טרמפ מבטיח כהונה שנייה כנשיא, מה שמעורר דיונים על מדיניות כלכלית ואסטרטגיות דמוקרטיות. - מבקרים מציעים שהדמוקרטים נאבקו להתמודד ביעילות עם סוגיות כלכליות, מה שתרם לאי שביעות רצון של הבוחרים. - תוצאות הבחירות מעלות שאלות לגבי מדיניות עתידית, במיוחד בנוגע לאינפלציה, מסרי קמפיין, והשפעות סביבתיות וכלכליות.
macOS מציע מגוון כלי שורת פקודה מובנים המשפרים את הפרודוקטיביות וניהול המערכת, כמו afconvert להמרת אודיו ו-diskutil לניהול אחסון. כלים כמו open, caffeinate, ו-sips מסייעים בהפעלת יישומים, מניעת מצב שינה ועיבוד תמונות, בהתאמה, בעוד pbcopy ו-pbpaste מנהלים משימות לוח גזירים. כלים מתקדמים כוללים pmset להגדרות חשמל, networkQuality לבדיקות מהירות אינטרנט, say להקראת טקסט, ו-mdfind לחיפוש קבצים, ומספקים שליטה ותפקוד מקיפים למערכת.
AMD עקפה את אינטל במכירות מעבדי CPU למרכזי נתונים לראשונה, כאשר ההכנסות של AMD הגיעו ל-3.549 מיליארד דולר ברבעון השלישי, ועברו את ההכנסות של אינטל שעמדו על 3.3 מיליארד דולר.
את ההישג הזה ניתן לייחס למעבדי EPYC התחרותיים של AMD, אשר עלו בביצועיהם על מעבדי Xeon של אינטל.
על אף הצלחתה של AMD, נותרת Nvidia המובילה בשוק מרכזי הנתונים, כאשר מעבדי ה-GPU שלה למחשוב בינה מלאכותית ומוצרי הרשת שלה מייצרים מכירות גבוהות בהרבה, כולל מכירות של 22.604 מיליארד דולר במעבדי GPU למחשוב ברבעון השני של שנת הכספים 2025.
AMD עקפה את אינטל במכירות מרכזי נתונים, מה שמצביע על שינוי משמעותי בתעשייה ועל ההשפעה הגוברת של AMD.
שינוי זה מיוחס למעבדי EPYC של AMD, המועדפים בשל הביצועים והיעילות שלהם, ומשקפים את השיפורים האסטרטגיים של AMD במעבדי שרתים.
המעבר מדגיש את האתגרים שאינטל מתמודדת איתם בשמירה על הדומיננטיות בשוק, כאשר ארגונים מאמצים בהדרגה פתרונות של AMD למרות מחזורי השדרוג השמרניים המסורתיים.
״מלאים בעצמם״ הוא מחקר של דומיניקוס באור ואליס תודט הבוחן את הופעת אזכורי הכותרת בסרטים, כאשר דמויות מזכירות את שם הסרט. המחקר מכסה 73,921 סרטים לאורך 80 שנה, ומוצא כי ב-36.5% מהסרטים יש לפחות אזכור כותרת אחד, עם ממוצע של 10.3 אזכורים לסרט. המחקר בוחן מגמות לאורך זמן, את ההשפעה של סרטים הנקראים על שם דמויות, ואת הקשר בין אזכורי כותרת, איכות הסרט והז'אנר, עם מאגר הנתונים המלא זמין לחקירה נוספת.
פותח כלי שמשמיע צפצוף בכל פעם שמחשב שולח נתונים לגוגל, וחושף את תדירות העברת הנתונים ללא הסכמת המשתמש. הכלי זכה לתשומת לב רבה, כאשר סרטון הדגמה שלו הגיע למיליון צפיות בשבוע, מה שהוביל להרחבת התמיכה לפייסבוק ולעוקבים אחרים. כרגע זמין עבור לינוקס, OSX ו-BSD, התוכניות לעתיד כוללות גרסאות לאפל, ווינדוס, iOS ואנדרואיד, והדגמה חיה באמצעות WiFi להדגמה קולית של פעילות עוקבים בטלפונים וטאבלטים.
