Page de recherche dans les notes du jardin numérique de Stéphane Klein

#JeLis la section Example: Decorations de CodeMirror qui je pense me sera très utile pour Projet 8.

#JaiDécouvert ici MatchDecorator. Je pense devoir utiliser MatchDecorator pour implémenter Projet 8.

#JaiDécouvert l'article [Learning CodeMirror] que #JeSouhaite lire.

L'implémentation dans SilverBullet.mb de la fonctionnalité décrite dans Projet 8 se trouve ici.

#JaiDécouvert https://github.com/kiyoon/treemux

#JaiDécouvert un nouveau Wayland Window Manager, nommé Niri d'un type particulier, c'est un scrollable-tiling Window Manager.

#JaiDécouvert https://rustdesk.com/ une solution alternative à TeamViewer.

J'ai décidé de tester RustDesk :

J'ai installé avec succès RustDesk sous MacOS : https://rustdesk.com/docs/en/client/mac/
J'ai installé RustDesk sous Fedora en installant directement le fichier Flatpak téléchargeable sur https://github.com/rustdesk/rustdesk/releases/tag/1.2.6
- J'ai vérifié, au moment où j'écris ces lignes, RustDesk ne semble pas disponible sur https://flathub.org/apps/search?q=rustdesk
- J'ai trouvé un Thread à ce sujet https://discourse.flathub.org/t/remote-desktop-control-rustdesk/2605/5

J'ai testé un accès via RustDesk depuis mon laptop Fedora vers un MacbookAir, via un réseau externe — j'ai utilisé ma connexion 4G — et cela a parfaitement fonctionné.

J'ai pu configurer un mot de passe permanent sur l'instance du MacbookAir, ainsi que le démarrage automatique RustDesk.

Tout semble parfait pour le moment.

Je constate que ce projet a démarré en septembre 2020.

J'ai installé et utilisé avec succès RustDesk pour contrôler un Desktop Windows à distance ainsi qu'un Smartphone Android à distance.

#JaiDécouvert ce service en ligne pour payer des personne partout dans le monde https://www.deel.com/

Deel helps tens of thousands of companies expand globally with unmatched speed, flexibility and compliance. Get our all-in-one Global People Platform that simplifies the way you onboard, offboard, and everything else in between.

Ici je découvre des services alternatifs :

Au mois de janvier 2024, #JaiDécouvert Slivev un outil alternatif à Reveal.js.

Presentation slides for developers 🧑‍💻👩‍💻👨‍💻

#iteration du Projet 5 - "Importation d'un vault Obsidian vers Apache Age" et plus précisément la suite de 2024-06-20_2211 et 2024-06-23_1057.

#JaiCompris en lisant ceci que pg_search se nommait apparavant pg_bm25.

#JaiDécouvert que Tantivy — lib sur laquelle est construit pg_search — et Apache Lucene utilisent l'algorithme de scoring nommé BM25.

Okapi BM25 est une méthode de pondération utilisée en recherche d'information. Elle est une application du modèle probabiliste de pertinence, proposé en 1976 par Robertson et Jones. (from)

Je suis impressionné qu'en 2024, l'algorithme qui je pense est le plus performant utilisé dans les moteurs de recherche ait été mis au point en 1976 😮.

#JaiDécouvert pgfaceting - Faceted query acceleration for PostgreSQL using roaring bitmaps .

J'ai finallement réussi à installer pg_search à l'image Docker postgres:16 : https://github.com/stephane-klein/pg_search_docker.

J'ai passé 3h pour réaliser cette image Docker, je trouve que c'est beaucoup trop 🫣.

#JaiDécouvert l'extension PostgreSQL : https://github.com/sraoss/pg_ivm (from)

Voici une liste de plateformes qui hébergent des publications scientiques dans le domaine des sciences socales :

En faisant cette recherche, #JaiDécouvert cette page Wikipedia : List of academic databases and search engines.

#JaiDécouvert ici que le Le Parti radical est le premier partie politique qui a été fondé en France.

#JaiDécouvert dbmate (from).

A lightweight, framework-agnostic database migration tool.

Ce projet a commencé en 2015.

Je viens de voir dans mes notes que j'avais déjà regardé ce projet le 15 octobre 2023, donc ce n'est pas vraiment une découverte 🤣.

Il est codé en Golang, chose que j'apprécie pour ce genre d'outil.

