TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #168 · 16.01

Неделю назад в мире опенсорс разработки произошло интересное событие. Опенсорс — это когда разработчик пишет программу (как правило, эта программа нужна для работы других программ) и выкладывает её в общий доступ на полностью свободных началах. В большинстве случаев после этого кто угодно может делать с этой программой абсолютно что угодно: копировать, изменять, продавать решения на её основе за деньги и так далее. Иногда то, что пишут такие разработчики-волонтёры, оказывается невероятно удобно и полезно. Настолько, что гигантские корпорации используют это у себя. А кроме них — ещё десятки тысяч проектов по всему миру. Такое использование называется «зависимость», и оно создаёт связь между автором опенсорс-проекта и тем, кто взял его труд. Связь обычно такая: в моей программе где-то указано, что вот этот вот код взят по такому-то адресу у опенсорс разработчика Васи. Моя программа иногда может на этот адрес заглядывать и смотреть, а не внёс ли Вася чего нового. Вдруг он улучшил работу и исправил ошибки — тогда я скачаю новую версию его программы и установлю её у себя. Формально для такого обновления должны существовать ограничения. По факту человеческая лень и негласный этикет среди разработчиков приводят к тому, что обновления ставят не глядя. Считается, что Вася будет выкладывать только улучшенную и проверенную новую версию своей программы, ведь за ним наблюдает миллион других разработчиков. Пацаны во дворе не поймут, если Вася сделает что-то неаккуратно. Один из разработчиков по имени Marak Squires написал некоторое время назад две очень полезные программные библиотеки. Как раз такие, которые скачали десятки тысяч людей, в том числе в крупных корпорациях, и использовали у себя. В прошлом году этот разработчик написал что-то вроде: «Эй, корпорации, вы берёте мой труд бесплатно. Конечно, я его раздал бесплатно, но вы чёртовы капиталистические гиганты, и у вас миллиарды баксов, а я вам сэкономил миллионы баксов на разработке. Я жду от вас чек на почту в благодарность». Конечно, всем было пофигу. А неделю назад этот разработчик внёс в свои библиотеки деструктивное обновление, которое сделало программы, установившие его, неработоспособными, и вывело на экран «LIBERTY LIBERTY LIBERTY». Это обновление положило кучу проектов, в том числе у гигантов-корпораций. Поднялась буря. Одна часть интернета заявила, что разработчик никому ничего не должен, поэтому волен делать со своим кодом всё, что хочет. Вторая часть претендовала на то, что совершённый им поступок это вандализм и осознанный вред другим разработчикам. Дров в огонь подкинуло то, что GitHub, на котором размещался код этого разработчика, заблокировал его аккаунт. А система хранения пакетов NPM откатила изменения до предыдущих версий. Хотя формально никаких законов он не нарушал: компании брали его код по собственной воле, а он ничего никому не гарантировал. ___________________________ Я не готов назвать здесь однозначно правую сторону. Пока выглядит, как «Все мудаки». Но на мой взгляд это показательный пример вот чего: никакие формальные правила никогда не покроют всё многообразие человеческих взаимоотношений, и поэтому личностный аспект тоже важен. Даже если нет закона или правила, по которому вы что-то должны, есть смысл стараться действовать созидательно и стремиться, хотя бы частично, к всеобщему благу, а не только к личному. Особенно в ситуации, когда у тебя в руках сосредоточена та или иная власть. Корпорации действительно могли бы найти способ отблагодарить разработчика (и вообще — всех разработчиков, чей код они бесплатно берут в таких масштабах). Просто из чувства благодарности, а не потому, что должны. Разработчик мог бы просто закрыть проект и не стараться нанести урон. Просто из чувства неприятия всего деструктивного. Это, конечно, идеализированный мир розовых пони, но сила и власть это как раз способность двигать границы реальности. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #ggplot2

