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Slisp: Simple Lisp compiler (Linux/amd64)

Ce dépôt contient slisp, un compilateur qui lit des programmes Lisp et génère du code assembleur autonome pour Linux/AMD64. Il inclut une bibliothèque standard préfixée automatiquement aux programmes (désactivable) et plusieurs exemples tels que factorial.lisp, fibonacci.lisp, fizzbuzz.lisp et un interpréteur brainfuck. Le langage prend en charge liaisons, fonctions, entiers, chaînes, lambdas avec closures, listes, détection de type à l'exécution, opérations mathématiques et comparaisons, ainsi que des formes spéciales comme defun, lambda, let, if et cond. Parmi les limitations figurent l'absence de ramasse-miettes, de macros et de quote, ce qui rend l'ajout d'un eval ou d'un système de macros compliqué. Le dépôt fournit des instructions de compilation et d'exécution (génération .s, nasm, ld), des tests fonctionnels et des tests Go avec fuzzing, et le projet est motivé par l'apprentissage et la volonté d'avoir un compilateur Lisp simple utilisant l'ABI SysV.

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Jolla Phone (October 2026)

Le projet fonctionne par précommandes en lots limités pour verrouiller les prix et gérer l'approvisionnement en composants, et le cumul atteint plus de 10 000 unités après le troisième lot. Chaque commande inclut un acompte remboursable de 99 € et le prix final précommuniqué est de 649 € TTC, avec remboursement intégral disponible sur demande. L'appareil a été défini avec la communauté Sailfish OS et met l'accent sur la confidentialité et la durabilité logicielle, avec un interrupteur physique de confidentialité et un support logiciel garanti au minimum cinq ans. La fiche technique annoncée comprend un SoC Mediatek Dimensity 7100, 8/12 Go de RAM, 128/256 Go de stockage extensible jusqu'à 2 To, écran AMOLED 6,36 pouces Full HD, double caméra 50+13 MP, selfie 32 MP et batterie remplaçable de 5450 mAh, avec assemblage prévu en Finlande. Les premiers envois des différents lots sont programmés entre juillet et septembre 2026 pour les marchés initiaux (UE, Royaume-Uni, Suisse, Norvège) et la configuration radio vise une compatibilité de roaming globale.

commerce.jolla.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

AgentKits – 60 production-ready AI agent blueprints with guardrails

La collection propose 60 blueprints répartis en 30 catégories, fournis gratuitement et sans inscription, avec designs, prompts et kits téléchargeables. On peut rechercher un kit, copier le prompt système ou télécharger l'ensemble de fichiers, puis adapter et déployer les agents sur Claude, OpenAI, LangGraph ou n8n. Les catégories couvrent des usages clients (support, ventes, marketing, SEO, réseaux sociaux, e‑commerce) et opérationnels, chaque blueprint ciblant des tâches concrètes comme le triage, la qualification ou la modération. Dans l'ingénierie et les données, les exemples incluent des agents de recherche commerciale, d'extraction d'actions, de correction de bugs, de revue de contrats, d'on‑call SRE et de SOC, conçus pour reproduire, citer, corréler et proposer actions sans invention de faits. Les blueprints phares documentent les pires scénarios, modes de défaillance et niveaux de confiance, intègrent des seuils de revue humaine et des limitations d'action pour prévenir la fabrication d'informations et les opérations non autorisées.

www.agent-kits.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

Lippmann Photography

La fabrication d'une émulsion Lippmann suit les étapes classiques de l'émulsion argentique au gélatiné : précipitation des halogénures, lavage, ajout des composants finaux, encollage et montage. La précipitation se fait en dissolvant la gélatine chauffée, en ramenant la température à 35 °C puis en ajoutant lentement une solution de bromure/iodure de potassium et de nitrate d'argent sous agitation magnétique et lumière rouge, avant d'affaisser au froid. Après découpe et lavages par changements d'eau, l'émulsion est réchauffée avec un contrôle strict de la température pour liquéfier, puis on ajoute des colorants sensibilisants (érythrosine, pinacyanol), du chrome alum et un mouillant, et on enduit immédiatement les plaques (environ 8 mL pour 4x5 et 14 mL pour 5x7) avant séchage. Les plaques peuvent être hypersensitisées (par exemple 1 % de TEA pendant 5 minutes) et nécessitent des expositions longues en usage (environ 3 minutes à EV15 f/5,6 en extérieur et de dizaines de minutes à plusieurs heures en intérieur), l'émulsion devant être protégée des lumières parasites lors de la prise de vue. Le développement recommandé est au pyro-ammonium carbonate (recette fournie), on commence typiquement à ~2 minutes à 20 °C puis on fixe et lave ; un bain de glycérine sans rinçage permet d'ajuster les décalages colorés par gonflement et la plaque peut être montée derrière un prisme pour protéger la surface et améliorer la restitution des couleurs.

