একজন মধ্যপশ্চিমাঞ্চলীয় ব্যক্তি নিউ ইয়র্ক সিটিতে তাদের জানালা থেকে পথচারীদের উপর টুপি ফেলার জন্য AI ব্যবহার করছেন, যেখানে একটি রাস্পবেরি পাই, অ্যাডাফ্রুট স্টেপার মোটর এবং রোবোফ্লো AI সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে।
প্রকল্পটি, DropofaHat.zone এর মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য, ব্যবহারকারীদের ৫-মিনিটের স্লট বুক করার সুযোগ দেয় যাতে তারা সেকেন্ডের মধ্যে একটি টুপি পেতে পারে, যা AI এবং অটোমেশনের একটি নতুন ব্যবহার প্রদর্শন করে।
স্রষ্টা এমন একটি ভবিষ্যতের কল্পনা করেন যেখানে শহরের জানালাগুলি মানুষের উপর জিনিসপত্র ফেলতে পারে যখন তারা হেঁটে যায়, এবং এই ধারণাটিকে 'উইন্ডো শপিং' নামে অভিহিত করেন।
একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত প্রকল্প "উইন্ডো শপিং" এর অন্তর্ভুক্ত নিউ ইয়র্কবাসীদের উপর একটি জানালা থেকে টুপি ফেলা, যা একটি রাস্পবেরি পাই, অ্যাডাফ্রুট স্টেপার মোটর, সুতা, এবং এআই এর জন্য রোবোফ্লো ব্যবহার করে।
প্রকল্পটি সার্বজনীন আয়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ এবং আইনি উদ্বেগ নিয়ে আলোচ না উস্কে দিয়েছে, যেখানে মজার এবং ব্যবহারিক উভয় ব্যবহারের জন্য প্রস্তাবনা রয়েছে, যেমন আইটেম ডেলিভারি বা ক্রীড়া বিশ্লেষণ উন্নয়ন।
প্রকল্পটির প্রতিক্রিয়া মিশ্র, প্রশংসা থেকে সম্ভাব্য অপব্যবহারের বিষয়ে উদ্বেগ পর্যন্ত।
রুবি, যা প্রায়শই এর ফ্রেমওয়ার্ক রেলস দ্বারা ছায়াচ্ছন্ন হয়, জটিল শেল স্ক্রিপ্ট লেখার জন্য একটি চমৎকার ভাষা হিসাবে উল্লেখযোগ্য, যা বাশের চেয়ে বেশি বৈশিষ্ট্য প্রদান করে।
মূল বৈশিষ ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে বাহ্যিক কমান্ডগুলি কল করা, স্ট্যাটাস কোডগুলি পরিচালনা করা, অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড টাইপিং, ফাংশনাল কনস্ট্রাকশন, বিল্ট-ইন রেজেক্স ম্যাচিং, সহজ থ্রেডিং এবং বিস্তৃত ফাইল ও ডিরেক্টরি অপারেশন।
পোস্টটি জটিল শেল স্ক্রিপ্টিং কাজের জন্য পাইথন, পার্ল এবং জাভাস্ক্রিপ্টের মতো অন্যান্য স্ক্রিপ্টিং ভাষার পরিবর্তে রুবি বিবেচনা করার পরামর্শ দেয়।
গবেষণা নির্দেশ করে যে সাধারণ চার্ট পছন্দগুলি অনিচ্ছাকৃতভাবে সামাজিক পক্ষপাতিত্বকে উদ্দীপিত করতে পারে এবং প্রাতিষ্ঠানিক বর্ণবাদের পুনর্ব্যক্ত করতে পারে।
সামাজিক বৈষম্যকে নির্দ িষ্ট চার্টের মাধ্যমে চিত্রিত করা সমস্যাটিকে সমাধান করার পরিবর্তে আরও খারাপ করতে পারে।
গবেষণাটি ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের নকশা এবং উপস্থাপনার ক্ষেত্রে আরও সতর্ক বিবেচনার প্রয়োজনীয়তা নির্দেশ করে যাতে পক্ষপাতিত্বের পুনরাবৃত্তি এড়ানো যায়।
