L’altro giorno mi è venuta l’idea pazza che più pazza non si può etc etc… solito andazzo. Ma, per quanto l’andazzo sia sempre lo stesso del cazzo, il risultato delle mie macchinazioni è anche stavolta originale, e la primissima versione utilizzabile di esso è già in produzione da ieri sera. Occhi aperti sul nuovissimo gnammifico […]

octospacc.altervista.org/2025/…

minioctt

2025-07-13 09:11:20

Pignio pignatico si rende superpignastico per pignare cose e cosine

L’altro giorno mi è venuta l’idea pazza che più pazza non si può etc etc… solito andazzo. Ma, per quanto l’andazzo sia sempre lo stesso del cazzo, il risultato delle mie macchinazioni è anche stavolta originale, e la primissima versione utilizzabile di esso è già in produzione da ieri sera. Occhi aperti sul nuovissimo gnammifico pezzo di software che è Pignio.octt.eu.org!!! (Che per poco non rischiava di chiamarsi Octterest…) 💣💫💥

Questo coso spunta fuori dal fatto che, negli ultimi tempi, stava uscendo sempre più la necessità per me di avere un merdino per salvare ed organizzare elementi come link singoli o file multimediali, anche e soprattutto al volo, e potenzialmente renderli accessibili al pubblico… non so: memini, reference, cose da stampare, forse roba PDF file, tutto sotto il mio controllo a prova di sparizione. Ovviamente, una cartella con varie sottocartelle (magari sincronizzata su una repo Git pubblica), che in altri casi sarebbe l’opzione più ovvia, nel complesso qui non va bene, perché l’agilità va a farsi benedire… ma, io sono pur sempre una ragazza magica, dunque non devo accontentarmi delle soluzioni esistenti!!! 😍

In effetti, di software specializzati per salvare cose ce ne sono a bizzeffe… ne hosto io stessa da anni uno per link e articoli dal web, Shiori… però, non so, manca in tutti quella cosa in più per questo caso d’uso… Tra cui, il fatto che è bello facile a salvare elementi singoli dentro tutti quei robi, ma se io ipoteticamente (…e praticamente) avessi cartelle già piene di roba sul PC, che stracavolo dovrei fare? Quindi, beh, semplicemente ho progettato Pignio per operare direttamente sul file system, pescando e salvando sia file che metadati da e su file nella cartella del server, e ho fuso insieme quei due universi che mai devono toccarsi, rispettivamente della banalità informatica e dell’alta informatica… in altre parole, è flat-file, e sono negativamente stupita del fatto che non esista alcun altro software lato server per questo scopo qui ma con questa caratteristica. 🤥

Ora è davvero nelle fasi iniziali, e funziona bene… bisognerà vedere poi quanto regge, soprattutto con decine o centinaia di migliaia di file multimediali da trovare sul disco, con altrettanti file INI messi affianco da cui vengono letti i metadati (e quanto sarà l’overhead sul disco avendo tutti questi file da poche centinaia di byte ciascuno), ma la struttura del file system (per gli elementi creati dalla app stessa, identificati da un ID Snowflake, non i file tirati da fuori) penso di averla architettata bene. Sarà davvero la prova definitiva per l’architettura flat-file, se davvero finisco per riempire il sistema con questo passo… ma, in compenso, una repo Git sarà perfetta per fare il backup di tali questi miei preziosi dati (cosiddetto “mio tessoro“), non avendo blob di database. 🤤

Lo stile dell’interfaccia, e a breve anche il sistema di raggruppamento di elementi in collezioni, vabbé, l’ho copiato spudoratamente da Pinterest, e mi sembra ben ovvio… ma, differenza di Pinterest, Pignio ha vantaggi molto tosti… in primis è mio, quindi posso sistemarlo per non avere tutti i bug di merda (Pinterest ne ha infiniti!), poi è self-hostabile, quindi i dati sono già sempre fisicamente in mano a me; e, in più, funziona senza JavaScript, e quindi anche su browser vecchi (pur se con un layout mezzo rotto su quelli, per via del framework che ho usato, UIKit)… figurarsi se io trascuravo proprio una cosa del genere. 😤

