of course it goes without saying that i am hopelessly dependent on the object
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#object
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How to stop META using your data on Facebook/Instagram for AI training. European users.
https://www.youtube.com/watch?v=LqZC4Y9wLuI
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So it does look like the TypeScript language server has a limit of 4MB source size where it disables type checking (and actually shows an erroneous error stating that exports that exist in the file do not exist) for files that are imported but not open in the current workspace/session.
Still not sure if this is documented anywhere or not (haven’t been able to find it, if it is).
99.99999% of the time, unless you’re doing niche stuff like I am, you won’t run into this.
Workaround: should you have such a large file, e.g., with a large generated object, try and refactor to split it up into multiple files and rejoin it a separate file. The actual object size/memory usage isn’t the issue, it’s the file size.
GitHubServer fails on import when exported object constant has too many entries/is too large · Issue #951 · typescript-language-server/typescript-language-server
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Right, well, I can reproduce it with a simple example so I just filed a bug. Let’s see if it’s a known issue/limitation or what.
https://github.com/typescript-language-server/typescript-language-server/issues/951
Screen recording showing the issue:
GitHubServer fails on import when exported object constant has too many entries/is too large · Issue #951 · typescript-language-server/typescript-language-server
Hit an interesting limit in the TypeScript language server¹:
Looks like there’s a limit on the number of entries an object (constant) can have before the language server balks. Seems to hit it around 1,343.
(I’m generating an object for an icon library.)
Doesn’t appear to be related to file/memory size (breaking up the same number of entries into several objects works).
Anyone know what limitation exactly I’m hitting (if it’s documented somewhere?) Been searching but couldn’t find any reference to it.
¹ It’s definitely a language server limit as I tried in VSCode as well to rule out it being a limit in Helix Editor.
(This is an excerpt of) We are all Mahsa!
*
QRt by PRURITUS MIGRANS
*
CC: BY-NC-ND
*
Download the full #artwork #FREE of charge from #Humanities #Commons thanks to this #Digital #Object #Identifier https://doi.org/10.17613/8tm3-vq36
Please feel free to #download & #share this artwork as much as you #like
*
Replied in thread
@geerlingguy sometimes forks are just too good opnsense vs pfsense is a good example, rsj should start wearing a shirt that says lucky. pls do followup on making minirack for specific use cases and matched up with the odd hw/sw req - add in a couple usb - one for dx and another for iso/backups #minirack blends #ci/cd #open source hw #object orientated #partimage #dd piped through gz
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“The traditional dualism between subject and object assumes a clear distinction between the perceiver and the external world. However, if organisms actively construct and modify one another and their environments, this separation becomes problematic.
…perception is an embodied, active engagement with the world rather than a passive reception of stimuli. The perceiver and the perceived are intertwined in a dynamic, co-creative dance.”
—Matthew Segall
#subject #object
500 kg, 2.5 meter #object from #space crashes into Mukuku village in Makueni county, #Kenya -
It is claimed its sound could be heard from 200 km away.
Current identification says it is a #separation #ring from a #rocket
(and it does in fact resemble one) -
any experts here who recognize the make?
@space @planet4589
@esa
@nasa (more links in first comment)
Nomi wall lamp that's absolutely adorable to have on the wall. Invigorating charm 
"Khong"
Architectural concrete light sculpture, only one made
This sculpture contains a box of which rectangular and angular shapes are pushed out, pulled in and cut out. The lamp is lifted on 4 small feet on 2 different angles which give the illusion the lamp is "walking".
Through openings on the top and bottom indirect light emerges.
