Hacker News Digest

• Проекты охватывают от автомасштабирования кластера до генератора историй, демонстрации важности локального хранения данных и даже до создания языка программирования.
• Среди прочего: само-обучающийся инструмент для веб-API, инструмент для визуализации данных, инструмент для создания цветовых палитр, инструмент для создания и ведения списков задач, инструмент для создания и ведения списков задач, инструмент для создания и ведения списков задач, инструмент для создания и ведения списков задач.
• Проекты варьируются от OSS до коммерческих, от хобби до полностью само-финансируемых, и от индивидуальных до коллективных.
• Некоторые проекты уже имеют пользователей, другие находятся в стадии альфа или бета-тестирования.

К сожалению, я не вижу содержимого статьи, на которую вы ссылаетесь. Ваш запрос содержит только заголовок "7 sets Venn Diagram" и сообщение о несовместимости браузера с Canvas.

Для создания точного пересказа мне нужен текст статьи или ее основные тезисы. Если у вас есть доступ к содержимому, пожалуйста, предоставьте его, и я с удовольствием подготовлю краткое изложение в соответствии с вашими требованиями.

• Для визуализации более 3 множеств рекомендуется использовать UpSet-диаграммы вместо сложных диаграмм Венна.
• Диаграммы Венна с 5 и более множествами считаются практически бесполезными и плохо читаемыми.
• Существует математическая теория (например, диаграммы Эдвардса-Венна) для построения диаграмм Венна для произвольного числа множеств.
• Визуализация диаграмм Венна ограничена 3 множествами в 2D и 4 множествами в 3D при использовании круглых форм.
• На некоторых платформах (iOS Safari, Android Firefox/Chrome) отображение интерактивных диаграмм работает некорректно.

Псевдоним рэпера 50 Cent, взятый в честь грабителя, который рисковал жизнью ради 50 центов, теперь с учётом инфляции с июня 1994 года эквивалентен 109 центам. Этот простой расчёт наглядно демонстрирует, как инфляция обесценивает деньги за десятилетия - всего за 30 лет первоначальная сумма выросла более чем вдвое. Автор проекта Брайан Мур использовал официальные данные по инфляции от Бюро статистики труда США для этого нестандартного сравнения.

Интересно, что сам артист, настоящее имя которого Кёртис Джексон, выбрал псевдоним именно из- символической силы этой суммы - она представляла собой либо небольшую награду, либо смертный приговор. Теперь же инфляция превратила эту сумму в символ экономических изменений за последние 30 лет. Такой подход к визуализации инфляции делает абстрактное экономическое понятие более осязаемым и запоминающимся для обычных людей.

• 50 Cent сегодня стоит 109 центов, но из-за шатдауна BLS данные за сентябрь 2025 всё ещё не опубликованы.
• Пользователи вспомнили, что Кёртис Джексон-старший уже был «60 Cent» к моменту выхода его дебютного альбома, и что его настоящая ценность — это его доля в Vitamin Water и прочих бизнесах.
• Дискуссия ушла в сторону: «если бы 50 Cent был в 1994 году 50 центов, то сегодня он был бы 109 центов, а это значит, что доллар потерял 54,5% своей покупательной способности».
• Кто-то вставил, что Кёртис Джексон-младший в 2025 году стоит 109 центов, а в 1994-м он стоил бы 50 центов, если бы доллар не обесценился.

GitHub выпустила Fact Graph — инструмент для анализа и визуализации информации с открытым исходным кодом. Он помогает разработчикам и исследователям быстро находить связи между различными сущностями, например, людьми, организациями и событиями, делая данные более доступными и удобными для анализа.

Основное применение — это анализ больших объёмов данных, где Fact Graph помогает выявлять скрытые закономерности и связи. Это особенно полезно для журналистов, исследователей и разработчиков, работающих с открытыми данными. Инструмент работает через API и поддерживает интеграцию с другими системами, такими как Elasticsearch и Neo4j.