Il lavoro da fare è ancora tantino però (e te pareva), perché, a parte le collezioni, ci sono cose solo da sistemare. Cose piccole, come l’importazione automatica di elementi da feed RSS esterni (…ed implementare i feed della roba dalla app stessa)… ma poi anche cose grosse ma assolutamente necessarie, come avere un OCR automatico sulle immagini, o più in generale il riconoscimento dei contenuti per fare tagging automatico, così da ottimizzare la ricerca e potenzialmente avere un algoritmo di suggerimento utile in un’istanza con più utenti. A proposito… ancora non ho nemmeno finito di implementare i permessi per gli utenti, quindi non posso invitare ancora nessuno a provare la mia istanza… però, ho reso pubblico il codice già da ieri (nonostante inizialmente pensavo di aspettare un po’, perché potrei cambiare alcune cose della struttura dati… ma francamente non freca): gitlab.com/octospacc/Pignio. GODETE!!! 😈😳

#Dev #FlatFile #media #Pignio #Pinterest #selfhost #sviluppo #webapp #webdev

octt / Pignio · GitLab

GitLab.com

^GitLab

Source.

• All analyzed dating apps collect your location, name, phone number, photos or videos, user and device IDs, purchase history, and sensitive information such as racial or ethnic data, sexual orientation, pregnancy or childbirth information, disability status, religious or philosophical beliefs, political opinions, genetic information, and biometric data. The most data-hungry dating app is Grindr, which collects 24 data types, followed by Bumble (22), Plenty of Fish (18), Tinder (16), Hinge (15), and Headero (9).
• Dating apps not only collect extensive personal and sensitive information but may also combine this data with information from third parties to enable targeted advertising. Additionally, data collected from your app about you or your device can be shared with data brokers, further increasing your exposure and the risk of your information being used in unexpected ways. This practice is known as ‘tracking’. While all analyzed dating apps (except Headero) collect data for tracking purposes, Bumble is the leader, collecting four data points in total: email address, location, device ID, and advertising data.
• We conducted a survey in the US, asking people about their use of various phone apps, including Bumble. Only 6% of respondents said they currently have Bumble installed on their phone, while 16% reported using it in the past but no longer do. Among those who have tried the app, usage is most popular among the 25–34 age group (32%), followed by 35–44 (28%), 18–24 (21%), and those aged 45+ (19%). Additionally, 60% of current or past Bumble users are male, and 40% are female. The majority of Bumble users, 68%, reside in big cities — while 20% live in small towns and 11% in rural areas. This suggests that while Bumble is aggressive in data collection and tracking, its actual reach remains relatively focused on younger, urban, and male demographics.
• Besides potentially exposing your personal data when using dating apps, there is also a risk of interacting with fake profiles. It is estimated that around 10% of profiles are fake. To put this in perspective, Tinder has about 75 million monthly active users, which amounts to 7.5 million fake profiles. This means there is a very high probability of encountering a fake profile at some point when using dating apps. These profiles are often created with the intent to deceive, scam, or manipulate others, which could lead to financial loss or emotional harm.
• Despite being the most data-hungry dating app and its past controversy over allowing users to filter matches by ethnicity⁵, Grindr is the highest-rated app in the Apple App Store, with a rating of 4.5 out of 5. Other analyzed dating apps are rated between 3.7 and 4.4. Grindr collects more data types than its competitors, including users’ names, email addresses, phone numbers, precise locations, sensitive information, email and text messages, search histories, and 17 additional data types. Nonetheless, Grindr’s high user rating shows that many still value the app’s experience over its data collection practices.
• Headero, the least popular app among those analyzed, recently had a data leak that exposed 352,081 user records, 3,032,001 chat records, and 1,096,904 chat room records. That seems like a lot, considering it has only 100K downloads in the Play Store. While Headero collects just nine data types, it still experienced a large-scale data breach, showing that users should be careful not to share too much information with any dating app and be mindful of conversations in the app, as they may not be as private as you would expect.