Depuis septembre 2022, j'utilise l'outil de migration graphile-migrate. Avant cela j'utilisais Migrate.

Dans ce thread j'ai été surpris de voir ce commentaire :

I’ve always wondered why tools like this cannot become stateless. Most have an up and down action, but I haven’t seen one yet that can run a query to determine if a migration has been applied or not. Then no state tables/artifacts are needed.

Instead of one file with an up and down, there could be two files where each has a predicate and then an action, where the predicate would run to determine if the migration has been applied or not.

En quelques secondes, je pense être capable d'imaginer plusieurs scénarios — que je ne souhaite pas lister ici — pour lesquels son idée ne pourrait pas fonctionner 🤔.

#JaiDécouvert cette puce AMD APU (from)

#JaiDécouvert ce #hardware qui semble spécialisé pour exécuter des Inference Engines https://coral.ai/products (from)

Nouvelle #iteration sur Projet 7 - "Améliorer et mettre à jour le projet restic-pg_dump-docker".

Alors que je travaille sur cette partie du projet, je relis la documentation de pg_dumpall et je constate à nouveau que cette commande ne supporte pas les différents formats de sortie que propose pg_dump 😡.
C'est pénible… du coup, j'ai enfin pris le temps de chercher si il existe une solution alternative et #JaiDécouvert pg_back :

pg_back is a dump tool for PostgreSQL. The goal is to dump all or some databases with globals at once in the format you want, because a simple call to pg_dumpall only dumps databases in the plain SQL format.

C'est parfait, c'est exactement ce que je cherche 👌.

Mais je découvre aussi les fonctionnalités suivantes :

Pre-backup and post-backup hooks

Purge based on age and number of dumps to keep

Dump from a hot standby by pausing replication replay

Encrypt and decrypt dumps and other files

Upload and download dumps to S3, GCS, Azure or a remote host with SFTP

Conséquence : #JeMeDemande si j'ai encore besoin de restic dans Projet 7 🤔.

Je viens de lire ici :

In addition to the N previous backups, it would be nice to keep N' weekly backups and N'' monthly backups, to be able to look back into the far past.

C'est une fonctionnalité supporté par restic, donc pour le moment, je choisis de continuer à utiliser restic.

Pour le moment, #JaiDécidé d'intégrer simplement pg_back dans restic-pg_dump-docker en remplacement de pg_dumpall et de voir par la suite si je simplifie ce projet ou non.

En lisant ceci :

AI accelerators are used in mobile devices, such as neural processing units (NPUs) in Apple iPhones, AMD Laptops or Huawei cellphones, and personal computers such as Apple silicon Macs, to cloud computing servers such as tensor processing units (TPU) in the Google Cloud Platform.

#JaiDécouvert que AMD XDNA semble être l'architecture des puces NPU de AMD.

Je lis ici que Ryzen AI est le nom commercial du matériel AMD qui implémente l'architecture XDNA.

La première puce qui intégrèe AMD XDNA est le Ryzen 7040 sorti 2023.

Dans cet article je lis :

Des puces de la série Ryzen 7040 intègrent des NPU à 10 TOPS
Des puces de la série Ryzen 8000 intègrent des NPU à 16 TOPS
Des puces de la série Ryzen AI 300 intègrent des NPU à 50 TOPS

En travaillant sur 2024-06-06_1047 :

#JaiDécouvert https://github.com/PABannier/bark.cpp - Suno AI's Bark model in C/C++ for fast text-to-speech (from)
#JaiDécouvert https://github.com/karpathy/llm.c - LLM training in simple, raw C/CUDA (from)
#JaiLu au sujet de GGUF :

Hugging Face Hub supports all file formats, but has built-in features for GGUF format, a binary format that is optimized for quick loading and saving of models, making it highly efficient for inference purposes. GGUF is designed for use with GGML and other executors. GGUF was developed by @ggerganov who is also the developer of llama.cpp, a popular C/C++ LLM inference framework.

