ফেডারেল ফিফথ সার্কিট কোর্ট অফ আপিলস রায় দিয়েছে যে জিওফেন্স ওয়ারেন্টগুলি "চতুর্থ সংশোধনী দ্বারা সম্পূর্ণরূপে নিষিদ্ধ," যা সাধারণ, অনুসন্ধানমূলক তল্লাশির বিরুদ্ধে EFF-এর যুক্তির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
মামলাটি, যুক্তরাষ্ট্র বনাম স্মিথ, ২০১৮ সালের একটি সশস্ত্র ডাকাতি তদন্তের সময় পুলিশ গুগল থেকে অবস্থান ডেটা পেতে একটি জিওফেন্স ওয়ারেন্ট ব্যবহার করেছিল, যা আদালত ব্যক্তিদের যুক্তিসঙ্গত গোপনীয়তার প্রত্যাশা লঙ্ঘন করেছে বলে মনে করেছে।
যদিও আদালত জিওফেন্স ওয়ারেন্টকে অসাংবিধানিক বলে রায় দিয়েছে, তবুও এই মামলায় প্রমাণগুলি গ্রহণ করা হয়েছে কারণ পুলিশ প্রযুক্তির উপর সৎ বিশ্বাসে নির্ভর করেছে, যা চতুর্থ সংশোধনীর কঠোর সুরক্ষার প্রয়োজনীয়তাকে জোর দেয়।
একটি ফেডারেল আপিল আদালত জিওফেন্স ওয়ারেন্টকে অসাংবিধানিক ঘোষণা করেছে, এর বিস্তৃত পরিসর এবং গোপনীয়তা অধিকারের লঙ্ঘনের কথা উল্লেখ করে।
জিওফেন্স ওয়ারেন্ট আইন প্রয়োগকারী সংস্থাকে একটি নির্দিষ্ট এলাকা এবং সময়সীমার মধ্যে ডিভাইসগুলির অবস্থান ডেটা সংগ্রহ করতে সক্ষম করে।
যদিও রায়টি হয়েছে, অতীতের জিওফেন্স ওয়ারেন্ট থেকে প্রাপ্ত প্রমাণগুলি এখনও "সৎ বিশ্বাসে" প্রাপ্ত হলে গ্রহণযোগ্য হতে পারে, যা ভবিষ্যতের তদন্তকে প্রভাবিত করতে পারে।
নাসার ইন্সপেক্টর জেনারেলের (OIG) রিপোর্ট বোয়িংয়ের অব্যবস্থাপনা এবং অনভিজ্ঞ কর্মশক্তিকে স্পেস লঞ্চ সিস্টেম (SLS) ব্লক 1B উন্নয়নের উল্লেখযোগ্য বিলম্ব এবং ব্যয়বৃদ্ধির জন্য দায়ী করেছে।
এসএলএস ব্লক ১বি বাজেট $৯৬২ মিলিয়ন থেকে $২.৮ বিলিয়ন পর্যন্ত বৃদ্ধি পেয়েছে, যেখানে ওআইজি প্রধান কারণ হিসেবে অপর্যাপ্ত গুণমান ব্যবস্থাপনা এবং কর্মী সমস্যাগুলিকে উল্লেখ করেছে।
নাসা বেশিরভাগ ওআইজি সুপারিশের সাথে একমত হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে গুণমান ব্যবস্থাপনা উন্নত করা এবং ব্যয় অতিরিক্ত বিশ্লেষণ পরিচালনা করা, তবে আর্থিক জরিমানা প্রত্যাখ্যান করেছে, পরিবর্তে ভাল কর্মক্ষমতাকে উৎসাহিত করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে।
নাসার তদন্তে প্রকাশ পেয়েছে যে বোয়িংয়ের নিম্নমানের ওয়েল্ডিং এবং অনভিজ্ঞ প্রযুক্তিবিদদের কারণে স্পেস লঞ্চ সিস্টেম (এসএলএস) কোর স্টেজ ৩-এ উল্লেখযোগ্য বিলম্ব ঘটেছে, যা আমেরিকার চাঁদে ফেরার প্রচেষ্টাকে বাধাগ্রস্ত করছে।
