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C’est un véritable coup de massue pour le musée du Louvre. Alors que des vitres blindées et pare-balles venaient d’être livrées, c’est avec stupeur que les agents de sécurité ont découvert leur disparition ce matin en démarrant leur service. “Les nouvelles vitres venaient à peine d’être installées dans les quartiers les plus sensibles du musée” raconte désemparé Joshua Bordon, chef de la sécurité. Une mauvaise surprise qui n’empêche pas les agents du musée de rester optimistes. “C’est sûr que ça fout un coup mais on se console en se disant que, puisque les œuvres derrière ont déjà été volées, les malfaiteurs n’ont pu repartir qu’avec les vitres” poursuit-il, en affichant un sourire soulagé.
Selon les premiers éléments de l’enquête, un petit groupe de trois personnes se serait introduits à l’aube dans le Louvre en forçant le cadenas de l’entrée principale à l’aide d’un gressin. Déambulant ensuite dans la galerie d’Apollon, les cambrioleurs auraient enjambé les divers éléments de sécurité composés de trois bandes de papier tue-mouche, d’un panneau “Arrêtez-vous s’il vous plaît” et de huit billes de type « œil-de-chat » posées à même le sol, avant d’enfourner les vitrines blindées dans des grands sacs de toile et de repartir en marchant. Une manœuvre qui, selon les experts, aurait été réalisée en moins de 2 minutes et 58 secondes.
Face à ce deuxième acte de malveillance, la direction du musée a annoncé réfléchir à un moyen de renforcer davantage la sécurité, la première piste de réflexion consistant à placer les nouvelles vitres de protection derrière de nouvelles vitres de protection.
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Si certaines annonces de tempêtes ont finalement été suivies de peu d’effets, la tempête Benjamin, surnommée par les plus grands météorologues “Benjam”, s’est bien faite remarquer ces derniers jours. “Il y a eu de nombreux épisodes de pluie, souvent courts, mais très intenses, avec des rafales de vent à plus de 100km/h. Si vous me permettez la comparaison, on a l’impression que ces épisodes sont un peu comme des postillons propulsés à grande vitesse depuis la bouche d’un enfant qui a de légers problèmes d’élocution”.
La tempête n’a pas touché que la France, puisqu’elle a également frappé de plein fouet la Belgique, comme nous l’explique François D. un habitant de Wallonie : “J’étais barricadé au travail, et j’entendais comme des hurlements derrières mes stores. Je n’ai rien su faire ! J’avais juste envie de rentrer à la maison, foutre mes savates et terminé bonsoir !”.
Vers une accalmie, avant d’autres perturbations…
Si l’alerte pour la tempête Benjam va être bientôt levée, les météorologues restent vigilants. “D’après nos dernières estimations, il y a 3 autres tempêtes qui pourraient bientôt arriver dans nos terres. Il s’agît des tempêtes Erico, Nath et Jérèm, et d’après nos premiers calculs, il y a de grandes chances qu’elles répondent aussi présent”.
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Une API native arrive pour "nettoyer" une chaîne de caractères non-sure avant de l'injecter dans une page web. Les librairies de type DOMPurify seront bientôt optionnelles.
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Using Google bq CLI, the following command allows to get the top Pypi keywords from the bigquery-public-data.pypi.distribution_metadata table:
bq query --use_legacy_sql=false 'SELECT keyword, COUNT(*) as keyword_count FROM `bigquery-public-data.pypi.distribution_metadata`, UNNEST(SPLIT(keywords, ", ")) as keyword GROUP BY keyword ORDER BY keyword_count DESC LIMIT 100'
Result for the top-15 keywords:
python : 128555 appearancesDuckDB Database SQL OLAP : 70739 appearancesai : 64997 appearancestensorflow tensor machine learning : 51144 appearancespulumi : 50076 appearancesapi : 47986 appearancesprobabilities probabilistic-graphical-models inference diagnosis : 46552 appearancesrust : 45607 appearancescli : 39512 appearancesOpenAPI : 38814 appearancessdk : 38060 appearancesllm : 37487 appearancesOpenAPI-Generator : 36734 appearancesdatabase : 35578 appearancesautomation : 34393 appearancesNote that this is a very basic query, that does take into account that some packages have a lot more versions published on Pypi than others.
A writing team are given the task of making Artificial Superintelligence the 'bad guy' for the next season of their TV show. With the help of a newcomer to the team (a Machine Learning PhD), they must figure out how and why an ASI might function as an antagonist - and the threat it might pose to humanity.
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