llama.ttf একটি অনন্য ফন্ট ফাইল যা একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) এবং এর ইনফারেন্স ইঞ্জিন হিসেবেও কাজ করে, যা Harfbuzz ফন্ট শেপিং ইঞ্জিন এবং WebAssembly (Wasm) সমর্থন ব্যবহার করে।
এই উদ্ভাবনটি যে কোনো হারফবাজ-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে, যেমন টেক্সট এডিটর বা ইমেইল ক্লায়েন্ট, টেক্সট জেনারেশন করতে সক্ষম করে, যা বিক্রেতার আপডেটের প্রয়োজন হয় না।
ব্যবহারকারীরা ৬০ এমবি llama.ttf ফাইলটি ডাউনলোড করতে পারেন এবং এটি যেকোনো Harfbuzz- সমর্থিত অ্যাপ্লিকেশনে Wasm সক্রিয় করে অন্যান্য ফন্টের মতো ব্যবহার করতে পারেন, যা স্থানীয় LLM কার্যকরী করে।
ল্লামা.ttf একটি অনন্য ফন্ট যা একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) এবং একটি ইনফারেন্স ইঞ্জিন অন্তর্ভুক্ত করে, যা ব্যবহারকারীদের এটি ব্যবহার করে চ্যাট করার মতো করে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে দেয়।
ফন্ট ফাইলটি উল্লেখযোগ্যভাবে বড়, প্রায় ২৮০ জিবি, যা ব্যাপক ব্যবহারের জন্য অপ্রয়োজনীয় করে তোলে, তবে এটি টাইপোগ্রাফি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উদ্ভাবনী মিশ্রণ প্রদর্শন করে।
ফন্টে কার্যকর কোড এম্বেড করার বিষয়ে নিরাপত্তা উদ্বেগ উত্থাপিত হয়েছে, যা ফন্ট রেন্ডারিং এবং ব্রাউজার সমর্থনে সম্ভাব্য ঝুঁকি এবং জটিলতাগুলি তুলে ধরে।
এনার্জি সিঙ্গুলারিটি বিশ্বের প্রথম সম্পূর্ণ উচ্চ-তাপমাত্রা সুপারকন্ডাক্টিং টোকামাক ডিভাইস, "HH70," তৈরি করেছে, যা সফলভাবে প্রথম প্লাজমা অর্জন করেছে।
HH70 তার ২৬টি উচ্চ-তাপমাত্রা সু পারকন্ডাক্টিং চুম্বক ব্যবহারের জন্য উল্লেখযোগ্য এবং বেশ কয়েকটি বিশ্ব-প্রথম অর্জন করেছে, যার মধ্যে একটি বাণিজ্যিক কোম্পানি দ্বারা নির্মিত প্রথম ডিভাইস হওয়া অন্তর্ভুক্ত।
এই মাইলফলক চীনকে উচ্চ-তাপমাত্রা সুপারকন্ডাক্টিং চৌম্বকীয় আবদ্ধ ফিউশনে একজন নেতা হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করেছে, যেখানে পরবর্তী প্রজন্মের টোকামাক, HH170, উল্লেখযোগ্য শক্তি লাভের লক্ষ্যে পরিকল্পনা করা হয়েছে।
HH70, প্রথম উচ্চ-তাপমাত্রা সুপারকন্ডাক্টিং টোকামাক, তার প্রথম প্লাজমা অর্জন করেছে, যা পারমাণবিক ফিউশন প্রযুক্তিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক চিহ্নিত করেছে।
চীনা গেমিং কোম্পানি MiHoYo দ্বার া অর্থায়িত, প্রকল্পটি ২ বছরে $৬৫ মিলিয়ন বিনিয়োগে সম্পন্ন হয়েছিল।
এই সাফল্য ফিউশন শক্তির সম্ভাব্য প্রভাবকে তুলে ধরে এবং অন্যান্য ফিউশন প্রকল্পগুলির সাথে তুলনা করার আহ্বান জানায়।
প্রচলিত সরঞ্জাম যেমন sudo এবং doas setuid বাইনারি এবং প্রিভিলেজ এসকেলেশন ব্যবহার করে, যা সীমিত ব্যবহারকারী নামস্পেসে সীমাবদ্ধতা রয়েছে এবং পুরো ব্যবহারকারী সেশনের জন্য ক্ষমতা বজায় রাখতে প্রয়োজন।
