दो साल पहले, लेखक ने पाया कि उनके HTTP ट्रैफ़िक को एक अज्ञात IP पते द्वारा इंटरसेप्ट किया जा रहा था, जो DigitalOcean से पता लगाया गया था, जो एक समझौता किए गए मॉडेम का संकेत देता है।
मॉडेम को बदलने के बाद, लेखक ने कॉक्स बिजनेस के एपीआई में कमजोरियां पाईं, जिससे संवेदनशील ग्राहक जानकारी और डिवाइस सेटिंग्स तक अनधिकृत पहुंच की अनुमति मिली।
कॉक्स ने अधिसूचित होने के बाद तुरंत महत्वपूर्ण सुरक्षा दोष को संबोधित किया, आईएसपी के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों के महत्व को रेखांकित किया और आईएसपी और ग्राहक उपकरणों के बीच विश्वास के मुद्दों को उजागर किया।
एक हैकर समाचार उपयोगकर्ता, xrayarx ने लाखों मॉडेम को हैक करने के बारे में एक लेख पोस्ट किया, जिसे पहले किसी अन्य उपयोगकर्ता, albinowax_ द्वारा पोस्ट किया गया था, जिसे इसके लिए कर्म नहीं मिला था।
मॉडरेटर डांग ने उचित क्रेडिट सुनिश्चित करने के लिए टिप्पणियों को albinowax_ के पद पर स्थानांतरित कर दिया, जिससे पोस्टिंग समय और बेहतर कर्म-साझ ाकरण प्रणाली की आवश्यकता के बारे में चर्चा छिड़ गई।
यह घटना मूल सामग्री योगदान के लिए उचित क्रेडिट और मान्यता के बारे में समुदाय की चिंताओं को उजागर करती है।
लेखक लीटकोड-शैली के साक्षात्कारों की आलोचना करता है, यह तर्क देते हुए कि वे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग नौकरी की वास्तविक जिम्मेदारियों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।
अनुभवी इंजीनियरों की सलाह के बावजूद कि आसानी से खोजी जाने वाली जानकारी को याद रखना अनावश्यक है, ये साक्षात्कार अभी भी ऐसे सामान्य ज्ञान पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
लेखक, AWS, Kubernetes, और रूबी ऑन रेल्स में अनुभवी, अधिक व्यावहारिक आकलन के लिए कहता है और नौकरी के प्रस्तावों को आमंत्रित करता है जो इस तरह के क्विज़ पर भरोसा नहीं करते हैं।
चर्चा अयोग्य उम्मीदवारों को छानने में तनावपूर्ण लेकिन प्रभावी होने के लिए लीटकोड-शैली के साक्षात्कारों की आलोचना करती है, हालांकि सच्ची तकनीकी प्रतिभा का आकलन करने की उनकी क्षमता पर बहस होती है।
उम्मीदवारों की क्षमताओं और फिट का बेहतर मूल्यांकन करने के लिए सरल कोडिंग चुनौतियों, जोड़ी प्रोग्रामिंग और व्यावहारिक समस्या-समाधान कार्यों जैसे विकल्प सुझाए गए हैं।
मानकीकृत तकनीकी साक्षात्कारों की निष्पक्षता और प्रभावशीलता के बारे में चिंताएं, विशेष रूप से उच्च-भुगतान वाली तकनीकी कंपनियों में, अधिक नौकरी-प्रासंगिक आकलन की वकालत के साथ उठाई जाती हैं।
चर्चा आधुनिक मशीन सीखने की तकनीकों के साथ कार्यक्रम संश्लेषण में वाक्यविन्यास वृक्ष उत्परिवर्तन के एकीकरण पर प्रकाश डालती है, आनुवंशिक एल्गोरिदम और संकेत पीढ़ी के समानताएं खींचती है।
