备的装备自动生成每日计划?

这个数据集,就是AI训练的数据基础。

健身博主/内容创作者

索要素材? 这儿存有1,324个动作的高清缩略图形以及GIF动图, 供您按照需求拿来使用(仅限于非商业的场景之中)。

健身教育者

每条动作, 有5语言步骤, 把这写下来。这本身, 就是一份极好的, 多语言健身教材。

六、注意事项:别碰版权红线

️ 这个数据集有两个重要限制:

教育用途以及非商业研究用途使用的图片和视频, 倘若属于原版权方, 可以拿来在非商业范畴发挥作用, 然而绝不能被应用于用商业App以此途径来赚取金钱, 以上这些情况是属于的表现形式。

如果你想做商业健身App,正确的做法是:

这也是为什么 里明确写了:

要是你身为这个数据集内容归属版权的持有人员, 打算把你的内容去除掉, 那就去提交Issue。

负责任的开源,是真正的开源。

七、实测:3分钟跑起你的第一个"健身App"

# 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset.git # 2. 打开浏览器 cd exercises-dataset open index.html # macOS start index.html # Windows xdg-open index.html # Linux # 3. 双击打开,你就有了一个覆盖1,324个动作的健身浏览器 # 按部位、装备、目标肌肉搜索,点击查看详情+GIF动图

里读取玩玩:

import json with open("data/exercises.json", "r", encoding="utf-8") as f: exercises = json.load(f) # 找出所有不需要装备的动作 bodyweight = [ex for ex in exercises if ex["equipment"] == "body weight"] print(f"你可以做的自重动作有:{len(bodyweight)}个") # 随机生成一个5动作训练计划 import random daily = random.sample(bodyweight, 5) for ex in daily:56i.yyD521.CoM print(f" {ex['name']} → {ex['target']}")

八、写在最后

它并非是那种称得上“大”的项目, 甚至于都不是一个具备“复杂”特性的项目。可是呢, 它却将一个真切存在的、反复出现的、令人乏味的问题给解决掉了, 而这件事情恰恰是开源社区所真正擅长去做的。

每个曾将其打开的开发者, 都会露出会心的笑容, 说着, “太棒了, 最终无需自己去整理这东西了。”。

最具魅力之处在于开源的此点,由某一人耗费时间拾掇好的数据, 能使千万众人避开重复劳作。

尺寸规模: 大概是大约8.7MB的数据容量(以JSON格式呈现)加上差不多8MB的数据补充量(涵盖图片以及动图) , 文件格式类型: 包括JSON 、JPG 、GIF 、HTML , 使用权限规定: 限定于教育用途或者非商业性质的使用意图(方才可行)。

http://www.cnnetsun.cn/news/4212151.html

相关文章:

  • [通信与计算]通信原理03:信道容量与信道编码:原理与工程实践
  • js实践小案例
  • 无偏教师 v2:适用于无锚框和基于锚框检测器的半监督目标检测
  • Agent 敢开写权限吗?—— 深入探讨 AI 代理的自主操作风险与安全边界
  • C++初阶——类和对象(下)
  • AI 编程不得不知道的二三事
  • 隐匿中的生长:当代青年 “偷感” 现象解读
  • 2021CSP-J初赛真题解析(适合复习、巩固、备考)
  • 麒麟(Kylin)服务器系统网卡地址设置
  • 女孩子可以考什么证书比较简单
  • Ansible实战:LNMP一键部署指南
  • 汉森制药(002412)深度研究报告
  • 理解 JWT:三段分别是什么
  • 计算机毕业设计之企业社交网络平台的设计与实现
  • HarmonyOS 性能优化工具链:从「手工排查」到「工程化治理」的全栈实战指南
  • 01-具身机器人硬件全景拆解
  • ABAP 里有没有 AI Agent 的 Progressive Disclosure,一套从封装、Released API 到 RAP 暴露层的完整对照
  • 从奈奎斯特判据到无源性:为什么只需保证逆变器导纳无源就能稳定并网?
  • 【python】条件语句
  • 【2015-03-02】《RealView编译工具汇编器指南》摘录:内置变量和常数
  • 手机玩鸣潮 3.6 版本,随时随地开荒新地图不卡顿
  • AIGC 到底是什么:从传统软件到生成式人工智能
  • 规模化养殖冰爽强甘多少钱
  • Go单例模式:sync.Once与双重检查
  • 【第9篇】 EfficientViT(ICCV 2023):基于多尺度线性注意力的高效高分辨率密集预测网络
  • 封神了!Scrapling 火了,AI 时代的数据采集神器来了
  • 经验丰富的杭州园林景观工程公司排名哪个好
  • DC/DC电源怎么选?如何在效率、体积、隔离和EMI之间做平衡?
  • 【代码评测】AI 写代码更快以后,为什么 Review 反而成为瓶颈?
  • 大宗交易折溢价因子怎么挖掘本地化Python全流程实战 IG50免费开源股票数据API接口