প্রতিবেদনটি উল্লেখ করে যে বোয়িংয়ের অপর্যাপ্ত কাজের আদেশ পরিকল্পনা এবং তত্ত্বাবধানের কারণে এক্সপ্লোরেশন আপার স্টেজ (ইইউএস) সম্পন্ন করতে সাত ম াসের বিলম্ব হয়েছে।
এই পরিস্থিতি মহাকাশ শিল্পের বিস্তৃত সমস্যাগুলিকে তুলে ধরে, যেখানে ব্যবস্থাপনা পদ্ধতি এবং শ্রমিকের অভাব গুরুত্বপূর্ণ প্রকল্প এবং সময়সীমার উপর প্রভাব ফেলছে।
স্পাইস হার্টবিট শিডিউলিং ব্যবহার করে সাব-ন্যানোসেকেন্ড ওভারহেড সহ জিগ প্রোগ্রামিং ভাষায় দক্ষ প্যারালেলিজম প্রবর্ত ন করে।
এটি স্থির ডিসপ্যাচ এবং সহযোগী হার্টবিটিং ব্যবহার করে সমান্তরাল কাঠামোর সাধারণ সমস্যাগুলি এড়িয়ে যায়, যা ন্যূনতম স্ট্যাক ব্যবহার এবং কোন থ্রেড প্রতিদ্বন্দ্বিতা নিশ্চিত করে।
এর দক্ষতা সত্ত্বেও, স্পাইস একটি গবেষণা প্রকল্প যার কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে, যেমন অসম্পূর্ণতা, পরীক্ষার অভাব, এবং সীমিত বেঞ্চমার্ক, যা অন্যান্য ভাষায় আরও উন্নয়ন এবং অনুসন্ধানকে উৎসাহিত করে।
স্পাইস হল জিগ প্রোগ্রামিং ভাষার একটি নতুন বাস্তবায়ন যা সাব-ন্যানোসেকেন্ড ওভারহেড সহ সূক্ষ্ম-দানা সমান্তরালতার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যা গতিশীল স্বয়ংক্রিয় দানাদার নিয়ন্ত্রণের জন ্য 'হার্টবিট শিডিউলিং' এর উপর ভিত্তি করে।
প্রকল্পটির লক্ষ্য স্থায়ী ওভারহেড কমানো, যা খুব ছোট কাজগুলিকে সমান্তরাল করার জন্য উপযুক্ত করে তোলে এবং এটি বিদ্যমান সমাধানগুলির মতো রেয়নের তুলনায় উল্লেখযোগ্য দক্ষতা উন্নতি প্রদর্শন করে।
লেখক স্পাইসের সীমাবদ্ধতা এবং চলমান গবেষণার প্রকৃতি স্বীকার করেছেন, বিস্তারিত বেঞ্চমার্ক এবং তুলনা GitHub-এর README ডকুমেন্টে উপলব্ধ।
একটি গবেষণায় প্রকাশ পেয়েছে যে পণ্যগুলিকে "এআই" হিসাবে লেবেল করা হলে তা গ্রাহকদের নিরুৎসাহিত করতে পারে, কারণ এটি অবিশ্বাসযোগ্যতা, জটিলতা এবং অপ্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সম্পর্কিত।
কোম্পানিগুলি কার্যকর অনুসন্ধান ফাংশনগুলি এআই চ্যাটবট দিয়ে প্রতিস্থাপন করায় ব্যবহারকারীদের হতাশা সৃষ্টি হয়েছে, যা সহজ, আরও নির্ভরযোগ্য সমাধানের প্রতি একটি পছন্দকে তুলে ধরেছে।
পণ্যগুলিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) যোগ করার প্ রবণতা প্রায়ই ভোক্তার চাহিদার পরিবর্তে বিনিয়োগকারীদের আগ্রহ দ্বারা চালিত হয়, যার ফলে বৈশিষ্ট্যগুলি প্রকৃত উন্নতির পরিবর্তে গিমিক হিসাবে বিবেচিত হয়।