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Show HN: WebBase-III – dBASE III rebuilt in the browser with its own interpreter

Ce projet réimplémente l'expérience dBASE III comme une application web moderne avec un interpréteur W3Script en TypeScript, un serveur Node.js, des WebSockets et une base SQLite accessible depuis un REPL dans le navigateur. L'interface reprend les commandes classiques (USE, LIST, INDEX, SEEK, BROWSE), un éditeur .prg, un moteur de formulaires @ SAY GET/READ et un grid éditable pour naviguer et modifier les enregistrements. La barre latérale Assistant propose des assistants visuels pour créer des tables, filtres et rapports tout en émettant les commandes W3Script correspondantes, et chaque connexion WebSocket dispose d'une session d'interpréteur isolée. L'architecture combine des composants serveur (sessions, pont vers SQLite, stockage de programmes et d'index) et des modules front-end pour le terminal, l'éditeur et la grille, avec persistance via better-sqlite3 en mode WAL et une suite de tests Vitest et Playwright. Le projet est publié sous AGPL-3.0 afin de permettre l'apprentissage et le fork tout en empêchant la réutilisation commerciale fermée d'un service hébergé.

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Show HN: Autofit2 – End-to-end pipeline for multilingual text classification

Il s'agit d'un pipeline automatisé et multilingue (évalué sur 50+ langues, modèles préentraînés pour 20) basé sur SetFit et des embeddings SBERT. Avec quelques dizaines d'exemples annotés, il atteint une précision élevée annoncée entre 95 et 99 % et peut être étendu à plus de 100 langues via Common Crawl. Le flux complet est piloté par un fichier JSON unique qui décrit les jeux de données, les paramètres et les cibles, et qui orchestre le prétraitement, le fine-tuning, l'évaluation et le déploiement. La configuration distingue plusieurs types de cibles (all, custom, benchmark) et propose des options détaillées pour les loaders, les ratios d'échantillonnage, le fine-tuning des embeddings et la réutilisation de classifieurs de base. La sortie comprend une archive de modèle déployable et une fiche modèle générée contenant les détails d'entraînement, les métriques, l'évaluation des biais et le suivi des émissions de CO₂ pour assurer reproductibilité et transparence.

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Evan's Jujutsu Tutorial

Le texte présente un tutoriel pour Jujutsu (appelé « jj »), décrit comme un système de contrôle de version simple et puissant. La structure du site comprend une introduction, des bases (idée principale, installation, notions de base, correction d'erreurs), une partie sur l'historique (édition de commits, conflits, historique non linéaire), des workflows et des sections sur l'interaction avec Git. L'auteur invite le lecteur à commencer le tutoriel et expose brièvement un argumentaire en faveur de l'outil. L'auteur précise que le texte a été rédigé manuellement par Evan Martin et que les choix de contenu et d'ordre ont été faits intentionnellement. Des ressources alternatives sont proposées, notamment un tutoriel recommandé plus conversationnel et la documentation officielle plus détaillée.

evmar.github.io Resume pret HTTP 200 Commentaires

LaTeX.wasm: LaTeX Engines in Browsers

Le fichier de la dernière version doit être téléchargé depuis GitHub, extrait et placé dans le répertoire de la page web. La page web doit inclure le fichier JavaScript du moteur via une balise script. Le moteur s'instancie et s'initialise en créant un objet LaTeXEngine puis en appelant sa méthode de chargement. Les fichiers .tex, les images et les polices doivent être écrits dans le système de fichiers en mémoire du moteur avant la compilation. Il faut définir le fichier principal du projet et lancer la compilation pour obtenir le PDF binaire et le journal de compilation.

www.swiftlatex.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

Modern GPU Programming for MLSys

Les performances des systèmes d'apprentissage automatique modernes dépendent souvent d'un petit nombre de noyaux GPU essentiels tels que les noyaux d'attention, les noyaux de pré-remplissage et de décodage pour LLM, les GEMM à faible précision et les couches MoE fusionnées. Pour optimiser ces noyaux il ne suffit pas d'astuces : les architectures GPU récentes introduisent des espaces mémoire riches, de nouveaux patrons d'accès et des unités d'exécution spécialisées, ce qui exige un modèle matériel clair et une compréhension pratique de la construction de kernels haute performance. Le livre suit une progression pédagogique : comprendre d'abord le GPU, puis le modèle de programmation TIRx, et enfin construire pas à pas des kernels performants, en ciblant la génération Blackwell et en s'appuyant sur le cours Machine Learning Systems de Carnegie Mellon. Sont étudiés les ingrédients centraux de l'optimisation — agencement des données, mouvements mémoire asynchrones et coordination — ainsi que des techniques détaillées comme le tiling, le TMA pipelining, la planification persistante, la spécialisation de warp et les clusters 2-CTA. La partie sur FlashAttention décrit la construction d'un kernel complet à partir de ces techniques, incluant deux phases MMA avec softmax en ligne et rescaling, masquage causal, support GQA, ordonnancement des tuiles, compilation et vérification, et les différences vis-à-vis de GEMM.

mlc.ai Resume pret HTTP 200 Commentaires