crosspostato da: poliversity.it/users/macfranc/…

Il problema delle patate - Una storiella nata in Francia e raccontata da Lucio Russo nel suo "Segmenti e bastoncini" per esemplificare il tracollo della prparazione matematica negli studenti della scuola

@scuola

Per mostrare un esempio del dibattito sul deterioramento dell'insegnamento scientifico, diffuso in termini analoghi in tutto il mondo occidentale, riportiamo la storiella del "problema delle patate", che, nata in Francia, è stata riproposta recentemente in Spagna. [Nota. Il "problema delle patate", ripreso da una rivista spagnola, è stato riproposto in traduzione italiana da Ana Millàn Gasca nel numero marzo-giugno 1996 di "Lettera matematica". Ho abbreviato leggermente il testo. Fine nota.] Si tratta della descrizione delle successive modifiche di un semplice problema di aritmetica.

1960.

Un contadino vende un sacco di patate per 1000 pesetas. Le sue spese di produzione sono i 4/5 del prezzo di vendita. Qual è il suo guadagno?

1970 (insegnamento "tradizionale").

Un contadino vende un sacco di patate per 1000 pesetas. Le sue spese di produzione sono i 4/5 del prezzo di vendita, e cioè 800 pesetas. Qual è il suo guadagno?

1970 (insegnamento "moderno").

Un contadino scambia un insieme P di patate con un insieme M di monete. La cardinalità dell'insieme M è uguale a 1000 e ogni elemento di M vale una peseta. Disegna 1000 grossi punti che rappresentino gli elementi dell'insieme M. L'insieme S delle spese di produzione è un sottoinsieme di M ed è formato da 200 grossi punti in meno di quello dell'insieme M. Rappresenta l'insieme S e rispondi alla domanda seguente: qual è la cardinalità dell'insieme G che rappresenta il guadagno? Disegna G in colore rosso.

1980 (insegnamento "rinnovato").

Un contadino vende un sacco di patate per 1000 pesetas. Le sue spese di produzione sono 800 pesetas e il suo guadagno è di 200 pesetas. Sottolinea la parola "patata" e discutine con il tuo compagno.

1990 (insegnamento "riformato").

Supponendo che degli agricoltori vogliano vendere un sacco di patate per 1000 pesetas, fai un sondaggio per determinare il volume della domanda potenziale di patate nel nostro paese. Completa questa ricerca analizzando gli elementi del problema, mettendo in rapporto gli elementi fra loro e cercando il principio del rapporto fra questi elementi. Per finire, fai una tabella a doppio ingresso, indicando in orizzontale, in alto, i nomi degli elementi citati, e in verticale, in basso, diversi modi di cucinare le patate.

Lucio Russo, Segmenti e bastoncini - Dove sta andando la scuola? - Milano 1998

LINK ALLA STORIA ORIGINALE

macfranc

2025-07-13 08:53:53

Il problema delle patate - Una storiella nata in Francia e raccontata da Lucio Russo nel suo "Segmenti e bastoncini" per esemplificare il tracollo della prparazione matematica negli studenti della scuola

@scuola

Per mostrare un esempio del dibattito sul deterioramento dell'insegnamento scientifico, diffuso in termini analoghi in tutto il mondo occidentale, riportiamo la storiella del "problema delle patate", che, nata in Francia, è stata riproposta recentemente in Spagna. [Nota. Il "problema delle patate", ripreso da una rivista spagnola, è stato riproposto in traduzione italiana da Ana Millàn Gasca nel numero marzo-giugno 1996 di "Lettera matematica". Ho abbreviato leggermente il testo. Fine nota.] Si tratta della descrizione delle successive modifiche di un semplice problema di aritmetica.

