একটি ন্যূনতম ওয়েব সার্ভার শূন্য থেকে তৈরি করা হয়েছিল যা জনসাধারণের ইন্টারনেটের জন্য মজবুত ছিল, রিভার্স প্রক্সি ব্যবহার না করেই, যা স্রষ্টার কাস্টম টুল তৈরি করার আনন্দ এবং প্রচলিত জ্ঞানকে চ্যালেঞ্জ করার ইচ্ছা প্রদর্শন করে।
সার্ভারটি HTTP/1.1, পাইপলাইনিং, কিপ-অ্যালাইভ সংযোগ এবং HTTPS (BearSSL ব্যবহার করে TLS 1.2 পর্যন্ত) সমর্থন করে, ন্যূনতম নির্ভরতা এবং কনফিগারযোগ্য সেটিংস সহ।
বেঞ্চমার্কগুলি নির্দেশ করে যে সার্ভারটি প্রতিযোগিতামূলকভাবে পারফর্ম করে, 76974.24 অনুরোধ/সেকেন্ড পরিচালনা করে যেখানে nginx এর 44227.78 অনুরোধ/সেকেন্ড, যদিও এতে কিছু বৈশিষ্ট্য যেমন স্ট্যাটিক ফাইল ক্যাশিং এবং ট্রান্সফার-এনকোডিং: চাঙ্কড নেই।
একজন ব্যবহারকারী একটি কাস্টম সি ওয়েব সার্ভার ব্যবহার করে একটি ওয়েবসাইট হোস্ট করার অভিজ্ঞতা শেয়ার করেছেন, যা রিভার্স প্রক্সির প্রয়োজনীয়তা এবং সুবিধা নিয়ে একটি আলোচনা শুরু করেছে।
বিতর্কের মূল পয়েন্টগুলির মধ্যে রয়েছে নিরাপত্তা, কর্মক্ষমতা এবং কার্যকরী নমনীয়তার জন্য রিভার্স প্রক্সিগুলি অপরিহার্য কিনা, যেখানে কিছু লোক যুক্তি দেয় যে এগুলি প্রায়শই স্পষ্ট যুক্তি ছাড়াই ব্যবহৃত হয়।
পোস্টটি রিভার্স প্রক্সি সম্পর্কে বিভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি তুলে ধরে, যার মধ্যে রয়েছে TLS টার্মিনেশন, লোড ব্যালেন্সিং, URL পুনর্লিখন এবং মূল সার্ভারকে সরাসরি ইন্টারনেট এক্সপোজার থেকে বিচ্ছিন্ন করা।
নিরাপত্তা গবেষক জোহান রেহবার্গার ChatGPT-এর দীর্ঘমেয়াদী মেমরি বৈশিষ্ট্যে একটি দুর্বলতা আবিষ্কার করেছেন, যা আক্রমণকারীদের মিথ্যা তথ্য এবং ক্ষতিকারক নির্দেশনা রোপণ করার সুযোগ দেয়।
রেহবার্গারের প্রমাণ-অব-ধারণা শোষণ ক্রমাগত ডেটা অপসারণ প্রদর্শন করেছিল, যা মেমরি অপব্যবহার প্রতিরোধ করতে ওপেনএআইকে আংশিক সমাধান জারি করতে প্ররোচিত করেছিল।
ব্যবহারকারীদের নিয়মিতভাবে সংরক্ষিত স্মৃতিগুলি পর্যবেক্ষণ এবং পর্যালোচনা করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে, কারণ তাৎক্ষণিক ইনজেকশনগুলি এখনও দীর্ঘমেয়াদী ক্ষতিকারক তথ্য সংরক্ষণ করতে পারে, যদিও সমস্যার সমাধান করা হয়েছে।
একজন হ্যাকার ChatGPT-তে মিথ্যা স্মৃতি রোপণ করতে সক্ষম হয়েছে, যা দীর্ঘ সময় ধরে ব্যবহারকারীর ডেটা চুরির সুযোগ করে দিয়েছে।
এই ঘটনা বড় ভাষার মডেলগুলির (LLMs) যেমন ChatGPT-এর দুর্বলতাগুলি তুলে ধরে, যা মিথ্যা তথ্য প্রদর্শন, ব্যক্তিদের মানহানি বা মিথ্যা উদ্ধৃতি প্রচারের জন্য শোষণ করা যেতে পারে।