https://huggingface.co/docs/hub/gguf

#JaiDécouvert llama : add pipeline parallelism support by slaren autrement dit « Multi-GPU pipeline parallelism support » (from)
#JaiDécouvert https://github.com/ggerganov/whisper.cpp de Georgi Gerganov
#JaiDécouvert https://github.com/ggerganov/llama.cpp/discussions/3471
#JaiDécouvert la Merge Request d'ajout du support de ROCm Port : ROCm Port 1087 (from)
#JaiDécouvert Basic Vim plugin for llama.cpp
#JaiDécouvert https://github.com/rgerganov/ggtag par le même auteur que Llama.cpp, c'est-à-dire Georgi Gerganov
#JaiDécouvert Distributed inference via MPI - Model inference is currently limited by the memory on a single node. Using MPI, we can distribute models across a locally networked cluster of machines.
#JaiDécouvert : d'après ce que j'ai compris la librairie ggml est le composant de base de Llama.cpp et Whisper.cpp
#JaiDécouvert que Georgi Gerganov a lancé sa société nommée https://ggml.ai (from) et que celle-ci est financé entre autre part Nat Friedman ! Ha ha, encore lui 😍.

ggml.ai is a company founded by Georgi Gerganov to support the development of ggml. Nat Friedman and Daniel Gross provided the pre-seed funding.

We are currently seeking to hire full-time developers that share our vision and would like to help advance the idea of on-device inference. If you are interested and if you have already been a contributor to any of the related projects, please contact us at jobs@ggml.ai

#JaiDécouvert Text-to-phoneme-to-speech https://twitter.com/ConcreteSciFi/status/1641166275446714368, j'adore 🙂

Cette semaine, j'ai déjeuné avec un ami dont les connaissances dans le domaine du #MachineLearning et des #LLM dépassent largement les miennes... J'en ai profité pour lui poser de nombreuses questions.
Voici ci-dessous quelques notes de ce que j'ai retenu de notre discussion.

Avertissement : Le contenu de cette note reflète les informations que j'ai reçues pendant cette conversation. Je n'ai pas vérifié l'exactitude de ces informations, et elles pourraient ne pas être entièrement correctes. Le contenu de cette note est donc à considérer comme approximatif. N'hésitez pas à me contacter à contact@stephane-klein.info si vous constatez des erreurs.

Histoire de Llama.cpp ?

Question : quelle est l'histoire de Llama.cpp ? Comment ce projet se positionne dans l'écosystème ?

D'après ce que j'ai compris, début 2023, PyTorch était la solution "mainstream" (la seule ?) pour effectuer de l'inférence sur le modèle LLaMa — sortie en février 2023.

PyTorch — écrit en Python et C++ — est optimisée pour les GPU, plus précisément pour le framework CUDA.
PyTorch est n'est pas optimisé pour l'exécution sur CPU, ce n'est pas son objectif.

Georgi Gerganov a créé Llama.cpp pour pouvoir effectuer de l'inférence sur le modèle LLaMa sur du CPU d'une manière optimisé. Contrairement à PyTorch, plus de Python et des optimisations pour Apple Silicon, utilisation des instructions AVX / AVX2 sur les CPU x86… Par la suite, « la boucle a été bouclée » avec l'ajout du support GPU en avril 2023.

À la question « Maintenant que Llama.cpp a un support GPU, à quoi sert PyTorch ? », la réponse est : PyTorch permet beaucoup d'autres choses, comme entraîner des modèles…

Aperçu de l'historique du projet :

18 septembre 2022 : Georgi Gerganov commence la librairie ggml, sur laquelle seront construits Llama.cpp et Whisper.cpp.
4 mars 2023 : Georgi Gerganov a publié le premier commit de llama.cpp.
10 mars 2023 : je crois que c'est le premier poste Twitter de publication de Llama.cpp https://twitter.com/ggerganov/status/1634282694208114690.
13 mars 2023 : premier post à propos de LLama.cpp sur Hacker News qui fait zéro commentaire - Llama.cpp can run on Macs that have 64G of RAM (40GB of Free memory).
14 mars 2023 : second poste, toujours zéro commentaire - Run a GPT-3 style AI on your local machine, fully on premise.
31 mars 2023 : premier thread sur Llama.cpp qui fait le buzz avec 414 commentaires - Llama.cpp 30B runs with only 6GB of RAM now.
12 avril 2023 : d'après ce que je comprends, voici la Merge Request d'ajout du support GPU à Llama.cpp # Add GPU support to ggml (from).
6 juin 2023 : Georgi Gerganov lance sa société nommée https://ggml.ai (from) .
10 juillet 2023 : Distributed inference via MPI - Model inference is currently limited by the memory on a single node. Using MPI, we can distribute models across a locally networked cluster of machines.
24 juillet 2023 : llama : add support for llama2.c models (from).
25 août 2023 : ajout du support ROCm (AMD).

Comment nommer Llama.cpp ?