একটি বিকল্প পদ্ধতি s6-sudod ব্যবহার করে প্রোগ্রামটিকে একটি বিশে ষাধিকারযুক্ত সার্ভার এবং একটি বিশেষাধিকারহীন ক্লায়েন্টে বিভক্ত করে, যার লক্ষ্য হলো প্রিভিলেজ এসকেলেশন ছাড়াই রুট হিসেবে কমান্ড চালানো।
লেখক স্থানীয় SSH ব্যবহার করে রুট কমান্ড কার্যকর করার জন্য পরীক্ষা-নিরীক্ষা করেছেন, একটি নিবেদিত SSH কী কনফিগার করেছেন, sshd-কে একটি ইউনিক্স ডোমেইন সকেটে বাঁধা করেছেন এবং সকেট ফাইল ডেসক্রিপ্টরগুলি পরিচালনা করার জন্য ProxyUseFdpass ব্যবহার করেছেন, যা নিরাপত্তা বাড়িয়েছে এবং বিভিন্ন প্রমাণীকরণ পদ্ধতিকে সমর্থন করেছে।
সুডো প্রতিস্থাপন হিসাবে SSH ব্যবহার করা জটিলতা সৃষ্টি করে কারণ এতে রুট বাইনারিগুলিকে UNIX সকেট এবং অসমমিত ক্রিপ্টোগ্রাফির মাধ্যমে যোগাযোগ করতে হয়।
sudo অ্যাক্সেসকে হুইল গ্রুপে সীমাবদ্ধ করা এবং শুধুমাত্র অনুমোদিত ব্যবহারকারীরা এটি পড়তে বা কার্যকর করতে পারে তা নিশ্চিত করা কম জটিলতার সাথে অনুরূপ নিরাপত্তা প্রদান করতে পারে।
etckeeper, Ansible, এবং Chezmoi এর মতো সরঞ্জামগুলি কনফিগারেশন পরিবর্তনগুলি কার্যকরভাবে পরিচালনা এবং ট্র্যাক করতে সহায়তা করতে পারে, যা প্রচলিত sudo ব্যবহারের বিকল্প সরবরাহ করে।
ফেসবুকের বিজ্ঞাপন লক্ষ্যবস্তু ব্যাহত করার একটি পদ্ধতি হল ব্রাউজারের কনসোলে একটি স্ক্রিপ্ট চালিয়ে বিজ্ঞাপনদাতাদের থেকে সদস্যতা বাতিল করা।
স্ক্রিপ্টটি ফেসবুকের বিজ্ঞাপন সেটিংসের মাধ্যমে ক্লিক করার প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করে, যাতে বিজ্ঞাপনদাতারা আপলোড করা তালিকার ভিত্তিতে ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করতে না পারে।
ব্যবহারকারীদের পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে যে স্ক্রিপ্টের কার্যক্রম চলাকালীন ব্রাউজারের সাথে কোনো প্রকার যোগাযোগ না করতে এবং যদি তাদের অনেক বিজ্ঞাপনদাতা থাকে তবে প্রক্রিয়াটি ম্যানুয়ালি পুনরায় শুরু করতে হতে পারে।
ফেসবুকের ব্যক্তিগতকৃত লক্ষ্যবস্তু নিষ্ক্রিয় করার জন্য ব্যবহারকারী-নির্মিত একটি স্ক্রিপ্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে অপ্ট-আউট প্রক্রিয়া সম্পন্ন করার জন্য উল্লেখযোগ্য মনোযোগ পেয়েছে।
ব্যবহারকারীরা লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপনগুলি ম্যানুয়ালি নিষ্ক্রিয় করার চ্যালেঞ্জগুলি নিয়ে আলোচনা করেছেন, অভিজ্ঞতা শেয়ার করেছেন এবং স্ক্রিপ্ট উন্নতির পরামর্শ দিয়েছেন, গোপনীয়তা উদ্বেগ এবং সম্ভাব্য আইনি সমস্যাগুলি তুলে ধরেছেন।
স্ক্রিপ্টের স্রষ্টা এর কার্যকারিতা বাড়ানোর জন্য ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে এটি আপডেট করেছেন।
সাম্প্রতিক বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি (LLMs) যেমন ChatGPT একাডেমিক লেখায় ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে, যদিও এতে ভুল তথ্য প্রদান এবং পক্ষপাতিত্বকে শক্তিশালী করার মতো সীমাবদ্ধতা রয়েছে।