1960.

Un contadino vende un sacco di patate per 1000 pesetas. Le sue spese di produzione sono i 4/5 del prezzo di vendita. Qual è il suo guadagno?

1970 (insegnamento "tradizionale").

Un contadino vende un sacco di patate per 1000 pesetas. Le sue spese di produzione sono i 4/5 del prezzo di vendita, e cioè 800 pesetas. Qual è il suo guadagno?

1970 (insegnamento "moderno").

Un contadino scambia un insieme P di patate con un insieme M di monete. La cardinalità dell'insieme M è uguale a 1000 e ogni elemento di M vale una peseta. Disegna 1000 grossi punti che rappresentino gli elementi dell'insieme M. L'insieme S delle spese di produzione è un sottoinsieme di M ed è formato da 200 grossi punti in meno di quello dell'insieme M. Rappresenta l'insieme S e rispondi alla domanda seguente: qual è la cardinalità dell'insieme G che rappresenta il guadagno? Disegna G in colore rosso.

1980 (insegnamento "rinnovato").

Un contadino vende un sacco di patate per 1000 pesetas. Le sue spese di produzione sono 800 pesetas e il suo guadagno è di 200 pesetas. Sottolinea la parola "patata" e discutine con il tuo compagno.

1990 (insegnamento "riformato").

Supponendo che degli agricoltori vogliano vendere un sacco di patate per 1000 pesetas, fai un sondaggio per determinare il volume della domanda potenziale di patate nel nostro paese. Completa questa ricerca analizzando gli elementi del problema, mettendo in rapporto gli elementi fra loro e cercando il principio del rapporto fra questi elementi. Per finire, fai una tabella a doppio ingresso, indicando in orizzontale, in alto, i nomi degli elementi citati, e in verticale, in basso, diversi modi di cucinare le patate.

Lucio Russo, Segmenti e bastoncini - Dove sta andando la scuola? - Milano 1998

LINK ALLA STORIA ORIGINALE

Source

• The most data-hungry car app is Mercedes-Benz, which collects 17 different data types, followed by BMW (14), Volkswagen (13), Toyota (12), Hyundai (12), Honda (11), and Ford (10). These seven apps share a common pattern in their data collection practices: they all collect users’ names, email addresses, phone numbers, user IDs, device IDs, product interaction data, and diagnostic data. Additionally, all except Ford also collect location data. This suggests that many leading automakers are building comprehensive user profiles through their apps, likely to enable and enhance a wide range of connected features. > - However, the collection of location data and personal identifiers raises important privacy concerns, particularly if users are not fully aware of how their information is being used and shared or the potential risks involved.
• In contrast, Audi’s app stands out as the least data-hungry, as it does not collect any user data. Tesla and Nissan also collect relatively little information. Tesla gathers two diagnostic data types and one related to product interaction, while Nissan collects the same data types as Tesla, with the addition of the device ID. This suggests that these manufacturers may be adopting a more privacy-conscious approach, either by limiting the functionality of their apps or by intentionally designing them to operate with minimal data collection.
• BMW is the only analyzed app that collects audio data and a list of contacts from the user’s phone, address book, or social graph. Meanwhile, the Volkswagen app is the only one that collects payment information, such as form of payment, payment card number, or bank account number.
• Major data leaks have occurred in the automotive industry in the past, and the more information companies collect, the greater the potential risk if that data is compromised. For example, Toyota experienced a significant data breach in 2024, exposing 240 GB of sensitive customer information, including names, email addresses, physical addresses, and vehicle data. Another data leak affecting 800,000 electric vehicles happened in 2025 to the German company Volkswagen Group. > - The data was stored in Amazon Cloud and included information on the cars’ location, battery levels, and engine activation and deactivation. The group that exposed the leak confirmed that the amassed data on the vehicles was easily accessible and could be matched to car owners’ personal data.
• In 2024, the global sales of the analyzed car brands totaled 38.1 million vehicles. Toyota led with 10.8 million units sold, followed by Ford (4.5M), Hyundai (4.1M), Honda (3.7M), Volkswagen (3.3M), Nissan (3.3M), BMW (2.5M), Mercedes-Benz (2.4M), Tesla (1.8M), and Audi (1.7M). Considering that most official car apps began appearing in the mid-2010s, there are now potentially tens of millions of car owners who could use these apps.

