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Enregistrement W6981699465

[EuroPython 2015] Thomas Ballinger - Terminal Whispering

2015· other· en· W6981699465 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBulletin of Miscellaneous Information (Royal Gardens Kew) · 2015
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotions and Moral Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPython (programming language)Terminal (telecommunication)UnixAdvice (programming)Key (lock)Scripting language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thomas Ballinger - Terminal Whispering [EuroPython 2015] [23 July 2015] [Bilbao, Euskadi, Spain] The terminal emulators we run so many of our programming tools in are more powerful than we remember to give them credit for, and the key to that power is understanding the interface. This talk will cover terminal colors and styles, writing to arbitrary portions of the screen, handling signals from the terminal, determining the terminal's dimensions and scrollback buffer behavior. Terminal programming can get hairy; along the way we'll deal with encoding issues, consider cross platform concerns, acknowledge 4 decades' worth of standards for terminal communication, and consider that humans at interactive terminals may not be the only users of our interfaces. By gaining an understanding of these issues, we'll be able choose from the abstractions over them offered by Python libraries Urwid, Blessings, and Python Prompt Toolkit. This talk requires minimal Python knowledge, but does assume familiarity with command line tools in a unix environment. An abbreviated version of this talk was presented at PyCon 2015 in Montréal: https://www.youtube.com/watch?v=WAitSilLDUA With the additional time I'd hope to present more code examples, a more in- depth tour of existing libraries and more practical advice about writing programs that use the terminal, and an additional example of a difficult terminal details: dealing with reflowing of text in modern terminal emulators like GNOME Terminal and iTerm.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6600,048

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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