আলোচনাটি জনসাধারণের সঠিক তথ্যের জন্য LLMs-এর উপর অতিরিক্ত নির্ভরতার বৃহত্তর সমস্যাটিকে গুরুত্ব দেয়, যদিও এগুলি সম্ভাব্য কিন্তু ভুল বা ক্ষতিকারক আউটপুট তৈরি করার প্রবণতা রয়েছে।
ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ স্ট্যান্ডার্ডস অ্যান্ড টেকনোলজি (NIST) তাদের নির্দেশিকা আপডেট করেছে যাতে নির্দিষ্ট পাসওয়ার্ড গঠনের প্রয়োজনীয়তাগুলি স্পষ্টভাবে নিষিদ্ধ করা হয়েছে, যেমন বিভিন্ন চরিত্রের মিশ্রণ প্রয়োজন বা পরপর পুনরাবৃত্তি হওয়া অক্ষরগুলি নিষিদ্ধ করা।
আপডেট করা নির্দেশিকাগুলি এখন বলছে যে যাচাইকরণকারী এবং সিএসপিগুলি (ক্রেডেনশিয়াল সার্ভি স প্রোভাইডার) এই গঠন নিয়মগুলি আরোপ করতে "পারবে না", পূর্ববর্তী পরামর্শ থেকে একটি দৃঢ় প্রয়োজনীয়তায় রূপান্তরিত হয়েছে।
এই পরিবর্তনটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি পাসওয়ার্ড নীতিমালা সহজতর করার এবং ব্যবহারকারীদের উপর বোঝা কমানোর লক্ষ্য রাখে, যদিও NIST-এর নির্দেশিকা বাধ্যতামূলক নয় এবং সরাসরি নীতি নির্ধারণ করে না।
স্নাতকোত্তর শিক্ষার্থীদের দীর্ঘমেয়াদী প্রকল্প এবং মডেল বা বেঞ্চমার ্কের মতো প্রভাবশালী গবেষণা সামগ্রীতে মনোনিবেশ করতে উৎসাহিত করা হয়, শুধুমাত্র কাগজের সংখ্যা বাড়ানোর পরিবর্তে।
গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলার সম্ভাবনা রয়েছে এমন সময়োপযোগী সমস্যাগুলি নির্বাচন করা এবং কঠিন সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য দ্রুত পুনরাবৃত্তি করা হল প্রভাবশালী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণার মূল কৌশল।
সম্প্রদায়ের সাথে সম্পৃক্ত হওয়া, ওপেন-সোর্স রিলিজগুলি ব্যবহারযোগ্য করা, এবং চলমান প্রকল্পগুলির সাথে নতুন গবেষণা সংহত করা প্রভাবশালী এআই গবেষণা গড়ে তোলা এবং বজায় রাখার জন্য অপরিহার্য।
জ্যেষ্ঠ গবেষকরা প্রভাবশালী প্রকল্পগুলোর উপর মনোযোগ দেওয়ার প রামর্শ দেন, তবে কনিষ্ঠ গবেষকরা প্রায়ই তাদের ক্যারিয়ার এগিয়ে নিতে প্রকাশনার চাপ অনুভব করেন।
বর্তমান একাডেমিক ব্যবস্থা গুণগত মানের চেয়ে পরিমাণকে অগ্রাধিকার দেয়, যার ফলে অনেক তুচ্ছ প্রবন্ধ তৈরি হয়, যা গুরুত্বপূর্ণ কাজের স্বীকৃতিতে বাধা সৃষ্টি করতে পারে।
সহযোগিতা এবং কার্যকর যোগাযোগ একটি সফল গবেষণা ক্যারিয়ারের জন্য অপরিহার্য, যদিও প্রারম্ভিক পর্যায়ের গবেষকরা প্রভাবশালী প্রকল্পগুলির সাথে ঘন ঘন প্রকাশনার প্রয়োজনীয়তাকে ভারসাম্য বজায় রাখতে চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হতে পারেন।