Ключевые особенности включают поддержку графовых запросов, визуализацию связей и возможность расширения через плагины. Разработчики подчёркивают, что инструмент особенно полезен в сферах анализа социальных сетей, журналистики данных и академических исследований. Исходный код доступен на GitHub, что позволяет сообществу вносить свой вклад и улучшать функциональность.<｜begin▁of▁sentence｜>

• Обсуждение началось с вопроса о том, где находятся фактические файлы налогового кодекса, и вылилось в обсуждение того, что IRS Direct File был отменён, а фактический график и инструменты для работы с ним были выложены в открытый доступ.
• Участники обсудили, что фактический график может быть использован для прозрачности и возможно LLM-интеграции, но также вызвал вопросы о том, как он может быть использован для предоставления налоговых советов и был ли он предназначен для использования вне контекста Direct File.
• Обсуждались также вопросы о том, как налоговый кодекс может быть использован для предоставления налоговых советов и был ли он предназначен для использования вне контекста Direct File.
• Также обсуждались вопросы о том, какие альтернативы TurboTax и другим коммерческим программам существуют и как они могут быть использованы.
• Наконец, обсуждались вопросы о том, как налоговый кодекс может быть использован для предоставления налоговых советов и был ли он предназначен для использования вне контекста Direct File.

ChartDB — это инструмент для визуализации схем баз данных, который помогает разработчикам и аналитикам лучше понимать структуру данных. Он автоматически генерирует интерактивные диаграммы на основе существующих баз данных, поддерживая популярные СУБД, такие как PostgreSQL, MySQL и MongoDB. Это упрощает проектирование, документирование и совместную работу над сложными системами.

Среди ключевых возможностей — автоматическое обновление схем при изменениях в БД, экспорт в форматы PNG или SVG, а также интеграция с инструментами вроде Git для версионного контроля. Практический плюс: визуализация помогает быстро находить связи между таблицами, что ускоряет отладку и оптимизацию запросов.

• Представлен инструмент ChartDB с открытым исходным кодом для проектирования схем баз данных через текстовые промпты с визуализацией в виде ERD-диаграмм.
• Пользователи отмечают удобный интерфейс и потенциальную пользу для быстрого прототипирования, но критикуют читаемость соединений и отсутствие обсуждения для уточнения требований.
• Высказаны опасения по поводу стоимости бесплатного использования ИИ, точности генерируемых схем (в т.ч. устаревшая информация о СУБД) и способности инструмента масштабировать решения.
• Отмечено, что многие ИИ-инструменты и так умеют работать с БД, генерировать SQL и диаграммы, поэтому ценность ChartDB видится в автоматизации и удобстве.
• Запросы на дополнительные функции: предпросмотр миграций, генерация SQL-запросов под use case, интеграция веб-интерфейса и расширение на проектирование классов.

FlateView — это инструмент для анализа и визуализации сжатых данных, особенно полезный при работе с алгоритмами сжатия, такими как DEFLATE. Он позволяет разработчикам и исследователям изучать структуру сжатых потоков, выявлять паттерны и оптимизировать производительность сжатия. Например, можно увидеть, как повторяющиеся последовательности байтов заменяются ссылками, что помогает понять эффективность алгоритма.

Инструмент поддерживает различные форматы, включая gzip и PNG, и предоставляет детализированное представление данных, такое как длина блоков, типы кодирования и статистика. Это особенно ценно для отладки проблем со сжатием или для обучения принципам работы компрессии. Практическое применение включает улучшение алгоритмов сжатия в собственных проектах или анализ существующих файлов на предмет избыточности.

• Критика недостаточной визуализации динамических блоков и таблиц Хаффмана в gzip/deflate, отсутствие пояснений к параметрам и символам.
• Запросы на улучшение: добавление легенды для цветов, объяснение формата backreference (например, "x4<-135"), поддержка многоблочных текстов.
• Обсуждение технических проблем: несоответствие подсчёта байтов, отсутствие паддинга, предложения по визуализации Brotli и zopfli.
• Упомянуты альтернативные инструменты для визуализации deflate, отмечена сложность кодирования динамических таблиц Хаффмана.
• Шуточные комментарии о тестовых данных (Bee Movie script) и замечания об опечатках в названиях (zlib vs Z-Lib).