মার্চ এবং মে ২০২৩ এর মধ্যে, points.com-এ একাধিক নিরাপত্তা দুর্বলতা আবিষ্কৃত হয়েছিল, যা এয়ারলাইন এবং হোটেল রিওয়ার্ড প্রোগ্রামের জন্য একটি প্রধান ব্যাকএন্ড প্রদানকারী, যা সংবেদনশীল গ্রাহকের ডেটা উন্মোচন এবং অননুমোদিত ক্রিয়াকলাপের অনুমতি দিতে পারে।
মূল দুর্বলতাগুলির মধ্যে ছিল ডিরেক্টরি ট্র্যাভার্সাল, অনুমোদন বাইপাস, ফাঁস হওয়া শংসাপত্র এবং দুর্বল সেশন সিক্রেটস, যা ইউনাইটেড মাইলেজপ্লাস এবং ভার্জিনের রিওয়ার্ড প্রোগ্রামের মতো প্রধান প্রোগ্রামগুলিকে প্রভাবিত করেছিল।
Points.com দ্রুত এই সমস্যাগুলি স্বীকার করে এবং সমাধান করে, যা গুরুত্বপূর্ণ সিস্টেমে উচ্চ-গুরুত্বপূর্ণ দুর্বলতার সমালোচনামূলক প্রভাবকে তুলে ধরে।
সবচেয়ে বড় এয়ারলাইন এবং হোটেল রিওয়ার্ডস প্ল্যাটফর্মের সাথে জড়িত একটি বড় নি রাপত্তা ঘটনা প্রকাশিত হয়েছে, যা উল্লেখযোগ্য দুর্বলতাগুলি তুলে ধরেছে।
প্ল্যাটফর্মের নিরাপত্তা প্রতিবেদনগুলির প্রতি প্রতিক্রিয়া উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত ছিল, প্রভাবিত সাইটগুলি অফলাইনে নিয়ে যাওয়া এবং সমস্যাগুলি দ্রুত সমাধান করা হয়।
একটি গুরুতর দুর্বলতা ছিল "secret" কে Flask সেশন সিক্রেট হিসেবে ব্যবহার করা, যা আক্রমণকারীদের সুপার অ্যাডমিনিস্ট্রেটর অনুমতি অর্জন করতে দেয়।
প্রবন্ধটি বিভিন্ন উৎস যেমন সামাজিক মাধ্যম, ওয়েবসাইট এবং সরকারি ডাটাবেস থেকে প্রকাশ্য ডেটা ব্যবহার করে ব্যক্তিদের সম্পর্কে তথ্য খুঁজে বের করার জন্য ওপেন সোর্স ইন্টেলিজেন্স (OSINT) ব্যবহারের একটি বিস্তৃত নির্দেশিকা প্রদান করে।
এটি OSINT প্রক্রিয়ার মূল পদক্ষেপগুলি বর্ণনা করে, যার মধ্যে রয়েছে মৌলিক তথ্য সংগ্রহ, প্রয়োজনীয়তা নির্ধারণ, ডেটা বিশ্লেষণ, অনুমান যাচাই এবং রিপোর্ট তৈরি, একই সাথে এই পদ্ধতিগুলির নৈতিক ব্যবহারের উপর জোর দেয়।
গুগল ডর্কস, রিভার্স ইউজারনেম লুকআপ, ইমেইল টুলস এবং জিওলোকেশন টুলসের মতো বিশেষায়িত সরঞ্জাম এবং কৌশলগুলি ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করার জন্য উল্লেখ করা হয়েছে।
পোস্টটি OSINT (ওপেন সোর্স ইন্টেলিজেন্স) আয়ত্ত করার বিষয়ে আলোচনা করে এবং ফাঁস হওয়া ডেটাসেটগুলিতে অ্যাক্সেস পেতে Breachforum-এ সাইন আপ করার পরামর্শ দেয়, তবে সাইটটির রাশিয়ান হোস্টিং এবং সম্ভাব্য নিরাপত্তা ঝুঁকি সম্পর্কে সতর্ক করে।
এটি শার্লক-এর মতো OSINT টুলগুলি কীভাবে কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে হয় তা বোঝার গুরুত্বকে তুলে ধরে এবং OSINT-এর জন্য বিকল্প শব্দ হিসেবে "পাবলিক অ্যাভেইলেবল ইনফরমেশন" (PAI) বা "পাবলিক ইন্টেলিজেন্স" (PubInt) প্রস্তাব করে।