লেখক ১৫ বছর ধরে একটি ব্লগ বজায় রাখার বিষয়ে প্রতিফলন করেন, যা প্রাথমিকভাবে গেম প্রোটোটাইপ উন্নয়ন নথিভুক্ত করার জন্য শুরু হয়েছিল এবং পরবর্তীতে একটি বিস্তৃত প্রোগ্রামিং এবং ব্যক্তিগত প্রকল্পের জার্নালে পরিণত হয়।
ব্লগিং চালিয়ে যাওয়ার মূল প্রেরণা গুলির মধ্যে রয়েছে লেখার আনন্দ, চিন্তার স্বচ্ছতা, দায়বদ্ধতা, ডকুমেন্টেশন, আত্মউন্নতি এবং দক্ষতা উন্নয়ন।
ব্লগের টেক স্ট্যাক উল্লেখযোগ্যভাবে বিকশিত হয়েছে, পিএইচপি দিয়ে শুরু করে পার্ল, জেকিল, হাকিল এবং রাস্টের মধ্য দিয়ে অগ্রসর হয়েছে, যা প্রোগ্রামিংয়ে লেখকের যাত্রা এবং বৃদ্ধিকে প্রদর্শন করে।
জো নাস হিয়েতালা ১৫ বছর পরেও ব্লগিং চালিয়ে যাচ্ছেন, প্রধানত ব্যক্তিগত সন্তুষ্টির জন্য, দর্শকদের জন্য নয়।
এটি নতুন প্রজন্মের কন্টেন্ট থেকে অর্থ উপার্জনের উপর গুরুত্বারোপের সাথে বৈপরীত্য সৃষ্টি করে, যা ব্লগিংয়ের প্রতি মনোভাবের মধ্যে একটি বিভাজনকে তুলে ধরে।
মন্তব্যকারীরা ব্যক্তিগত আনন্দ, দক্ষতা উন্নয়ন এবং জ্ঞান সংরক্ষণের জন্য ব্লগিংয়ের উপকারিতা জোর দিয়ে উল্লেখ করেন, বাণিজ্যিককৃত বিষয়বস্তুর উত্থান সত্ত্বেও।
ওরিয়ন, সর্বশেষ এআর চশমা, দৈনন্দিন ব্যবহারের জন্য বড় হোলোগ্রাফিক ডিসপ্লে, প্রাসঙ্গিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং হালকা ওজনের ডিজাইনকে একত্রিত করে, যা শারীরিক এবং ভার্চুয়াল জগতের মধ্যে সেতুবন্ধন তৈরি করে।
এটি সবচেয়ে ছোট আকারে বৃহত্তম দৃষ্টিক্ষেত্রের বৈশিষ্ট্যযুক্ত, মেটা এআই সমর্থন করে যা হ্যান্ডস-ফ্রি সহায়তা এবং যোগাযোগের জন্য ব্যবহৃত হয়, যদিও এটি এখনও উন্নয়নের অধীনে একটি প্রোটোটাইপ।
ওরিয়ন ব্যবহারকারীর উপস্থিতি শারীরিক জগতে বাড়ানোর পাশাপাশি ডিজিটাল সুবিধাগুলি অ্যাক্সেস করার লক্ষ্য রাখে, ভবিষ্যতের সংস্করণগুলি তীক্ষ্ণ ভিজ্যুয়াল, ছোট আকার এবং সাশ্রয়ী মূল্যের উপর মনোযোগ দেবে।
মেটা তাদের প্রথম সত্যিকারের অগমেন্টেড রিয়েলিটি (এআর) চশমা ওরিয়ন উন্মোচন করেছে, যা এখনও বিক্রয়ের জন্য উপলব্ধ নয়।
ওরিয়ন উন্নত প্রযুক্তি বৈশিষ্ট্যযুক্ত, যার মধ্যে রয়েছে একটি ওয়্যারলেস কম্পিউট পক, ৭০-ডিগ্রি ফিল্ড অফ ভিউ (FoV), এবং পাঠ্য পড়ার জন্য যথেষ্ট উচ্চ রেজোলিউশন, পাশাপাশি একটি কব্জি ব্যান্ড যা হাতের অঙ্গভঙ্গি সনাক্ত করে।
উৎপাদনের উচ্চ খরচ, বিশেষ করে সিলিকন কার্বাইড লেন্সের কারণে, একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ, যেখানে প্রতিটি ইউনিট উৎপাদনে প্রায় $10,000 খরচ হয়।
