dice.camp is one of the many independent Mastodon servers you can use to participate in the fediverse.
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#object

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So it does look like the TypeScript language server has a limit of 4MB source size where it disables type checking (and actually shows an erroneous error stating that exports that exist in the file do not exist) for files that are imported but not open in the current workspace/session.

Still not sure if this is documented anywhere or not (haven’t been able to find it, if it is).

99.99999% of the time, unless you’re doing niche stuff like I am, you won’t run into this.

Workaround: should you have such a large file, e.g., with a large generated object, try and refactor to split it up into multiple files and rejoin it a separate file. The actual object size/memory usage isn’t the issue, it’s the file size.

github.com/typescript-language

I ran into an issue while creating and exporting a constant object that holds component versions of the ~1,500 icons in the Phorsphor icons library and I’ve created the simple reproduction below: D...
GitHubServer fails on import when exported object constant has too many entries/is too large · Issue #951 · typescript-language-server/typescript-language-serverBy aral
#TypeScript#max#lines

Hit an interesting limit in the TypeScript language server¹:

Looks like there’s a limit on the number of entries an object (constant) can have before the language server balks. Seems to hit it around 1,343.

(I’m generating an object for an icon library.)

Doesn’t appear to be related to file/memory size (breaking up the same number of entries into several objects works).

Anyone know what limitation exactly I’m hitting (if it’s documented somewhere?) Been searching but couldn’t find any reference to it.

¹ It’s definitely a language server limit as I tried in VSCode as well to rule out it being a limit in Helix Editor.

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“The traditional dualism between subject and object assumes a clear distinction between the perceiver and the external world. However, if organisms actively construct and modify one another and their environments, this separation becomes problematic.
…perception is an embodied, active engagement with the world rather than a passive reception of stimuli. The perceiver and the perceived are intertwined in a dynamic, co-creative dance.”
—Matthew Segall
#subject #object

500 kg, 2.5 meter #object from #space crashes into Mukuku village in Makueni county, #Kenya -

It is claimed its sound could be heard from 200 km away.

Current identification says it is a #separation #ring from a #rocket

(and it does in fact resemble one) -

any experts here who recognize the make?

@space @planet4589
@esa
@nasa (more links in first comment)

nation.africa/kenya/news/objec

Here are the slides (in german) from the #GND-Forum "NFDI, FID & Co" about the #researchdata in @nfdi4objects. They include an overview about the #heterogenous data of our consortium, the usage of #terminologies and our work to #harmonize the #archaelogical and #object data to make them #fair, such as the development of a #minimumdata recommendation and a #cidoccrm based #datamodel for the #objectbiography. zenodo.org/records/14359746
#nfdirocks #nfdi #authorityfiles #vocabularies #LIDO