পোস্টটি OSINT শেখার জন্য অতিরিক্ত সম্পদ সরবরাহ করে, যার মধ্যে osintframework.com এবং github.com/jivoi/awesome-osint অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, এবং উল্লেখ করে যে OSINT সাংবাদিক এবং তদন্তকারীদের জন্য মূল্যবান, যখন সাধারণ ব্যবহারকারীদের কার্যকর অনুসন্ধান এবং মেটাডেটা বোঝার উপর মনোযোগ দেওয়া উচিত।
PostgreSQL ১৭ একটি নতুন পদ্ধতি প্রবর্তন করেছে যা git archive ব্যবহার করে সোর্স কোড টারবল তৈরি করে, যা পুনরুত্পাদনযোগ্যতা এবং যাচাইযোগ্যতা নিশ্চিত করে।
এই নতুন পদ্ধতি একই Git কমিট থেকে অভিন্ন টারবল তৈরি করে প্রক্রিয়াটিকে সহজতর করে, যা সরবরাহ শৃঙ্খলার নিরাপত্তা এবং ট্রেসযোগ্যতা বৃদ্ধি করে।
আপডেটটি PostgreSQL ১৭ এবং ভবিষ্যতের সংস্করণগুলিতে প্রযোজ্য হবে, যখন পুরোনো সংস্করণগুলি পুরোনো পদ্ধতি ব্যবহার করতে থাকবে যতক্ষণ না সেগুলি আর সমর্থিত হয় না।
PostgreSQL ১৭-এর রিলিজ প্রক্রিয়া এখন "git archive" ব্যবহার করে যাতে টারবলের সাথে গিট রিপোজিটরির মিল থাকে, যা সরবরাহ শৃঙ্খলার নিরাপত্তা উদ্বেগগুলি সমাধান করে।
আগে, অটোকনফ স্ক্রিপ্টের মতো উৎপন্ন আউটপুটগুলি টারবলে অন্তর্ভুক্ত করা হতো কিন্তু রেপোজিটরিতে নয়, যা তাদের নিরীক্ষণযোগ্য করে তুলতো না।
পরিবর্তনটি প্যাকেজারদেরকে Perl, Bison, Flex, এবং DocBook এর মতো বিল্ড নির্ভরতা ইনস্টল করতে হবে, যা নিরাপত্তা এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্যতা উন্নত করার অনুশীলনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
সাকানা এআই "দ্য এআই সায়েন্টিস্ট" নামে একটি সিস্টেম চালু করেছে, যা সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের জন্য সক্ষম এবং মানব তত্ত্বাবধান ছাড়াই স্বাধীনভাবে গবেষণা করতে পারে।
মূল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে সম্পূর্ণ গবেষণা জীবনচক্র স্বয়ংক্রিয় করা, একটি স্বয়ংক্রিয় পিয়ার রিভিউ প্রক্রিয়া, এবং প্রতি পেপার প্রায় $15 খরচে কাগজ তৈরি করা।
অগ্রগতির পরেও, এআই বিজ্ঞানী দৃষ্টিশক্তির অভাব এবং মাঝে মাঝে গুরুতর ভুল করার মতো সীমাবদ্ধতার সম্মুখীন হয়, যা মানব তত্ত্বাবধান এবং নৈতিক বিবেচনার প্রয়োজনীয়তাকে তুলে ধরে।
এআই বিজ্ঞানী প্রকল্পটি সম্পূর্ণ গবেষণা জীবনচক্রকে স্বয়ংক্রিয় করার লক্ষ্য নিয়েছে, যা কম খরচে বৈজ্ঞানিক প্রবন্ধ তৈরি করে, এবং এটি বৈজ্ঞানিক প্রক্রিয়ার উপর এর প্রভাব নিয়ে বিতর্ক উত্থাপন করেছে।