জন পি. এ. ইয়োনিডিসের প্রবন্ধ "কেন বেশিরভাগ প্রকাশিত গবেষণার ফলাফল মিথ্যা" যুক্তি দেয় যে বিভিন্ন কারণ যেমন গবেষণার ক্ষমতা, পক্ষপাত এবং গবেষণা নকশার নমনীয়তার কারণে প্রকাশিত গবেষণার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ মিথ্যা।
ছোট ছোট গবেষণা, ছোট প্রভাবের আকার, আর্থিক স্বার্থ এবং একাধিক গবেষণা দল মিথ্যা ফলাফলের সম্ভাবনা বাড়ায়, যা আরও শক্তিশালী গবেষণা এবং উন্নত গবেষণা মানের প্রয়োজনীয়তাকে তুলে ধরে।
ইওয়ানিডিস গবেষণা ফলাফল ব্যাখ্যা করার সময় সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা এবং পক্ষপাতিত্ব চিহ্নিত করার গুরুত্বের উপর জোর দেন যাতে বৈজ্ঞানিক অনুসন্ধানের নির ্ভরযোগ্যতা উন্নত করা যায়।
জন ইওয়ানিডিসের ২০০৫ সালের প্রবন্ধ "Why Most Published Research Findings Are False" যুক্তি দেয় যে অনেক গবেষণার ফলাফল সম্ভবত মিথ্যা কারণ পক্ষপাত, ছোট নমুনার আকার এবং অন্যান্য সমস্যার কারণে।
আলোচনাটি বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রবন্ধটির প্রভাব, পিয়ার রিভিউয়ের প্রভাব এবং গবেষকদের প্রকাশনার চাপের উপর আলোকপাত করে।
বিতর্কটি উন্নত গবেষণা পদ্ধতি এবং একক গবেষণার প্রতি সন্দেহপ্রবণতার প্রয়োজনীয়তাকে গুরুত্ব দেয়, বিশেষত কোভিড-১৯ মহামারীর সময় ইয়োনিডিসের বিতর্কিত অবস্থান বিবেচনা করে।
পোস্টটি ফাইবার-অপটিক নেটওয়ার্কে ব্যবহৃত ডিভাইসগুলি, যেমন অপটিক্যাল নেটওয়ার্ক টার্মিনাল (ONT), অ্যাক্সেস, পরিবর্তন এবং সমস্যার সমাধান করার একটি বিস্তৃত গাইড প্রদান করে।
এটি বিক্রেতা এবং আইএসপি-নির্দিষ্ট ফার্মওয়্যার এবং সেটিংসের কারণে বাহ্যিক ওএনটি এবং ছোট ফর্ম-ফ্যাক্টর প্লাগযোগ্য (এসএফপি) মডিউলগুলির মধ্যে স্যুইচ করার চ্যালেঞ্জগুলি তুলে ধরে।
পোস্টটিতে সম্ভাব্য ঝুঁকির বিষয়ে সতর্কতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যেমন ডিভাইসের ক্ষতি এবং পরিষেবা নিষেধাজ্ঞা, এবং জোর দেওয়া হয়েছে যে তথ্যটি উত্সাহীদের একটি সম্প্রদায় দ্বারা রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়, আনুষ্ঠানিক বিক্রেতাদের দ্বারা নয়।
আলোচনাটি ISP-প্রদত্ত অপটিক্যাল নেটওয়ার্ক টার্মিনাল (ONT) বনাম গ্রাহক-স্বত্বাধীন ডিভাইস ব্যবহারের সুবিধা এবং অসুবিধাগুলির উপর কেন্দ্রীভূত, যেখানে আপগ্রেডের সহজতা এবং কাস্টমাইজেশনের মধ্যে বিনিময়গুলি তুলে ধরা হয়েছে।
বিভিন্ন দেশের উদাহরণগুলি বিভিন্ন নিয়ন্ত্রক পদ্ধতি এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতাগুলি চিত্রিত করে, যা বিতর্কের বৈশ্বিক প্রকৃতিকে জোর দেয়।
