Классная статья The baseline for web development in 2022 о состоянии фронтенд веб-разработки на текущий момент.
Меня очень порадовало, что подтвердились некоторые мои личные наблюдения, которые входили в противоречие с мнением многих других разработчиков. Вот, например:
1. React по всем показателям хуже чем Vue и Svelte. Он медленнее, потребляет больше памяти, а сайты с ним больше весят. Субъективно он ещё и менее удобный (писал об этом). Так что для новых проектов брать React стоит только из-за отсутствия разработчиков под Vue.
2. Люди не умеют в CSS и делают на JavaScript многие вещи, которые можно было бы сделать без него.
3. Давно уже пора использовать Flexbox и не выпендриваться с олдскульной вёрсткой и костылями для выравнивания.
4. Осенью прошлого года Google официально закончили поддержку Internet Explorer. Давно пора, ха-ха. С уходом IE самым худшим браузером стал Apple Safari — он проваливает почти в 5 раз больше тестов на поддержку разных веб-стандартов, чем Chrome. Я по личному опыту знаю, что если что-то работает во всех нормальных браузерах, оно может не заработать в Safari без адских костылей. Либо не заработать вообще никаким образом. У пользователей iPhone выбора нет (местные браузеры а-ля Chrome это на самом деле перекрашенный Safari, потому что Apple запрещает делать свои). Но если вы на Маке пользуетесь Safari — перестаньте, пожалуйста, это делать. А вообще ещё раз повод задуматься о политике Apple и настоящем их отношении к пользователям.
Но некоторые вещи меня искренне удивили:
1. Сайтов на jQuery всё ещё в несколько раз больше, чем сайтов на реактивных фреймворках, вместе взятых. Интернет это на самом деле такая древняя помойка, у который лишь небольшая вершинка торчит из болота лени и консерватизма.
2. Треть всех сайтов в интернете используют WordPress. Треть. То есть каждый третий сайт это говноконструктор на технологиях 20-летней давности.
3. Из всех пользователей интернета у 87% есть доступ к 4G. Я думал гораздо меньше. Да, тут наверное считали даже тех, кто раз в жизни смог зайти через 4G, и всё-таки — можно уже не особо сжимать графику и видео.
#dev#web
geospatial-data-catalogs
Репозиторийgeospatial-data-catalogs содержит список общедоступных пространственных данных, хранящихся на платформах облачных вычислений, таких как AWS, Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer, Common Metadata Repository.
Список пространственных данных хранится в форматах TSV (значения, разделенные табуляцией) и JSON.
Обновляется ежедневно.
#wu#данные
GeoAI: Искусственный интеллект для пространственных данных
GeoAI — пакет Python для применения методов искусственного интеллекта в анализе и визуализации пространственных данных.
🤖 GeoAI содержит инструменты для обработки, анализа и визуализации пространственных данных с помощью передовых методов машинного обучения. Как сказано в документации: “Независимо от того, работаете ли вы со спутниковыми снимками, облаками точек лидара или векторными данными, GeoAI предлагает интуитивно понятные интерфейс для применения передовых моделей ИИ.”
📖Документация GeoAI
Среди возможностей GeoAI:
📊 Визуализация пространственных данных
● Интерактивная многослойная визуализация векторных, растровых и облачных данных
● Настраиваемые стили и символика
● Возможности визуализации временных рядов данных
🛠 Подготовка и обработка данных
● Упрощенный доступ к спутниковым и аэрофотоснимкам Sentinel, Landsat, NAIP и другим открытым данных
● Инструменты для загрузки, создания мозаик и предварительной обработки данных дистанционного зондирования
● Автоматизированная генерация обучающих датасетов с чипами изображений (image chips) и соответствующими метками
● Утилиты преобразования векторных данных в растровые и наоборот, оптимизированные для рабочих процессов ИИ
● Методы дополнения (augmentation) данных, специфичные для пространственных данных
● Поддержка интеграции данных Overture Maps и других открытых данных для обучения и проверки
🖼 Сегментация изображений
● Интеграция с моделью Segment Anything Model (SAM) компании Meta для автоматического извлечения признаков
● Специализированные алгоритмы сегментации, оптимизированные для спутниковых и аэрофотоснимков
● Оптимизированные рабочие процессы для сегментации зданий, дорог, растительности и водных объектов
● Возможность экспорта в стандартные форматы геоданных: GeoJSON, Shapefile, GeoPackage, GeoParquet
🔍 Классификация изображений
● Предварительно обученные модели для классификации земного покрова и землепользования (land cover & land use)
● Утилиты трансферного обучения (transfer learning) для тонкой настройки моделей на основе собственных данных
● Поддержка разновременной классификации для обнаружения изменений (change detection)
● Инструменты оценки точности и валидации
🌍 Дополнительные возможности
● Анализ рельефа с извлечением признаков при помощи ИИ
● Классификация и сегментация облаков точек
● Обнаружение объектов на авиационных и спутниковых снимках
● Утилиты геопривязки для результатов ИИ-моделей
Пакет разработан профессором Q. Wu. Для него мы завели на канале именной хештег: #wu
📹Руководства по GeoAI на YouTube
#python#wu#софт#ИИ
#RepubblicaCeca#Taiwan
Per la prima volta dopo il de-riconoscimento di Taiwan da parte della maggioranza degli Stati della comunità internazionale, un Capo di Stato di un Paese #NATO partecipa ad un evento pubblico con un Ministro degli Esteri taiwanese.
Si tratta del Presidente ceco Petr #Pavel e del Ministro taiwanese Joseph #Wu (#DPP|Centro-sinistra): Reuters la definisce una “svolta diplomatica”.
@OsservatorioEsteri