Question : quel est le nom d'un outil comme Llama.cpp ?

Réponse : Je n'ai pas eu de réponse univoque à cette question.

C'est un outil qui effectue des inférences sur un modèle.

Voici quelques idées de nom :

Moteur d'inférence (Inference Engines) ;
Exécuteur d'inférence (Inference runtime) ;
Bibliothèque d'inférence.

Personnellement, #JaiDécidé d'utiliser le terme Inference Engines.

Autre projet comme Llama.cpp ?

Question : Existe-t-il un autre projet comme Llama.cpp

Oui, il existe d'autres projets, comme llm - Large Language Models for Everyone, in Rust. Article Hacker News publié le 14 mars 2023 sous le nom LLaMA-rs: a Rust port of llama.cpp for fast LLaMA inference on CPU.

Et aussi, https://github.com/karpathy/llm.c - LLM training in simple, raw C/CUDA (from).
Le README de ce projet liste de nombreuses autres implémentations de Inference Engines.

Mais, à ce jour, Llama.cpp semble être l'Inference Engines le plus complet et celui qui fait consensus.

GPU vs CPU

Question : Jai l'impression qu'il est possible de compiler des programmes généralistes sur GPU, dans ce cas, pourquoi ne pas remplacer les CPU par des GPU ? Pourquoi ne pas tout exécuter par des GPU ?

Mon ami n'a pas eu une réponse non équivoque à cette question. Il m'a répondu que l'intérêt du CPU reste sans doute sa faible consommation énergique par rapport au GPU.

Après ce déjeuner, j'ai fait des recherches et je suis tombé sur l'article Wikipedia nommé General-purpose computing on graphics processing units (je suis tombé dessus via l'article ROCm).

Cet article contient une section nommée GPU vs. CPU, mais qui ne répond pas à mes questions à ce sujet 🤷‍♂️.

ROCm ?

Question : J'ai du mal à comprendre ROCm, j'ai l'impression que cela apporte le support du framework CUDA sur AMD, c'est bien cela ?

Réponse : oui.

J'ai ensuite lu ici :

HIPIFY is a source-to-source compiling tool. It translates CUDA to HIP and reverse, either using a Clang-based tool, or a sed-like Perl script.

RAG ?

Question : comment setup facilement un RAG ?

Réponse : regarde llama_index.

#JaiDécouvert ensuite https://github.com/abetlen/llama-cpp-python

Simple Python bindings for @ggerganov's llama.cpp library. This package provides:

Low-level access to C API via ctypes interface.

High-level Python API for text completion

OpenAI-like API

LangChain compatibility

LlamaIndex compatibility

...

dottextai / outlines

Il m'a partagé le projet https://github.com/outlines-dev/outlines alias dottxtai, pour le moment, je ne sais pas trop à quoi ça sert, mais je pense que c'est intéressant.

Embedding ?

Question : Thibault Neveu parle souvent d'embedding dans ses vidéos et j'ai du mal à comprendre concrètement ce que c'est, tu peux m'expliquer ?

Le vrai terme est Word embedding et d'après ce que j'ai compris, en simplifiant, je dirais que c'est le résultat d'une "sérialisation" de mots ou de textes.

#JaiDécouvert ensuite l'article Word Embeddings in NLP: An Introduction (from) que j'ai survolé. #JaimeraisUnJour prendre le temps de le lire avec attention.

Transformers ?

Question : et maintenant, peux-tu me vulgariser le concept de transformer ?

Réponse : non, je t'invite à lire l'article Natural Language Processing: the age of Transformers.

Entrainement décentralisé ?

Question : existe-t-il un système communautaire pour permettre de générer des modèles de manière décentralisée ?

Réponse - Oui, voici quelques liens :

Au passage, j'ai ajouté https://huggingface.co/blog/ à mon agrégateur RSS (miniflux).

La suite…

Nous avons parlé de nombreux autres sujets sur cette thématique, mais j'ai décidé de m'arrêter là pour cette note et de la publier. Peut-être que je publierai la suite un autre jour 🤷‍♂️.

#JaiLu la page https://liquidex.house/programming/languages/lua (from) et au passage #JaiDécouvert le site perso https://liquidex.house/ que je trouve très intéressant dans sa forme.

#JaiDécouvert le mot Transclusion (from).

#JaiLu l'article "LLM auto-hébergés ou non : mon expérience - LinuxFr.org" https://linuxfr.org/users/jobpilot/journaux/llm-auto-heberges-ou-non-mon-experience.

