Недавно перезапустился широко известный в узких кругах Open ML Course, и, как человек, приложивший руку к его первой версии, я не могу об этом умолчать.

Первая версия курса (2017 год!) представляла из себя десяток лонгридов на Хабре, написанных разными людьми, и peer reviewed домашние задания к каждому из них. Ваш покорный слуга, например, писал главу про feature engineering и убил на нее часов сорок, если память не изменяет. Иронично, что в прошлом посте я как раз высказывал пророчества о том, что роль feature engineering угасает и продолжит угасать. С тех пор курс эволюционировал, были оффлайн лекции, переводы на английский, французский и китайский, публикации на альтернативных платформах (например, у англоязычной версии моей главы только на Медиуме было почти 50к просмотров) и многое другое - я особо не следил. В последний раз курс косвенно напомнил о себе, когда из-за этой старой статьи ко мне обратилось издательство Manning и попросило поревьювить соответствующий черновик одной из их книг.

Юра Кашницкий, который тащил это все с самого начала, ожидаемо наконец-то устал, и передал русскую версию Пете Ермакову, который уже давно тяготел больше к преподаванию, чем датасайнсу своими руками. Сейчас Петя пытается вдохнуть в него новую жизнь.

У меня неоднозначное отношение к курсу: по состоянию на 2022 его едва ли можно назвать исчерпывающим, и просто стряхнуть пыль может оказаться недостаточно. Тем не менее, для поверхностного понимания data science и machine learning он может пригодиться. Учитывая его бесплатность, я бы посоветовал рассмотреть его всем, кто собирался занести денег за аналогичные курсы в какую-нибудь недешевую школу для "вайтишников".

DevToysMac

Комбайн с набором инструментов полезных разработчикам - конвертеры, генераторы, декодеры и т.д.
Также, есть версия для windows - вот туть.

#Swift

Lepton

Сниппет-менеджер в виде десктопного приложения на Electron, вдохновленный GitHub Gist.

#JavaScript

Увидено в раст-мейне, кмк довольно ценый список.
https://github.com/danistefanovic/build-your-own-x

И раз уж речь зашла о новых способах использования ИИ - очень красивое решение по переводу фото и картинок в минималистичные наброски с сохранением визуальных особенностей обьекта, со смешным названием CLIPasso. Посмотрите на демо, если сомневаетесь что ИИ в состоянии выделить самое важное в изображении. Повторю свой любимый тезис: средний ИИ сейчас умеет делать то, чего не умеет делать средний человек https://clipasso.github.io/clipasso/

Скачивание веб-страниц в один HTML файл. #решения

Нашёл такое расширение для браузера. Стили, скрипты, шрифты, картинки, видео тупо инлайнятся в html через data:image + base64 или напрямую через <style>, <script>. Теперь можно перестать делать скриншоты всей страницы или скачивать её в pdf. Так же это расширение позволяет скачивать только выделенную часть страницы.

Расширение: https://github.com/gildas-lormeau/SingleFile (там нормальное описание и ссылка на версию для каждого браузера).

Оригинальные настройки удаляют со страницы JS, скрытые элементы, неиспользуемые стили, не скачивают видео итд. Так что покопайтесь в настройках чтобы получать нужный вам результат.

Я проверил на своей последней статье, работает отлично, в комментах приложу html файл, он работает даже на телефоне.

Вдохновлено https://xn--r1a.website/bpblog/1219

Re: Google Tag Manager, the new anti-adblock weapon (2...

This kind of data collection abuse is why I think we need more addons like AdNauseam [1]. Unlike uBlock Origin, it's not available from the Chrome web store anymore, which is a good sign that Google hates these types of addons more than they hate simple blockers.

Blocking A/AAAA domains with custom URLs to prevent tracking is almost impossible, so instead let's flood the trackers with useless, incorrect data that's not worth collecting.

[1]: https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/adnauseam/

jeroenhd, 5 hours ago

Совет дня — не поленитесь и освойте autojump или аналоги

Коротко — штука запоминает куда вы ходили (в смысле cd) и позволяет по части имени переходить в этот каталог.

Я пользуюсь zoxide - быстрый, написан на раст, поддерживает fuzzy search (через fzf), хорошо проставляет ранк (каталоги в которых бываете чаще — выше в выдаче)

Мой конфиг для fish:

zoxide init fish --cmd cd | source
export _ZO_FZF_OPTS="--no-sort --keep-right --info=inline --layout=reverse --height=30% --exit-0 --select-1 --preview-window=right,15% --preview='ls -p {2..}'"

для zsh надо будет заменить init fish на init zsh

И совет дня от Антона из https://xn--r1a.website/devops_easy

>> бесплатная альтернатива ngrok. Бывает иногда выручает в разных ситуациях https://loophole.cloud/


в кратце, эта фиготень позволяет выставлять наружу что-то локальное с ноута.
Я loophole еще не пользовался, зато ngrok много раз выручал когда надо было разрабатывать апишки для взаимодействия с внешними вебхуками.

Например, когда писал слакбот — выставил наружу апишку с локальной машины и получал запросы от слака прямо на ноут. Это НАМНОГО проще и удобнее чем куда-то деплоить что-то каждый раз.

RIP is yet another load testing / UDP flood tool that originated as a learning progect.

#programming #go

Python TUI

Appears to be more actively developed version of micropython