২০১০-২০২৪ সালের মধ্যে ১৪ মিলিয়ন পাবমেড সারসংক্ষেপের বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে ২০২৪ সালের অন্তত ১০% সারসংক্ষেপ এলএলএম দ্বারা প্রক্রিয়াকৃত হয়েছে, যেখানে কিছু উপ-কর্পাসে এই হার ৩০% পর্যন্ত পৌঁছেছে।
বিজ্ঞানমূলক সাহিত্যতে LLM-ভিত্তিক লেখার সহায়কদের প্রভাব অভূতপূর্ব, যা প্রভাবের দিক থেকে কোভিড মহামারীর মতো বড় ঘটনা অতিক্রম করেছে।
একাডেমিক লেখালেখিতে ChatGPT-এর প্রভাব নিয়ে বিতর্ক রয়েছে, কেউ কেউ এটিকে অভূতপূর্ব বলে মনে করেন এবং অন্যরা সামাজিক সংক্রমণ বা ঐতিহ্যবাহী ভাষার পরিবর্তনের জন্য পরিবর্তনগুলিকে দায়ী করেন।
অনেক শিক্ষাবিদ, বিশেষ করে যারা ইংরেজি মাতৃভাষা নয়, তারা এখন লেখার জন্য ChatGPT ব্যবহার করছেন, যদিও সমালোচনা রয়েছে যে এটি অতিরিক্ত শব্দবহুল ভাষা প্রবর্তন করতে পারে।
আলোচনায় লেখালেখিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারের নৈতিক বিবেচনা এবং পরিবর্তনশীল মানদণ্ড অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা এর স্বচ্ছতা এবং প্রবেশযোগ্যতা উন্নত করার সম্ভাবনাকে তুলে ধরে।
ভেক্টর ডেটাবেসগুলি তাদের উচ্চমাত্রিক ডেটা দক্ষতার সাথে পরিচালনা করার ক্ষমতার কারণে জনপ্রিয়তা অর্জন করছে, বিশেষ করে বড় ভাষা মডেলগুলির (LLMs) প্রেক্ষাপটে।
উচ্চমাত্রিক ভেক্টর স্পেসের গণনামূলক চ্যালেঞ্জগুলি পরিচালনা করতে আনুমানিক নিকটতম প্রতিবেশী অনুসন্ধান (ANNS) এবং হায়ারার্কিকাল নেভিগেবল স্মল ওয়ার্ল্ড (HNSW) এর মত ো কৌশলগুলি সহায়ক হয়।
Qdrant তার কর্মক্ষমতা, স্কেলেবিলিটি, এবং সম্প্রদায়ের সমর্থনের জন্য সেরা ভেক্টর ডাটাবেস হিসাবে চিহ্নিত হয়েছে, যা আধুনিক এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এই ডাটাবেসগুলির গুরুত্বকে তুলে ধরে।
মানব মস্তিষ্ক এবং GPT-4 এর দক্ষতার মধ্যে তুলনা ত্রুটিপূর্ণ কারণ প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের সময় শক্তি ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্য রয়েছে।
সংশোধিত গণনাগুলি নির্দেশ করে যে প্রশিক্ষণের সময় মানব মস্তিষ্ক ১.৪৪ গুণ বেশি দক্ষ, কিন্তু অনুমানের সময় GPT-4 এর তুলনায় ৮ গুণ কম দক্ষ।
আলোচনাটি জৈবিক এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার তুলনার জটিলতাকে তুলে ধরে, বিবর্তনমূলক প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং বিভিন্ন শিক্ষার পদ্ধতি (চিত্রকল্প বনাম ভাষা) এর মতো বিষয়গুলি বিবেচনা করে।
গ্রীষ্মকালীন অয়নকালের মধ্যাহ্ন শিখরে, সৌরশ ক্তি বৈশ্বিক বিদ্যুতের প্রায় ২০% উৎপাদন করবে বলে আশা করা হচ্ছে, যা এর দ্রুত বৃদ্ধির প্রমাণ।