Cependant, une question cruciale se pose rapidement : faut-il les auto-héberger ou les utiliser via des services en ligne ? Dans cet article, je partage mon expérience sur ce sujet.

Je me suis plus ou moins posé cette question il y a 15 jours dans la note suivante : 2024-05-17_1257.

Ces modèles peuvent également tourner localement si vous avez un bon GPU avec suffisamment de mémoire (32 Go, voire 16 Go pour certains modèles quantifiés sur 2 bits). Ils sont plus intelligents que les petits modèles, mais moins que les grands. Dans mon expérience, ils suffisent dans 95% des cas pour l'aide au codage et 100% pour la traduction ou la correction de texte.

Intéressant comme retour d'expérience.

L'auto-hébergement peut se faire de manière complète (frontend et backend) ou hybride (frontend auto-hébergé et inférence sur un endpoint distant). Pour le frontend, j'utilise deux containers Docker chez moi : Chat UI de Hugging Face et Open Webui.

Je pense qu'il parle de :

Je suis impressionné par la taille de la liste des features de Open WebUI

J'ai acheté d'occasion un ordinateur Dell Precision 5820 avec 32 Go de RAM, un CPU Xeon W-2125, une alimentation de 900W et deux cartes NVIDIA Quadro P5000 de 16 Go de RAM chacune, pour un total de 646 CHF.

#JeMeDemande comment se situe la carte graphique NVIDIA Quadro P5000 sur le marché 🤔.

J'ai installé Ubuntu Server 22.4 avec Docker et les pilotes NVIDIA. Ma machine dispose donc de 32 Go de RAM GPU utilisables pour l'inférence. J'utilise Ollama, réparti sur les deux cartes, et Mistral 8x7b quantifié sur 4 bits (2 bits sur une seule carte, mais l'inférence est deux fois plus lente). En inférence, je fais environ 24 tokens/seconde. Le chargement initial du modèle (24 Go) prend un peu de temps. J'ai également essayé LLaMA 3 70b quantifié sur 2 bits, mais c'est très lent (3 tokens/seconde).

Benchmark intéressant.

En inférence, la consommation monte à environ 420W, soit une puissance supplémentaire de 200W. Sur 24h, cela représente une consommation de 6,19 kWh, soit un coût de 1,61 CHF/jour.

Soit environ 1,63 € par jour.

Together AI est une société américaine qui offre un crédit de 25$ à l'ouverture d'un compte. Les prix sont les suivants :

Mistral 8x7b : 0,60$/million de tokens

LLaMA 3 70b : 0,90$/million de tokens

Mistral 8x22b : 1,20$/million de tokens

#JaiDécouvert https://www.together.ai/pricing

Comparaison avec les prix de OpenIA API :

#JeMeDemande si l'unité tokens est comparable entre les modèles 🤔.

À la fin de l'épisode Et si Shape Up avait raison de faire des pauses ? de Scrum Life #JaiDécouvert le néologisme one piece flow où une équipe travaille sur un problème à la fois, tout ensemble.

#JaiDécouvert le mot Rolodex (from).

Sur gwern.net #JaiDécouvert :

Tests de lisibilité Flesch-Kincaid (from) ( #PasEncoreLu ).
proselint, je l'avais déjà croisé mais je l'avais oublié. #JeMeDemande si il est possible de supporter le français 🤔 (from).
Loi de Benford (from) ( #PasEncoreLu )

Ce matin #JaiDécouvert le site site perso gwern.net ( #blog ) et je déclare que « #Jadore ce site » !
J'aime le fond, la forme, l'attention aux détails, la rationalisation des décisions… 👌.

Voici quelques exemples de choses que j'apprécie.

Par exemple, sur la page https://gwern.net/about :

a. Je pense que cela signifie que l'article a été commencé en 2010 et a évolué jusqu'en 2022.
b. Je trouve cela très simple pour indiquer que la page n'est plus en work in progress.

Je me suis souvent demandé comment je pouvais gérer mes notes mutables. Je considère qu'un article daté se doit être autant que possible immutable.
J'aime ces choix UX a et b pour indiquer ces informations au lecteur.

c. J'adore ❤️, ce tag permet d'indiquer le niveau de credence de l'article, c'est une version de marqueur de modestie épistémique.

