लेखक यूक्रेन में हवाई अलर्ट और खतरों की निगरानी के लिए गृह सहायक का उपयोग करता है, स्मार्ट स्पीकर के माध्यम से महत्वपूर्ण सूचनाएं भेजता है।
विभिन्न एप्लिकेशन और टेलीग्राम चैनल विभिन्न प्रकार के हमलों को ट्रैक करते हैं, जिनमें मिग -31 के जेट, आत्मघाती ड्रोन और बैलिस्टिक और क्रूज मिसाइल शामिल हैं।
ऑटोमेशन आसन्न खतरों के लेखक को सूचित करते हैं, जैसे कि टीयू -95 बमवर्षक उड़ान भरते हैं, जिससे उन्हें यह तय करने में मदद मिलती है कि आश्रय लेना है या दैनिक गतिविधियों को जारी रखना है।
चर्चा संघर्ष क्षेत्रों में प्रौद्योगिकी के उपयोग पर केंद्रित है, विशेष रूप से यूक्रेन में, जहां गृह सहायक मिसाइल और ड्रोन हमलों के खिलाफ एयर अलार्म और सुरक्षा सेंसर की निगरानी के लिए कार्यरत है।
बातचीत में नागरिक सुरक्षा के साथ परिचालन सुरक्षा को संतुलित करते हुए, समय पर खतरे के अपडेट के लिए विकेंद्रीकृत सूचना नेटवर्क और टेलीग्राम जैसी सरल संचार विधियों की भूमिका की भी जांच की जाती है।
एकल एपीआई की सुरक्षा और रूस से संबद्ध ऐप्स के उपयोग के बारे में चिंता जताई जाती है, सिग्नल और व्हाट्सएप जैसे विकल्पों के साथ-साथ युद्ध और भू-राजनीतिक तनाव में प्रौद्योगिकी की दोहरी प्रकृति पर व्यापक बहस का उल्लेख किया गया है।
हर्ल एक नई प्रोग्रामिंग भाषा है जो प्राथमिक नियंत्रण प्रवाह तंत्र के रूप में अपवाद हैंडलिंग का उपयोग करने पर केंद्रित है, जिसे निकोल टिट्ज़-सोकोलस्काया द्वारा बनाया गया है।
भाषा को इसकी समर्पित साइट पर प्रलेखित किया गया है, जिसमें उपयोग निर्देश, उदाहरण, डिबगिंग टिप्स और अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न शामिल हैं।
हर्ल का स्रोत कोड इसके भंडार में उपलब्ध है, और इसे AGPL-3.0, GAL-1.0 (गे एजेंडा लाइसेंस), और एक वाणिज्यिक लाइसेंस के तहत लाइसेंस प्राप्त है, जो उपयोगकर्ताओं को कई लाइसेंसिंग विकल्प प्रदान करता है।
चर्चा प्रोग्रामिंग भाषा डिजाइन में सर्वोत्तम प्रथाओं पर जोर देती है, जैसे आयात के लिए नामस्थान लागू करना और कोड रखरखाव में सुधार के लिए शीर्ष-स्तरीय दुष्प्रभावों से बचना।
यह गतिशील और स्थिर रूप से टाइप की गई भाषाओं में अपवाद हैंडलिंग की तुलना करता है, चेक किए गए और अनियंत्रित अपवादों के बीच व्यापार-नापसंद पर चर्चा करता है, और पारंपरिक अपवादों बनाम गो या रस्ट के रिटर्न वैल्यू जैसे त्रुटि हैंडलिंग विधियों पर बहस करता है।
एक भीड़ भरे उद्योग में सॉफ्टवेयर परियोजनाओं के नामकरण की चुनौतियों के साथ-साथ फिर से शुरू करने योग्य जनरेटर, बीजगणितीय प्रभाव और अपवादों को संभालने के लिए "टॉस" तंत्र जैसी उन्नत सुविधाओं का पता लगाया जाता है।
डमफ़ोन ब्लॉग आपके आईफोन को "गूंगा फोन" में बदलने के लिए स्क्रीन समय को कम करने और एक नया डिवाइस खरीदने के बिना डिजिटल अतिसूक्ष्मवाद को बढ़ावा देने के लिए एक गाइड प्रदान करता है।
मुख्य चरणों में न्यूनतम होमस्क्रीन लॉन्चर का उपयोग करना, सादे वॉलपेपर सेट करना, ग्रेस्केल डिस्प्ले को सक्षम करना और अधिकांश सूचनाओं को अक्षम करना शामिल है।
लेख में फोन को कम आकर्षक बनाने के लिए नशे की लत ऐप्स को हटाने की भी सिफारिश की गई है, जिससे उपयोगकर्ताओं को अपनी डिजिटल आदतों का प्रबंधन करने में मदद मिलती है, हालांकि यह स्मार्टफोन की लत का पूर्ण समाधान नहीं है।