एफएफएक्स (फास्ट फंक्शन एक्सट्रैक्शन) और पीजीई (संभाव् य व्याकरण-आधारित विकास) जैसी हालिया प्रगति को पारंपरिक तरीकों के तेज विकल्प के रूप में जाना जाता है, जो सबट्री म्यूटेशन और समयपूर्व अभिसरण जैसी चुनौतियों को संबोधित करते हैं।
बातचीत वर्तमान कंपाइलर क्षमताओं से परे उन्नत अनुकूलन उपकरणों की भी पड़ताल करती है, जिसमें तंत्रिका मॉडल, प्रसार तकनीक और निष्पादन योग्य बायनेरिज़ उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षण प्रसार मॉडल की व्यवहार्यता शामिल है।
कोहेसियो एक पायथन फ्रेमवर्क है जिसका उद्देश्य कुशल, मॉड्यूलर डेटा पाइपलाइनों का निर्माण करना, सहयोग और पुन: प्रयोज्यता को बढ़ाना है।
यह विभिन्न डेटा प्रोसेसिंग पुस्तकालयों के साथ एकीकृत करता है, Pydantic का उपयोग करके प्रकार की सुरक्षा और संरचित कॉन्फ़िगरेशन का समर्थन करता है, और इसमें स्टेप्स, कॉन्टेक्स्ट और लॉगर जैसे घटक शामिल हैं।
Koheesio ETL (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड), डेटा सत्यापन और बड़े पैमाने पर प्रसंस्करण जैसे कार्यों के लिए PySpark का समर्थन करता है, और इसे pip, Hatch, या Poetry के माध्यम से स्थापित किया जा सकता है।
नाइके ने उन्नत डेटा पाइपलाइनों के निर्माण के लिए कोहेसियो नामक एक पायथन-आधारित ढांचा विकसित किया है, जो आंतरिक डेटा इंजीनियरिंग चुनौतियों जैसे अस्थायी ठेकेदारों पर निर्भरता, जटिल एसक्यूएल और खराब प्रलेखन को संबोधित करता है।
कोहेसियो पर राय मिश्रित हैं; कुछ इसे कम अनुभवी डेवलपर्स के लिए फायदेमंद मानते हैं, जबकि अन्य उचित सीखने को बढ़ावा नहीं देने के लिए इसकी आलोचना करते हैं, अपाचे बीम और लुइगी जैसे उपकरणों की तुलना के साथ।
संदेह के बावजूद, कोहेसियो को त्रुटि से निपटने और लॉगिंग के लिए अपने संरचित दृष्टिकोण के लिए कुछ लोगों द्वारा सराहना की जाती है, जो व्यक्तिगत योगदानकर्ताओं के आधार पर बड़े संगठनों के भीतर सॉफ्टवेयर गुणवत्ता में परिवर्तनशीलता को उजागर करता है।
ब्लॉग पोस्ट "आराम पर एन्क्रिप्शन: किसका खतरा मॉडल वैसे भी है?" वेब और क्लाउड अनुप्रयोगों में आराम से डेटा एन्क्रिप्ट करने के बारे में आम गलतफहमी को संबोधित करता है, उचित कार्यान्वयन के महत्व पर जोर देता है।
यह क्लाइंट-साइड एन्क्रिप्शन की वकालत करता है और सुरक्षा बढ़ाने के लिए प्रमुख प्रबंधन प्रणालियों (KMS) और AES-GCM और XChaCha20-Poly1305 जैसे AEAD निर्माणों की भूमिका पर प्रकाश डालता है।
यह पोस्ट डेवलपर्स को क्रिप्टोग्राफी विशेषज्ञों से परामर्श करने, उनके खतरे मॉडलिंग कौशल में सुधार करने और सुरक्षा कमजोरियों और शमन रणनीतियों के बारे में सूचित रहने की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
चर्चा क्लाउड सेवाओं में खतरे के मॉडल को समझने के महत्व को रेखांकित करती है, विशेष रूप से आंतरिक खतरों और क्लाउड प्रदाता कर्मियों द्वारा उत्पन्न जोखिम।
यह एन्क्रिप्शन कुंजी को सुरक्षित रूप से प्रबंधित करने में क्लाउड की प्रबंधन सेवाओं (केएमएस) की भूमिका और आराम से एन्क्रिप्शन की सीमाओं पर प्रकाश डालता है, जो ऑनलाइन हमलावरों या आंतरिक खतरों से रक्षा न हीं करता है।