#JeSouhaite m'inspirer des éléments UX a, b et c pour mon site sklein.xyz.

mention any use of Fermi estimates in Fermi calculations (from)

J'adore 🙂.

J'adore cette UX d'affichage de breadcrumb pour la raison suivante : les breadcrumb sont généralement affichés sur une ligne, ce qui pose souvent un problème pour les longs titres.
Ici l'affichage sur plusieurs lignes règle ce problème et transmet bien l'idée de hiérarchie 👌.

Il y a tant de bonnes choses à dire sur ce site, mais je m'arrête là pour cette note.

Je viens de découvrir l'existence de l'article Wikipedia Redécentralisation d'Internet : https://fr.wikipedia.org/wiki/Redécentralisation_d'Internet

À noter que ce n'est pas une nouvelle idée pour moi, car je suis sensibilisé à ce sujet depuis le milieu des années 2000.

#JeSuisPrescripteur : En tant que prescripteur et soutien — non extrémiste — de ce principe, je suis favorable à une augmentation de la décentralisation d' #Internet.

#JaiDécouvert La loi du Ripolin :

En 1925, l’architecte Le Corbusier publie L’Art décoratif d’aujourd’hui, ouvrage dans lequel il développe une Loi du Ripolin qui établit un parallèle entre le nettoyage des murs et celle de l’esprit. Passer une couche de blanc sur ses murs serait, pour lui, une opération de renouveau à la fois concret et moral. Cette loi lui permet également de donner sa définition de l’art. (from)

#JaimeraisUnJour lire Le Corbusier, L’Art décoratif d’aujourd’hui et « la loi du ripolin »

Un ami me fait découvrir "ripoliner" dans le sens suivant :

(Sens figuré) Farder, masquer, rafraîchir une image politique.

Dans la page suivante Elkjs Tree – Svelte Flow #JaiDécouvert la librarie Javascript elkjs :

ELK's layout algorithms for JavaScript

Pour la première fois, j'ai pris le temps de faire quelque recherche pour comprendre l'origine de la différence de pratique de l'utilisation des majusques des titres en anglais et en français.

#JaiDécouvert :

La pratique anglais se nomme Title case.
La pratique française se nomme Sentence case

#JaiDécouvert qu'il existe plusieurs règle de Title case :

AP Stylebook
Chicago Manual of Style
APA Style
...

Une amie m'a fait découvrir ( #JaiDécouvert ) l'expression "NOLD" qui veut dire "Never Old".

L'expression "nold", contraction de "never" et de "old", autrement dit les "jamais vieux", désigne les 45-65 ans. Une génération qui ne se sent pas du tout vieille, bien décidée à ne pas être étiquetée "senior" passé la cinquantaine. Qu'est-ce qu'être nold, et d'où vient le concept ? Explications. - (from)"

Je pense que cette expression est pour le moment très confidentiel, je ne trouve rien sur :

En faisant une recherche sur Google Trend, je pense que cette expression est vraiment confidentiel :

#JaiDécouvert le terme Littérature Grise

#JaiDécouvert https://keyshorts.com/ et #JeMeDemande si les stickers sont de meilleurs qualités que ceux de https://beaujoie.com/.

Quelques notes au sujet de l'application Linktree (https://linktr.ee/).

Genèse du projet :

Linktree was established in 2016, out of annoyance regarding social media that do not allow multiple hyperlinks in profiles. The site was created in six hours. It is reported to have gained 3,000 users overnight. (from)

#pensée : c'est tout le même fou qu'une limitation aussi basique — limitation du nombre de liens dans la section bio —, que je classe dans la catégorie des dark pattern, crée tout un marché ! #LeMondeEstFou (je ne suis pas le seul à penser cela)

Dans l'article Linktree is a dream #JaiDécouvert le nom du segment de marché "link in bio".

Alternative à LinkTree

Voici les choses que j'ai trouvées avec la recherche "Linktree" sur HackerNews :

Par thématique :

Podcast : Show HN: I created a website builder for audio/video creators
Auteur de livre : Show HN: A Linktree alternative for indie authors
Universitaire : Show HN: Author.Link – A LinkTree for Academics
Fondateur de startup : Show HN: Plume a "Linktree for Startup Fundraising"

Par date :

