Patrick Hairy

métallurgie, innovation, R&D, industrie, métal, fonderie, forge, aluminium, acier, fonte, magnésium, titane, cetim

[Nab 🦁 @Nabilbg_]

🇮🇱🌪️🤫 Israel, Eurovisión y la ‘teoría de la espiral del silencio’

¿Conocéis la teoría de Elisabeth Noelle Neumann?

Explica que mucha gente calla sus opiniones si percibe que van contra la mayoría social o mediática.

En un evento como Eurovisión, un televoto masivo puede servir para fabricar esa sensación de “mayoría”. Cuando Israel compra/manipula el televoto, no solo lo hace buscando ganar el festival: busca generar legitimidad emocional y simbólica en toda la audiencia global.

🦄✨“¡Europa nos apoya!” pasa a convertirse en un mensaje político y psicológico mucho más potente que el resultado musical o cualquier campaña/censura en medios de comunicación.

📺 La EBU es cómplice de esta maniobra: silencia abucheos y expulsa mensajes en contra de Israel en el público. Cualquier mensaje incómodo que pueda ser televisado es una fisura en su relato.

🌪️ Y ahí es donde entra la ‘espiral del silencio’ de nuestra amiga Eli: cuando los espectadores ven apoyo masivo en pantalla, muchos moderan críticas o dudas por miedo a sentirse fuera del supuesto consenso.

📊 El televoto no solo mide la opinión pública: también ayuda a moldearla en tiempo real.

De ahí que la batalla comunicativa alrededor de Eurovisión les importa tanto. Cometer un genocidio y aparecer supuestamente respaldados por “millooooones” de votos europeos funciona como herramienta de blanqueamiento, normalización del genocidio y presión sobre la conversación pública.

Y por eso los JJ.OO. y el Mundial no tienen el mismo impacto en su estrategia. Dependen de lo bien o mal que lo hagan sus jugadores, no de comprar una votación.

[Pedro Sánchez @sanchezcastejon]

Este año no estaremos en Eurovisión, pero lo haremos con la convicción de estar en el lado correcto de la historia.

Por coherencia, responsabilidad y humanidad.

[Python Developer @PythonDvz]

Python is more than a programming language. It is an ecosystem that powers analytics, machine learning, deep learning, and modern AI applications.

From numerical computing and data wrangling to visualization, model development, AutoML, and NLP, the right libraries can significantly accelerate experimentation and production workflows. Whether you are building dashboards, predictive models, or intelligent applications, understanding the Python landscape is essential for serious data work.

If you are building your data science foundation or refining your stack, this overview will help you align tools with real-world use cases and industry expectations.

[Python Programming @PythonPr]

Layers of AI

[beeple @beeple]

MOLTBOOK

[Igor @dunnothevitch]

ROBERT DOISNEAU 📸
Fonderie Rudier à Malakoff 1950
Le penseur de Rodin au 1er plan.

[OXYGEN @AgenceOxygen]

🇫🇷 Coralium : la fonderie d’avenir made in Vendée !

Oxygen Ouest a accompagné l’inauguration de Coralium, 1ʳᵉ fonderie d’aluminium bas-carbone labellisée France 2030.

💪 déjà 40 retombées presse dont Le Figaro et BFM Business !

#GroupeOxygen #RelationsPresse #France2030

[L'Usine Nouvelle @usinenouvelle]

«Les dés étaient pipés» : dans les Ardennes, la fonderie de cuivre de Tréfimétaux va fermer https://t.co/2CXbJ3h293

[Python Developer @PythonDvz]

Top 9 Descriptive Models

Descriptive ML isn’t just “nice to have” it’s how you actually understand your data before you predict. Here’s a quick hit list to bookmark:

✅ K-means – fast, simple clustering
✅ Hierarchical clustering – dendrograms for multi-level structure
✅ DBSCAN – density-based clusters + outlier detection
✅ Gaussian Mixture Models – soft clustering with probabilities
✅ PCA – linear compression and denoising
✅ t-SNE – high-dim viz that preserves local neighborhoods
✅ UMAP – faster, often clearer embeddings than t-SNE
✅ Association Rules (Apriori/FP-Growth) – what co-occurs with what
✅ LDA – topic modeling for large text corpora

Save this for your next EDA/unsupervised sprint.

[Barack Obama @BarackObama]

The arc of the moral universe is long, but it bends towards justice. Except it doesn’t bend on its own—it bends because we pull it in the direction of justice. What keeps me hopeful during times like these is being surrounded by people who are doing just that.

[Patrick Hairy @BlogFonderie]

@BarackObama True

[Les Echos @LesEchos]

Aluminium recyclé : les fonderies européennes défient les droits de douane de Trump https://t.co/7uLyOLXIhe

[Rohan Paul @rohanpaul_ai]

Fei-Fei Li (@drfeifei) on limitations of LLMs.

"There's no language out there in nature. You don't go out in nature and there's words written in the sky for you.. There is a 3D world that follows laws of physics."

Language is purely generated signal.

[Python Coding @clcoding]

Python for Everything

Python Kids Book: https://t.co/0oQ2DncgxQ

[Python Developer @PythonDvz]

A Brief History of Artificial Intelligence

[tut_ml @tut_ml]

Best Statistics Courses- https://t.co/b6aXdG3lVf

@KirkDBorne
@antgrasso
@ronald_vanloon
#MachineLearning #DeepLearning #BigData #Datascience #ML #HealthTech #DataVisualization #ArtificialInteligence #SoftwareEngineering #GenAI #deeplearning #ChatGPT #OpenAI #python #AI #keras #SQL #Statistics #AgenticAI #AIAgent

[Python Developer @PythonDvz]

How to start learning ai Agents!

[Matt Dancho (Business Science) @mdancho84]

Linear Regression is one of the most important tools in a Data Scientist's toolbox.

Yet it's super confusing for beginners.

Let's fix that: 🧵

[Eyo Eyo, PhD @Eyowhite3]

Python Commands for statistical analysis.

[Boston Consulting Group @BCG]

AI agents are distinguished by their ability to act, to observe, understand, plan, and do.

In our latest article, we explore why companies should embrace AI agents and how these technologies can be used to reshape core business processes.