Autor používá Home Assistant ke sledování výstrah a hrozeb na Ukrajině a zasílá kritická upozornění prostřednictvím chytrých reproduktorů.
Různé aplikace a kanály Telegramu sledují různé typy útoků, včetně stíhaček MiG-31K, sebevražedných dronů a balistických a řízených střel.
Automatizace upozorňuje autora na bezprostřední hrozby, například na vzlétající bombardéry Tu-95, a pomáhá mu rozhodnout se, zda se má ukrýt, nebo pokračovat v každodenních činnostech.
Diskuse se zaměřuje na využití technologií v konfliktních zónách, zejména na Ukrajině, kde je Home Assistant využíván k monitorování leteckých poplachů a bezpečnostních senzorů proti raketovým útokům a útokům dronů.
V rozhovoru se také zkoumá úloha decentralizovaných informačních sítí a jednoduchých komunikačních metod, jako je Telegram, pro včasné aktualizace hrozeb, přičemž je třeba vyvážit operační bezpečnost s bezpečností civilního obyvatelstva.
Vedle širších debat o dvojí povaze technologií ve válce a geopolitickém napětí se objevují obavy ohledně bezpečnosti jednotlivých API a používání aplikací spojených s Ruskem, přičemž jsou zmiňovány alternativy jako Signal a WhatsApp.
Hurl je nový programovací jazyk zaměřený na používání obsluhy výjimek jako primárního mechanismu toku řízení, který vytvořila Nicole Tietz-Sokolskaya.
Jazyk je zdokumentován na speciálních stránkách, které obsahují návody k použití, příklady, tipy pro ladění a často kladené otázky.
Zdrojový kód Hurlu je k dispozici v jeho úložišti a je licencován pod licencemi AGPL-3.0, GAL-1.0 (Gay Agenda License) a komerční licencí, což uživatelům nabízí více možností licencování.
V diskusi je kladen důraz na osvědčené postupy při návrhu programovacího jazyka, jako je vynucování jmenných prostorů pro importy a vyhýbání se vedlejším efektům na nejvyšší úrovni pro zlepšení udržovatelnosti kódu.
Srovnává zpracování výjimek v dynamicky a staticky typovaných jazycích, diskutuje o kompromisech mezi kontrolovanými a nekontrolovanými výjimkami a diskutuje o metodách zpracování chyb, jako jsou návratové hodnoty v jazycích Go nebo Rust, oproti tradičním výjimkám.
Probírají se pokročilé funkce, jako jsou generátory s možností resumování, algebraické efekty a mechanismus "throws" pro zpracování výjimek, a také výzvy spojené s pojmenováváním softwarových projektů v přeplněném odvětví.
Blog Dumphones nabízí návod, jak přeměnit iPhone na "hloupý telefon", abyste omezili čas strávený u obrazovky a podpořili digitální minimalismus bez nutnosti kupovat nové zařízení.
Mezi hlavní kroky patří použití minimálního spouštěče domovské obrazovky, nastavení jednoduchých tapet, zapnutí zobrazení ve stupních šedi a vypnutí většiny oznámení.
V článku se také doporučuje odstranit návykové aplikace, aby se telefon stal méně poutavým, což uživatelům pomůže zvládat jejich digitální návyky, i když to není úplné řešení závislosti na chytrém telefonu.
Diskuse se zabývá strategiemi, jak přeměnit chytré telefony, zejména iPhony, na "hloupé telefony", aby se minimalizovalo rozptylování a nadměrné používání.
Mezi tyto metody patří vypnutí oznámení, používání režimu odstínů šedi a minimalistické domovské obrazovky, přičemž někteří volí jednodušší zařízení, jako jsou telefony Jelly Star nebo E-ink.
Shoda panuje v tom, že technické úpravy sice mohou pomoci, ale pro snížení závislosti na telefonu a zlepšení soustředění je zásadní sebekázeň a pochopení osobních spouštěčů.
