Сходил для интереса на конфу для Java-разработчиков, хотя не пишу на Java уже давно (а на хорошем уровне не писал никогда).
Было много всего интересного, но особенно меня впечатлила лекция об истории развития этого языка. Java, на секундочку, вероятно самый распространённый язык программирования в мире с точки зрения количества разных устройств, на которых он присутствует. То есть буквально один из столпов современной цифровизации всего человечества.
Так вот, когда он только зарождался, компания Sun Microsystems наняла себе в помощь несколько сотен разработчиков из России, бОльшая часть которых сидела у нас в Питере — это были выходцы из матмеха СПбГУ. Более того — в какой-то момент именно питерская ячейка стала крупнейшей по числу инженеров, превзойдя даже ту, которая располагалась в Калифорнии. И люди периодически ездили в США, чтобы синхронизировать свою работу с тамошним офисом (пересылали diff репозитория архивами по почте!).
Потом Sun купила Oracle и постепенно ушла из России. Но вклад наши внесли, оказывается, очень существенный.
#dev
Перерисовал на эту тему картинку из XKCD
#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