Есть такой онлайн-сервис SunCalc. Он использует астрономические формулы, чтобы показывать положение солнца в заданных координатах и заданное время. Я его применяю, например, чтобы выбрать время и место съёмки.
Так вот, там в сервисе взяты Google-карты, и уже несколько лет на каждом тайле отображается ватермарка "For development purposes only", а при старте сервиса выскакивает ошибка о некорректной загрузке карт. Это произошло из-за того, что Гугл в какой-то момент поменял карты, не сохранив обратную совместимость, и сделал платной ту квоту, которая прежде была бесплатной, увеличив стоимость использования в 14 раз!
В SunCalc, как и во множестве подобных проектов на базе API крупных компаний, нет рекламы и монетизации. А код сервиса доступен в Open Source. Это просто удобная онлайн-тулза от энтузиаста. Он на ней не зарабатывает, даже наоборот: тратит собственные деньги на оплату серверов, просто чтобы привнести в мир некоторое универсальное общественное благо. Формально, конечно, Гугл, как владелец своих карт, имеет полное право раздавать доступы к этим картам на любых условиях. Но фактически нет никакой хорошей и рациональной причины, по которой бесплатный некоммерческий общественно-полезный сервис не должен иметь возможность применять эти карты.
Платить автор сервиса точно не будет: нет никакого смысла выкидывать сотни долларов в месяц просто так ради жадности Гугла. Получается, что пользователи на ровном месте испытывают неудобства. Хоть и небольшие, но всё-таки — работать с чистой картой без надписей и затемнения гораздо приятнее.
Вот вам ещё про вред капитализма и монополий. Не то, чтоб я видел какую-то другую более работающую экономическую систему (социализм с его плановой экономикой во много раз хуже и нежизнеспособнее, разумеется). Но просто каждый раз раздражают такие ситуации, когда на них наталкиваюсь. Какого хера вообще?
#web#dev
#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