Služba Google Workspace představila "adaptivní zvuk" pro službu Google Meet, která umožňuje, aby se ke schůzce připojilo více notebooků v těsné blízkosti bez problémů se zvukem, jako je ozvěna nebo zpětná vazba.
Tato funkce je užitečná zejména pro organizace, které nemají dostatek videokonferenčních místností nebo zařízení, a umožňuje tak ad hoc schůzky na různých místech.
Adaptivní zvuk bude postupně zaváděn od 22. května 2024 pro domény s rychlým vydáním a od 5. června 2024 pro domény s plánovaným vydáním a bude k dispozici pro konkrétní plány Google Workspace.
Služba Google Meet představila funkci adaptivního slučování zvuku z více zařízení, která umožňuje synchronizovat zvukový výstup z více notebooků ve stejné místnosti a potlačit ozvěnu, čímž se snižuje potřeba drahého telekomunikačního hardwaru.
Uživatelé srovnávají službu Google Meet se službou Zoom a chválí její jednoduchost a absenci nutnosti instalace, ale kritizují její pomalý výkon, nižší kvalitu videa a neintuitivní rozhraní.
Diskuse zdůrazňuje problémy spojené s prací na dálku a hybridní prací a zdůrazňuje důležitost přizpůsobení se vzdáleným kolegům a technické obtíže hybridního uspořádání.
Zellij je terminálový pracovní prostor známý svým uživatelsky přívětivým rozhraním a snadným nastavením, který nabízí alternativu k tmuxu nebo obrazovce.
Chybí funkce automatického připojení k existující relaci vytvořením nové karty nebo panelu, což někteří uživatelé považují za nezbytné.
Uživatelé oceňují funkce, jako je zvýraznění myší pro kopírování v rámci panelů, a navrhují přizpůsobení konfiguračního souboru pro řešení počátečních problémů.
Sára byla neprávem obviněna z krádeže pomocí systému rozpoznávání obličeje Facewatch v obchodě Home Bargains, což vedlo k prohlídce a zákazu vstupu do obchodů, které tuto technologii používají.
Systém Facewatch, který se používá v různých britských obchodech k prevenci kriminality, se za chybu omluvil, ale systém čelí kritice kvůli nepřesnostem a možnému zneužití.
Skupiny hájící občanské svobody se obávají přesnosti a možnosti zneužití technologie rozpoznávání obličejů a obávají se, že by mohla vést ke vzniku státu dohledu, přestože veřejnost její využití pro zvýšení bezpečnosti podporuje.
Kniha o inženýrství spolehlivosti webu (SRE) klade důraz na jednoduchost dosažení spolehlivosti a zabývá se klíčovými tématy, jako je řízení rizik, cíle úrovně služeb, automatizace, release engineering a řešení problémů.
Obhajuje "nudný" software, který předvídatelně plní obchodní cíle minimalizací náhodné složitosti, udržováním čistého kódu a podporou menších a jednodušších projektů, aby se snížilo množství chyb.
Kniha vydaná společností Google pod licencí CC BY-NC-ND 4.0 zdůrazňuje význam modularity, jednoduchosti návrhu, postupného vydávání a pečlivé správy rozhraní API pro spolehlivost a inovace.
Příručka Google SRE (2017) vyvolala smíšené reakce, někteří kritizují Google za nedodržování vlastních zásad, jiní v ní nacházejí cenné poučení navzdory domnělému pokrytectví.
Mezi hlavní témata patří důležitost jednoduchosti v inženýrství, emocionální vazba na kód a vliv organizačních pobídek na údržbu kódu, což zdůrazňuje systémové problémy nad individuálním smýšlením.
Debata zpochybňuje univerzální použitelnost postupů společnosti Google a zdůrazňuje potřebu podpory implementace a správy v závislosti na kontextu a kritizuje interní postupy společnosti Google, zejména pokud jde o Kubernetes a cloudové služby.