वार्तालाप "सुरक्षा थिएटर" की आलोचना करता है और मजबूत क्रिप्टोग्राफ़िक तरीकों, सुरक्षित कुंजी प्रबंधन और केवल एन्क्रिप्शन से परे एक स्तरित सुरक्षा रणनीति की आवश्यकता पर बल देता है।
एरिजोना में लार्ज बाइनोकुलर टेलीस्कोप (एलबीटी) द्वारा कैप्चर की गई बृहस्पति के चंद्रमा आईओ की नई उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियां, अंतरिक्ष यान इमेजरी की तुलना में 50 मील की दूरी पर सतह की विशेषताओं को प्रकट करती हैं।
शार्क-विज़ उपकरण और अनुकूली प्रकाशिकी ने इन विस्तृत टिप्पणियों को सक्षम किया, ज्वालामुखी पेले के चारों ओर एक प्रमुख पुनरुत्थान घटना दिखाते हुए, ज्वारीय हीटिंग द्वारा संचालित आईओ की तीव्र ज्वालामुखीय गतिविधि को उजागर किया।
भूभौतिकीय अनुसंधान पत्र * में प्रकाशित, ये निष्कर्ष Io और अन्य सौर मंडल निकायों पर ज्वालामुखीय प्रक्रियाओं की समझ को बढ़ाते हैं, इतालवी नेशनल इंस्टीट्यूट फॉर एस्ट्रोफिजिक्स द्वारा विकसित SHARK-VIS उपकरण द्वारा प्रदान की गई अभूतपूर्व तीक्ष्णता के लिए धन्यवाद।
तुलना में कहा गया है कि जबकि बड़े दूरबीन टेलीस्कोप (एलबीटी) जैसे भू-आधारित दूरबीन लागत प्रभावी हैं और लगातार डेटा प्रदान करते हैं, वे अंतरिक्ष-आधारित उपकरणों के रिज़ॉल्यूशन से मेल नहीं खा सकते हैं।
अनुकूली प्रकाशिकी द्वारा संवर्धित, ग्राउंड-आधारित दूरबीन अभी भी प्रभावशाली परिणाम प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन अनुकूली प्रकाशिकी और भाग्यशाली इमेजिंग जैसी उन्नत इमेजिंग तकनीक वायुमंडलीय हस्तक्षेप को कम करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।
चर्चा में उपभोक्ता कैमरा सेंसर पर वैज्ञानिक सीएमओएस सेंसर की बेहतर गुणवत्ता को भी शामिल किया गया है और एआई-जनित छवियों की वैज्ञानिक वैधता के बारे में चिंताओं के साथ खगोलीय छवियों को बढ़ाने में एआई की क्षमता और सीमाओं पर बहस की गई है।
MuxSystem Das originale MuxCraft System, v10, Minecraft सर्वर के लिए एक व्यापक प्लगइन सूट है, जो गेमप्ले और सर्वर प्रबंधन को बढ़ाने के लिए कई प्रकार की सुविधाएँ प्रदान करता है।
मुख्य विशेषताओं में स्वचालित दुकानें, खनन और ट्रेडिंग सिस्टम, दुःख विरोधी के साथ आधार प्रबंधन, एंटी-लैग उपाय, बॉट डिटेक्शन, कैसीनो गेम, इवेंट ऑटोमेशन और व्यापक व्यवस्थापक उपकरण शामिल हैं।
सिस्टम एक साझा MySQL डेटाबेस का उपयोग करके मल्टी-सर्वर सेटअप का समर्थन करता है और IntelliJ IDEA के लिए विस्तृत सेटअप निर्देश प्रदान करता है, जिससे यह सर्वर प्रशासकों के लिए एक मजबूत समाधान बन जाता है।
MuxCraft, सबसे पुराना और सबसे बड़ा जर्मन Minecraft सर्वर, GitHub पर अपनी संपत्ति को बंद कर दिया है और ओपन-सोर्स कर दिया है, जिससे अन्य लंबे समय से चले आ रहे Minecraft सर्वरों के बारे में चर्चा छिड़ गई है।
