টাচস্ক্রিনগুলি স্পর্শনীয় নিয়ন্ত্রণ দ্বারা প্রতিস্থাপিত হচ্ছে, বিশেষ করে দৃষ্টিহীন এবং বয়স্ক ব্যক্তিদের শুষ্ক ত্বকের জন্য অ্যাক্সেসিবিলিটি সমস্যাগুলি সমাধান করতে।
শারীরিক নিয়ন্ত্রণ, যেমন গারমিনের এজ ৮৪০-তে থাকা নিয়ন্ত্রণগুলি, তাদের দক্ষতা এবং নির্ভরযোগ্যতার জন্য পছন্দ করা হয়, কারণ টাচস্ক্রিনগুলিতে প্রায়শই স্প র্শের প্রতিক্রিয়া এবং সাড়া দেওয়ার ক্ষমতা কম থাকে।
স্পর্শযোগ্য ইন্টারফেসে ফিরে আসা উন্নত ব্যবহারযোগ্যতা এবং প্রবেশযোগ্যতার দিকে একটি পদক্ষেপ হিসাবে দেখা হয়, যা আইফোনের মতো ডিভাইস দ্বারা প্রভাবিত টাচস্ক্রিনের খরচ-চালিত উত্থানের প্রতিক্রিয়া হিসাবে কাজ করে।
লেখক স্থির-মূল্য চুক্তির অসুবিধাগুলি নিয়ে আলোচনা করেছেন, উল্লেখ করেছেন যে এগুলি প্রায়শই ক্লায়েন্ট এবং পরামর্শদাতা উভয়ের জন্য খারাপ প্রণোদনা তৈরি করে।- ন্যায্য ঘণ্টাভিত্তিক হার নির্ধারণের গুরুত্ব, বাস্তবসম্মত অনুমান প্রদান এবং ক্লায়েন্টদের পরামর্শদাতার কাজের মূল্যায়ন নিশ্চিত করার উপর জোর দেন।- কঠিন ক্লায়েন্টদের এড়াতে মূল্যের উপর দর কষাকষি না করার পরামর্শ দেন এবং পরামর্শদাতার পরামর্শকে গুরুত্ব সহকারে নেওয়ার জন্য ক্লায়েন্টদের নিশ্চিত করতে একটি উচ্চ হার নির্ধারণের পরামর্শ দেন।
স্থির-মূল্য চুক্তিগুলি প্রায়শই অসামঞ্জস্যপূর্ণ প্রণোদনার কারণ হতে পারে, যেখানে ক্লায়েন্টরা আরও কাজের জন্য চাপ দেয় এবং পরামর্শদাতারা ন্যূনতম কাজ করে।
ঘণ্টাভিত্তিক বিলিংকে একটি আরও নমনীয় বিকল্প হিসাবে প্রস্তাব করা হয়েছে যা ক্লায়েন্ট এবং পরামর্শদাতাদের উভয়ের স্বার্থের সাথে আরও ভালভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
রিটেইনারগুলি পরামর্শদাতাদের জন্য স্থিতিশীলতা প্রদানের একটি উপায় হিসাবে হাইলাইট করা হয়েছে, যা একটি ধারাবাহিক আয়ের প্রবাহ প্রদান করে।
২৫ বছরেরও বেশি সময় ধরে, গুগল তার ডেটা-সেন্টার নেটওয়ার্কিংকে উচ্চ গতি, স্কেল এবং নির্ভরযোগ্যতা অর্জনের জন্য উন্নত করেছে, যা পঞ্চম প্রজন্মের জুপিটার নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারে ১৩ পেটাবিট প্রতি সেকেন্ড (Pb/s) ব্যান্ডউইথ সহ সমাপ্ত হয়েছে। এই বিবর্তনের মূল নীতিগুলি হল দক্ষতা, কম লেটেন্সি, সফটওয়্যার-নির্ধারিত নেটওয়ার্কিং এবং গতিশীল টপোলজি, যেখানে ২০১৫, ২০২২ এবং ২০২৩ সালে উল্লেখযোগ্য মাইলফলক রয়েছে। গুগল তার নেটওয়ার্ক অবকাঠামোকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সমর্থন করার জন্য আরও উদ্ভাবনের মাধ্যমে নেটওয়ার্ক স্কেল, ব্যান্ডউইথ এবং নির্ভরযোগ্যতায় উন্নতি করতে পরিকল্পনা করছে।