Sára byla neprávem obviněna z krádeže v obchodě Home Bargains pomocí systému Facewatch na rozpoznávání obličeje, což vedlo k prohlídce a zákazu vstupu do obchodů využívajících tuto technologii.
Společnost Facewatch se později omluvila, ale tento incident poukazuje na obavy ohledně přesnosti a možného zneužití technologie rozpoznávání obličeje, která se používá v různých obchodech ve Spojeném království a u policie.
Kritici tvrdí, že právní rámec pro tuto technologii není dostatečně propracovaný, což vyvolává obavy z masového sledování, zatímco někteří podporují její přínos pro prevenci kriminality a zvýšení bezpečnosti.
Článek BBC upozorňuje na případ, kdy technologie rozpoznávání obličeje chybně identifikovala osobu jako zloděje v obchodě, což způsobilo veřejné rozpaky a potenciální pomluvu.
Kritici tvrdí, že přílišné spoléhání na systémy rozpoznávání obličejů je problematické kvůli chybám, nedostatečné odpovědnosti a vysoké míře falešných pozitivních výsledků, a požadují regulaci a lidský dohled.
Diskuse se zabývá etickými a právními důsledky umělé inteligence v oblasti dohledu a zdůrazňuje potřebu transparentnosti, odpovědného používání a vyvážení bezpečnosti a soukromí.
Pokles potřeby obnovy pevných disků se připisuje pokroku v technologii pevných disků, lepším nákupním zvyklostem a přechodu na disky SSD, které selhávají zcela, nikoli postupně.
SpinRite, kdysi oblíbený nástroj pro obnovu dat, ztratil na významu kvůli složitosti moderních úložných zařízení, zejména SSD, které komplikují obnovu díky proprietární logice a příkazu TRIM.
Autor kritizuje účinnost programu SpinRite na moderních discích a SSD a naznačuje, že jeho současný marketing se opírá o zastaralá tvrzení a postrádá technické zdůvodnění, čímž zpochybňuje jeho význam a hodnotu v dnešní době.
V diskusi je hodnocen software SpinRite od společnosti GRC, který vytvořil Steve Gibson, přičemž názory na jeho hodnotu a účinnost se různí, zejména vzhledem k jeho zastaralým metodám a omezením, jako je například limit 2 TB HDD.
Kritici tvrdí, že moderní souborové systémy a disky SSD, které mají vestavěné nástroje pro údržbu, snižují potřebu SpinRite, a srovnávají jej s bezplatnými alternativami, jako jsou ddrescue a TestDisk/PhotoRec.
Navzdory skepsi ohledně důvěryhodnosti a marketingu společnosti Gibson někteří uživatelé hlásí pozitivní zkušenosti se SpinRite, zejména u starších systémů, a vyvažují nostalgii s aktuálními obavami o aktuálnost.
Autor se zabývá používáním Feynmanova algoritmu při řešení problémů, který spočívá v tom, že se problém napíše, usilovně se přemýšlí a pak se zapíše řešení.
Zdůrazňují, že tato metoda je v souladu s tím, jak mozek podvědomě zpracovává informace, což naznačuje, že přestávky mohou vést k produktivním poznatkům.
Autor klade důraz na to, aby čtení bylo zaměřeno na podporu relevantních myšlenek, a přirovnává ho k zahradničení, p ři němž se prořezávají nepodstatné informace, aby se vypěstovaly pronikavé myšlenky.
Diskuse zdůrazňuje význam psaní při řešení problémů, které pomáhá ujasnit si myšlenky, identifikovat mezery ve znalostech a internalizovat řešení.
Zkoumá úlohu umělé inteligence, zejména velkých jazykových modelů (LLM), při poskytování zpětné vazby a vytváření souvislostí, přestože se potýkají s relevancí.