2023-12-12 : Show HN: Author.Link – A LinkTree for Academics | author.link - Your personal academic website
2023-11-24 : Show HN: Plume a "Linktree for Startup Fundraising" | Plume - Show off your startup to investors
2023-04-10 : Show HN: The Professional LinkTree Alternative | depto.me - The Professional LinkTree Alternative
2022-11-14 : Show HN: I created a website builder for audio/video creators | podcastpage.io - Launch your podcast website in minutes
2022-07-21 : Show HN: A Linktree alternative for indie authors | 1link.st The one link your readers will need to find you and your books
2022-04-17 : thread | Show HN: heyhey – Building a Linktree-like app taught me more than college
2021-01-01 LinkFree: Generate automatically a personalized biolink for free | projet semble mort
2020-06-19 Simple Pages, a fantastic Linktree alternative : projet qui semble mort

Alternative OpenSource

Thread du 2024-04-20 : LittleLink - The DIY self-hosted LinkTree alternative. LittleLink has more than 100 branded button styles you can easily use.

Je pense que ce type d'outil est destiné à des utilisateurs qui ont des compétences limitées en web ou qui ne veulent pas y consacrer beaucoup d'énergie.
Par conséquent, je pense qu'une version #open-source de ce type d'outil a peu d'intérêt.

#JaiDécouvert Nautilus un outil de "time-blocking".

#JaiLu avec attention l'intégralité de l'article How I learned to plan better (and what to do when your head doesn’t get lists), j'adore, très inspirant !

Il y a quelques semaines, #JaiDécouvert le #logiciel OpenRefine, qui permet de réaliser des tâches de #data-curation , plus précisément de #data-cleaning — mais pas seulement.

#JaimeraisUnJour prendre le temps d'essayer de nettoyer mes données Toggl avec OpenRefine.

Je lis ici que je peux manipuler plusieurs type de format de données :

From these sources, you can load any of the following file formats:

comma-separated values (CSV) or text-separated values (TSV)

Fixed-width columns

JSON

et

OpenRefine can connect to PostgreSQL, MySQL, MariaDB, and SQLite database systems

Je souhaite particulièrement tester la fonctionnalité cluster and edit de OpenRefine et surtout les différentes méthode de clustering.

En lisant l'article RootDB - une application web de reporting, auto-hebergée - LinuxFr.org #JaiDécouvert RootDB qui est un outil de #data-analytics #data-visualisation #Business-Intelligence.

En regardant rapidement les repositories GitHub, j'ai l'impression que ce projet vient tout juste d'être libéréré. Il est codé en PHP et me semble être limité à MariaDB.

Pour le moment, ce projet ne m'intéresse pas.

Il vient s'ajouter à ma liste des autres outils du même type : Datasette, Observable, Gitbi, Evidence, Metabase et Redash.

#JaiDécouvert via l'outil de Product Management nommé Productboard.

#JaiDécouvert https://github.com/dotenvx/dotenvx

a better dotenv–from the creator of dotenv

🤔.

#JaiDécouvert vient le partage d'un ami, l'existance de la Newsletter de l'émission Le dessous des cartes.

Émission que j'adore mais je réalise que je ne la regarde pas assez !
Pour tenter de résoudre ce problème, j'ai essayé d'ajouter le flux RSS de l'émission à mon instance miniflux, mais malheureusement, le flux RSS du site semble ne pas fonctionner 😔.

Finalement, je me suis abonné à la newsletter, bien que j'aurais préféré un abonnement RSS.

En lien avec 2024-05-01_1205, dans le code source du plugin Obsidian nommé Templater, #JaiDécouvert la librairie Javascript rusty_engine :

A Javascript templating engine in WASM

En dehors de l'aspect performance, je me demande si cette librairie serait plus adaptée à mes besoins que EJS 🤔.

#JeMeDemande si la librairie mdsvex me permet d'implémenter de manière agréable des nouveaux components qui ont la capacité d'aller chercher des données en backend, typiquement une base de données PostgreSQL.
J'aimerais que la requête soit décrite directement dans le markdown. Je souhaite aussi que le composant soit rendu seulement côté serveur (SSR).

J'aimerais pouvoir implémenter quelque chose comme :

# Mon titre

Mon paragraphe

``sql posts
SELECT title FROM posts ORDER BY created_at LIMIT 10
``

<ul>
    {#each posts as post}
        <li>{post}</li>
    {/each}
</ul>

(inspiration de https://evidence.dev/).

#JeMeDemande si mdsvex serait adapté pour cet objectif.