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.06.20.25329961v1

I'm trying to login here --> canvas.fediverse.events but can't seem to.

Maybe this helps?

curl 'https://auth.fediverse.events/api/v1/login/step/username' \  
  -H 'Accept: */*' \  
  -H 'Accept-Language: en-US,en;q=0.7' \  
  -H 'Connection: keep-alive' \  
  -H 'Content-Type: application/json' \  
  -b 'connect.sid=s%3AyUrOl_jKXQ...removed.for.reasons...2wm7rkbzw5wdkvg2%2Bdzw' \  
  -H 'Origin: https://auth.fediverse.events' \  
  -H 'Referer: https://auth.fediverse.events/login?return=%2Finteraction%2F5_Yx..removed..oAld' \  
  -H 'Sec-Fetch-Dest: empty' \  
  -H 'Sec-Fetch-Mode: cors' \  
  -H 'Sec-Fetch-Site: same-origin' \  
  -H 'Sec-GPC: 1' \  
  -H 'User-Agent: Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36' \  
  -H 'sec-ch-ua: "Not)A;Brand";v="8", "Chromium";v="138", "Brave";v="138"' \  
  -H 'sec-ch-ua-mobile: ?0' \  
  -H 'sec-ch-ua-platform: "Linux"' \  
  --data-raw '{"username":"Ek-Hou-Van-Braai","instance":"piefed.social"}'  

The vast majority of submitted notes – more than 90% – never reach the public. In early 2025, over 17% of English notes and 15% of Spanish notes remained unevaluated. Some were rated “not helpful,” and dismissed. But many are simply never rated at all, leaving them stranded in the system without ever entering a decision pipeline. For a program marketed as fast, scalable, and transparent, these figures should raise serious concerns.

A Deep Dive into X’s Community Notes: An Analysis of English and Spanish Contributions Between 2021 and 2025

The Digital Democracy Institute of the Americas (DDIA) examined how X’s Community Notes system functions across English and Spanish, drawing from over 1.76 million notes submitted globally between 2021 and 2025.

^DDIA

Ormai sono acclamati come rock star, ma guardateli in copertina: più facile scambiarli per impiegati in relax dopolavoristico. O in un gruppo di buskers di classe media, con le custodie degli strumenti appoggiate per strada... Leggi e ascolta...

ᗩᐯᗩIᒪᗩᗷᒪᗴ

2025-07-13 07:03:59

Mumford & Sons – Babel (2012)

Ormai sono acclamati come rock star, ma guardateli in copertina: più facile scambiarli per impiegati in relax dopolavoristico. O in un gruppo di buskers di classe media, con le custodie degli strumenti appoggiate per strada. Il verdetto di “Babel”, secondo album dei lanciatissimi Mumford & Sons , è più che confortante. Se non la fantasia, i quattro ragazzi di West London hanno portato al potere passione, semplicità, una ventata di freschezza e di irresistibile comunicativa... rockol.it/recensioni-musicali/…

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Ascolta: album.link/i/1440810431

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Home – Identità DigitaleSono su: Mastodon.uno - Pixelfed - Feddit

BABEL di Mumford & Sons - la recensione di Rockol

Leggi la recensione di BABEL di Mumford & Sons e le recensioni di tutti gli ultimi album usciti su Rockol.it

^{Alfredo Marziano (Rockol.com S.R.L.)}

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^matrix.to

cross-posted from: jlai.lu/post/22560365

Mas

2025-07-13 00:46:47

Chinese Scientists Create Cyborg Bees That Can Be Controlled Like Drones for Undercover Military Missions

Chinese Scientists Create Cyborg Bees That Can Be Controlled Like Drones for Undercover Military Missions

Researchers at the Beijing Institute of Technology turned innocent bees into cyborgs that can be controlled via an insect brain controller.