Jsou zmíněny techniky pro zvládání úzkosti a nespavosti, jako je kognitivně-behaviorální terapie nespavosti (CBT-I), a zdůrazněn význam odpočinku a kognitivních omezení při řešení problémů.
Cílem experimentu MAJORANA DEMONSTRATOR je zjistit, zda jsou neutrina svými vlastními antičásticemi, a to detekcí rozpadu bez neutrin s dvojitou beta částicí, což by mohlo zpochybnit standardní model částicové fyziky.
Experiment využívá detektory germania-76 a rozsáhlé stínění, aby se minimalizoval šum pozadí, což zvyšuje šance na identifikaci tohoto vzácného rozpadu.
Úspěch tohoto experimentu by přinesl zásadní poznatky o zachování hmotnosti neutrin a leptonového čísla a kolaborace MAJORANA by mohla spojit své úsilí s experimentem GERDA a vytvořit pokročilejší detektor.
Článek se zabývá hledáním majoránových neutrin, částic, které jsou svými vlastními antičásticemi, jak je teoreticky popsal Ettore Majorana.
Rozlišování mezi konvenčním rozpadem dvojného beta a hypotetickým rozpadem dvojného beta bez neutrina je klíčové, protože druhý z nich by naznačoval existenci majoránových částic a zpochybňoval by standardní model fyziky.
Navzdory rozsáhlým experimentům, jako jsou MAJORANA a KamLAND-Zen, se nepodařilo nalézt žádný přesvědčivý důkaz, ale výzkum pokračuje pomocí vylepšených technik a materiálů s cílem odhalit nepolapitelné kosmické neutrinové pozadí.
Návrh startupu na instalaci střešních větrných turbín bez lopatek vyvolal pochybnosti o jejich účinnosti, přičemž kritici poukazují na to, že malá zařízení často nevyrábějí dostatečný výkon v porovnání se škálovatelnou solární energií.
Efektivní výroba větrné energie vyžaduje specifické podmínky, jako je prostor a výška, a proveditelnost bezlopatkových turbín musí ještě posoudit třetí strana.
Diskuse poukazuje na problémy v oblasti městské větrné energie, včetně vysokých nákladů, snížené účinnosti v důsledku turbulencí a praktických problémů, jako je hlučnost a vyšší překážky vstupu na trh ve srovnání se solární energií.
Naivní sčítání čísel s pohyblivou řádovou č árkou může vést ke značným zaokrouhlovacím chybám, zejména u velkých polí; metody jako párový součet a Kahanův součet zvyšují přesnost, ale liší se v rychlosti.
Omezení překladače Rustu při změně pořadí sčítání v plovoucí řádové čárce brání autovektorizaci, ale intrinsiky jako std::intrinsics::fadd_fast a fadd_algebraic umožňují efektivní sčítání pomocí instrukcí AVX2.
Benchmarking na AMD Threadripper 2950x ukazuje, že autovektorizované metody s použitím fadd_algebraic jsou rychlé i přesné, přičemž Pareto optimální implementace jsou naive_autovec, block_kahan_autovec a crate_accurate_inplace.
Diskuse se zaměřuje na zlepšení přesnosti sčítání v pohyblivé řádové čárce, přičemž zdůrazňuje pokroky Radforda Neala a Marka Langeho v přesném sčítání pomocí akumulátorů a stochastické zaokrouhlování Infinity315.
Různé metody, jako je Kahanův součet, párový součet, převod na celá čísla s pevnou řádovou čárkou a knihovna xsum, jsou hodnoceny z hlediska jejich efektivity a přesnosti, přičemž jsou zvažovány praktické aplikace, jako jsou geofyzikální modely.
Diskutuje se o použití prioritní fronty a SIMD (Single Instruction, Multiple Data) pro paralelní Kahanovy součty, přičemž se řeší obavy ohledně přesnosti a výkonu, stejně jako o technikách, jako je řazení versus bucketing čísel podle exponentu pro efektivní sčítání.