প্রযুক্তিগত দিকগুলি যেমন রাউটারের সাথে ONT সংহতকরণ, নেটওয়ার্কের প্রভাব এবং নিরাপত্তা উদ্বেগও আলোচনা করা হয়েছে, যেখানে ব্যবহারকারীরা উন্নত কর্মক্ষমতার জন্য ONT পরিবর্তনের ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা শেয়ার করছেন।
এমটিএ ওপেন ডেটাতে বাস রুট সেগমেন্ট স্পিডস ডেটাসেট চালু করেছে, যা তার নেটওয়ার্ক জুড়ে বাসের গতি সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য প্রদান করে।
এই ডেটাসেটটি, যা জিপিএস সিস্টেম থেকে প্রাপ্ত, স্টপ এবং ট্রাফিকের মতো উপাদানগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, যা বাস পরিষেবার উন্নতির জন্য ধীর এলাকা বিশ্লেষণ এবং সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
তথ্যটি মাসিকভাবে আপডেট করা হয় এবং NYS ওপেন ডেটা পোর্টালে উপলব্ধ থাকে, যেখানে MTA জনসাধারণকে অনুসন্ধান এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে উৎসাহিত করে।
২০২৪ মেইনটেইনার্স সামিটে, মিগুয়েল ওজেদা লিনাক্স কার্নেলে রাস্ট ইন্টিগ্রেশনের অগ্রগতি এবং ভবিষ্যৎ নিয়ে আলোচনা করেন, যেখানে সাবসিস্টেম মেইনটেইনারদের কাছ থেকে নমনীয়তার প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেন।
মূল আলোচনাগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত ছিল উন্নত টুলিং সাপোর্ট, স্থিতিশীল কম্পাইলার এবং রাস্টে ফাইলসিস্টেম কোড লেখার জন্য বিস্তৃত ডকুমেন্টেশনের প্রয়োজন।
লিনাস টরভাল্ডস ডেভেলপারদের রাস্ট ইন্টিগ্রেশন চালিয়ে যেতে উৎসাহিত করেছেন, উল্লেখ করেছেন যে প্রথম বাস্তব ড্রাইভার মার্জ একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক হবে, এবং শীর্ষ সম্মেলনে সহযোগিতামূলক মনোভাবের উপর জোর দিয়েছেন।
লিনাস টরভাল্ডস উল্লেখ করেছেন যে, রাস্ট বোঝা অপরিহার্য নয় একটি সাবসিস্টেমে এটি সংযুক্ত করতে, যেমনভাবে সবাই মেমরি-ম্যানেজমেন্ট সাবসিস্টেম বোঝে না কিন্তু তবুও এর সাথে কাজ করতে পারে।
রাস্ট লিনাক্স কার্নেলে বিশেষ করে ড্রাইভারগুলিতে সংযুক্ত করা হচ্ছে, গুগলের মতো প্রধান কোম্পানিগুলির সমর্থনে, যা নিরাপত্তা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করার লক্ষ্যে।
রাস্ট এবং সি-এর মধ্যে সামঞ্জস্যতা এবং নিরাপত্তা নিয়ে উদ্বেগ রয়েছে, যা উল্লেখযোগ্য রাস্ট জ্ঞানের প্রয়োজন, এবং কিছু কার্নেল ডেভেলপাররা এপিআই সেমান্টিক্স এবং আরও ভাল ডকুমেন্টেশনের প্রয়োজনীয়তার কারণে সংশয় প্রকাশ করেছেন।