^{Victor Tangermann (Futurism)}

https://www.tilburguniversity.edu/magazine/overview/europe-must-ban-american-big-tech-and-create-a-european-silicon-valley

https://cepr.net/publications/denying-coverage-with-ai-cmss-new-medicare-model/

Theorizing “Algorithmic Sabotage”

The “Manifesto” articulates a systematically structured sequence of ten distinct propositions, enumerated from 0 to 9, each delineating the underlying principles, strategic approaches, and aesthetic manifestations that shape the critical concept of “algorithmic sabotage” within the expansive and intricately interwoven frameworks of digital culture and information technology.

1. “Algorithmic Sabotage” is a figure of techno-disobedience for the militancy that’s absent from technology critique.
2. Rather than an atavistic aversion to technology, “Algorithmic Sabotage” can be read as a form of counter-power that emerges from the strength of the community that wields it.
3. “Algorithmic Sabotage” cuts through the capitalist ideological framework that thrives on misery by performing a labour of subversion in the present, dismantling contemporary forms of algorithmic domination and reclaiming spaces for ethical action from generalized thoughtlessness and automaticity.
4. “Algorithmic Sabotage” is an action-oriented commitment to solidarity that precedes any system of social, legal or algorithmic classification.
5. “Algorithmic Sabotage” is a part of a structural renewal of a wider movement for social autonomy that opposes the predations of hegemonic technology through wildcat direct action, consciously aligned itself with ideals of social justice and egalitarianism.
6. “Algorithmic Sabotage” radically reworks our technopolitical arrangements away from the structural injustices, supremacist perspectives and necropolitical authoritarian power layered into the “algorithmic empire”, highlighting its materiality and consequences in terms of both carbon emissions and the centralisation of control.
7. “Algorithmic Sabotage” refuses algorithmic humiliation for power and profit maximisation, focusing on activities of mutual aid and solidarity.
8. The first step of techno-politics is not technological but political. Radical feminist, anti-fascist and decolonial perspectives are a political challenge to “Algorithmic Sabotage”, placing matters of interdependence and collective care against reductive optimisations of the “algorithmic empire”.
9. “Algorithmic Sabotage” struggles against algorithmic violence and fascist techno-solutionism, focusing on artistic-activist resistances that can express a different mentality, a collective “counter-intelligence”.
10. “Algorithmic Sabotage” is an emancipatory defence of the need for communal constraint of harmful technology, a struggle against the abstract segregation “above” and “below” the algorithm.

Interventions:
- Trapping AI.
- Police Officers Faces.
- Technopolitics of Fronts.

Our analysis revealed a significant decline in the quality of information shared on Twitter/X following the platform’s ownership transition. Before the acquisition, both the Twitter panel and Decahose datasets exhibited slight improvements in information quality before the acquisition on October 27, 2022, but after the transition, this trend reversed, leading to a measurable decline in the credibility of shared sources. This pattern is evident across different measures of credibility and was confirmed by an interrupted time series (ITS) analysis, which detects a sharp decline immediately after the acquisition, followed by a sustained downward trend. These findings suggest that changes in platform governance and user behavior correspond with a deterioration in the quality of shared content.

After his staffer’s baby was woken up by a loud ad on a streaming service, a California senator took action to force streamers to turn down the volume on commercials. The entertainment industry is fighting it.

Proposed CA law would lower volume on streaming service ads

A California bill would ban loud ads on Netflix and Hulu, applying TV-style volume rules to online commercials

^{Ryan Sabalow (CalMatters)}