Forwarded from partially unsupervised
Наткнулся на пост Top Python libraries of 2024, и набор библиотек в очередной раз затрагивает давно наболевшие топики:
1) несовершенство языка и пакетного менеджера (
2) все низкоуровневые штуки продолжают переписывать на rust;
3) главная проблема и в LLM-driven мире осталоась все той же - перегонять данные из формата в формат, только к привычным HTML/JSON/markdown/датаклассам добавляются попытки сделать LLM-native форматы (BAML), LLM-native датаклассы (PydanticAI) etc.
Правда, из всего списка сколько-то массовый адопшен случился пока только у uv.
1) несовершенство языка и пакетного менеджера (
uv вместо pip, Whenever как лучший datetime, streamable как альтернатива встроенным коллекциям, очередной генератор/валидатор типов...);2) все низкоуровневые штуки продолжают переписывать на rust;
3) главная проблема и в LLM-driven мире осталоась все той же - перегонять данные из формата в формат, только к привычным HTML/JSON/markdown/датаклассам добавляются попытки сделать LLM-native форматы (BAML), LLM-native датаклассы (PydanticAI) etc.
Правда, из всего списка сколько-то массовый адопшен случился пока только у uv.
https://spatialhub.online/?trk=organization_guest_main-feed-card_feed-article-content
“We are a group of passionate enthusiasts working to prepare and provide spatial data for everyone.
Our goal is to create a free service that will be useful for all — from beginners to professionals — offering access to spatial data that can help improve our world.
Our mission is to make spatial data accessible and free, so enthusiasts from around the globe can work on their projects and make a difference!
”
“We are a group of passionate enthusiasts working to prepare and provide spatial data for everyone.
Our goal is to create a free service that will be useful for all — from beginners to professionals — offering access to spatial data that can help improve our world.
Our mission is to make spatial data accessible and free, so enthusiasts from around the globe can work on their projects and make a difference!
”
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2210670724009430?via%3Dihub
Developing the urban comfort index: Advancing liveability analytics with a multidimensional approach and explainable artificial intelligence
Developing the urban comfort index: Advancing liveability analytics with a multidimensional approach and explainable artificial intelligence
Ahh… right.
Awesome geospatial GitHub repo.
I think I came across only half of them. :(
https://github.com/sacridini/Awesome-Geospatial
Awesome geospatial GitHub repo.
I think I came across only half of them. :(
https://github.com/sacridini/Awesome-Geospatial
GitHub
GitHub - sacridini/Awesome-Geospatial: Long list of geospatial tools and resources
Long list of geospatial tools and resources. Contribute to sacridini/Awesome-Geospatial development by creating an account on GitHub.
Well, not that much of open source, but as an intro looks nice
https://www.youtube.com/@datamongerbonny
https://www.youtube.com/@datamongerbonny
YouTube
open-source geospatial solutions
We organize information on maps in order to see our knowledge in a new way. As a result, maps suggest explanations; and while explanations reassure us, they also inspire us to ask more questions, consider other possibilities. To ask for a map is to say, “Tell…