জুন মাসে, সৌরশক্তি বৈশ্বিক বিদ্যুতের ৮.২% সরবরাহ করবে বলে অনুমান করা হচ্ছে, যেখানে চীন অগ্রণী ভূমিকা পালন করছে, ২০২৩ সালে তাদের সৌর ক্ষমতা ১৫২% বৃদ্ধি করেছে।
সৌরশক্তি হল দ্রুততম বর্ধনশীল বিদ্যুৎ উৎস, যা ২০২৩ সালে বৈশ্বিক বিদ্যুৎ চাহিদা বৃদ্ধির ৪৯% পূরণ করছে এবং নবায়নযোগ্য শক্তির দিকে বিদ্যুৎ খাতকে রূপান্তরিত করছে।
গ্রীষ্মকালীন অয়নকালে মধ্যাহ্নের শীর্ষে সৌরশক্তি বৈশ্বিক বিদ্যুতের ২০% উৎপাদন করেছে, যা শক্তি খাতে এর ক্রমবর্ধমান গুরুত্ব নির্দেশ করে।
২০৩০-এর দশকে র মধ্যে, সৌরশক্তি বিদ্যুতের সবচেয়ে বড় উৎস হয়ে উঠবে বলে পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে, এবং ২০৪০-এর দশকের মধ্যে, এটি সবচেয়ে বড় শক্তির উৎস হয়ে উঠবে, যেখানে সৌরশক্তি এবং ব্যাটারির খরচ অন্যান্য বিকল্পগুলির তুলনায় কম হবে বলে আশা করা হচ্ছে।
রকি মাউন্টেন ইনস্টিটিউটের একটি প্রতিবেদন সৌর এবং বায়ু শক্তির গাণিতিক বৃদ্ধির ওপর জোর দেয়, যা নবায়নযোগ্য শক্তি উৎসের ক্রমবর্ধমান কার্যকারিতা এবং ব্যাপক গ্রহণযোগ্যতাকে তুলে ধরে।
ইউডব্লিউ গবেষকরা আবিষ্কার করেছেন যে চ্যাটজিপিটি প্রতিবন্ধকতা-সম্পর্কিত সম্মান সহ জীবনবৃত্তান্তগুলিকে সেগুলির তুলনায় নিম্নতর র্যাঙ্ক করেছে যেগুলিতে এই ধরনের সম্মান নেই, যা স্পষ্ট এবং অন্তর্নিহিত অক্ষমতাবাদ নির্দেশ করে।
চ্যাটজিপিটি-কে নির্দিষ্ট নির্দেশাবলী দিয়ে কাস্টমাইজ করার ফলে বেশিরভাগ পরীক্ষিত প্রতিবন্ধকতার ক্ষেত্রে পক্ষপাতিত্ব কমেছে, তবে সব প্রতিবন্ধকতার ক্ষেত্রে এটি সঙ্গতিপূর্ণ ছিল না।
স্নাতক ছাত্রী কেট গ্লাজকোর নেতৃত্বে পরিচালিত এই গবেষণাটি ২০২৪ সালের এসিএম কনফারেন্স অন ফেয়ারনেস, অ্যাকাউন্টেবিলিটি, এবং ট্রান্সপারেন্সিতে উপস্থাপন করা হয়েছিল, যা নিয়োগ প্রক্রিয়ায় এআই পক্ষপাতিত্ব মোকাবেলার জন্য আরও গবেষণার প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে।
চ্যাটজিপিটি প্রতিবন্ধকতা নির্দেশ করে এমন জীবনবৃত্তান্তের বিরুদ্ধে পক্ষপাত দেখায়, যা এটি যে পক্ষপাতমূলক ডেটা থেকে শেখে তার প্রতিফলন, যার মধ্যে বৈষম্যমূলক নিয়োগ প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত।
নৈতিক নিয়োগ ডাটাবেসের অভাব নিরপেক্ষ এআই মডেলগুলির প্রশিক্ষণকে জটিল করে তোলে, এআই কি মানবিক পক্ষপাতকে প্রতিফলিত করে নাকি অত িরিক্ত সংশোধন করে নতুন পক্ষপাত সৃষ্টি করে তা নিয়ে বিতর্ক উস্কে দেয়।
আলোচনাগুলি এআই স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতার প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেয়, ন্যায্য এবং পক্ষপাতহীন নিয়োগ ব্যবস্থা বিকাশের বৃহত্তর চ্যালেঞ্জগুলি তুলে ধরে।
LetterDrop হলো একটি নতুন, নিরাপদ এবং কার্যকর নিউজলেটার ব্যবস্থাপনা সেবা যা Cloudflare Workers ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে, TinyLetter বন্ধ হওয়ার প্রতিক্রিয়ায় Mailchimp দ্বারা।
