Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Подборка регулярного чтения про данные, технологии и не только:
- A Eulogy for Dark Sky, a Data Visualization Masterpiece [1] о визуализации данных в погодном приложении The Dark Sky для iOS и там же про наглядные решения контекстуализации данных. Я бы добавил этот термин в словарь "констектуализация данных" - это когда данные у Вас есть, но Вы подаёте их в том виде в каком они наиболее информативны и наглядны именно в том контексте/приложении/среде в которой их смотрят. А это приложение погоды отличный пример
- The Beginner's Guide to Databases [2] для новичков желающих разобраться в базах данных отличное руководство, оно не покрывает очень много чего, но одновременно даёт все нужные вводные для старта работы
- Meet Alpaca: Stanford University’s Instruction-Following Language Model that Matches GPT-3.5 Performance [3] новый интересный продукт как альтернатива GPT-3.5 под названием Альпака, главные отличия в открытости и меньших требованиях к железу. Открытый код главное преимущество [4]
- Finding Undocumented APIs [5] автор пишет про мою любимую тему, обнаружение недокументированных API. Я несколько выступлений и лекций проводил за эти годы про поиск и нахождение недокументированных API и ещё немало трюков могу рассказать о том как API находить, помимо перехвата запросов браузера к серверу. Так вот два самых очевидных способа часто срабатывающих:
* 1) Поискать API поиском Гугла на сайте явным образом вроде "REST API site:roskachestvo.gov.ru" и результат может удивить
* 2) Выяснить на каком программном продукте работает сайт и проверить не сохранилось ли в нём API идущее по умолчанию, у многих продуктов такое есть. Пример: Архив оцифрованных материалов Национальной электронной детской библиотеки РФ arch.rgdb.ru работает на движке DSpace, а у DSpace по умолчанию API доступно по ссылке /rest, проверяем, ага, вот и оно https://arch.rgdb.ru/rest/
Я могу не то что презентацию, а целый курс прочитать только по этой теме. Тем не менее ту статью рекомендую, часто информацию о API приходится выковыривать из сессий браузера.
- Data wrangling essentials: comparisons in JavaScript, Python, SQL, R, and Excel [6] сравнение функций преобразований данных в Excel, Python, R, SQL и Javascript. Полезно для тех кто вынужден пользоваться 2-3 языками/синтаксисами. Python там, правда, это не совсем Python, а конкретно Pandas, но текст от этого ценности не теряет.
Ссылки:
[1] https://nightingaledvs.com/dark-sky-weather-data-viz/
[2] https://technically.substack.com/p/the-beginners-guide-to-databases
[3] https://pub.towardsai.net/meet-alpaca-stanford-universitys-instruction-following-language-model-that-matches-gpt-3-5-490a38114a7e
[4] https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca
[5] https://inspectelement.org/apis.html
[6] https://observablehq.com/@observablehq/data-wrangling-translations
#opensource #readings #api #data #guides
- A Eulogy for Dark Sky, a Data Visualization Masterpiece [1] о визуализации данных в погодном приложении The Dark Sky для iOS и там же про наглядные решения контекстуализации данных. Я бы добавил этот термин в словарь "констектуализация данных" - это когда данные у Вас есть, но Вы подаёте их в том виде в каком они наиболее информативны и наглядны именно в том контексте/приложении/среде в которой их смотрят. А это приложение погоды отличный пример
- The Beginner's Guide to Databases [2] для новичков желающих разобраться в базах данных отличное руководство, оно не покрывает очень много чего, но одновременно даёт все нужные вводные для старта работы
- Meet Alpaca: Stanford University’s Instruction-Following Language Model that Matches GPT-3.5 Performance [3] новый интересный продукт как альтернатива GPT-3.5 под названием Альпака, главные отличия в открытости и меньших требованиях к железу. Открытый код главное преимущество [4]
- Finding Undocumented APIs [5] автор пишет про мою любимую тему, обнаружение недокументированных API. Я несколько выступлений и лекций проводил за эти годы про поиск и нахождение недокументированных API и ещё немало трюков могу рассказать о том как API находить, помимо перехвата запросов браузера к серверу. Так вот два самых очевидных способа часто срабатывающих:
* 1) Поискать API поиском Гугла на сайте явным образом вроде "REST API site:roskachestvo.gov.ru" и результат может удивить
* 2) Выяснить на каком программном продукте работает сайт и проверить не сохранилось ли в нём API идущее по умолчанию, у многих продуктов такое есть. Пример: Архив оцифрованных материалов Национальной электронной детской библиотеки РФ arch.rgdb.ru работает на движке DSpace, а у DSpace по умолчанию API доступно по ссылке /rest, проверяем, ага, вот и оно https://arch.rgdb.ru/rest/
Я могу не то что презентацию, а целый курс прочитать только по этой теме. Тем не менее ту статью рекомендую, часто информацию о API приходится выковыривать из сессий браузера.
- Data wrangling essentials: comparisons in JavaScript, Python, SQL, R, and Excel [6] сравнение функций преобразований данных в Excel, Python, R, SQL и Javascript. Полезно для тех кто вынужден пользоваться 2-3 языками/синтаксисами. Python там, правда, это не совсем Python, а конкретно Pandas, но текст от этого ценности не теряет.
Ссылки:
[1] https://nightingaledvs.com/dark-sky-weather-data-viz/
[2] https://technically.substack.com/p/the-beginners-guide-to-databases
[3] https://pub.towardsai.net/meet-alpaca-stanford-universitys-instruction-following-language-model-that-matches-gpt-3-5-490a38114a7e
[4] https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca
[5] https://inspectelement.org/apis.html
[6] https://observablehq.com/@observablehq/data-wrangling-translations
#opensource #readings #api #data #guides
Nightingale
A Eulogy for Dark Sky, a Data Visualization Masterpiece
A deep look at how the Dark Sky weather app used simple but highly effective charts to report and contextualize the weather.
March 31, 2023
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Наконец-то инициатива отделяющая Open Source от бизнес моделей с ограничениями, но то же с раскрытием кода. Называется Fair Source [1] или, по-русски, Программное обеспечение с честным исходным кодом (FSS).
Его основные принципы:
1. Общедоступно для чтения;
2. Допускает использование, модификацию и распространение с минимальными ограничениями для защиты бизнес-модели производителя; 3. Проходит процедуру отложенной публикации с открытым исходным кодом (DOSP).
У них есть две лицензии [2]
- Fair Core License (FCL)
- Business Source License (BUSL or BSL)
С обещаниями раскрытия исходного кода через 2 и 4 года соответственно.
Хорошая новость - этому явлению теперь есть более точное название чем часть Open Source
Плохая новость - пока не придумал;)
Что думаете про инициативу?
Ссылки:
[1] https://fair.io
[2] https://fair.io/licenses/
#opensource #fairsource #code #licenses
Его основные принципы:
1. Общедоступно для чтения;
2. Допускает использование, модификацию и распространение с минимальными ограничениями для защиты бизнес-модели производителя; 3. Проходит процедуру отложенной публикации с открытым исходным кодом (DOSP).
У них есть две лицензии [2]
- Fair Core License (FCL)
- Business Source License (BUSL or BSL)
С обещаниями раскрытия исходного кода через 2 и 4 года соответственно.
Хорошая новость - этому явлению теперь есть более точное название чем часть Open Source
Плохая новость - пока не придумал;)
Что думаете про инициативу?
Ссылки:
[1] https://fair.io
[2] https://fair.io/licenses/
#opensource #fairsource #code #licenses
August 8, 2024