Available at ThuhShop 
https://www.etsy.com/listing/1765245543/concrete-light-sculpture-khong-table-top?click_key=8e9837d472f12c72b27df7a04c4200026fc4c64d%3A1765245543&click_sum=02370e4c&ref=shop_home_active_7&cns=1
Here are the slides (in german) from the #GND-Forum "NFDI, FID & Co" about the #researchdata in @nfdi4objects. They include an overview about the #heterogenous data of our consortium, the usage of #terminologies and our work to #harmonize the #archaelogical and #object data to make them #fair, such as the development of a #minimumdata recommendation and a #cidoccrm based #datamodel for the #objectbiography. https://zenodo.org/records/14359746
#nfdirocks #nfdi #authorityfiles #vocabularies #LIDO
ZenodoForschungsdaten in NFDI4ObjectsIm Konsortium NFDI4Objects stehen die materiellen Hinterlassenschaften der Menschheits- und Umweltgeschichte im Fokus. [1] Die als Objekte bezeichneten materiellen Kulturgüter sind menschlichen wie natürlichen Ursprungs, hierbei handelt es sich um Sammlungsgegenstände, z. B. Gemälde, Skulpturen, Gefäße, Münzen, Textilien, um Bauwerke oder auch um Minerale und Gesteine, Pflanzen oder Überreste tierischen und menschlichen Ursprungs. Die Daten zu den Objekten stammen aus verschiedenen multidisziplinären Forschungs- und Sammlungsbereichen. Hierbei handelt es sich beispielsweise um Datenbanken verschiedener Forschungseinrichtungen, die sich mit der archäologischen Grabungsdokumentation, der Provenienzforschung, der Bauforschung und Denkmalpflege, aber auch aus den Materialwissenschaften, der Restaurierung oder bildgebenden Verfahren befassen, aber auch aus Archiven, Bibliotheken, Museen und Universitäten. Herausforderungen sind neben der verteilten Informationslage die bisher nicht einheitliche Verwendung von Meta- und Normdaten, insbesondere für die verschiedenen Dateiformate und Fachkontexte, wie 3D-Rekonstruktion, digitale Bilddateien, Laborberichte, historische Quellen und eine unterschiedliche Erschließungstiefe der Informationen. [2] Primäres Ziel im Konsortium ist daher der Aufbau einer von der NFDI4Objects getragenen sogenannten N4O Anwendungsontologie (N4O Object Ontology; N4O OO) für den Knowledge Graph [3] sowie eines Minimal-Metadatensatzes (N4O MMDS), um die heterogenen Daten zusammenzuführen. [4, 5] Die Entwicklung des Minimaldatensatzes [6] und der Objekt Ontologie als dessen RDF-Umsetzung für Anwendungen des Semantic Web werden vor allem durch das fachliche Arbeitsprogramm der Task Areas 1-4 “Documentation”, “Collecting”, “Analysis & Experiments” sowie “Protecting” bestimmt. Es werden dabei Themengebiete Ausgrabung, (digitale) Rekonstruktion und Annotation, Sammlung, Kunstgeschichte, Restaurierung/Konservierung, naturwissenschaftliche Analysen, Denkmalpflege, Provenienzforschung, etc. berührt. Der Minimal-Metadatensatz enthält Angaben darüber, welche Informationen zur Beschreibung von Objektdaten auf dem Weg durch den Objektzyklus [7] zwingend notwendig sind. Dies beinhaltet die digitalen Schritte: capture, qualify, analyse, share and interlink [8], enthält aber auch Aussagen zur Geschichte eines Objekts, also welche Ereignisse es von seiner Entstehung bis zu seinem jetzigen Zustand oder seinem Ende durchlaufen hat, beispielsweise den Fund bei einer archäologischen Grabung, die Datierung und genetische oder materialtechnische Bestimmung des Objekts, seinen Eingang in eine Sammlungskontext oder die Restaurierung. Die im Konsortium verwendeten Normdaten und Terminologien spielen hierfür eine sehr große Rolle. [9] Durch die Multidisziplinarität in NFDI4Objects werden neben den Geisteswissenschaften auch Naturwissenschaften berührt. Daher müssen im Konsortium NFDI4Objects Normdaten und Vokabulare sehr verschiedener Fachbereiche berücksichtigt und gegebenenfalls gemappt werden, um die Daten für den Wissensgraphen, der in Task Area 5 entwickelt wird, durchsuchbar anzubieten. Die GND spielt, ebenso wie Wikidata oder Geonames, eine sehr große Rolle zur eindeutigen Referenzierung von Objektdaten, insbesondere von Akteuren, Orten und Zeiten, die mit ihnen in Verbindung stehen. Die inhaltliche Beschreibung erfolgt über Vokabulare wie Nomisma, Getty Art and Architecture, IconClass, iDai Gazeteer, Pleidaes, Navis one, FISH Archaeological Sciences Thesaurus und andere. [1] Vgl. NFDI4Objects. 2024. Über uns. Accessed 10. September 2024, Internet: https://www.nfdi4objects.net/index.php/ueber-uns#Ziele. [2] Siehe Thiery, Florian, Allard W. Mees, Bernhard Weisser, Felix F. Schäfer, Stefanie Baars, Sonja Nolte, Henriette Senst, Philipp von Rummel. 2023. “Object-Related Research Data Workflows Within NFDI4Objects and Beyond” In Proceedings of the Conference on Research Data Infrastructure, 1. https://doi.org/10.52825/cordi.v1i.326. [3] NFDI4Objects. 2024. N4O Graph. Github: https://github.com/nfdi4objects/n4o-property-graph [4] Gerber, Anja, Thiery, Florian, Fricke, Fabian. 2024. N4O Objects Ontology and Minimal Metadata Set. Community Meeting NFDI4Objects. will be published soon. [5] Thiery, F., Gerber, A., & Fricke, F. 2024. Interdisziplinäre Knowledge Graphen? Wieso man eine gemeinsame Object-Ontologie und ein Minimal-Metadatenset benötigt, um FDM in einem Knowledge Graphen zum Leben zu erwecken. Squirrel Papers, 6(4), #13. https://doi.org/10.5281/zenodo.13364681. [6] Siehe auch AG Minimaldatensatz. 2024. Minimaldatensatz-Empfehlung für Museen und Sammlungen v1.0.1. Internet: www.minimaldatensatz.de. [7] Vgl. Thiery, Florian u.a. 2023. Object-Related Research Data Workflows Within NFDI4Objects and Beyond. In Squirrel Papers. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.8333764, Folie 9. [8] Vgl. dies., Folie 10 [9] Vgl. Voß, J., Thiery, F., Gerber, A., Wagner, S., & von Hagel, F. 2024. Terminologien in NFDI4Objects. In Squirrel Papers. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10906912.