Tracker Beeper (2022) הוא פרויקט שמסמן באופן שמיעתי כל העברת נתונים לחברות כמו גוגל, במטרה להעלות את המודעות לתדירות המעקב אחר נתונים. הפרויקט מעורר דיונים על חששות פרטיות, היתרונות של סוניפיקציה (שימוש בצליל להעברת מידע), והנוסטלגיה לסביבות מחשוב ישנות עם משוב שמיעתי. הצעות ממשתמשים כוללות שימוש בכלים כמו Pi-hole לחסימת בקשות נתונים לא רצויות ותמיכה בטכנולוגיה ידידותית לפרטיות נגישה יותר.
98.css היא ספריית CSS שנועדה ליצור ממשקי משתמש הדומים לאסתטיקה של Windows 98, תוך הדגשת HTML סמנטי ונגישות. הספרייה חפה מ-JavaScript, מה שמבטיח תאימות עם כל מסגרת פרונטאנד, וניתן לייבא אותה דרך unpkg או להתקין באמצעות npm. היא מציעה מגוון רכיבים כמו כפתורים, תיבות סימון וסליידרים, והיא קוד פתוח תחת רישיון MIT, עם עידוד לתרומות ב-GitHub.
98.css הוא מערכת עיצוב שמטרתה לשחזר ממשקי משתמש וינטג', עם נושאים מ-Windows 3.11 ועד Mac OS 9, וכוללת אייקונים בגרפיקה וקטורית סקלבילית (SVG) לתצוגות ברזולוציה גבוהה.
הפרויקט זוכה להערכה בזכות הפשטות והמשיכה הנוסטלגית שלו, אם כי חלק מהמשתמשים דיווחו על בעיות בהצגת הגופנים.
זה עורר דיונים על עיצוב ממשק משתמש, עם עניין ניכר בבהירות ובפשטות של ממשקים ישנים יותר, בדומה לפרויקטים אחרים כמו XP.css ו-7.css.
Mozilla צמצמה את כוח העבודה שלה ב-30% בסוף אוקטובר, מה שהשפיע על מחלקת הסנגור שלה שמקדמת אינטרנט חופשי ופתוח.
זה מסמן את סבב הפיטורים השני בשנת 2023, כאשר צמצום קודם התרחש בפברואר, והשאיר את הקרן עם כ-120 עובדים לפני הקיצו צים האחרונים.
על אף הפיטורים, מוזילה טוענת כי הסנגור נשאר חלק חיוני במשימתה, כאשר המנהלת הכללית נביה סייד מדגישה את הצורך במיקוד ובהחלטות קשות כדי לעמוד ביעדים העתידיים.
Mozilla מצמצמת את מחלקת הסנגור שלה, מה שעשוי להשפיע על כ-36 משרות, בשל הכנסות חיפוש נמוכות יותר הצפויות מגוגל ושינויים בחקיקה טכנולוגית ובבינה מלאכותית.
ההחלטה הזו מעוררת דיונים על האפקטיביות של ההסברה של מוזילה, במיוחד כאשר האינטרנט הופך ליותר מרוכז תחת פלטפורמות מרכזיות.
ישנה הצעה שמוזילה צריכה לתת עדיפות לשיפור הדפדפן שלה על פני מאמצי הסברה.
האפליקציה החדשה פותחה בשני סופי שבוע באמצעות Cursor, והגיעה להכנסה חודשית חוזרת (MRR) ש ל 1,000 דולר על ידי מתן מאגר משפיענים מקיף עבור TikTok. האפליקציה סורקת את TikTok כדי לנתח סרטונים, ומציעה תכונות כמו מסננים מתקדמים, הורדת אודיו של סרטונים, וחילוץ נתונים על קטגוריות קידום, מילות מפתח ומוצרים. נכון לעכשיו, היא כוללת כ-570,000 משפיענים, מסייעת בניתוח מתחרים וביצירת קשר עם משפיענים, ומחפשת משוב ובודקים לפיתוח נוסף.
