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How to Quellcode (quellcode25)
Kurzer Talk, indem ich kurz vorstelle wie wir die Quellcode organisiert haben.
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
about this event: https://pretalx.0x90.space/quellcode-2/talk/QVGLUD/
Video:quellcode2-8-deu-How_to_Quellcode_hd.mp4
Siemens Systemtelefon hacken for fun and giggles (quellcode25)
Im Hackspace sind Systemtelefone von Siemens aufgetaucht. Wir hatten sehr viel Spass mit ihnen und ich will davon erzählen.
Zusammen mit zwei anderen Mitgliedern aus dem Nerdberg haben wir uns das "Unify OpenStage 60" Telefon angeschaut, Root-Zugriff bekommen und schlussendlich ein paar nette Anwendungen darauf zum laufen bekommen. Das ganze war aber eher eine längere Reise - von dieser will ich euch erzählen.
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
about this event: https://pretalx.0x90.space/quellcode-2/talk/AVRDJR/
Video:quellcode2-18-deu-Siemens_Systemtelefon_hacken_for_fun_and_giggles_hd.mp4
Lightning talks (quellcode25)
Lightning talk slot, to present some lightning talks.
A slot for short talks about different topics, Can be in English or German.
Ein Programm Punkt in dem kurze Vorträge über verschiedene Themen vorgetragen werden können. Die Vorträge können in Deutsch oder Englisch gehalten werden.
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
about this event: https://pretalx.0x90.space/quellcode-2/talk/RD9FHU/
Video:quellcode2-24-eng-Lightning_talks_hd.mp4
Dein Smartphone, ein Werkzeug für die Wildnis (Meine liebsten Offline open-source Android Apps) (quellcode25)
Du findest dich plötzlich in der **Wildnis**, was tun?
Na klar, als allererstes das Smartphone herausholen und Empfang prüfen. Verdammt, wo bin ich eigentlich?
In diesen Talk stelle ich dir drei Tolle Apps vor, die dir in der Wildnis eine große Hilfe sein werden.
Auch im Bastler*in Alltag können sie aber sehr nützlich sein.
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
about this event: https://pretalx.0x90.space/quellcode-2/talk/CMRSL9/
Video:quellcode2-11-deu-Dein_Smartphone_ein_Werkzeug_fuer_die_Wildnis_Meine_liebsten_Offline_open-source_Android_Apps_hd.mp4
Einführung in die numerische Strömungssimulation mit Free Open Source Software (quellcode25)
Einführung in die numerische Strömungssimulation mit Free Open Source Software - Grundgleichungen, Software, Beispielrechnungen
Aus den Fingern gesogen, ohne Erwartungshaltung
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
about this event: https://pretalx.0x90.space/quellcode-2/talk/G3UJNG/
Video:quellcode2-30-deu-Einfuehrung_in_die_numerische_Stroemungssimulation_mit_Free_Open_Source_Software_hd.mp4
Gegen die Angst - was will der intersektionale Anarchismus? (quellcode25)
Unsere Beziehungen sind von Herrschaftssystemen vergiftet - wir alle werden willkürlich nach Geschlecht, Ordnung, Herkunft, Leistung, und Fähigkeiten eingeteilt. Wie können wir diese Zwänge abschaffen, und einen Umgang auf Augenhöhe finden?
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
about this event: https://pretalx.0x90.space/quellcode-2/talk/ZLVBAL/
Video:quellcode2-19-deu-Gegen_die_Angst_-_was_will_der_intersektionale_Anarchismus_hd.mp4
Quantum Safe Private Communications: Building the Future Before the Threat Arrives
Secure mobility is not just about encryption — it’s about sovereignty. The ability to own, control, and verify every layer of your communications stack is the difference between operational assurance and strategic vulnerability.
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BugTraq.Ru: Фишинговая атака на Python-разработчиков
Python Software Foundation предупреждает разработчиков о массовой рассылке, предлагающей залогиниться на поддельном PyPI-сайте "для верификации почтового адреса". С учетом того, что на PyPI размещено более 680 тысяч проектов, это делает его заманчивой целью для атак класса supply chain (и третьей крупной атакой за этот месяц с учетом двух предыдущих атак на NPM).
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Mapping the AI Universe: The Hugging Face Model Atlas
Hugging Face has become the default repository for modern AI models. What started as a hub for NLP research has grown into a platform that now hosts over two million models, spanning every domain of machine learning — from large language models and diffusion systems to niche fine-tunes for biomedical text, speech synthesis, or financial forecasting.
This success, however, creates a new difficulty: scale. With millions of models available, it has become nearly impossible to maintain an overview of what exists, how models relate to one another, and where innovation is actually happening. Traditional search and tagging systems are not enough...