সমালোচকরা যুক্তি দেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা তৈরি গবেষণায় মানব-নেতৃত্বাধীন গবেষণার হাতে-কলমে প্রশিক্ষণ এবং গুণমানের অভাব রয়েছে, যা সম্ভাব্যভাবে একাডেমিক স্প্যাম সৃষ্টি করতে পারে এবং বৈজ্ঞানিক প্রকাশনায় বিশ্বাসকে ক্ষুণ্ন করতে পারে।
সমর্থকরা বিশ্বাস করেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারকে ত্বরান্বিত করতে পারে, বিশেষ করে চিকিৎসা এবং জলবায়ু পরিবর্তনের মতো গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রে, তবে নির্ভরযোগ্যতা এবং প্রাসঙ্গিকতা নিশ্চিত করার জন্য মানব তত্ত্বাবধানের প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেন।
শ্রম বিশেষজ্ঞদের মতে, আসন্ন মন্দার ভয়ে আমেরিকান কর ্মীরা তাদের চাকরি ছাড়তে অনিচ্ছুক।
সঙ্কুচিত চাকরির বাজারের ফলে "আটকে থাকা" কর্মীদের সংখ্যা বৃদ্ধি পেয়েছে যারা তাদের বর্তমান ভূমিকা নিয়ে আটকা পড়েছে, যার ফলে চাকরির সন্তুষ্টি হ্রাস পেয়েছে।
মন্দার ভয় বাড়ার সাথে সাথে, কর্মীরা ক্যারিয়ার পরিবর্তনের চেয়ে চাকরির নিরাপত্তাকে অগ্রাধিকার দিচ্ছেন, এবং নিয়োগের গতি ধীর হবে বলে আশা করা হচ্ছে, এমনকি আর্থিক নীতি আরও শিথিল হলেও।
শ্রমিকরা মন্দার ভয়ে তাদের চাকরি ছাড়তে অনিচ্ছুক, যার ফলে চাকরির স্থবিরতা দেখা দিচ্ছে।
কর্মচারীরা, বিশেষ করে প্রযুক্তি শিল্পে, অতীতের নেতিবাচক অভিজ্ঞতা এবং বর্তমান অর্থনৈতিক পরিস্থিতির কারণে উচ্চ বেতনের চেয়ে চাকরির নিরাপত্তা, কাজের-জীবনের ভারসাম্য এবং সম্মানজনক সহকর্মীদের অগ্রাধিকার দিচ্ছেন।
চাকরির বাজারের অনিশ্চয়তা এবং কোম্পানিগুলির সতর্ক নিয়োগ প্রক্রিয়া, যার মধ্যে কর্মক্ষমতার ভিত্তিতে ছাঁটাই অন্তর্ভুক্ত, কর্মচারীদের চাকরি পরিবর্তন বিবেচনা করার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য প্রতিবন্ধকতা সৃষ্টি করে।
জেমস ওয়েব স্পেস টেলিস্কোপ (JWST) ব্যবহার করে করা একটি গবেষণা হাবল টেনশন নিয়ে বিতর্ককে আরও তীব্র করেছে, যা মহাবিশ্বের সম্প্রসারণ হার পরিমাপের মধ্যে একটি অমিল।
দুটি গবেষণা দল, অ্যাডাম রিস এবং ওয়েন্ডি ফ্রিডম্যানের নেতৃত্বে, পরস্পরবিরোধী ফলাফল পেয়েছে: রিসের দল একটি উচ্চতর সম্প্রসারণ হার পরিমাপ করেছে, যখন ফ্রিডম্যানের দল তাত্ত্বিক পূর্বাভাসের কাছাকাছি মান পেয়েছে।