মূল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে সহজ নিউজলেটার তৈরি, বিতরণ, সাবস্ক্রিপশন ব্যবস্থাপনা, এবং ক্লাউডফ্লেয়ারের টুলস যেমন ওয়ার্কার্স, কেভি, আর২, এবং কিউস ব্যবহার করে ব্যর্থ ইমেলগুলি পরিচালনা করা।
ভবিষ্যতে LetterDrop-এর জন্য পরিকল্পিত উন্নতিগুলির মধ্যে রয়েছে ইউনিট টেস্ট যোগ করা, ইমেইল টেমপ্লেট, ইমেইল খোলার হার ট্র্যাক করা, আরও তৃতীয় পক্ষের ইমেইল পরিষেবাগুলিকে সমর্থন করা এবং একটি মাল্টি-টেন্যান্ট বৈশিষ্ট্য প্রবর্তন করা।
মেইলচিম্পের টাইনিলেটার বন্ধ করার ফলে একজন ব্যবহারকারী জিপিটি-৪ ব্যবহার করে কোড জেনারেশনের জন্য লেটারড্রপ তৈরি করেন, যা এআই-জেনারেটেড কোডের গুণমান এবং নিরাপত্তা নিয়ে আলোচনা উস্কে দেয়।
ব্যবহারকারীরা এআই-উৎপন্ন কোডের নির্ভরযোগ্যতা এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্যতা নিয়ে বিতর্ক করেছেন, পাশাপাশি সফটওয়্যার উন্নয়ন এবং কপিরাইট উদ্বেগের জন্য বিস্তৃত প্রভাব নিয়েও আলোচনা করেছেন।
আলোচনায় TinyLetter-এর বিকল্প এবং AI ও ক্লাউড পরিষেবার উপর নির্ভর করার সাথে সম্পর্কিত চ্যালেঞ্জগুলিও অনুসন্ধান করা হয়েছিল।
বিজ্ঞানীরা হেনেগুয়া সালমিনিকোলা আবিষ্কার করেছেন, যা প্রথম বহুকোষী জীব যা অক্সিজেন ছাড়াই বেঁচে থাকে, যা পৃথিবীতে জীবনের আমাদের ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে।
এই জেলিফিশ-সদৃশ পরজীবী, যা স্যামনে পাওয়া যায়, মাইটোকন্ড্রিয়াল জিনোমের অভাব রয়েছে এবং অনন্য মাইটোকন্ড্রিয়া-সম্পর্কিত অঙ্গাণু বিকশিত করেছে, যা বায়বীয় থেকে অ্যানায়ারোবিক বিপাকের দিকে একটি রূপান্তর নির্দেশ করে।
২০২০ সালের ফেব্রুয়ারিতে PNAS-এ প্রকাশিত এই আবিষ্কারটি জীবন্ত জীবের সংজ্ঞা প্রসারিত করে ভিনগ্রহের জীবনের সন্ধানে প্রভাব ফেলতে পারে।
বিজ্ঞানীরা প্রথমবারের মতো এমন একটি প্রাণী আবিষ্কার করেছেন যা বেঁচে থাকার জন্য অক্সিজেনের প্রয়োজন হয় না, যা বহু কোষবিশিষ্ট জীবনের প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে দীর্ঘদিনের ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করেছে।
এই জীবটি, একটি প্রকারের নিডারিয়ান পরজীবী, মাইটোকন্ড্রিয়াল ডিএনএ থেকে বঞ্চিত, যা সাধারণত প্রাণীদের অক্সিজেন-ভিত্তিক শ্বাস-প্রশ্বাসের জন্য অপরিহার্য।
এই আবিষ্কারটি, যা মূলত ২০২০ সালে প্রকাশিত হয়েছিল, নতুন করে মনোযোগ আকর্ষণ করেছে, যা চরম পরিবেশে জীবনের অভিযোজনযোগ্যতা এবং বৈচিত্র্যকে তুলে ধরেছে।
ইন্টারনেট অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার সময়, নির্ভরযোগ্য ডেলিভারির জন্য TCP পছন্দ করা হয়, যেখানে UDP ব্যবহৃত হয় সময়মতো ডেলিভারির জন্য, বিশেষ করে লাইভ ভিডিও প্রোটোকলে।