चर्चा स्मार्टफोन, विशेष रूप से iPhones को "गूंगा फोन" में बदलने के लिए रणनीतियों की पड़ताल करती है ताकि विकर्षण और अति प्रयोग को कम किया जा सके।
तरीकों में सूचनाओं को अक्षम करना, ग्रेस्केल मोड का उपयोग करना और न्यूनतर होम स्क्रीन को अपनाना शामिल है, जिसमें कुछ जेली स्टार या ई-इंक फोन जैसे सरल उपकरणों का चयन करते हैं।
आम सहमति इस बात पर जोर देती है कि जबकि तकनीकी समायोजन सहायता कर सकते हैं, फोन की लत को कम करने और फोकस बढ़ाने के लिए आत्म-अनुशासन और व्यक्तिगत ट्रिगर्स को समझना आवश्यक है।
गूगल वर्कस्पेस ने गूगल मीट के लिए 'अडेप्टिव ऑडियो' पेश किया है, जो कई लैपटॉप को बिना ऑडियो इश्यू जैसे इको या फीडबैक के मीटिंग में शामिल होने की अनुमति देता है।
यह सुविधा उन संगठनों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिनके पास पर्याप्त वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग रूम या उपकरण की कमी है, जो विभिन्न स्थानों में तदर्थ मीटिंग स्थानों को सक्षम करते हैं।
अडैप्टिव ऑडियो रैपिड रिलीज़ डोमेन के लिए 22 मई, 2024 से और शेड्यूल किए गए रिलीज़ डोमेन के लिए 5 जून, 2024 से धीरे-धीरे रोल आउट हो जाएगा और यह विशिष्ट Google Workspace प्लान के लिए उपलब्ध है.
गूगल मीट ने एक मल्टी-डिवाइस एडेप्टिव ऑडियो मर्जिंग फीचर पेश किया है, जिससे एक ही कमरे में कई लैपटॉप ऑडियो आउटपुट को सिंक करने और इको कैंसलेशन को लागू करने की अनुमति देते हैं, जिससे महंगे टेलीक ॉम हार्डवेयर की आवश्यकता कम हो जाती है।
उपयोगकर्ता Google मीट की तुलना ज़ूम से करते हैं, Meet की सादगी और किसी इंस्टॉलेशन आवश्यकता की प्रशंसा नहीं करते हैं लेकिन इसके धीमे प्रदर्शन, कम वीडियो गुणवत्ता और गैर-सहज ज्ञान युक्त इंटरफ़ेस की आलोचना करते हैं।
चर्चा दूरस्थ और हाइब्रिड कार्य की चुनौतियों पर प्रकाश डालती है, दूरस्थ सहयोगियों को समायोजित करने के महत्व और हाइब्रिड सेटअप की तकनीकी कठिनाइयों पर जोर देती है।
ज़ेलिज एक टर्मिनल कार्यक्षेत्र है जो अपने उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस और आसान सेटअप के लिए जाना जाता है, जो टीएमयूएक्स या स्क्रीन का विकल्प पेश करता है।
इसमें स्वचालित रूप से एक नया टैब या फलक बनाकर मौजूदा सत्र से जुड़ने की सुविधा का अभाव है, जिसे कुछ उपयोगकर्ता आवश्यक मानते हैं।
उपयोगकर्ता पैन के भीतर माउस हाइलाइट-टू-कॉपी जैसी सुविधाओं की सराहना करते हैं और प्रारंभिक मुद्दों को हल करने के लिए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल को अनुकूलित करने का सुझाव देते हैं।
सारा पर गलत तरीके से एक होम बार्गेन्स स्टोर में फेसवॉच नामक एक चेहरे-पहचान प्रणाली द्वारा चोरी का आरोप लगाया गया था, जिससे प्रौद्योगिकी का उपयोग करने वाले स्टोरों से खोज और प्रतिबंध लगा दिया गया था।
अपराध को रोकने के लिए ब्रिटेन के विभिन्न स्टोरों में इस्तेमाल की जाने वाली फेसवॉच ने त्रुटि के लिए माफी मांगी, लेकिन सिस्टम को अशुद्धियों और संभावित दुरुपयोग के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा है।