আলোচনায় গুগলের ২৫ বছরের ডেটা সেন্টার নেটওয়ার্কিংয়ের বিবর্তন তুলে ধরা হয়েছে, যেখানে পুরনো সিস্টেম যেমন "ওয়াচটাওয়ার" থেকে উন্নত "জুপিটার" সিস্টেমে পরিবর্তনের কথা বলা হয়েছে, যা ১০০ জিবিপিএস পর্যন্ত উচ্চ-গতির সংযোগ সমর্থন করে।
নিভিডিয়ার নেটওয়ার্কিং হার্ডওয়্যারে অবদান বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য, বিশেষ করে তাদের কনেক্টএক্স নেটওয়ার্ক ইন্টারফেস কার্ড (এনআইসি) এর মাধ্যমে, যা কমপক্ষে সিপিইউ সম্পৃক্ততার সাথে দক্ষ জিপিইউ যোগাযোগ সক্ষম করে।
এনভিডিয়ার ভবিষ্যৎ ভূমিকা ডেটা সেন্টার হার্ডওয়্যারে এবং তাদের প্রযুক্তির উপর শিল্পের নির্ভরতার বিষয়ে জল্পনা রয়েছে, পাশাপাশি ডেটা সেন্টারের আকার এবং দৃশ্যমানতা নিয়ে আলোচনা চলছে, যা ছোট, কম দৃশ্যমান সুবিধার পক্ষে সমর্থন করছে।
এনভিডিয়া তাদের জিফোর্স জিপিইউ ডিসপ্লে ড্রাইভার এবং সফটওয়্যারে আটটি উচ্চ-গুরুত্বপূর্ণ নিরাপত্তা দুর্বলতা আবিষ্কার করেছে, যা আক্রমণকারীদের সিস্টেমে প্রবেশ এবং ডেটা চুরি করার সুযোগ দিতে পারে। এই দুর্বলতাগুলি এনভিডিয়ার বিভিন্ন পণ্যকে প্রভাবিত করে, যার মধ্যে রয়েছে জিফোর্স, এনভিডিয়া আরটিএক্স, কোয়াড্রো, এনভিএস এবং টেসলা, উভ য় উইন্ডোজ এবং লিনাক্স অপারেটিং সিস্টেমে। ব্যবহারকারীদের অবিলম্বে তাদের ড্রাইভারগুলি সর্বশেষ সংস্করণে আপডেট করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে: উইন্ডোজের জন্য ৫৬৬.০৩ এবং লিনাক্সের জন্য ৫৬৫.৫৭.০১, ৫৫০.১২৭.০৫, এবং ৫৩৫.২১৬.০১, যা এনভিডিয়ার ম্যানুয়াল ড্রাইভার সার্চ টুল, এনভিডিয়া অ্যাপ এবং জিফোর্স এক্সপেরিয়েন্স অ্যাপের মাধ্যমে পাওয়া যাবে।
এনভিডিয়া জিফোর্স জিপিইউগুলির উইন্ডোজ এবং লিনাক্স ড্রাইভারগুলিতে একটি নিরাপত্তা দুর্বলতা রয়েছে, যা আক্রমণকারীদের অনুমতি বাড়াতে সক্ষম করতে পারে, যার ফলে সম্ভাব্য কোড কার্যকরকরণ এবং ডেটা বিকৃতি হতে পারে।- এই ত্রুটি বিশেষভাবে উদ ্বেগজনক বহু-ব্যবহারকারী সিস্টেমের জন্য, বিদ্যমান ম্যালওয়্যার সহ সিস্টেম এবং ভার্চুয়ালাইজেশন হোস্টগুলির জন্য, যদিও এটি ব্রাউজারের মাধ্যমে সহজে শোষণযোগ্য নয়।- এনভিডিয়া এই সমস্যার সমাধানের জন্য আপডেটেড ড্রাইভার প্রকাশ করেছে, এবং ব্যবহারকারীদের তাদের ড্রাইভার আপডেট করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে, বিশেষ করে অবিশ্বস্ত ব্যবহারকারী বা বিদ্যমান ম্যালওয়্যার সহ সিস্টেমগুলিতে।
