Позавчера Еврокомиссия приняла закон, который обязывает все компании без исключения использовать USB Type-C, как основной стандарт для зарядного устройства. С осени 2024 года гаджеты в Европе должны уже полностью перейти на новую схему.
Есть косвенный побочный эффект: выпуск устаревших устройств с Micro USB в Европе будет невозможен. Я вот до сих пор (редко, но бывает) наталкиваюсь на новые устройства, которые можно купить в магазине прямо сейчас, и у которых почему-то Micro USB вместо Type-C. Видимо, какие-то очень древние складские залежи.
Но куда важнее воздействие на компанию Apple. Годами в айфонах упорно отказывались делать единый стандарт зарядки. Годами люди вынуждены были заряжать не-Apple устройства одним способом, а Apple другим. Более того: даже на новых iPad уже Type-C, но на iPhone до сих пор Lightning. Чем только это не оправдывалось: скоростью, безопасностью, экосистемой. Но на самом деле оправданий нет.
Цитата из одного старого поста @amima:
«Пол Грэм, инвестор и основатель самого авторитетного стартап-акселератора YCombinator, как-то писал: «Uber is so obviously a good thing that you can measure how corrupt cities are by how hard they try to suppress it». Есть явления, общественная польза которых настолько очевидна и проверена временем, что они сами по себе являются мерилом нормы.»
Одинаковый стандарт зарядки и порта передачи данных — одна из таких вещей. Начиная от уменьшения количества проводов в каждом доме, и заканчивая возможностью стрельнуть провод вообще у любого человека, у которого он есть с собой. Со стороны Apple было очень по-мудачески годами выдумывать оправдания вместо перехода на Type-C. Ну, теперь, если они хотят продолжать торговать в Европе, у них не останется выхода. Ждём на очередной конференции объявление об этом, как о революционном собственном решении.
#gadgets
#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