当前筛选 #ggplot2清除筛选
Чартомойка

@chartomojka · Post #1051 · 24.09.2023 г., 08:43

🤖Rtutor.ai для работы с вашими данными с помощью запросов на естественном языке Steven Ge написал приложение RTutor, которое позволяет генерировать и тестировать код на языке R, просто "общаясь" с ним. Например, на основе набора данных mpg можно задавать такие вопросы: "С помощью ggplot2 создай боксплот (boxplot) для зависимости hwy от класса. Цвет по классам. Добавь джиттер" (Use ggplot2 to create a boxplot of hwy vs. class. Color by class. Add jitter). RTutor сгенерирует функциональный код для ответа на ваш вопрос, что упрощает проведение предварительного анализа и визуализации данных для тех, кто не имеет опыта работы с R. Тем же, кто имеет опыт работы с R, RTutor поможет сэкономить время, предоставляя код, который можно использовать в качестве отправной точки для своих проектов. RTutor может быть запущен локально как пакет R. Он также генерирует код R в формате Markdown и html-отчеты. #R#ggplot2#AI#chatGPT

Чартомойка

@chartomojka · Post #1193 · 26.06.2024 г., 06:48

«Основы визуализации данных» Клауса Уилке Наконец-то вышел русскоязычный перевод книги Клауса Уилке «Основы визуализации данных» — это настоящая кладезь знаний для всех, кто хочет овладеть искусством и наукой визуализации данных. Автор, профессор интегративной биологии, обладает уникальной способностью объяснять сложные концепции простым и доступным языком, что делает книгу полезной как для новичков, так и для опытных специалистов. С самого начала Уилке подчеркивает важность правильного отображения данных. Он отмечает, что визуализация данных — это не просто способ сделать отчеты более красивыми, но и мощный инструмент для анализа и коммуникации, способный существенно повлиять на интерпретацию информации. Автор проводит читателя через все этапы создания визуализации, от выбора правильного типа диаграммы до настройки осей и использования цветовых схем. Одним из главных достоинств книги является ее структурированность и систематичность. Каждая глава посвящена отдельному аспекту визуализации, начиная с базовых принципов и заканчивая более сложными техниками. Например, глава, посвященная цветовым схемам, предоставляет исчерпывающие рекомендации по выбору и использованию цветов, учитывая как эстетические, так и функциональные аспекты. Уилке подробно объясняет, как различные цветовые схемы могут влиять на восприятие данных и как избежать распространенных ошибок, таких как чрезмерное использование цветов или недостаточное внимание к людям с дальтонизмом. Большое внимание уделяется также выбору правильных типов диаграмм для различных типов данных. Автор приводит множество примеров, показывая, какие визуализации наиболее эффективны для представления количественных, категориальных или временных данных. Практические советы и примеры помогают читателю лучше понять, как применять теоретические знания на практике. Все графики в книге подготовлены с помощью R и ggplot2, но вы не найдете ни строчки кода в книге. Можно отдельно посмотреть код самой книги, так и отдельных графиков. Похвалы заслуживает глава, посвященная распространённым ошибкам в визуализации данных. Уилке подробно разбирает типичные ошибки, такие как избыточное использование трёхмерных графиков или отсутствие контекста, и предлагает практические решения для их избегания. Это делает книгу не только учебным пособием, но и ценным справочником, к которому можно обращаться в процессе работы. В целом, «Основы визуализации данных» Клауса Уилке — это обязательное книга для всех, кто работает с данными и хочет научиться представлять их максимально эффективно и понятно. Книга сочетает в себе глубокие теоретические знания и практические советы, что делает её незаменимым инструментом для анализа и визуализации данных. Она помогает не только создавать красивые графики, но и делать ваши данные понятными и убедительными, что особенно важно в эпоху информационного перегруза. #книги#dataviz#R#ggplot2#ВизуализацияДанных

🤖Краш-тест возможностей chatGPT-4 для создания визуализации данных в R с помощью ggplot2 GPT-4 можно использовать для улучшения визуализации данных в R (ggplot2), что делает его отличным инструментом как для начинающих, так и для продвинутых пользователей R. Мне понравилось, как автор видео общается с chatGPT-4. Хотя код на R иногда содержит ошибки и не работает, весь процесс выглядит очень захватывающим. От создания базовых графиков (смотрите с какой легкостью chatGPT пишет код для пайчарта 🙊 на зависть новичкам) до продвинутых техник использования ChatGPT для поиска данных, анализа и визуализации данных. ▶️ВидеоUsing GPT-4 for Data Viz (R/ggplot). Мораль: Как мне кажется, с появлением AI люди НЕ потеряют способность к абстрактному мышлению, анализу, или креативность. Использование chatGPT только повысит производительность труда и качество работы человека. #R#ggplot2#chatGPT4#визуализация_данных#dataviz#полезное