नागरिक स्वतंत्रता समूह चेहरे की पहचान तकनीक के दुरुपयोग की सटीकता और क्षमता के बारे में चिंतित हैं, डर है कि सुरक्षा बढ़ाने में इसके उपयोग के लिए कुछ सार्वजनिक समर्थन के बावजूद, यह एक निगरानी राज्य का कारण बन सकता है।
साइट विश्वसनीयता इंजीनियरिंग (एसआरई) पर पुस्तक विश्वसनीयता प्राप्त करने के लिए सादगी पर जोर देती है, जोखिम प्रबंधन, सेवा स्तर के उद्देश्यों, स्वचालन, रिलीज इंजीनियरिंग और समस्या निवारण जैसे प्रमुख विषयों को कवर करती है।
यह "उबाऊ" सॉफ़्टवेयर की वकालत करता है जो आकस्मिक जटिलता को कम करके, स्वच्छ कोड बनाए रखने और दोषों को कम करने के लिए छोटी, सरल परियोजनाओं को बढ़ावा देकर व्यावसायिक लक्ष्यों को पूरा करता है।
CC BY-NC-ND 4.0 लाइसेंस के तहत Google द्वारा प्रकाशित, पुस्तक प्रतिरूपकता, डिजाइन में सादगी, वृद्धिशील रिलीज और विश्वसनीयता और नवाचार के लिए सावधानीपूर्वक एपीआई प्रबंधन के महत्व को रेखांकित करती है।
Google SRE हैंडबुक (2017) ने मिश्रित प्रतिक्रियाओं को जन्म दिया है, कुछ ने Google की आलोचना करते हुए अपने स्वयं के सिद्धांतों का पालन नहीं किया है, जबकि अन्य कथित पाखंड के बावजूद मूल्यवान सबक पाते हैं।
प्रमुख विषयों में इंजीनियरिंग में सादगी का महत्व, कोड के लिए भावनात्मक लगाव और कोड रखरखाव पर संगठनात्मक प्रोत्साहन का प्रभाव, व्यक्तिगत मानसिकता पर प्रणालीगत मुद्दों को उजागर करना शामिल है।
बहस Google की प्रथाओं की सार्वभौमिक प्रयोज्यता पर सवाल उठाती है, संदर्भ-विशिष्ट कार्यान्वयन और प्रबंधन समर्थन की आवश्यकता पर जोर देती है, और Google की आंतरिक प्रथाओं की आलोचना करती है, विशेष रूप से कुबेरनेट्स और क्लाउड सेवाओं के बारे में।
सारा पर गलत तरीके से होम बार्गेन्स स्टोर में फेशियल रिकॉग्निशन सिस्टम फेसवॉच द्वारा शॉपलिफ्टिंग का आरोप लगाया गया था, जिससे तकनीक का उपयोग करने वाले स्टोर्स से खोज और प्रतिबंध लगा दिया गया था।
फेसबुक ने बाद में माफी मांगी, लेकिन यह घटना चेहरे की पहचान तकनीक की सटीकता और संभावित दुरुपयोग के बारे में चिंताओं को उजागर करती है, जिसका उपयोग यूके के विभिन्न स्टोरों और पुलिस द्वारा किया जाता है।
आलोचकों का तर्क है कि इस तरह की तकनीक के लिए कानूनी ढांचा अविकसित है, जिससे बड़े पैमाने पर निगरानी की आशंका बढ़ रही है, जबकि कुछ बढ़ी हुई सुरक्षा के लिए इसके अपराध-रोकथाम लाभों का समर्थन करते हैं।
बीबीसी के एक लेख में एक ऐसे मामले पर प्रकाश डाला गया है जहां चेहरे की पहचान तकनीक ने गलत तरीके से एक व्यक्ति को एक दुकानदार के रूप में पहचाना, जिससे सार्वजनिक शर्मिंदगी और संभावित परिवाद हुआ।
आलोचकों का तर्क है कि चेहरे की पहचान प्रणाली पर अधिक निर्भरता त्रुटियों, जवाबदेही की कमी और उच्च झूठी सकारात्मक दरों के कारण समस्याग्रस्त है, विनियमन और मानव निरीक्षण के लिए बुला रही है।
चर्चा निगरानी में एआई के नैतिक और कानूनी निहितार्थों की पड़ताल करती है, पारदर्शिता की आवश्यकता, जिम्मेदार उपयोग और गोपनीयता के साथ सुरक्षा को संतुलित करने पर जोर देती है।
हार्ड ड्राइव रिकवरी की जरूरतों में गिरावट को एचडीडी तकनीक में प्रगति, बेहतर खरीदारी की आदतों और एसएसडी में बदलाव के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है, जो धीरे- धीरे पूरी तरह से विफल हो जाते हैं।
