И снова третье сентября 1 АПРЕЛЯ
Сегодня День смеха, все устраивают розыгрыши или делятся смешными историями. Такие есть и у меня, вот парочка.
1️⃣ Когда я ходил еще “пешком” в одно большое серьезное финансовое учреждение, не было даже интернета, а телефон был главным инструментом для торговли акциями и облигациями. Компанией руководила некая дама-директор. И вот у нее была секретарша, девочка-блондинка.
Этой милой девочке я позвонил с утра 1 апреля и сказал, что сегодня будет подаваться ток высокого напряжения по телефонным кабелям. И нужно все телефоны возле терминалов накрыть мокрыми тряпками.
Когда мы пришли на работу к началу торгов, все телефоны были накрыты мокрыми тряпками. Где она взяла столько тряпок, я не знаю!
2️⃣Производная второго порядка - работал в крупной инвестиционной компании, где все знали, что я люблю шутить. Было весьма трудно кого-то обмануть. Правда, был один человек мега-ответственный, юрист – никогда не шутил и шуток не понимал.
И вот ранним утром 1 апреля – это был выходной день – у нас назначена тренировка по футболу. Я позвонил ему и сказал, что в зале покрасили полы, тренировка отменяется.
Его даже не нужно было просить – он сам обзвонил всех и отменил тренировку. И все спросонья поверили – тем более, знали, что он точно никогда не шутит, этот парень с серьезным голосом. Народ улегся “досыпать”, отменил свои планы.
Выдержав примерно час, я снова набрал его и объяснил, что пошутил, мол, 1 апреля же. И затем мы с ним уже вдвоем всех обзванивали – сказать, что это была шутка, чтобы они приходили. К сожалению, до некоторых так и не удалось дозвониться во второй раз, видимо, крепко заснули – и тренировка прошла в половинном составе.
☘️ Мне будет очень приятно, если вы улыбнулись! Делитесь своими смешными историями в комментариях!
@pro100IPO
#1апреля
#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