Прочитал, что Уилла Смита отменяют за случившееся на Оскаре. Кто не знает: там ведущий отпустил едкую шутку про короткую причёску жены Смита, а оказалось, что она больна, и короткие волосы из-за этого. Смит вышел и дал ведущему по лицу.
Теперь Netflix и другие студии разрывают со Смитом контракты. Уже отменили какой-то фильм с ним, а в другом стали менять актёра.
Я не фанат насилия, и мне очень понятна модель его недопущения. Действительно, в современном обществе хочется быть защищённым от него. Как человек, который в подростковом возрасте дважды убегал от гопников, а всего несколько лет назад был на настоящей стрелке против угрожавшего ножом обмудка — я хорошо знаком с концепцией уязвимости и страха из-за возможного насилия.
Тем не менее, я твёрдо уверен, что мир не работает на простых всеобъемлющих правилах. Нельзя просто сказать, что насилие недопустимо ни при каких обстоятельствах. Это идеалистическое и, возможно, желаемое утверждение, которое не имеет с реальностью ничего общего. И реакция западного общества на поступок Смита лично для меня — проявление мерзкого унизительного малодушия. Иногда нужно остановить действия другого человека. Смит не бил женщину или ребёнка, он вышел к равному по силе взрослому мужику, у которого ещё и было преимущество в виде внимания зала. Вышел к нему в открытую лицом к лицу и очень слабо влепил пощёчину. Это следовало сделать для встряски, просто чтобы привести ведущего к пониманию того, насколько неуместной и даже оскорбительной была его шутка. Нарушение границ от этого шлепка не выше, чем от слов ведущего.
Уилл Смит — мужик. Глубоко презираю тупой лицемерный канселкультурный каток, который уже разгоняется в его сторону. Для меня это одно из худших проявлений того, во что превратилось западное общество, хотя в целом многие другие ценности и идеи оттуда мне близки.
#life
#python#agents#graph#llms#rag
Graphiti helps AI systems handle constantly changing information by building real-time knowledge graphs that track relationships and historical data, allowing them to integrate user interactions, business data, and external sources seamlessly. Unlike traditional methods, it updates information instantly without needing full recomputations, enabling precise historical queries and efficient hybrid searches. This helps AI applications stay context-aware, automate tasks effectively, and manage complex, evolving data with minimal delay.
https://github.com/getzep/graphiti
#typescript#csv#diagrams#graph#json#nextjs#react#tool#visualization#yaml
JSON Crack is a free, open-source tool that instantly turns complex JSON, YAML, CSV, XML, or TOML data into clear, interactive graphs, making it easier to explore and understand your information. It lets you convert between formats, validate data, generate code (like TypeScript interfaces), run queries, and export visuals as images—all while keeping your data private since everything processes locally on your device[1][2][5].
https://github.com/AykutSarac/jsoncrack.com
#cplusplus#arduino#cansat#csv#embedded#graph#ground_station#iot#microcontroller#network#projects#qt#serial#serial_studio
Serial Studio is a free, easy-to-use tool that lets you visualize real-time data from devices like microcontrollers via serial ports, Bluetooth, or network connections. It works on Windows, macOS, and Linux, and offers customizable dashboards with various widgets to monitor sensor data, debug info, or telemetry. You can quickly plot data, export it as CSV for analysis, and even use advanced features like checksum validation and JavaScript data processing. It supports hobbyists, educators, and professionals by simplifying data monitoring and debugging, saving you time and effort in understanding your device’s output. Pro versions add commercial use and extra features[1][4][5].
https://github.com/Serial-Studio/Serial-Studio
#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm
RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in.
https://github.com/ruvnet/ruvector