ফ্রিডম্যানের সাম্প্রতিক JWST বিশ্লেষণ মিশ্র ফলাফল দিয়েছে, যা দূরত্ব পরিমাপ পদ্ধতিতে পদ্ধতিগত ত্রুটির ইঙ্গিত দেয় বরং নতুন পদার্থবিজ্ঞানের নয়, ফলে হাবল টেনশন অমীমাংসিত রয়ে গেছে।
ওয়েব টেলিস্কোপ হাবল টেনশন বিতর্ককে তীব্রতর করেছে, মহাবিশ্বের সম্প্রসারণ হচ্ছে কিনা তা নিয়ে প্রশ্ন তুলেছে এবং রেডশিফটের বিকল্প ব্যাখ্যা অনুসন্ধান করছে।
হাবল ধ্রুবক পরিমাপে অসঙ্গতি দূরত্ব গণনায় সম্ভাব্য ত্রুটি বা বর্তমান মহাজাগতিক মডেলে ত্রুটির ইঙ্গিত দেয়।
গবেষকরা নতুন মডেল তৈরি এবং বিদ্যমান পরিমাপগুলি পরিমার্জন করার মধ্যে বিভক্ত, যা মহাজাগতিক বিজ্ঞানের জটিলতা এবং ক্রমবর্ধমান প্রকৃতিকে তুলে ধরে।
গিটল্যাব বিক্রির জন্য প্রস্তুত রয়েছে বলে জানা গেছে, যেখানে ক্লাউড মনিটরিং ফার্ম ডেটাডগের মতো ক্রেতাদের আগ্রহ রয়েছে, এবং এর মূল্য প্রায় ৮ বিলিয়ন ডলার।
ফরচুন ১০০-এর অর্ধেকেরও বেশি দ্বারা ব্যবহৃত কোম্পানিটি, সংবাদটি প্রকাশের পর শেয়ারগুলিতে ৭% বৃদ্ধি দেখেছে, যা প্রতিযোগিতা এবং মূল্য নির্ধারণের চাপ সত্ত্বেও বিনিয়োগকারীদের আশাবাদকে প্রতিফলিত করে।
প্রতিষ্ঠাতা সিড সিজব্রান্ডিজের ৪৫.৫১% ভোটাধিকার শেয়ার সম্ভাব্য চুক্তিগুলিকে জটিল করে তোলে, যখন প্রযুক্তি খাতে এমএন্ডএ কার্যকলাপের একটি বিস্তৃত প্রবণতা দেখা যায়, যা ২০২৪ সালের প্রথমার্ধে $৩২৭.২ বিলিয়ন চুক্তি সম্পন্ন করেছে।
গিটল্যাব বিক্রির জন্য প্রস্তুত রয়েছে বলে জানা গেছে, যা এর ব্যবহারকারীদের মধ্যে সম্ভাব্য পরিবর্তন এবং ছাঁটাই নিয়ে উদ্বেগ বাড়াচ্ছে।
ব্যবহারকারীরা বিভক্ত, কিছু ব্যবহারকারী GitHub-এর স্থিতিশীলতা এবং AI-কেন্দ্রিক বৈশিষ্ট্য পছন্দ করেন, অন্যরা Gitlab-এর সর্ব-এক-প্রকল্প ব্যবস্থাপনা এবং ক্রমাগত ইন্টিগ্রেশন (CI) বৈশিষ্ট্যগুলিকে মূল্য দেন।
সম্ভাব্য বিক্রয়টি Gitlab-এর কমিউনিটি সংস্করণের ভবিষ্যৎ এবং ব্যবহারকারীদের প্রস্থানের সম্ভাবনা নিয়ে উদ্বেগ সৃষ্টি করেছে, বিশেষত যারা Microsoft এড়াতে Gitlab বেছে নিয়েছিলেন।
অডিওফ্লাক্স একটি ডিপ লার্নিং টুল লাইব্রেরি যা অডিও এবং সঙ্গীত বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়, যা শ্রেণীবিভাগ, পৃথকীকরণ, সঙ্গীত তথ্য পুনরুদ্ধার (MIR), এবং স্বয়ংক্রিয় বক্তৃতা স্বীকৃতির (ASR) মতো কাজগুলো সমর্থন করে।
সর্বশেষ সংস্করণ, v0.1.8, নতুন পিচ অ্যালগরিদম (যেমন, YIN, CEP) এবং পিচশিফট ও টাইমস্ট্রেচের জন্য অ্যালগরিদম প্রবর্তন করে।