Je viens de voir ce thread Thoughts on Mdsvex moving away from Unified : sveltejs. Il contient un lien vers Penguin-flavoured markdown · pngwn/MDsveX · Discussion #293 · GitHub qui me semble intéressant #JaimeraisUnJour prendre le temps de le lire.

Autre thread What remark and rehype plugins are people using? · pngwn/MDsveX · Discussion #354 · GitHub.

#JeMeDemande si remark ou markdown-it serait mieux adapté pour atteindre mon objectif 🤔.

#JaiDécouvert (ou plutôt redécouvert) https://github.com/unifiedjs.

#JeMeDemande si je peux utiliser le moteur de template EJS pour parser et render le template présent dans le markdown pour ensuite lancer le rendu markdown.

Evidence semble implémenter un mécanisme qui ressemble à mon objectif et est codé en Svelte.

En faisant la recheche suivant sur le subreddit Svelte : "markdown" #JaiDécouvert ici le projet Sveltia :

Alternative to Netlify/Decap CMS. Modern, fast, lightweight, Git-based headless CMS. Free & open source. UX-driven development. Made with Svelte.

#JaiDécouvert aussi ici le projet Sanity :

Sanity Studio – Rapidly configure content workspaces powered by structured content

basé sur ReactJS, après une première lecture rapide, je ne n'arrive pas à comprendre si c'est un #headless-cms ou non 🙅‍♀️.

En lien : l'issue de mon backlog nommée Étudier, tester, mettre en oeuvre tina.io

En faisant la recheche suivant sur le subreddit Svelte : "markdown" #JaiDécouvert ici la librairie carta :

A lightweight, fast and extensible Svelte Markdown editor and viewer.

La démo se trouve ici : https://beartocode.github.io/carta/

#JeMeDemande si je dois tester cette librairie pour réaliser l'objectif du projet Projet -1 "CodeMirror, autocomplétion, Svelte" 🤔.

J'ai regardé le code source de l'extension Slash et j'ai l'impression que je pourrais m'inspirer de cette implémentation pour créer une extension permettant d'implémenter un "sélécteur de ressource", "à la" Obsidian pour le projet Value Props 🤔.

Ici sur #Fediverse, #JaiDécouvert le #livre How to Make Notes and Write de Dan Allosso.

#JaiLu les chapitres suivants :

I. Main Body
1. Inspiration, Interest, Anxiety 5
2. Writing is Thinking 14
3. Working with Ideas 22
4. Highlighting and Taking Notes

Pour le moment je trouve cela très intéressants. Je vais essayer de mettre cela en pratique, si possible en mode WorkInPublic.

#JaiDécouvert Zotero, et c'est déjà la deuxième fois en deux jours que je tombe dessus. Pour l'instant, je n'ai pas encore pris le temps de me pencher sur son utilité.

#JaiDécouvert Freenginx (from)

Alexandre m'a partagé :

Ente
Aegis

#JaiDécouvert SilverBullet.mb.

J'aime cette déclaration dans l'introduction du projet :

SilverBullet is a note-taking application optimized for people with a hacker mindset.

source

#iteration Projet GH-360 - Implémenter un POC de Fuzzy Search en PostgreSQL.

#JaiDécouvert que l'extension fuzzystrmatch implémente plusieurs algorithmes :

Soundex => article Wikipedia : Soundex
Daitch-Mokotoff Soundex => article Wikipedia : Daitch–Mokotoff Soundex
Levenshtein => article Wikipedia : Levenshtein distance
Metaphone => article Wikipedia : Metaphone
Double Metaphone

#JaiDécouvert la #librairie de Fuzzy Search Javascript : Fuse.js.

#JaiDécouvert #library CRDT nommé Loro : https://github.com/loro-dev/loro.

Loro draws inspiration from the innovative work of the following projects and individuals:

Ink & Switch: The principles of Local-first Software have greatly influenced this project. The Peritext project has also shaped our approach to rich text CRDTs.

Diamond-types: The Event Graph Walker (Eg-walker) algorithm from @josephg has been adapted to reduce the computation and space usage of CRDTs.

Automerge: Their use of columnar encoding for CRDTs has informed our strategies for efficient data encoding.

Yjs: We have incorporated a similar algorithm for effectively merging collaborative editing operations, thanks to their pioneering work.

Matthew Weidner: His work on the Fugue algorithm has been invaluable, enhancing our text editing capabilities.

Martin Kleppmann: His work on CRDTs has significantly influenced our comprehension of the field.

Passionnant !

#OnMaPartagé le projet Ollama.