Генератор цветовых палитр для визуализации данных автоматически создаёт визуально равноудалённые цвета, что критически важно для читаемости графиков. Вручную добиться такого эффекта практически невозможно — пример Google Analytics показывает, как плохо подобранные оттенки затрудняют сопоставление данных с легендой. Инструмент позволяет задавать конечные цвета, включая брендовые, и настраивать насыщенность с яркостью для лучшего восприятия.

Для разных типов визуализаций предусмотрены три режима: палитра (для категориальных данных), монохромная шкала (для отображения интенсивности одного показателя) и дивергентная шкала (для данных с нейтральной серединой, например, политических предпочтений). Каждый режим включает настройку количества цветов, фона и экспорт значений. Практический совет: используйте контрастные конечные точки (тёплый/холодный, светлый/тёмный) для максимального охвата диапазона.

• Рекомендация инструментов для создания палитр с учётом доступности (Color Brewer, iWantHue, Fabio Crameri's colour maps, colorcet.com, coolors.co, flatuicolors.com).
• Критика некоторых палитр за низкую контрастность и плохую различимость для людей с дальтонизмом.
• Обсуждение необходимости проверки палитр через эмуляцию различных видов цветовой слепоты (например, в инструментах разработчика Chrome).
• Упоминание конкретных стандартов и гайдлайнов по использованию цветов (IBM's Color-blind safe, SVG gradient format).
• Запросы на функциональность инструментов: вывод палитр в форматах для gnuplot, CSS и других технических нужд.

Приложение использует систему геймификации для повышения эффективности работы парковочных инспекторов. Оно создает лидерборды, где сотрудники соревнуются по количеству выписанных штрафов, времени реакции на нарушения и другим метрикам. Это мотивирует команду на более активные действия через дух соперничества и видимость достижений.

Система также предоставляет данные в реальном времени: карту с отмеченными нарушениями, статистику по районам и напоминания о патрулировании. Такой подход не только увеличивает продуктивность, но и помогает равномерно распределять усилия инспекторов, сокращая количество пропущенных нарушений.

• Власти Сан-Франциско оперативно заблокировали источник данных сайта после его запуска, но затем данные снова стали доступны.
• Обсуждается алгоритм генерации номеров штрафов, предположительно использующий контрольную цифру по модулю 7.
• Проект вызвал дискуссию о балансе между общественным интересом к данным и потенциальными рисками для сотрудников.
• Упомянуты альтернативные источники данных: официальный открытый датасет SFMTA (с задержкой) и возможный слабый CAPTCHA на сайте платежной системы.
• Участники высоко оценили техническую реализацию и предложили идеи для улучшения: heatmap, уведомления, "доска позора" для наименее активных офицеров.

Интерактивная карта США визуализирует более 42 000 почтовых индексов (zip codes), показывая их географические центры. Пользователи могут вводить цифры кода, и карта подсвечивает все индексы, начинающиеся с этих цифр, постепенно сужая выборку до одного конкретного — это всего 0,002% от общего числа. Например, ввод «0» выделяет около 10% индексов, сосредоточенных на северо-востоке страны.

Карта позволяет исследовать распределение индексов по регионам, а также включает опцию отображения границ штатов. Инструмент создан с использованием JavaScript и библиотеки Leaflet, данные взяты из открытых источников. Это наглядный способ увидеть, как почтовые коды организованы географически и как их первые цифры соотносятся с частями страны.

• Обсуждаются особенности почтовых индексов США (ZIP-кодов): их негеографическая природа как набора точек доставки, пересечение границ штатов и использование не по назначению (верификация, статистика).
• Поднимаются проблемы с визуализацией ZIP-кодов на картах и ошибки в данных, а также предлагаются альтернативные источники и инструменты для работы с ними.
• Упоминаются похожие системы в других странах (например, канадские почтовые коды) и их особенности.
• Обсуждается практическая сторона: неудобство ввода индекса после города и штата в формах, неполнота публичных баз данных и проблемы с автозаполнением.
• Отмечается исторический контекст: создание ZIP-кодов для сортировки почты, сложность получения точных данных в прошлом и их современное использование.

