T-Банк выкатил

ollama run blackened/t-lite

Все горячие клавиши от любых программ в одном месте — ловите библиотеку хоткеев, которые мощно забустят вашу продуктивность.

Тут есть буквально всё: Windows, Figma, Chrome, Photoshop, Excel и даже VSCode — каждый найдёт новые хоткеи для своих ежедневных задач.

Ещё и на русском языке — забираем

После того, как Google прекратил генерировать новые URL-адреса goo.gl в марте 2019 года, эти ссылки перестанут работать 25 августа 2025 года

Команда Archive Team ведёт архивацию всех коротких ссылок в проекте URLTeam. Уже просканировано 38.6 миллиардов ссылок и обнаружены активными 7 миллиардов ссылок

Решалка капчи через gpt4, промпты можно забрать из кода

https://github.com/aydinnyunus/gpt4-captcha-bypass

Государство заставит получать лицензию на ведение образовательной деятельности всех, кто делает курсы и тренинги
Давно пора)

В 2007 году произошло важное событие, связанное с открытыми данными. На конференции в Себастополе, в штате Калифорния, группа экспертов по данным сформулировала восемь принципов открытых данных, вот они сверху вниз:

1. Полнота: данные должны быть представлены в максимально полном виде, за исключением случаев, когда это противоречит правовым или этическим ограничениям (например, защита персональных данных).
2. Первичность: данные должны быть собраны у источника с наивысшей возможной степенью детализации, не подвергаясь агрегации или модификации.
3. Своевременность: данные должны быть доступны как можно скорее, чтобы они оставались актуальными и полезными.
4. Доступность: данные должны быть доступны для максимально широкого круга пользователей, для любых целей и в прямом смысле предполагает доступ к данным без регистрации, смс или других ограничений.
5. Машиночитаемость: данные должны быть структурированы таким образом, чтобы их можно было легко обрабатывать автоматически, например с использованием общеиспользуемых форматов, таких как CSV, JSON или XML.
6. Недискриминация: данные должны быть доступны всем пользователям на равных условиях.
7. Не-имущественность (non-proprietary): данные должны быть доступны в форматах, которые не ограничены патентами или другими правами интеллектуальной собственности.
8. Лицензирование: данные должны быть свободны от ограничений на использование, модификацию и распространение. Это обычно достигается путем использования открытых лицензий типа Creative Commons.

Зачем нанимать разрабов делать мобильные приложения под iOS, если их всё равно удалят?)

Спутниковое фото дало ученым лучшее представление о том, как устроены облака изнутри. Изображение, полученное благодаря миссии Earthcare, позволяет увидеть внутреннюю структуру облаков и отследить движение частиц. Эксперты выявили внутри облаков отдельные слои с кристаллами льда и снежинками, подвешенными вверху, некоторые из которых медленно опускаются ниже.
Ученые заявили, что обнаружили четкую границу на высоте около 5000 метров. Именно там происходит таяние льда и снега.
Подобные исследования могут значительно улучшить прогнозы погоды и климата.

Вышел интересный сервис - ПочваХаб

Централизованное хранилище данных, которое в перспективе станет мощным инструментом управления данными о почве и ландшафте

Платформа для определения подлинности цифровых документов и фотографий
https://ozforensics.com/

У них есть тест, можно поиграться
https://ozforensics.com/try_for_free/liveness_test

uv — очень быстрый pip на стероидах с большими абмициями

Пост будет особенно полезным, если раньше не сталкивались с pip-tools

uv — это новый и полезный уже сейчас инструмент от компании Astral, которая раньше сделала Ruff. Долгосрочная цель авторов очень амбициозная -- сделать uv единым инструментом для работы с Python и заменить все отдельные инструменты: pip, pyenv, virtualenv, pip-tools, ruff, tox, pipx, и т.д. В итоге любой инженер, аналитик, исследователь или студент сможет легко и единообразно устанавливать Python окружения и разрабатывать Python проекты.

В своей первой итерации uv — это в ~2x-100x раз более быстрая замена трём инструментам:

(1) pip. То есть uv очень быстро устанавливает Python пакеты, что особенно актуально для сложных окружений и особенно когда они устанавливаются регулярно (например, в Continuous Integration). Но и в быту при установке условного Jupyter ускорение в 5-10 раз ощущается очень приятно.

(2) pip-tools. Напомню, что в проектах важно фиксировать не только прямые зависимости (скажем, Django==5.0.3), но и непрямые (те пакеты, которые Django приносит с собой). Это нужно, чтобы у всех пользователей и на всех машинах было идентичное окружение. pip-tools помогает решить ровно эту задачу: он автоматически генерирует и поддерживает в актуальном состоянии ваш requirements.txt файл с полным списком зависимостей. А uv делает то же самое, но гораздо быстрее.

(3) venv & virtualenv. На фоне предыдущих пунктов создание виртуальной среды это скорее мелочь, но даже эту мелочь uv делает ощутимо быстрее :)