ओपन-सोर्स की गई संपत्तियों में मैप्स, स्कीमैटिक्स, सर्वर प्लगइन्स और बहुत कुछ शामिल हैं, जो GitHub और Archive.org पर उपलब्ध हैं।
उपयोगकर्ता Minecraft के साथ अपने अनुभवों के बारे में याद कर रहे हैं, अपने जीवन और करियर पर खेल के प्रभाव पर चर्चा कर रहे हैं, और सर्वरों में पे-टू-विन और जुआ यांत्रिकी की आलोचना कर रहे हैं।
Microsoft ने एक लोकप्रिय वर्कअराउंड को अवरुद्ध कर दिया है जिसने Windows 11 उपयोगकर्ताओं को Microsoft खाते के बिना स्थानीय खाते बनाने की अनु मति दी है, जिससे एक वैध Microsoft खाते की आवश्यकता के लिए निरंतर लूप की आवश्यकता होती है।
सेटअप के दौरान "OOBE\BYPASSNRO" कमांड का उपयोग करने वाली एक वैकल्पिक विधि अभी भी मौजूद है लेकिन दीर्घकालिक समाधान नहीं हो सकता है।
यह कदम उपयोगकर्ताओं को विंडोज 11 पर स्विच करने और माइक्रोसॉफ्ट खातों का उपयोग करने के लिए माइक्रोसॉफ्ट के धक्का के साथ संरेखित करता है, जिससे उपयोगकर्ता नियंत्रण और गोपनीयता पर चिंता बढ़ जाती है।
विंडोज 11 सेटअप के दौरान माइक्रोसॉफ्ट खातों के लिए माइक्रोसॉफ्ट की आवश्यकता ने उन उपयोगकर्ताओं को निराश किया है जो गोपनीयता और नियंत्रण के लिए स्थानीय खातों को पसंद करते हैं।
इस हताशा ने कुछ उपयोगकर्ताओं को हार्डवेयर संगतता, गेमिंग और उपयोगकर्ता-मित्रता के साथ अपनी चुनौतियों के बावजूद, लिनक्स या मैकओएस जैसे वैकल्पिक ऑपरेटिंग सिस्टम पर विचार करने के लिए प्रेरित किया है।
चर्चाएँ Windows के उपयोग में आसानी और Linux के अनुकूलन और गोपनीयता लाभों के बीच व्यापार-नापसंद पर जोर देती हैं, और Microsoft की लाभ-संचालित रणनीतियों और अनिवार्य ऑनलाइन खातों की आलोचना करती हैं।
सैम ऑल्टमैन, YCombinator के पूर्व प्रमुख, OpenAI की सफलता से लाभान्वित कंपनियों में निवेश के कारण संभावित हितों के टकराव पर जांच का सामना करते हैं।
OpenAI में मामूली वेतन और कोई प्रत्यक्ष स्वामित्व नहीं होने का दावा करने के बावजूद, Altman ने Helion और Reddit जैसे स्टार्टअप्स में निवेश के माध्यम से महत्वपूर्ण धन प्राप्त किया है, जिनका OpenAI से संबंध है।
पारदर्शिता और नैतिक संघर्षों के बारे में चिंताएं उठाई गई हैं, विशेष रूप से ऑल्टमैन के बाहर होने और OpenAI के बोर्ड द्वारा बहाली के बाद, व्यक्तिगत लाभ पर सुरक्षित AI विकास को प्राथमिकता देने की उनकी प्रतिबद्धता पर सवाल उठाते हुए।
चर्चा OpenAI के सीई ओ सैम ऑल्टमैन और उनकी सार्वजनिक छवि और व्यावसायिक प्रथाओं के बीच कथित विसंगतियों पर केंद्रित है।
आलोचकों का तर्क है कि संबंधित स्टार्टअप और महत्वपूर्ण व्यक्तिगत धन में ऑल्टमैन की भागीदारी एआई विकास पर वित्तीय प्रभाव से बचने के उनके दावों का खंडन करती है, जिससे संभावित हितों के टकराव बढ़ जाते हैं।
बहस तकनीकी उद्योग में व्यापक नैतिक मुद्दों को छूती है, जैसे पारदर्शिता, हितों का टकराव, और एआई प्रगति के नैतिक निहितार्थ, प्रभावशाली तकनीकी नेताओं के मूल्यांकन की जटिलता को उजागर करते हैं।