এটি বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম (লিনাক্স, ম্যাকওএস, উইন্ডোজ, আইওএস, অ্যান্ড্রয়েড) সমর্থন করে এবং PyPI বা Anaconda এর মাধ্যমে ইনস্টল করা যেতে পারে, অনলাইনে ব্যাপক ডকুমেন্টেশন এবং কর্মক্ষমতা বেঞ্চমার্ক উপলব্ধ।
অডিওফ্লাক্স একটি সি/সি++ লাইব্রেরি যা অডিও এবং সঙ্গীত বিশ্লেষণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা গিটহাবে উপলব্ধ।
ব্যবহারকারীরা এটি অন্যান্য মিউজিক ইনফরমেশন রিট্রিভাল (MIR) লাইব্রেরি যেমন Essentia, Marsyas, PiPo, এবং Flucoma এর সাথে তুলনা নিয়ে আলোচনা করছেন।
লাইব্রেরিটি তার দৃঢ় কার্যকারিতার জন্য পরিচিত, তবে এটি নমনীয়তা এবং GPU সমর্থনের অভাব রয়েছে, যা এটিকে গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য কম আদর্শ করে তোলে।
সেরেনা একটি পরীক্ষামূলক অপারেটিং সিস্টেম (ওএস) যা আমিগা সিস্টেমের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার জন্য ৬৮০৩০ বা তার চেয়ে উন্নত সিপিইউ প্রয়োজন, এবং এতে আধুনিক নীতিমালা যেমন প্রি-এম্পটিভ কনকারেন্সি এবং একাধিক ব্যবহারকারী সমর্থন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
এটি ঐতিহ্যবাহী থ্রেডের পরিবর্তে ডিসপ্যাচ কিউ ব্যবহার করে, গতিশীলভাবে ভার্চুয়াল প্রসেসর পরিচালনা করে এবং সেমাফোর-ভিত্তিক ইন্টারাপ্ট হ্যান্ডলিং ব্যবহার করে যাতে কোনো ইন্টারাপ্ট মিস না হয়।
সেরেনা একটি শ্রেণীবদ্ধ ফাইল সিস্টেম (SerenaFS), একটি শেল যা কমান্ড লাইন সম্পাদনা সমর্থন করে, এবং বিভিন্ন হার্ডওয়্যার যেমন আমিগা ২০০০, ৩০০০, ৪০০০ মাদারবোর্ড এবং মটোরোলা সিপিইউ সমর্থন করে।
সেরেনা একটি পরীক্ষামূলক অপারেটিং সিস্টেম (ওএস) যা ৩২-বিট আমিগা কম্পিউটারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, বিশেষ করে মটোরোলা ৬৮০৩০ প্রসেসরকে লক্ষ্য করে।
প্রকল্পটি তার অনন্য ভার্চুয়াল প্রসেসর ডিসপ্যাচ কিউ ধারণার কারণে আগ্রহ অর্জন করেছে, যা অপারেটিং সিস্টেম ডিজাইনে একটি নতুন পদ্ধতি।
অ্যামিগা কম্পিউটারগুলি, যদিও এখন বিরল এবং ব্যয়বহুল, তাদের উন্নত বৈশিষ্ট্য যেমন মাল্টিটাস্কিং, সাউন্ড এবং গ্রাফিক ্স ক্ষমতার জন্য কম্পিউটিং ইতিহাসে গুরুত্বপূর্ণ, যা এই অপারেটিং সিস্টেম প্রকল্পটিকে রেট্রোকম্পিউটিং উত্সাহীদের জন্য বিশেষভাবে আকর্ষণীয় করে তোলে।
"গুগল দিয়ে সাইন ইন করুন" ফর্মে "কন্টিনিউ" বোতামে ডিবাউন্সিং নেই, যার ফলে একাধিক রিডাইরেক্ট কলব্যাক এবং ১৫% সাইনআপ ব্যর্থতার হার দেখা যাচ্ছে।