Исследовательские работы превращаются в интерактивных ИИ-агентов, способных отвечать на вопросы, генерировать код и визуализировать данные напрямую из текста статьи. Это достигается за счёт структурированного представления содержания — разделов, формул, алгоритмов — в формате, понятном языковым моделям. Агенты используют RAG для точного извлечения информации и следования исходному контексту, что резко снижает риски галлюцинаций.

Ключевое преимущество — повышение надёжности: ответы строго привязаны к содержимому статьи, а не к общим знаниям модели. Это особенно ценно для сложных технических тем, где точность критична. Практически, такой подход ускоряет взаимодействие с научными материалами, делая их не статичными документами, а динамичными инструментами для исследователей и разработчиков.

• Участники обсуждают, снижает ли автоматизация понимания научных станей глубину познания или же, наоборот, делает исследования более доступными, устраняя бюрократические и технические барьеры.
• Высказываются опасения по поводу поверхностного понимания и некритического использования ИИ, включая случаи генерации ложных данных и неспособности защитить диссертации.
• Подчёркивается, что академический стиль письма часто намеренно усложнён, и инструменты для его упрощения могут быть полезны, особенно для инженеров и неэкспертов.
• Обсуждаются технические аспекты ИИ-агентов: их определение, способность автономно работать с инструментами, безопасность и практическая применимость для запуска описанных в статьях методов.
• Отмечается, что инструмент, представленный в статье, является практическим примером из области геномики, но его эффективность по сравнению с ручной работой эксперта ставится под вопрос.

Книга Эбби Коверт предлагает системный подход к работе со сложными информационными системами. Она объясняет, что беспорядок состоит из информации и людей, и подчеркивает важность архитектуры информации, которая окружает нас повсюду. Автор утверждает, что понимание сложности пользователей, заинтересованных сторон и знаний — ключ к наведению порядка.

Метод включает три этапа: определение проблемы, формулирование цели и анализ реальности. Коверт рекомендует начинать с «почему», затем переходить к «что» и только потом к «как», используя язык как инструмент для выражения намерений. Практические инструменты, такие как диаграммы и карты, помогают визуализировать и структурировать информацию, делая сложные системы управляемыми.

• Обсуждение подчеркивает важность инструментов визуализации, таких как диаграммы критического пути и графы зависимостей, для анализа сложных систем и процессов.
• Участники отмечают, что хаос и сложность часто возникают из-за плохой документации, низкого качества данных и взаимосвязанных проблем в системах.
• Многие комментарии критикуют дизайн сайта автора, называя его запутанным и трудным для восприятия, что отвлекает от содержания.
• Обсуждаются стратегии работы со сложностью: улучшение сигнал/шум, заимствование методик из других областей (авиация, OODA-петли) и принятие неизбежных "помоек".
• Модератор напоминает сообществу о правилах, призывая избегать непродуктивных жалоб на второстепенные раздражители, такие как формат сайтов.

Квартет Энскомба — четыре набора точек (x, y), у которых:

• средние и дисперсии x, y почти одинаковы;
• коэффициенты корреляции и регрессии совпадают;
• но визуально графики радикально различаются.

Набор	Особенность
I	линейная зависимость
II	нелинейная
III	один выброс
IV	выброс по x

Вывод: цифры без графика могут ввести в заблуждение.

• Обсуждение началось с Data-morph и «датазавра» — генерализированного датасета, где можно задать любую форму точек.
• Упомянули Anscombe’s Quartet: 4 набора с одинаковыми summary-stats, но разной визуальной структурой; его используют, чтобы показать важность визуализации и парадокс Симпсона.
• Участники подчёркивают: без графиков (scatter, hist, boxplot) можно упустить выбросы, кластеры и скрытые закономерности; цифры не заменят «глаз».
• Некоторые спрашивают, могут ли skewness, p99 или другие метрики всё-таки различать квартет; мнения расходятся — визуализация остаётся быстрейшим способом.
• Практический вывод: сначала смотрим, потом считаем; в многомерных данных это особенно критично, потому что «увидеть» уже сложнее.