एलेसेंड्रो कोप्पो और सहकर्मियों का प्रस्ताव है कि समय क्वांटम उलझाव द्वारा बनाया गया भ्रम हो सकता है, जो भौतिक वास्तविकता के मूलभूत पहलू के रूप में समय के पारंपरिक दृष्टिकोण को चुनौती देता है।
सिद्धांत बताता है कि समय प्रगति करता प्रतीत होता है क्योंकि वस्तुएं घड़ियों से उलझी हुई हैं, जिससे ब्रह्मांड बाहरी पर्यवेक्षक को स्थिर लगता है।
फिजिकल रिव्यू ए में प्रकाशित, इस सिद्धांत को अपने दावों को मान्य करने के लिए आगे की खोज और परीक्षण की आवश्यकता है।
हाल ही में एक पेपर पेज-वूटर्स तंत्र को फिर से देखता है, यह सुझाव देता है कि समय क्वांटम उलझाव द्वारा बनाया गया एक भ्रम है, जिसका उद्देश्य इस अवधारणा को शास्त्रीय समझ से जोड़ना और स्वतंत्र इच्छा और ब्रह्मांड की प्रकृति जैसे आध्यात्मिक निहितार्थों पर चर्चा करना है।
अध्ययन विभिन्न दृष्टिकोणों की पड़ताल करता है कि क्या समय मौलिक या आकस्मिक है, उल्लेखनीय कार्यों का संदर्भ देता है और एन्ट्रापी, कार्य-कारण और "अनन्त पुनरावृत्ति" के दार्शनिक विचार पर चर्चा करता है।
पेपर क्वांटम यांत्रिकी में समय को समझने के लिए एक मॉडल पेश करता है, जिसमें दिखाया गया है कि क्वांटम समय शास्त्रीय समय में कैसे संक्रमण करता है जब घड़ी प्रणाली मैक्रोस्कोपिक हो जाती है, क्वांटम गुरुत्वाकर्षण के लिए निहितार्थ के सा थ।
AMD ने 5 कोर तक के Zen 192-आधारित EPYC "ट्यूरिन" प्रोसेसर की घोषणा की, जो 2024 की दूसरी छमाही में रिलीज़ के लिए तैयार है, और AI अनुमान के लिए Radeon Pro W7900 GPU पेश किया।
TSMC अपनी 3D स्टैक्ड SoIC पैकेजिंग को आगे बढ़ा रहा है, जिसका लक्ष्य 2027 तक 3μm पिच है, 2025 के लिए ट्रैक पर 2nm बड़े पैमाने पर उत्पादन के साथ, और 60 तक CoWoS क्षमता को सालाना 2026% तक बढ़ाने की योजना है।
MSI ने CAMM2 मेमोरी सपोर्ट के साथ Z790 प्रोजेक्ट ज़ीरो प्लस मदरबोर्ड को टीज़ किया, और लेनोवो ने क्वालकॉम स्नैपड्रैगन X एलीट द्वारा संचालित नए नोटबुक का अनावरण किया।
इंटेल की नई लूनर लेक आर्किटेक्चर पी-कोर डिज़ाइन में "फ़्यूब्स के समुद्र" से "कोशिकाओं के समुद्र" में बदलाव का परिचय देती है, जिसका उद्देश्य लोकतांत्रिक लचीलापन के लिए दक्षता और सुरक्षित हार्डवेयर को बढ़ाना है।
लूनर लेक सीपीयू पहले लॉन्च के लिए टीएसएमसी की 3 एनएम प्रक्रिया का उपयोग करेंगे, जबकि लो-एंड एरो लेक सीपीयू इंटेल की 20 ए प्रक्रिया का उपयोग करेंगे, जो पिछले विनिर्माण मुद्दों के कारण टीएसएमसी पर इंटेल की निर्भरता को दर्शाता है।
चर्चा चिप डिजाइन में ट्रेड-ऑफ पर प्रकाश डालती है, जिसमें अपग्रेडेबिलिटी पर ऑन-पैकेज मेमोरी का प्रभाव, हाइपरथ्रेडिंग पर बहस और सीपीयू प्रदर्शन में परिरक्षण और प्रक्रिया नोड्स का महत्व शामिल है।
लेख एमडीएमए जैसे साइकेडेलिक्स के लिए नैदानिक प रीक्षणों में "अंधा" प्रक्रिया को बनाए रखने की कठिनाई पर प्रकाश डालता है, जो यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों (आरसीटी) में पूर्वाग्रह से बचने के लिए आवश्यक है।
