А что происходит на противоположном фронте?
Вы, вероятно, слышали, что 2026 год называют годом Linux на десктопе (в каких-то узких кругах - годом гейминга на Linux). Всё потому, что экосистема Linux постепенно становится более дружелюбной для обычных десктоп-юзеров (в том числе привыкших к Windows), и не только!
▫️ всё чаще появляются Linux дистрибутивы визуально похожиена Windows (или даже лучше), и множество видео с советами какой дистрибутив попробовать новичкам.
▫️ обновления ядра и любых пакетов в экосистеме Linux всегда привносят оптимизацию и удобство и поддержку свежего железа (привет винде с её обратной тенденцией). Например грядущая версия 7.0, опять с множеством приятных мелочей.
▫️ после 10 лет с последего релиза версии 5 окружение KDE Plasma получила мажорный апдейт версии 6 и активно развивается (уже доросла до 6.5). GNOME тоже не спит и готовит версию 50.
▫️ в Wine добавили патч позволяющий устанавливать продукты Adobe на Linux. Для кого-то это был последний рубеж?😏
▫️ Proton активно развивается, да так, что через эту прослойку игры работают даже быстрей чем нативно на винде.
▫️ с каждым релизом Wine и Proton поддерживается всё больше игр, что можно отслеживать на ProtonDB, и даже случаются бусты производительности.
▫️ Я сам на днях на виндобук поставил ChacyOS после чего игры, которые тянули гдето в 5-10 FPS, стали играбельными! Подтверждено личным опытом! Кстати, есть несколько дистрибутивов заточенные именно под игры.
▫️ Valve выпускают новую пачку железок которые (предположительно) порвут рынок гейминга (как и в прошлый раз) и (определнно точно) работают на Linux. Именно Valve вливает ресурсы в Linux в целом и в Proton в частности.
▫️ Госсектор разных стран давно уже мигрирует на opensource, так как нет доверия системе которая может одномоментно неконтролируемо массово рухнуть или быть удаленно заблокированной (в том числе по политическим причинам).
И ниже небольшой опрос - какая у вас операционка основная?
Ни к чему не призываю, ничего не советую! Просто подмечаю тенденцию и хочется узнать мнения из первых рук 😉
Знаю, что Linux тоже не идеален, знаю что каждой задаче - свой инструмент. Но это не тема поста, так что можно без холиваров)
#offtop#linux
#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