Arquero est une librairie Javascript qui permet de manipuler des données tabulaires en RAM.
Elle supporte l'algèbre relationnelle comme pour une base SQL.
C'est du même genre que Pandas en Python mais du coup pour faire de la datascience directement en Javascript!
Derrière les performances de la lib on retrouve encore une fois le format binaire Arrow
beers
.orderby(aq.desc('ibu'))
.select('name', 'style', 'ibu')
.filter(d => op.includes(op.lower(d.name), 'hop'))
.view()
Observable est une plateforme de dataviz qui propose des notebooks en Javascript.
C'est du même gout que Jupyter Notebook, très facile à manipuler et à créer, même pour des personnes pour qui le frontend n'est pas la compétence principale.
Un jouet pour enfant low-tech sans écran ni connexion internet qui raconte des histoires.
Il est possible de personnaliser les histoires en choisissant le héro, le lieu, etc
Bon c'était plus ou moins sur qu'on se retrouve avec de la publicité dans toutes ces réponses générées par des IA.
Une extension navigateur qui permet de manipuler les site web avec le langage naturel.
Voir aussi:
Un autre outil no-code de création de site web.
Un peu à la Notion mais avec un grand canvas.
Un builder de site vitrine / landing page en no-code
La face cachée de l'IA qui est loin d'être aussi magique qu'on le croit.
Des milliers de travailleurs en provenances des pays moins développés ont pour tâche d'annoter les datasets pour entrainer les grands modèles des GAFAM et startups.
Un récapitulatif très complet sur les web component et ce qu'il est possible de faire avec.
Une lib de scrapping qui utilise GPT pour extraire les informations voulues depuis une page web.
Ça fonctionne assez bien et ça permet de réduire le coût total en faisant un clean sur le HTML.
Un peut spécifier un budget de token et le scrapper s'arrête une fois le budget consommé.
Un benchmark des librairies et bases de données (en RAM) pour traiter des données tabulaires dans le genre de Pandas.
Polars remporte haut la main le benchmark, c'est une lib écrite en Rust et qui utilise aussi le standard Arrow
Responsive AI Licence (RAIL) est une licence pour les modèles entraînés (weight) que l'ont pourrait considérer comme Open Source.
Elle permet la réutilisation, la modification, même dans un contexte commercial tout comme la licence Apache 2.
Néanmoins elle restreint l'usage du modèle à des utilisation "harmful" qui restent à la discrétion des créateurs en fonction des usages qui apparaîtront.
L'autre différence est son caractère copyleft (ou "viral") comme les licences GPL car un modèle dérivé doit reproduire la licence
Apache Arrow est un projet qui développe des SDK dans la plupart des langages afin de manipuler efficacement des données tabulaires (vecteurs, matrices) en RAM.
Ils ont notamment des optimisations des calculs spécialement conçues pour les CPU et les GPU.
Par exemple, les données sont regroupées pour éviter les "jump" CPU et tenter de les faire tenir dans les différents caches.
Pour les GPU, Arrow utilise CUDA afin de paralléliser les calculs.
C'est utilisé dans la nouvelle version 2.0 de Pandas, la lib de référence en Python pour manipuler les données.
Les performances peuvent être jusqu'à 25x supérieurs (!)
(Merci Ocav pour le partage)
Très bon article qui récapitule l'utilisation des streams avec l'API fetch incluse dans Node.js 18.
Le point de vu de Bill Gates sur les récentes avancées en IA.
Selon lui les IA vont notamment permettre de grandes avancées dans la productivité, la santé et l'éducation.
Une application de bout en bout qui créé des histoires pour les enfants en utilisant des services AWS et OpenAI.
Ça génère l'histoire, l'audio, une image de couverture et sauvegarde le tout.
Write a title and a rhyming story on 2 main characters called Parker and Jackson. The story needs to be set within the scene haunted woods and be at least 200 words long
Très bon conseil pour booster une carrière.
Il est important de rester curieux et de s'intéresser aux autres métiers de la tech (product, management, marketing, sales), c'est ce qui permet d'avoir une meilleure compréhension de l'ensemble d'une entreprise et d'améliorer la qualité de ses contributions.
Les personnes ayant été à des rôles de manager et d'individual contributor sont très souvent plus ouvertes car elles connaissent les deux côtés de la barrière.
Un très bon article de l'équipe tech de Malt sur l'observabilité code/équipe en utilisant Git.
Cela permet d'identifier:
- les dépendances entre services
- les "hot spots" fréquemment édités
- les personnes ayant la meilleur connaissance de portions du code
Une liste de Slack communautaires sur pleins de sujets!
Google met des IA génératives dans sa suite Google Workspace donc dans Docs, Sheet, Slides etc
Des centaines de millions d'utilisateurs à travers le monde vont avoir accès à une IA générative pour écrire leur contenu.