• Карта: Онлайн, Архив, Карта
• Поддержать сайт
• Источники данных
• Контакты
• API

• Пользователи делятся ссылками на живые дашборды электроэнергетики Великобритании, Нидерландов, Франции, Канады, Австралии, Эстонии и Тайваня.
• Обсуждают, что в Британии последняя угольная ТЭС закрылась в октябре 2024 г.; сейчас доминируют ветер и солнце, но солнечная выработка зимой всего 3-4 ч в день.
• Отмечают: круги на карте показывают установленную мощность, а не фактическую выработку; офшорные ветропарки считаются одним объектом.
• Спрашивают, почему «батареи» отдельно от генерации, и предлагают улучшения: выключить анимацию, добавить скролл, показывать суммарную мощность выбранных объектов.
• Люди удивляются, сколько объектов рядом с их домами, и обсуждают, учитываются ли бытовые солнечные панели.

Сеть Времени
Найди, как пересекаются жизни любых двух людей — через реальные фото.

«О боже, это потрясающе» — Джесси Айзенберг

Осталось 3 бесплатных поиска.
Регистрация → для безлимита.

• Введи имена или нажми «Случайный»
• Добавь себя → и увидь связи с историей

Подпишись на Substack → для новых открытий.

• Проект «Network of Time» строит кратчайший путь между двумя известными людьми по цепочке проверенных фотографий, где каждое ребро = совместное фото.
• Алгоритм — обычный поиск кратчайшего пути по ручному графу; данные добавляются и уточняются автором с 2019 г.
• Пользователи заметили, что маршруты иногда выглядят «круговыми» (Carson → Letterman → Obama → Cooper), но после добавления недостающих фото путь сократился до Carson → Leno → Cooper.
• Все современные персонажи уже связаны в одну компоненту; интерес вызывают «исторические аутлайеры» вроде Гарриет Табман и Эдгара По, которых пока не удаётся присоединить.
• С 2023 г. сложнее проверять подлинность фото: приходится тщательнее следить за метаданными и источниками.

LabPlot — бесплатное кроссплатформенное ПО с открытым кодом для визуализации и анализа данных.

Ключевые возможности

• Качественные графики и интерактивные диаграммы в пару кликов
• Статистика, регрессия, аппроксимация и фитинг пиков
• Интерактивные блокноты Python, R, Julia и др.
• Извлечение данных из изображений и поддержка потоковых данных
• Импорт/экспорт множества форматов
• Windows, macOS, Linux, FreeBSD, Haiku

Свежие новости

• 2.12.1 (18 авг 2025) — мелкие улучшения и исправления
• 2.12 (28 апр 2025) — крупное обновление после долгой разработки
• Дек 2024 — обновлённое руководство пользователя

Скачать | Возможности

• Участники обсуждают LabPlot как FOSS-альтернативу Origin/JMP/Tableau для научного графика.
• Сравнивают: гибкость ggplot2, устарелость Excel/SAS, удобство GUI для не-программистов.
• Плюсы: drag-and-drop, встроенный импорт CSV/TSV, лицензия GPLv2+.
• Минусы: пока только SQLite, нет прямого REST/S3/Iceberg, неясно, как быстро копировать стили.
• Целевая аудитория — инженеры и учёные, которым нужен GUI-построитель графиков без кода.

D3 кажется многословным, потому что каждая деталь визуализации описывается вручную.
Чтобы нарисовать простой boxplot, потребовалось 194 строки: указываются координаты каждой линии, прямоугольника, осей и подписей. В Excel это делается парой кликов, но D3 не «волшебная кнопка», а низкоуровневый инструмент для SVG.