साइकेडेलिक्स के ध्यान देने योग्य प्रभावों के कारण, अंधा करना लगभग असंभव है, सकारात्मक परीक्षण परिणामों की वैधता के बारे में चिंताओं को बढ़ाता है और सुझाव देता है कि आरसीटी इन अध्ययनों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकते हैं।
पीटीएसडी के लिए एमडीएमए-असिस्टेड थेरेपी पर एफडीए का आगामी निर्णय परीक्षण डिजाइन और परिणामों पर प्रतिभागियों की अपेक्षाओं के प्रभाव के बारे में चिंताओं के बावजूद भविष्य के साइकेडेलिक उपचार के लिए एक मिसाल कायम कर सकता है।
साइकेडेलिक्स, पहले प्रतिबंधित, अब व्यक्तिगत आघात का इलाज करने और मस्तिष्क समारोह और मानसिक स्वास्थ्य में अंतर्दृष्टि प्रदान करने की उनकी क्षमता के लिए शोध किया जा रहा है, यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों (आरसीटी) पर पारंपरिक निर्भरता को चुनौती दे रहा है।
पाठ मस्तिष्क पर डीएमटी के प्रभाव, सेरोटोनिन रिसेप्टर्स के साथ इसकी बातचीत, और ज्वलंत दृश्य विकृतियों को प्रेरित करता है, इस बात पर बहस करता है कि क्या ये अनुभव मस्तिष्क से उत्पन्न होते हैं या बाहरी संस्थाओं को शामिल करते हैं।
चर्चा मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों के लिए आरसीटी पर अधिक जोर देने की आलोचना करती है, साइकेडेलिक्स के चिकित्सीय लाभों और जोखिमों पर प्रकाश डालती है, और वैज्ञानिक साक्ष्य और संदर्भ-संवेदनशील दृष्टिकोणों की आवश्यकता पर जोर देती है।
अरविंद नारायणन और सायश कपूर का तर्क है कि एआई को एक उपकरण के रूप में इस्तेमाल किया जाना चाहिए, न कि एक अचूक दैवज्ञ, वैज्ञानिक अनुसंधान में, उस प्रचार की आलोचना करना जो त्रुटिपूर्ण अध्ययन की ओर ले जाता है।
वे मशीन लर्निंग में "रिसाव", खराब प्रजनन क्षमता, और डेटा और कोड साझा करने में विफलता जैसे मुद्दों को उजागर करते हैं, ज ो प्रकाशन-या-नाश संस्कृति और अति आशावाद से बढ़ जाते हैं।
लेखक बेहतर अनुसंधान प्रथाओं, डेटा साझाकरण और सावधानीपूर्वक और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य विज्ञान की ओर एक सांस्कृतिक बदलाव का आह्वान करते हैं, प्रशिक्षण और गुणवत्ता नियंत्रण में सुधार के लिए कुछ एआई फंडिंग को फिर से आवंटित करने का सुझाव देते हैं।
चर्चा वैज्ञानिक क्षेत्रों में एआई पर अत्यधिक निर्भरता की आलोचना करती है, डेटा रिसाव जैसे जोखिमों पर जोर देती है और विशेषज्ञ राय पर एआई पर भरोसा करने की प्रवृत्ति पर जोर देती है।
यह एक संतुलित दृष्टिकोण की मांग करता है जो विशेषज्ञ ज्ञान और महत्वपूर्ण सोच को महत्व देता है, एआई सुरक्षा में वास्तविक विशेषज्ञता की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।
विश्वसनीय सामग्री उत्पन्न करने और इसके संभावित दुरुपयोग में एआई की सीमाओं के बारे में चिंता जताई जाती है, मानव निरीक्षण की वकालत और त्रुटियों को कम करने के लिए उचित प्रशिक्षण।