♬ 
“A digital twin is a virtual representation of something. It could be an #object, like a car or an aircraft. Or, as we consider in the next two stories, it could be more #ComplexSystems, such as industrial processes or bodily organs.
Even in the case of a humble car part, it encompasses more than #PhysicalAttributes, from details about how the object was built and how it ages to how it breaks and the way it can be recycled.
To work, a #DigitalTwin needs to be constantly updated by its physical counterpart. This is done using #RealTime #information gleaned from sensors that measure just about anything that can be measured”
‘Digital twins are speeding up manufacturing’: #economist / #manufacturing / #tech <http://active.econweb.p.aws.economist.com/science-and-technology/2024/08/28/digital-twins-are-speeding-up-manufacturing> (free article)
The Economist · Digital twins are speeding up manufacturing
Would you rather know the history of every object you touched or be able to talk to animals?
#CriticalQuestions #Quiz #PubQuiz #History #Object #Talk #Animals #StayHome #StaySafe #StayHomeStaySafe
Mystery object of the day. Not sure if this is for photography (filter of some sort?);or audio (pop screen?). UFO (Unidentified Found Object) -- UPDATE: Mystery (already) solved -- pop filter for a microphone. Well... part of one. (see https://infosec.exchange/@dko/112203637956510198) #Mystery #object
Як же мене після C++ навіть на Python тягне оптимізувати там де ніхто не звертає уваги. До прикладу багато хто використовує всюди списки дам де це не потрібно і можна взяти кортеж.
Обʼєкт типу object займає 16 BYTES. Це можна дізнатись викликавши метод __sizeof__ в обʼєкта.
o = object()
o.__sizeof__()
Від цього типу наслідуються всі інші стандартні й не тільки типи навіть якщо явно цього не вказано. Тому це найменший можливий розмір будь-якого обʼєкта. Перевірити це можна за допомоги функції issubclass яка приймає два типи та повертає значення типу bool.
>>> issubclass(int, object)
True
>>> issubclass(float, object)
True
>>> issubclass(bool, object)
True
>>> issubclass(str, object)
True
>>> issubclass(list, object)
True
>>> issubclass(tuple, object)
True
>>> class A:
... pass
...
>>> issubclass(A, object)
True
Саме через це всі обʼєкти мають функцію __sizeof__ і не тільки.
Якщо ми подивимось на розміри стандартних типів, то можемо трохи здивуватись.
>>> int().__sizeof__()
28
>>> float().__sizeof__()
24
>>> bool().__sizeof__()
28
>>> str().__sizeof__()
49
>>> tuple().__sizeof__()
24
>>> list().__sizeof__()
40
>>> set().__sizeof__()
200
>>> dict().__sizeof__()
48
Найбільше я здивувався розміру типу bool. Він займає скільки ж як і int, і є більшим за float та tuple. І це все розміри порожніх (нульових) обʼєктів.
Тепер порівняємо кортежі та списками з однаковим вмістом.
>>> t = (1,2,3,4,5,6)
>>> l = [1,2,3,4,5,6]
>>> t.__sizeof__()
72
>>> l.__sizeof__()
88
Різниця та ж що й при порожніх контейнерах через те що контейнер зберігає тільки посилання на обʼєкт. Можемо в цьому переконатись за id обʼєктів.
>>> id(t[0]) == id(l[0])
True
>>> t[0] is l[0]
True
Оператор is робить те саме, він порівнює ідентифікатори.
Це добре що python оптимізує програму не створюючи зайвих обʼєктів, але всеодно всі обʼєкти займають дуже багато місця. Саме через це я й ненавиджу такі мови як python, js...
#програмування #python #sizeof #розміри #типи #int #float #list #tuple #списки #кортежі #sizeof #object #оптимізація #бісить
social.net.uaSocial.Net.Ua
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The `weld-parser` crate wasn't happy with its name. Now, we must refer to it as `weld-object`. This crate has ambitions for its life!, like supporting Elf32, MachO, COFF, and more object formats, look at this little cheeky!
https://github.com/Hywan/weld/commit/7556abeb5d80f015e92634d8b9a6c1494e815b9e
GitHubchore(object): Rename `weld-parser` to `weld-object`. · Hywan/weld@7556abeExperimental stuff. Don't spend your time here for the moment. - chore(object): Rename `weld-parser` to `weld-object`. · Hywan/weld@7556abe