स्पिनराइट, एक बार लोकप्रिय डेटा रिकवरी टूल, आधुनिक स्टोरेज डिवाइस, विशेष रूप से एसएसडी की जटिलताओं के कारण प्रासंगिकता खो चुका है, जो मालिकाना तर्क और टीआरआईएम कमांड के साथ पुनर्प्राप्ति प्रयासों को जटिल बनाता है।
लेखक आधुनिक ड्राइव और एसएसडी पर स्पिनराइट की प्रभावशीलता की आलोचना करता है, यह सुझाव देता है कि इसका वर्तमान विपणन पुराने दावों पर निर्भर करता है और तकनीकी पुष्टि का अभाव है, आज इसकी प्रासंगिकता और मूल्य पर सवाल उठाता है।
चर्चा स्टीव गिब्सन द्वारा बनाई गई जीआरसी के स्पिनराइट सॉफ्टवेयर का मूल्यांकन करती है, जो इसके मूल्य और प्रभाव शीलता पर मिश्रित राय को उजागर करती है, विशेष रूप से इसके पुराने तरीकों और सीमाओं को 2 टीबी एचडीडी कैप की तरह दिया जाता है।
आलोचकों का तर्क है कि आधुनिक फाइल सिस्टम और एसएसडी, जिनमें अंतर्निहित रखरखाव उपकरण हैं, स्पिनराइट की आवश्यकता को कम करते हैं, और इसकी तुलना डीडीरेस्क्यू और टेस्टडिस्क / फोटोरेक जैसे मुफ्त विकल्पों से करते हैं।
गिब्सन की विश्वसनीयता और विपणन के बारे में संदेह के बावजूद, कुछ उपयोगकर्ता स्पिनराइट के साथ सकारात्मक अनुभवों की रिपोर्ट करते हैं, विशेष रूप से पुराने सिस्टम के लिए, वर्तमान प्रासंगिकता चिंताओं के साथ उदासीनता को संतुलित करते हैं।
लेखक समस्या-समाधान के लिए फेनमैन एल्गोरिथ्म का उपयोग करने पर चर्चा करता है, जिसमें समस्या को लिखना, कठिन सोचना और फिर समाधान लिखना शामिल है।
वे इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि यह विधि इस बात के साथ संरेखित होती है कि मस्तिष्क अवचेतन रूप से सूचनाओं को कैसे संसाधित करता है, यह सुझाव देता है कि ब्रेक लेने से उत्पादक अंतर्दृष्टि हो सकती है।
लेखक प्रासंगिक विचारों को बढ़ावा देने के लिए पठन सामग्री को क्यूरेट करने पर जोर देता है, इसकी तुलना बागवानी से करता है जहां व्यावहारिक विचारों को पो षित करने के लिए अप्रासंगिक जानकारी को काट दिया जाता है।
चर्चा समस्या-समाधान में लेखन, विचारों को स्पष्ट करने, ज्ञान अंतराल की पहचान करने और समाधानों को आंतरिक बनाने के महत्व पर प्रकाश डालती है।
यह प्रासंगिकता के साथ उनके संघर्ष के बावजूद, प्रतिक्रिया प्रदान करने और कनेक्शन बनाने में एआई, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की भूमिका की पड़ताल करता है।
चिंता और अनिद्रा के प्रबंधन के लिए तकनीकें, जैसे अनिद्रा के लिए संज्ञानात्मक-व्यवहार थेरेपी (सीबीटी-आई), का उल्लेख किया गया है, समस्या-समाधान में आराम और संज्ञानात्मक सीमाओं के महत्व पर जोर दिया गया है।
मेजराना डिमॉन्स्ट्रेटर प्रयोग का उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि न्यूट्रिनोलेस डबल-बीटा क्षय का पता लगाकर न्यूट्रिनो अपने स्वयं के एंटीपार्टिकल्स हैं, संभावित रूप से कण भौतिकी के मानक मॉडल को चुनौती देते हैं।
प्रयोग पृष्ठभूमि शोर को कम करने के लिए जर्मेनियम -76 डिटेक्टरों और व्यापक परिरक्षण का उपयोग करता है, जिससे इस दुर्लभ क्षय की पहचान करने की संभावना बढ़ जाती है।