UDP সরাসরি ব্যবহার করা ঝুঁকিপূর্ণ কারণ পুনঃপ্রেরণ এবং কনজেশন নিয়ন্ত্রণের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি বাস্তবায়নের প্রয়োজন হয়; এর পরিবর্তে, ডেভেলপারদের একটি QUIC লাইব্রেরি ব্যবহার করা উচিত।
QUIC এবং Media over QUIC (MoQ) ডাটাগ্রাম সমর্থন করে, তবে ডেভেলপারদের ডাটাগ্রামের সাথে সম্পর্কিত সমস্যাগুলি এড়াতে QUIC স্ট্রিম ব্যবহার করার উপর মনোযোগ দেওয়ার পরামর্শ দেওয়া হয়।
আলোচনা কেন্দ্রীভূত হয়েছে ডেটা সংক্রমণের জন্য UDP (ইউজার ডাটাগ্রাম প্রোটোকল) বনাম TCP (ট্রান্সমিশন কন্ট্রোল প্রোটোকল) ব্যবহারের উপর, যেখানে প্রতিটির সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি তুলে ধরা হয়েছে।
UDP প্রায়ই "অবিশ্বস্ত" বা "সর্বোত্তম প্রচেষ্টা" হিসাবে চিহ্নিত করা হয়, যার অর্থ এটি ডেলিভারি, ক্রম, বা ত্রুটি-পরীক্ষার গ্যারান্টি দেয় না, TCP এর বিপরীতে, যা নির্ভরযোগ্য, ক্রমানুসারিত, এবং ত্রুটি-পরীক্ষিত ডেলিভারি নিশ্চিত করে।
আলোচনায় UDP ব্যবহারের উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যেমন উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি সেন্সর ডেটা এবং মিডিয়া আর্ট সিস্টেম, এবং TCP এর উপর UDP ব্যবহারের পরিভাষা এবং ব্যবহারিক প্রভাব নিয়ে বিতর্ক করা হয়েছে।
ইউনিক্স ব্যবহারকারীরা প্রায়শই তাদের হোম ডিরেক্টরিতে ~/bin/ ডিরেক্টরি তৈরি করেন কাস্টম স্ক্রিপ্ট সংরক্ষণের জন্য, কিন্তু এটি সিস্টেম কমান্ডগুলির সাথে নাম সংঘর্ষের কারণ হতে পারে।
এই সংঘর্ষগুলি এড়াতে, লেখক কাস্টম কমান্ড নামগুলির আগে একটি কমা যোগ করার পরামর্শ দেন, যা ফাইল নামগুলিতে একটি সাধারণ অক্ষর হিসাবে বিবেচিত হয় এবং সংঘর্ষগুলি এড়ায়।
এই কৌশলটি, ট্যাব-সম্পূর্ণতার সাথে মিলিত হয়ে, কাস্টম কমান্ডগুলি সহজে ব্রাউজ করার সুযোগ দেয় এবং এটি এক দশকেরও বেশি সময় ধরে একটি শক্তিশালী সমাধান হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে।
একজন ব্যবহারকারী একটি পদ্ধতি শেয়ার করেছেন যাতে উইন্ডোজে পাইথন স্ক্রিপ্ট চালানো যায়, এর জন্য python.exe-কে .py ফাইলগুলির জন্য ডিফল্ট হিসেবে সেট করতে হবে এবং .py-কে %pathext%-এ যোগ করতে হবে।
তারা লিনাক্সে একই ধরনের কার্যকারিতা খুঁজছিল কিন্তু "সম্পর্কিত প্রোগ্রাম" ধারণার অভাবে চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়েছিল, যার মধ্যে প্রস্তাবনা ছিল একটি শেব্যাং (#!/usr/bin/env python3) ব্যবহার করা, স্ক্রিপ্টগুলির নাম পরিবর্তন করা, উপনাম তৈরি করা, বা update-alternatives এর মতো সরঞ্জাম ব্যবহার করা।
আলোচনাগুলিতে স্থানীয় কনফিগারেশনগুলি গিট দিয়ে পরিচালনা করা, উপনাম ব্যবহার করা, নেমস্পেস সংঘর্ষগুলি পরিচালনা করা এবং chezmoi বা ansible এর মতো সরঞ্জামগুলি দিয়ে স্ক্রিপ্ট এবং কনফিগারেশনগুলি সংগঠিত করার বিষয়ও অন্তর্ভুক্ত ছিল।