প্রবন্ধটি ৮০ বছরেরও বেশি সময় ধরে সসীম উপাদান পদ্ধতির (FEM) বিবর্ত ন পর্যালোচনা করে, বিশেষ করে কঠিন যান্ত্রিকতায় প্রকৌশল এবং বৈজ্ঞানিক মডেলিংয়ে এর গুরুত্বকে তুলে ধরে। FEM-এর বিকাশকে চারটি পর্যায়ে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে: প্রাথমিক বছর (১৯৪১-১৯৬৫), সোনালী যুগ (১৯৬৬-১৯৯১), শিল্প প্রয়োগ এবং উপাদান মডেলিং (১৯৯২-২০১৭), এবং বর্তমান ও ভবিষ্যৎ। এটি আধুনিক গণনামূলক কৌশল যেমন মেশিন লার্নিংয়ের সাথে FEM-এর সংহতকরণ, শিল্পগুলিতে এর প্রভাব এবং প্রকৌশল শিক্ষা এবং সফ্টওয়্যার উন্নয়নে এর ভূমিকা জোর দেয়।
সীমিত উপাদান পদ্ধতি (FEM) প্রকৌশলে একটি মৌলিক সরঞ্জাম হিসেবে রয়ে গেছে, কিন্তু এর ব্যবহারিক প্রয়োগে খুব কম উদ্ভাবন দেখা গেছে, যেখানে অনেক অগ্রগতি বাস্তব জগতে সফল হয়নি।
শিল্পের মনোযোগ যাচাই এবং বৈধতার দিকে স্থানান্তরিত হয়েছে, FEM-এর সীমাবদ্ধতাগুলোর উপর জোর দিয়ে, যখন ANSYS এবং NASTRAN-এর মতো বাণিজ্যিক সফটওয়্যার বাজারে নেতৃত্ব দিতে থাকে।
ইসোজিওমেট্রিক বিশ্লেষণ (IGA) এবং নিউরাল অপারেটরগুলির মতো উদীয়মান পদ্ধতিগুলি সম্ভাবনা প্রদান করে কিন্তু এখনও ব্যাপকভাবে গ্রহণযোগ্যতা অর্জন করেনি।
২০২৩ সালে, Shopify রুবির গারবেজ কালেক্টরকে অপ্টিমাইজ করে আউট-অফ-ব্যান্ড গারবেজ কালেকশন প্রয়োগ করে লেটেন্সি কমানোর জন্য, যদিও প্রাথমিক হিউরিস্টিকগুলি সম্পূর্ণ কার্যকর ছিল না। - ২০২৪ সালের মার্চ মাসে, একটি প্রুফ অফ কনসেপ্ট তৈরি করা হয়েছিল যা অনুরোধ চক্রের সময় প্রধান গারবেজ কালেকশনগুলি নিষ্ক্রিয় করার জন্য, যার ফলে রুবি ৩.৪.০-প্রীভিউ২-এ একটি নতুন পদ্ধতি, GC.config(rgengc_allow_full_mark: true/false), প্রবর্তিত হয়। - Shopify-এর ৫০% সার্ভারে এই পদ্ধতি প্রয়োগের ফলে উল্লেখযোগ্য লেটেন্সি উন্নতি হয়, সামান্য ক্ষমতা বৃদ্ধির সাথে, এবং ভবিষ্যতের প্রচেষ্টা ছোট গারবেজ কালেকশনগুলিকে অপ্টিমাইজ করার উপর কেন্দ্রীভূত হবে।
আলোচনাটি HTTP অনুরোধের জন্য Hack/PHP ব্যবহারের সুবিধা গুলি তুলে ধরে, এর মধ্যে রয়েছে এর স্টেটলেস ফাংশনাল কোর, অনুরোধ-স্কোপড অবজেক্ট এবং সহযোগী async/await মডেল, যা থ্রেডিং সমস্যাগুলি এড়াতে সহায়তা করে।
এটি রুবি-অন-রেলস এবং অন্যান্য ভাষায় গার্বেজ কালেকশন (জিসি) সম্পর্কেও অনুসন্ধান করে, অনুরোধ-স্কোপড মেমরি ব্যবস্থাপনা এবং উন্নত জিসি কৌশলগুলির মাধ্যমে কর্মক্ষমতা উন্নতির প্রস্তাব দেয়, যেমন জাভা ভার্চুয়াল মেশিনের (জেভিএম) জেড গার্বেজ কালেক্টর (জিজিসি) এর মধ্যে রয়েছে।
ইনস্টাগ্রামের মতো বড় কোডবেসের জন্য প্রোগ্রামিং ভাষা পরিবর্তনের চ্যালেঞ্জগুলি উল্লেখ করা হয়েছে, যেখানে পাইথনের ব্যবহার রয়েছে, যা সিস্টেম পুনর্লিখনের জটিলতাকে জোর দেয়, সম্ভাব্য কর্মক্ষমতা সুবিধা সত্ত্বেও।