ZenodoForschungsdaten in NFDI4ObjectsIm Konsortium NFDI4Objects stehen die materiellen Hinterlassenschaften der Menschheits- und Umweltgeschichte im Fokus. [1] Die als Objekte bezeichneten materiellen Kulturgüter sind menschlichen wie natürlichen Ursprungs, hierbei handelt es sich um Sammlungsgegenstände, z. B. Gemälde, Skulpturen, Gefäße, Münzen, Textilien, um Bauwerke oder auch um Minerale und Gesteine, Pflanzen oder Überreste tierischen und menschlichen Ursprungs. Die Daten zu den Objekten stammen aus verschiedenen multidisziplinären Forschungs- und Sammlungsbereichen. Hierbei handelt es sich beispielsweise um Datenbanken verschiedener Forschungseinrichtungen, die sich mit der archäologischen Grabungsdokumentation, der Provenienzforschung, der Bauforschung und Denkmalpflege, aber auch aus den Materialwissenschaften, der Restaurierung oder bildgebenden Verfahren befassen, aber auch aus Archiven, Bibliotheken, Museen und Universitäten. Herausforderungen sind neben der verteilten Informationslage die bisher nicht einheitliche Verwendung von Meta- und Normdaten, insbesondere für die verschiedenen Dateiformate und Fachkontexte, wie 3D-Rekonstruktion, digitale Bilddateien, Laborberichte, historische Quellen und eine unterschiedliche Erschließungstiefe der Informationen. [2]   Primäres Ziel im Konsortium ist daher der Aufbau einer von der NFDI4Objects getragenen sogenannten N4O Anwendungsontologie (N4O Object Ontology; N4O OO) für den Knowledge Graph [3] sowie eines Minimal-Metadatensatzes (N4O MMDS), um die heterogenen Daten zusammenzuführen. [4, 5] Die Entwicklung des Minimaldatensatzes [6] und der Objekt Ontologie als dessen RDF-Umsetzung für Anwendungen des Semantic Web werden vor allem durch das fachliche Arbeitsprogramm der Task Areas 1-4 “Documentation”, “Collecting”, “Analysis & Experiments” sowie “Protecting” bestimmt. Es werden dabei Themengebiete Ausgrabung, (digitale) Rekonstruktion und Annotation, Sammlung, Kunstgeschichte, Restaurierung/Konservierung, naturwissenschaftliche Analysen, Denkmalpflege, Provenienzforschung, etc. berührt.   Der Minimal-Metadatensatz enthält Angaben darüber, welche Informationen zur Beschreibung von Objektdaten auf dem Weg durch den Objektzyklus [7] zwingend notwendig sind. Dies beinhaltet die digitalen Schritte: capture, qualify, analyse, share and interlink [8], enthält aber auch Aussagen zur Geschichte eines Objekts, also welche Ereignisse es von seiner Entstehung bis zu seinem jetzigen Zustand oder seinem Ende durchlaufen hat, beispielsweise den Fund bei einer archäologischen Grabung, die Datierung und genetische oder materialtechnische Bestimmung des Objekts, seinen Eingang in eine Sammlungskontext oder die Restaurierung.     Die im Konsortium verwendeten Normdaten und Terminologien spielen hierfür eine sehr große Rolle. [9] Durch die Multidisziplinarität in NFDI4Objects werden neben den Geisteswissenschaften auch Naturwissenschaften berührt. Daher müssen im Konsortium NFDI4Objects Normdaten und Vokabulare sehr verschiedener Fachbereiche berücksichtigt und gegebenenfalls gemappt werden, um die Daten für den Wissensgraphen, der in Task Area 5 entwickelt wird, durchsuchbar anzubieten. Die GND spielt, ebenso wie Wikidata oder Geonames, eine sehr große Rolle zur eindeutigen Referenzierung von Objektdaten, insbesondere von Akteuren, Orten und Zeiten, die mit ihnen in Verbindung stehen. Die inhaltliche Beschreibung erfolgt über Vokabulare wie Nomisma, Getty Art and Architecture, IconClass, iDai Gazeteer, Pleidaes, Navis one, FISH Archaeological Sciences Thesaurus und andere.   [1] Vgl. NFDI4Objects. 2024. Über uns. Accessed 10. September 2024, Internet: https://www.nfdi4objects.net/index.php/ueber-uns#Ziele. [2] Siehe Thiery, Florian, Allard W. Mees, Bernhard Weisser, Felix F. Schäfer, Stefanie Baars, Sonja Nolte, Henriette Senst, Philipp von Rummel. 2023. “Object-Related Research Data Workflows Within NFDI4Objects and Beyond” In Proceedings of the Conference on Research Data Infrastructure, 1. https://doi.org/10.52825/cordi.v1i.326. [3] NFDI4Objects. 2024. N4O Graph. Github: https://github.com/nfdi4objects/n4o-property-graph [4] Gerber, Anja, Thiery, Florian, Fricke, Fabian. 2024. N4O Objects Ontology and Minimal Metadata Set. Community Meeting NFDI4Objects. will be published soon. [5] Thiery, F., Gerber, A., & Fricke, F. 2024. Interdisziplinäre Knowledge Graphen? Wieso man eine gemeinsame Object-Ontologie und ein Minimal-Metadatenset benötigt, um FDM in einem Knowledge Graphen zum Leben zu erwecken. Squirrel Papers, 6(4), #13. https://doi.org/10.5281/zenodo.13364681. [6] Siehe auch AG Minimaldatensatz. 2024. Minimaldatensatz-Empfehlung für Museen und Sammlungen v1.0.1. Internet: www.minimaldatensatz.de.  [7] Vgl. Thiery, Florian u.a. 2023. Object-Related Research Data Workflows Within NFDI4Objects and Beyond. In Squirrel Papers. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.8333764, Folie 9. [8] Vgl. dies., Folie 10 [9] Vgl. Voß, J., Thiery, F., Gerber, A., Wagner, S., & von Hagel, F. 2024. Terminologien in NFDI4Objects. In Squirrel Papers. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10906912.

“A digital twin is a virtual representation of something. It could be an #object, like a car or an aircraft. Or, as we consider in the next two stories, it could be more #ComplexSystems, such as industrial processes or bodily organs.

Even in the case of a humble car part, it encompasses more than #PhysicalAttributes, from details about how the object was built and how it ages to how it breaks and the way it can be recycled.

To work, a #DigitalTwin needs to be constantly updated by its physical counterpart. This is done using #RealTime #information gleaned from sensors that measure just about anything that can be measured”

‘Digital twins are speeding up manufacturing’: #economist / #manufacturing / #tech <active.econweb.p.aws.economist> (free article)

The Economist · Digital twins are speeding up manufacturingBy The Economist

"See, the object of the game is to get the ball to the goal."
The Krink stared at the human.
Dan tossed the ball in the air and caught it. The alien poison dart frogs gasped in their alien manner.
"We #object."
He cocked his head like a dog who heard a fart, "Come again?"
"Eggs, even symbolic, should be allowed to hatch. Such activity would kill the k'ttt in the egg, so it will kill the metaphorical k'ttt within the symbolic egg."
He pursed his lips, "Okay, ever hear of chess?"
#wss366