इस प्रयोग में सफलता न्यूट्रिनो द्रव्यमान और लेप्टन संख्या संरक्षण में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करेगी, जिसमें मेजराना सहयोग संभावित रूप से अधिक उन्नत डिटेक्टर के लिए जीईआरडीए प्रयोग के साथ प्रयासों का संयोजन करेगा।
लेख मेजराना न्यूट्रिनो की खोज की पड़ताल करता है, कण जो अपने स्वयं के एंटीपार्टिकल्स हैं, जैसा कि एटोर मेजराना द्वारा सिद्धांतित किया गया है।
पारंपरिक डबल-बीटा क्षय और काल्पनिक न्यूट्रिनोलेस डबल-बीटा क्षय के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि उत्तरार्द्ध मेजराना कणों के अस्तित्व को इंगित करेगा और भौतिकी के मानक मॉडल को चुनौती देगा।
MAJORANA और KamLAND-Zen जैसे व्यापक प्रयोगों के बावजूद, कोई निर्णायक सबूत नहीं मिला है, लेकिन मायावी ब्रह्मांडीय न्यूट्रिनो पृष्ठभूमि का पता लगाने के उद्देश्य से उन्नत तकनीकों और सामग्रियों के साथ अनुसंधान जारी है।
ब्लेडलेस रूफटॉप विंड टर्बाइनों को स्थापित करने के एक स्टार्टअप के प्रस्ताव ने उनकी दक्षता के बारे में संदेह पैदा कर दिया है, आलोचकों ने ध्यान दिया है कि छोटे उपकरण अक्सर स्केलेबल सौर ऊर्जा की तुलना में अपर्याप्त बिजली उत्पन्न करते हैं।
प्रभावी पवन ऊर्जा उत्पादन के लिए अंतरिक्ष और ऊंचाई जैसी विशिष्ट स्थितियों की आवश्यकता होती है, और ब्लेडलेस टर्बाइनों की व्यवहार्यता को अभी भी तीसरे पक्ष के मूल्यांकन की आवश्यकता है।
चर्चा में शहरी पवन ऊर्जा में चुनौतियों पर प्रकाश डाला गया, जिसमें उच्च लागत, अशांति के कारण कम दक्षता, और सौर ऊर्जा की तुलना में ध्वनि प्रदूषण और उच्च प्रवेश बाधाओं जैसे व्यावहारिक मुद्दे शामिल हैं।
फ़्लोटिंग-पॉइंट संख्याओं को भोलेपन से सारांशित करने से महत्वपूर ्ण गोलाई त्रुटियां हो सकती हैं, विशेष रूप से बड़े सरणियों के साथ; जोड़ीदार योग और कहन योग जैसी विधियाँ सटीकता में सुधार करती हैं लेकिन गति में भिन्न होती हैं।
फ्लोटिंग-पॉइंट परिवर्धन को फिर से व्यवस्थित करने में रस्ट की कंपाइलर सीमाएं ऑटोवेक्टराइजेशन में बाधा डालती हैं, लेकिन 'std::intrinsics::fadd_fast' और 'fadd_algebraic' जैसे आंतरिक AVX2 निर्देशों के साथ कुशल योग सक्षम करते हैं।
एएमडी थ्रेडिपर 2950x पर बेंचमार्किंग से पता चलता है कि 'fadd_algebraic' का उपयोग करने वाले ऑटोवेक्टराइज्ड तरीके तेज और सटीक दोनों हैं, जिसमें पेरेटो-इष्टतम कार्यान्वयन 'naive_autovec', 'block_kahan_autovec' और 'crate_accurate_inplace' हैं।
चर्चा फ्लोटिं ग-पॉइंट योग की सटीकता में सुधार करने पर केंद्रित है, रेडफोर्ड नील और मार्को लैंग द्वारा संचायक का उपयोग करके सटीक जोड़ में प्रगति को उजागर करती है, और इन्फिनिटी 315 द्वारा स्टोकेस्टिक राउंडिंग।
कहन योग, जोड़ीदार योग, निश्चित-बिंदु पूर्णांक में परिवर्तित होने और एक्ससम लाइब्रेरी जैसे विभिन्न तरीकों का मूल्यांकन उनकी दक्षता और सटीकता के लिए किया जाता है, जिसमें भूभौतिकी मॉडल जैसे व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर विचार किया जाता है।
समानांतर कहन रकम के लिए रस्ट की प्राथमिकता कतार और एसआईएमडी (एकल निर्देश, एकाधिक डेटा) के उपयोग पर बहस की जाती है, सटीकता और प्रदर्शन के बारे में चिंताओं को संबोधित करते हुए, कुशल योग के लिए प्रतिपादक द्वारा संख्याओं को छांटने बनाम बकेट करने जैसी तकनीकों के साथ।