Плюс такого подхода — абсолютная гибкость: можно создать любую визуализацию, не ограниченную шаблонами. Минусы — много кода и крутая кривая обучения.
Пока я учусь, пишу «вручную», чтобы не пропустить детали; позже код можно сжать собственными функциями или компонентами.

Итог: D3 длинный, потому что даёт полный контроль над каждым пикселем.

• D3 — это не «библиотека для графиков», а низкоуровневый инструмент для связывания данных с DOM/SVG через .data().enter/update/exit, что даёт максимальную гибкость, но требует особой ментальной модели.
• Из-за этого код получается многословным; кто-то считает это читаемостью и «мышечной памятью», кто-то — непреодолимым барьером.
• Чтобы уменьшить многословность, часть людей берёт лишь вычислительную часть D3 и рендерит через Solid/JSX, React или Observable Plot.
• Некоторые напоминают: если нужны только статические графики, можно обойтись вообще без JS, а для сложных анимаций и «не-стандартных» визуализаций D3 остаётся почти незаменимым.

rails_charts — гем для Rails, строит графики через Apache eCharts.
Поддерживает Bar, Line, Pie, Scatter, Radar, Candlestick, Heatmap, Treemap, Funnel, Gauge, Tree, Sunburst, Sankey, Boxplot, Parallel, Graph, Liquidfill.

Установка

# Gemfile
gem "rails_charts"

Быстрый старт

<%= line_chart User.group_by_day(:created_at).count %>
<%= bar_chart Order.group(:status).count %>
<%= pie_chart Product.group(:category).sum(:price) %>

Настройка

# config/initializers/rails_charts.rb
RailsCharts.configure do |config|
  config.height = 400
  config.width  = '100%'
  config.theme  = 'dark' # light | dark
end

Примеры

• Line

<%= line_chart(
      User.group_by_month(:created_at).count,
      title: 'Новые пользователи',
      xtitle: 'Месяц',
      ytitle: 'Кол-во'
    ) %>

• Candlestick

<%= candlestick_chart(
      Stock.pluck(:date, :open, :close, :low, :high),
      title: 'Цены акций'
    ) %>

• Heatmap

<%= heatmap_chart(
      Visit.group(:day_of_week, :hour).count,
      title: 'Посещения по часам'
    ) %>

Форматы данных

• Hash
• Array
• ActiveRecord::Relation

Доп. опции

• height, width, colors, library (любые параметры eCharts)
• theme: 'dark' — встроенные темы
• defer: true — отложенная загрузка

Лицензия

MIT

• Gem вдохновлён Chartkick, но добавляет недостающие типы диаграмм и больше кастомизации.
• Пользователи отмечают «календарную» диаграмму как интересную, интересуются настройкой цветов и тултипов.
• Если нужны новые типы графиков, библиотека выглядит достойной альтернативой Chartkick.

vibechart — график, строящийся не по фактам, а по желаемому. Игнорирует истину, красоту и пользу. См. «ложь», «наглая ложь» и «статистика».

• Пользователи заметили, что в презентации GPT-5 графики сравнения моделей содержат явные ошибки: колонки 69,1 и 30,8 одинаковой высоты, а 50,0 выглядит меньше 47,4.
• Мнения разделились: одни считают это обычной невнимательностью или досадной ошибкой верстки, другие — сознательным искажением, чтобы преувеличить преимущество новой модели.
• Некоторые шутят, что «vibe-coding» и автоматизированная генерация графиков привели к провалу, а OpenAI, несмотря на миллиардные инвестиции, не может нанять специалиста по визуализации данных.
• Несколько комментаторов предполагают, что эпичный «фейл» мог быть специально подан для вирального обсуждения и дополнительного хайпа.
• В официальном пресс-релизе ошибки уже исправлены, но общее впечатление осталось: «эпоха AI-хайпа в одной картинке».

Props to them for keeping backwards compatibility. I always dread seeing these major releases, especially after being burned several times by the tire fire of react-router. Migrating a rather large project from 5.6 to 6.0 (10 chart types, around 1k charts in total) took maybe 15