ম্যাট্রিক্স ২.০ চালু করা হয়েছে ম্যাট্রিক্সকে একটি মূলধারার জন্য প্রস্তুত, উন্মুক্ত, বিকেন্দ্রীকৃত এবং নিরাপদ যোগাযোগ প্রোটোকল হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করতে।- প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে তাত্ক্ষণিক লগইনের জন্য সরলীকৃত স্লাইডিং সিঙ্ক, ওপেনআইডি কানেক্ট সহ পরবর্তী প্রজন্মের প্রমাণীকরণ এবং এনক্রিপ্টেড মাল্টিপার্টি ভিওআইপি/ভিডিওর জন্য ম্যাট্রিক্সআরটিসি।- আপডেটটি এনক্রিপশনের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করার উপর মনোযোগ দেয় এবং চলমান উন্নয়নের জন্য সম্প্রদায়ের আর্থিক সহায়তা প্রয়োজন।
ম্যাট্রিক্স ২.০ প্রকাশিত হয়েছে, যা চ্যাট প্রোটোকলের উন্নতি সহ অদৃশ্য এনক্রিপশন এবং নেটিভ ম্যাট্রিক্স এনক্রিপ্টেড মাল্টিপার্টি ভিওআইপি/ভিডিও অন্তর্ভুক্ত করেছে।
একটি নতুন "দ্রুত শুরু" গাইড ডকার-কম্পোজ ব্যবহার করে তৈরি করা হচ্ছে যা সেটআপ প্রক্রিয়াকে সহজতর করবে, যেখানে হোস্টিং সহজ করার জন্য ম্যাট্রিক্স-ডকার-অ্যানসিবল-ডিপ্লয় সুপারিশ করা হয়েছে।
রিলিজটি গতি এবং ব্যবহারকারীর সুবিধা বাড়ানোর লক্ষ্য রাখে, যদিও কিছু ব্যবহারকারী নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য যেমন এলিমেন্ট এক্স-এ অডিও কল নিয়ে উদ্বিগ্ন, অন্যদিকে অন্যরা পিয়ার-টু-পিয়ার (পি২পি) ম্যাট্রিক্সের সম্ভাবনা নিয়ে আশাবাদী।
গাইডটি র্যাক্টরকে পরিচয় করিয়ে দেয়, যা একটি রাস্ট লাইব্রেরি যা অভিনেতা-ভিত্তিক প্রোগ্রামিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, এবং এতে বার্তা প্রেরণ, ইনস্টলেশন এবং অভিনেতা তৈরি করার মতো মূল ধারণাগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
এটি "কাস্ট" (ফায়ার-এন্ড-ফরগেট) এবং "কল" (উত্তরের জন্য অপেক্ষা) মেসেজিং স্কিমগুলি ব্যাখ্যা করে, যা আর্ল্যাং-এর অনুরূপ, এবং অভিনেতা তৈরি ও চালানোর জন্য কোড উদাহরণ প্রদান করে।
গাইডটিতে আরও বর্ণনা করা হয়েছে কীভাবে অভিনেতাদের মধ্যে রাজ্য যোগ করতে হয় এবং RpcReplyPort ব্যবহার করে আন্তঃ-অভিনেতা যোগাযোগ করতে হয়, রাজ্যপূর্ণ অভিনেতা বাস্তবায়নের উদাহরণ সহ।
Ractor হল একটি রাস্ট অ্যাক্টর ফ্রেমওয়ার্ক যা সুপারভিশনকে গুরুত্ব দেয়, যা এরল্যাং এর OTP দ্বারা অনুপ্রাণিত, যাতে অ্যাক্টর সিস্টেমগুলি কার্যকরভাবে পরিচালনা করা যায়। এটি টোকিওর সাথে সংযুক্ত হয় এবং বিতরণকৃত পরিস্থিতির জন্য একটি সঙ্গী লাইব্রেরি, ractor_cluster, রয়েছে এবং এটি বিশেষভাবে মেটাতে ব্যবহৃত হয় রাস্ট থ্রিফ্ট সার্ভারগুলিতে বিতরণকৃত ওভারলোড সুরক্ষার জন্য। ফ্রেমওয়ার্কের নকশা, async_trait এর ব্যবহারের সহ, রাস্টের বিকাশমান বৈশিষ্ট্য দ্বারা আকৃত, কিন্তু এরল্যাং সিস্টেমের সাথে সংহতকরণ জটিল থাকে ভিন্ন বার্তা প্রেরণ সেমান্টিক্স এবং VM প্রয়োজনীয়তার কারণে।