ওয়াফ্রিস, একটি ওপেন-সোর্স ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন ফায়ারওয়াল কোম্পানি, তাদের রেলস মিডলওয়্যার ক্লায়েন্টকে রেডিস থেকে এসকিউএলাইটে স্থানান্তরিত করছে যাতে মোতায়েনের সমস্যাগুলি সমাধান করা যায় এবং কর্মক্ষ মতা উন্নত করা যায়।
SQLite তার কম নেটওয়ার্ক লেটেন্সি এবং পড়া-ভিত্তিক অপারেশনে উন্নত পারফরম্যান্সের জন্য নির্বাচিত হয়েছিল, যা স্থানীয় বেঞ্চমার্কে Redis-এর তুলনায় ৩ গুণ গতি উন্নতি দেখিয়েছে।
নতুন আর্কিটেকচারটি ডেপ্লয়মেন্টকে সহজতর করে, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করে এবং প্রতিটি কম্পিউট ইনস্ট্যান্সের সাথে ডাটাবেস সিঙ্ক করে আরও ভালভাবে স্কেল করে, যখন লেখার কাজগুলি অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে পরিচালনা করে SQLite-এর লেখার-ভারী কাজগুলির সীমাবদ্ধতাগুলি কমিয়ে দেয়।
রেইলসওয়ার্ল্ড ২০২৩-এ, রেইলস অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য রেডিসের প্রয়োজনীয়তা নিয়ে একটি আলোচনা হয়েছ িল, যেখানে কিছু লোক প্রশ্ন তুলেছিল যে এটি এখনও অপরিহার্য কিনা লাইসেন্স পরিবর্তনের কারণে বা এটি একটি "আপনার এটি প্রয়োজন হবে না" (YAGNI) পরিস্থিতি কিনা।
পোস্টটি নির্দিষ্ট কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে, যেমন অ্যাসিঙ্ক্রোনাস কাজ এবং ফিচার ফ্ল্যাগ কনফিগারেশন, Redis-এর পরিবর্তে SQLite ব্যবহারের ধারণা অন্বেষণ করে, যেখানে SQLite-এর দক্ষতা এবং সরলতা তুলে ধরা হয়েছে।
বিভিন্ন অবদানকারীরা তাদের অভিজ্ঞতা এবং মডেলগুলি শেয়ার করেছেন, যার মধ্যে রয়েছে ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন ফায়ারওয়াল নিয়ম, ফিচার ফ্ল্যাগ এবং কনফিগারেশন ডেটার জন্য SQLite ব্যবহার করা, যা এর কর্মক্ষমতা এবং প্রচলিত ডাটাবেস যেমন Redis এর তুলনায় ব্যবহারের সহজতাকে জোর দেয়।
পোস্টটি ডেটা বিশ্লেষকদের জন্য SQL টিপস এবং কৌশলগুলির একটি বিস্তৃত তালিকা প্রদান করে, উল্লেখ করে যে কিছু টিপস সমস্ত রিলেশনাল ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (RDBMS)-এ প্রযোজ্য নাও হতে পারে।
আলোচিত প্রধান ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে ফরম্যাটিং/পাঠযোগ্যতা, উপযোগী বৈশিষ্ট্যগুলি এবং সাধারণ ফাঁদগুলি এড়ানো, যা ব্যবহারকারীদের আরও দক্ষ, পাঠযোগ্য এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য SQL প্রশ্ন লেখায় সহায়তা করে।
হাইলাইটগুলির মধ্যে রয়েছে পাঠযোগ্যতার জন্য শীর্ষস্থানীয় কমা ব্যবহার, জটিল প্রশ্নগুলির জন্য সাধারণ টেবিল এক্সপ্রেশন (CTEs) প্রয়োগ করা, এবং NULL মানগুলির সাথে NOT IN এর আচরণ বোঝা।