יישום חדש פותח במהלך שני סופי שבוע כדי לגרד את TikTok וליצור מאגר נתונים של משפיענים, והגיע להכנסה חודשית חוזרת (MRR) של 1,000 דולר. היישום מנתח סרטונים, מחלץ נתונים ומאפשר למשתמשים לסנן לפי טקסט וקטגוריות, כולל עיבוד שמע לזיהוי קטגוריות קידום, מילות מפתח ומוצרים. מאגר הנתונים כולל כיום כ-570,000 משפיענים, ומציע כלים לניתוח משפיענים של מתחרים ומציאת מתאימים לנישות ספציפיות, עם אימיילים מאומתים מסופקים.
מעבר עננים הוא מגמה גוברת שבה חברות מעבירות עומסים משירותי ענן ציבוריים חזרה לסביבות מקומיות או פרטיות, מונעת על ידי חששות של עלות ואמינות. חברות בולטות כמו 37signals ו-GEICO ביצעו את המעבר הזה, והדגישו נושאים כמו עלויות אחסון גבוהות, נעילת ספקים, והצורך באופטימיזציה מותאמת אישית כגורמים מרכזיים. ההחלטה לעבור חזרה מושפעת מצרכים עסקיים ספציפיים ומאפייני עומס עבודה, כאשר חלק מהחברות נהנות מתשתית בבעלותן בעוד אחרות ממשיכות לחדש בתוך סביבות ענן באמצעות טכנולוגיות חלופיות.
בעקבות חששות מעלויות גבוהות וחוסר יעילות, חברות מעריכות מחדש את השימוש שלהן בשירותי ענן, למרות הצמיחה המתמשכת של ספקים גדולים כמו AWS, Azure ו-Google Cloud Platform (GCP). חברות בולטות כמו 37signals ו-GEICO בוחרות להתרחק מפתרונות ענן, תוך ציון בעיות הקשורות לעלות ושליטה. מגמה זו מדגישה את החשיבות עבור עסקים להעריך את הדרישות הייחודיות שלהם ואת יחס העלות-תועלת של שירותי ענן, במיוחד בנוגע להוצאות על רוחב פס ואחסון.
הבום של הלמידה העמוקה היה בלתי צפוי, שכן רשתות נוירונים נחשבו למיושנות עד 2008, אך ההצלחה של מודלים כמו AlexNet שינתה את התפיסה הזו.
מאגר הנתונים ImageNet של פרופ' פיי-פיי לי, הכולל 14 מיליון תמונות מתויגות, היה מכריע בהפעלת מודל AlexNet, שהדגים את הפוטנציאל של רשתות עצביות ומעבדי גרפיקה (GPUs).
אנשים מרכזיים כמו ג'פרי הינטון, ג'נסן הואנג ופיי-פיי לי היו חשובים באתגר החוכמה המקובלת ובהתקדמות טכנולוגיית הבינה המלאכותית.
הבום של הלמידה העמוקה נגרם על ידי ההתכנסות של רשתות נוירונים, נתונים גדולים ומחשוב GPU, עם תרומות משמעותיות מג'פרי הינטון, פיי-פיי לי וג'נסן הואנג. האלגוריתם של הינטון להחזרת שגיאות, מאגר הנתונים ImageNet של לי, וטכנולוגיית ה-GPU של Nvidia היו מכריעים בהעברת הבינה המלאכותית מפרדיגמות מסורתיות לגישות מונחות נתונים. למרות הספקנות הראשונית, ההתאמה של הלמידה העמוקה והשימושיות של מאגרי נתונים גדולים היו מהפכניים, אם כי אתגרים כמו פרשנות ויעילות עדיין קיימים.