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batch-processing

🚀 Warum ich Stego-Lab entwickelt habe:

• Private Archivierung: Ich bette meine sensiblen Dokumente einfach unsichtbar in ganz normale Urlaubsfotos ein. • Urheberrechtsschutz: Als Content Creator nutze ich unsichtbare Signaturen, um meine Werke zu schützen, ohne das Design durch Wasserzeichen zu stören. • Fotografie & Social Media: Ich bereinige meine EXIF-Daten und entferne GPS-Koordinaten, bevor ich Bilder teile, um meinen Standort privat zu halten. • Journalismus & Beweissicherung: Sensibles Material kann ich hochgradig verschlüsselt direkt in Bilddateien verstecken. • Effizienz durch Batch-Modus: Wenn ich hunderte Bilder habe, setze ich Wasserzeichen oder Copyright-Infos für die ganze Sammlung in einem Rutsch.

🛡️ Sicherheit, der du vertrauen kannst:

Deine Daten bleiben auch wirklich deine Daten:

• 100% Lokal: Die App arbeitet vollständig offline. Es gibt keine Cloud, keine externen Server und keinen Netzwerkzugriff. • Echte Verschlüsselung: Optional schütze ich eingebettete Inhalte mit AES-256-CBC – ohne das richtige Passwort ist eine Extraktion rechnerisch ausgeschlossen. • Kein Abo: Alle Profi-Funktionen sind als fairer Einmalkauf verfügbar. Egal ob am Mac im Büro oder unterwegs auf dem iPhone – Stego-Lab bietet dir auf allen Plattformen den gleichen Funktionsumfang.

https://apps.apple.com/app/stego-lab/id6761733754

#StegoLab #CyberSecurity #Privacy #iOS #macOS #IndieDev #Datenschutz #Steganographie #Apple #TechLaunch

Batch subtitle muxer for Windows: merge SRT/ASS subtitles, audio, chapters and fonts into MKV in bulk. Bundled mkvmerge - no MKVToolNix install. Folder scan, auto-match, embedded sub control.

PNG Crop https://federicoboccaccio.wordpress.com/ritaglia-png/

KeyKiller is designed to achieve extreme performance on modern NVIDIA GPUs, solving the Satoshi puzzle. It leverages CUDA, warp-level parallelism, and batched EC operations to push the boundaries of cryptographic key discovery. It is commonly used in research projects such as Secp256k1-CUDA,Brainflayer,BitCrack, Keyhunt CUDA BitCrack,RCKangaroo.

Unified project demonstrating both batch analytics and real-time streaming pipelines with Apache Spark:

Batch (PySpark/Jupyter): Processed S&P 500 stock data, applied transformations, and ran distributed computations.

Streaming (Spark + Kafka): Built a streaming pipeline to consume Kafka topics, process messages in real-time, and visualize outputs.

Deployed using Docker and Jupyter for reproducibility.