এই সমস্যা বেশ কয়েকটি কোম্পানিকে প্রভাবিত করে, যার মধ্যে রয়েছে Flat.app, ChatGPT, Doordash, Expedia, এবং Snyk, কারণ ব্যবহারকারীরা একাধিকবার "Continue" ক্লিক করলে OAuth 2.0 স্টেট প্যারামিটার পুনরায় ব্যবহার করা হয়।
মূল কারণটি হল গুগলের সম্মতি স্ক্রিনে খারাপ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা, যা প্রথম ক্লিকের পরে "Continue" বোতামটি নিষ্ক্রিয় করে না, ফলে অস্পষ্ট ত্রুটি বার্তা এবং ব্যবহারকারীর হতাশা সৃষ্টি হয়।
"গুগল দিয়ে সাইন ইন করুন" ফর্মে একটি বাগ রয়েছে যেখানে "কন্টিনিউ" বোতামটি ক্লিকগুলি ডিবাউন্স করে না, যার ফলে একাধিক রিডাইরেক্ট কলব্যাক হয় এবং ১৫% সাইনআপ ব্যর্থ হয়।
এই সমস্যা ঘটে যখন ব্যবহারকারীরা গুগলে র OAuth সম্মতি স্ক্রিনে "Continue" বোতামে একাধিকবার ক্লিক করেন, যার ফলে একাধিক রিডাইরেক্ট হয় এবং দ্বিতীয় অনুরোধটি নন্স ব্যবহারের কারণে প্রত্যাখ্যাত হয়।
ডেভেলপারদের পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলি পরীক্ষা করতে, ত্রুটির জন্য লগগুলি পরীক্ষা করতে এবং এই সমস্যাটি কমানোর জন্য আরও ভাল ব্যবহারকারী প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে, যখন গুগল এটি ঠিক করতে পারে প্রথম ক্লিকের পরে "কন্টিনিউ" বোতামটি নিষ্ক্রিয় করে।
একটি নতুন প্রোগ্রামিং ভাষা তৈরি করা মূল্যবান শিক্ষার সুযোগ প্রদান করে, যা ব্যাকরণ, ভাষা নকশা, পার্সিং এবং রানটাইম এক্সিকিউশন সম্পর্কে শেখায়।
প্রক্রিয়াটি বুঝতে সাহায্য করে কেন বিদ্যমান ভাষাগুলি যেভাবে ডিজাইন করা হয়েছে এবং বিভিন্ন প্যারাডাইম এবং বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে পরীক্ষা-নিরীক্ষার সুযোগ দেয়।
‘Crafting Interpreters’ এবং ‘Introduction to Compilers and Language Design’ এর মতো বইগুলি ভাষা সৃষ্টির প্রক্রিয়ার মাধ্যমে শিক্ষানবিশদের গাইড করতে পারে।
একটি নতুন প্রোগ্রামিং ভাষা তৈরি করা প্রায়শই সহজ কার্যকারিতা দিয়ে শুরু হয় কিন্তু একটি ইন্টারপ্র েটার জড়িত একটি জটিল প্রকল্পে পরিণত হতে পারে।
ডেভেলপাররা প্রায়ই অভিজ্ঞতা শেয়ার করেন যে তারা দুর্ঘটনাক্রমে ইন্টারপ্রেটার তৈরি করেছেন, এই প্রক্রিয়ায় পার্সিং, সিনট্যাক্স এবং ভাষা নকশা সম্পর্কে শিখেছেন।
চ্যালেঞ্জ সত্ত্বেও, একটি ভাষা তৈরি করা একটি ফলপ্রসূ এবং শিক্ষামূলক পার্শ্ব প্রকল্প হতে পারে, যা প্রোগ্রামিং এবং সফটওয়্যার ডিজাইনের মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।