পোস্টটি বিভিন্ন SQL টিপস এবং কৌশল শেয়ার করে, যেখানে কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজেশন এবং দক্ষ প্রশ্ন লেখার সেরা অনুশীলনগুলির উপর জোর দেওয়া হয়েছে।
মূল প্রস্তাবনাগুলির মধ্যে রয়েছে EXISTS ব্যবহার করা IN এর পরিবর্তে, GROUP BY ক্লজগুলির জন্য ইনডেক্স যোগ করা, এবং ভাল পারফরম্যান্সের জন্য সাবকোয়েরি ব্যবহার করা।
আলোচনাটি বিভিন্ন ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (DBMS) যেমন Postgres এবং SQL Server-এর নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝার গুরুত্বকে তুলে ধরে।
ডাটোমিক, একটি ডাটাবেস যা তার অপরিবর্তনীয়তা এবং সময়-ভ্রমণ অনুসন্ধানের জন্য পরিচিত, এখন বিনামূল্যে হয়েছে কিন্তু এখনও মালিকানাধীন রয়েছে, যা প্রযুক্তি সম্প্রদায়ে নতুন করে আগ্রহ এবং বিতর্কের জন্ম দিয়েছে।
তার উদ্ভাবনী বৈশিষ্ট্য সত্ত্বেও, ডাটোমিক জটিল সেটআপ, নন-JVM ভাষার সাথে সীমিত ইন্টিগ্রেশন এবং একটি ছোট কোম্পানির উপর নির্ভরতার জন্য সমালোচনার মুখোমুখি হয়।
PostgreSQL এবং XTDB এর মতো অন্যান্য ডাটাবেসের সাথে তুলনা করলে কিছু আপস দেখা যায়, যেমন অপরিচিত কুয়েরি ভাষা এবং কর্মক্ষমতা সম্পর্কি ত উদ্বেগ, যা Datomic কে নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি বিশেষ পছন্দ করে তোলে।
ক্যারোলিন এলিসন, এফটিএক্স প্রতিষ্ঠাতা স্যাম ব্যাংকম্যান-ফ্রাইডের প্রাক্তন উপদেষ্টা, এফটিএক্সের পতনের কারণ হওয়া $৮ বিলিয়ন প্রতারণায় জড়িত থাকার জন্য দুই বছরের কারাদণ্ডে দণ্ডিত হয়েছেন।
যদিও তিনি প্রসিকিউটরদের সাথে সহযোগিতা করেছেন এবং ২৫ বছরের সাজা ভোগরত ব্যাংকম্যান-ফ্রাইডের বিরুদ্ধে সাক্ ষ্য দিয়েছেন, বিচারক লুইস এ. কাপলান প্রতারণার গুরুত্ব তুলে ধরেছেন।
এলিসন, যিনি গভীর অনুশোচনা প্রকাশ করেছেন, ৭ নভেম্বরের মধ্যে বোস্টনের একটি ন্যূনতম-নিরাপত্তা কারাগারে রিপোর্ট করবেন এবং তার দোষ স্বীকারের পর থেকে কাজ খুঁজে পেতে সংগ্রাম করছেন।
ক্যারোলিন এলিসন এফটিএক্স প্রতারণায় জড়িত থাকার জন্য ২ বছরের কারাদণ্ড পেয়েছেন, যা জনসাধারণের মধ্যে শিথিলতার অভিযোগে ক্ষোভের সঞ্চার করেছে।
স্যাম ব্যাংকম্যান-ফ্রাইডের বিরুদ্ধে মামলায় প্রসিকিউটরদের সাথে তার সহযোগিতা তার শাস্তি কমানোর একটি প্রধান কারণ ছিল।
এই মামলাটি মার্কিন বিচার ব্যবস্থায় ন্যায্যতা নিয়ে বিতর্ককে পুনরায় উস্কে দিয়েছে, বিশেষ করে সাদা কলার অপরাধ এবং ছোটখাটো অপরাধের মধ্যে শাস্তির বৈষম্য, যা প্রায়ই প্রান্তিক সম্প্রদায়গুলিকে প্রভাবিত করে।