Проблема нового Бэтмена в том, что там герой ничего не делает и ни для чего не нужен.
Вообще, я могу купить идею «Сделаем Бэтмена реалистичным не так, как попытался Нолан, а по-своему, в драматически-беспросветном стиле». Но у этого подхода есть проблема: в попытке стать реалистичным он стал заурядным. Кино не зря показывает, как люди с недоумением косятся на него в костюме, поскольку это плохо согласуется с реализмом. Посудите сами: если у нас вселенная, где костюм с ушами воспринимается, как что-то серьёзное и угрожающее (а не что-то детское и нелепое), то мы, наверное, ожидаем и относительно фантастических технологий, и некоторой запредельной типично комиксовой крутости героя. А здесь: боевые сцены совсем не впечатляют, но не из-за того, что сделаны плохо, просто они по-реалистичному надрывные и сумбурные. Это уместно в каком-нибудь Крепком Орешке, но там и герой не в костюме.
Ладно, по канону Бэтмен не только ниндзя и миллиардер с технологиями, но ещё и невероятно умный детектив. Может, хоть здесь фильм не проседает? Увы. Герой, конечно, разгадывает загадки Риддлера, но, если внимательно посмотреть, то смысла в этом нет никакого. Полное отсутствие разгадок привело бы персонажей ровно к такому же результату. Одного злодея вяжут из-за аудиозаписи, к которой сам Бэтмен не имеет отношения. Другого палят простые копы почти случайно. Последние события вообще развиваются независимо от решения.
В итоге мы получили фильм про Бэтмена, который вроде бы и показывает нам реалистичного персонажа, а с другой стороны делает его скучным и бесполезным на протяжении всего хронометража.
#fiction
#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