Google Docs अब उन्नत मार्कडाउन सुविधाओं का समर्थन करता है, जिसमें मार्कडाउन को पेस्ट करने पर Docs सामग्री में बदलना, Docs सामग्री को मार्कडाउन के रूप में कॉपी करना, एक Doc को मार्कडाउन के रूप में निर्यात करना, और मार् कडाउन को एक Doc के रूप में आयात करना शामिल है।
यह अपडेट तकनीकी सामग्री लेखकों के लिए लाभकारी है, जिससे सहयोग और दस्तावेज़ीकरण के लिए डॉक्स और मार्कडाउन के बीच आसान रूपांतरण संभव हो सकेगा।
रोलआउट 16 जुलाई, 2024 से रैपिड रिलीज़ और शेड्यूल्ड रिलीज़ डोमेन के लिए शुरू होता है, और यह सभी Google Workspace ग्राहकों, Workspace व्यक्तिगत ग्राहकों और व्यक्तिगत Google खाता उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है।
Google Docs अब मार्कडाउन के पूर्ण आयात/निर्यात का समर्थन करता है, जिससे तकनीकी लेखकों और मार्कडाउन दस्तावेज़ों पर सहयोग करने वालों के लिए इसकी उपयोगिता बढ़ जाती है।
यह सुविधा धीरे-धीरे जारी की जा रही है ताकि गंभीर बग्स को जल्दी पकड़ा जा सके, इसलिए उपयोगकर्ता इसे तुरंत नहीं देख सकते हैं।
Google ड्राइव और इसकी एपीआई भी इस नए मार्कडाउन क्षमता का समर्थन करेंगे, हालांकि कुछ उपयोगकर्ताओं को धीमी रोलआउट और कोड ब्लॉक्स और टिप्पणियों जैसे तत्वों के अधूरे समर्थन के बारे में चिंताएं हैं।
बढ़ती ब्याज दरों, सट्टा वित्तपोषण, और त्रुटिपूर्ण भर्ती प्रक्रियाओं के कारण तकनीकी नौकरी बाजार में उथल-पुथल मची हुई है।
उच्च ब्याज दरें कंपनियों को जोखिम भरे उपक्रमों के बजाय सुरक्षित सरकारी समर्थित खातों में निवेश करने के लिए प्रेरित करती हैं, जिससे तकनीकी क्षेत्र में नौकरियों का नुकस ान होता है।
भर्ती प्रक्रिया अक्सर अप्रासंगिक कोडिंग परीक्षणों और व्यवहारिक साक्षात्कारों पर केंद्रित होती है, जिससे उम्मीदवारों के वास्तविक अनुभव और क्षमताओं का मूल्यांकन करने में असफल रहती है।
नौकरी बाजार कई उद्योगों में चुनौतीपूर्ण है, जिसमें तकनीक भी शामिल है, जहां जटिल भर्ती प्रक्रियाएं व्यक्तिगत प्रोफाइल और योगदान को नजरअंदाज कर देती हैं।
नेटवर्किंग आवश्यक है क्योंकि जॉब पोर्टल अक्सर रिज्यूमे को छिपा देते हैं, और तकनीकी नौकरी बाजार में अवसर कम हो रहे हैं क्योंकि कंपनियां अप्रासंगिक कौशल और मनमाने आवश्यकताओं पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं।
अप्रभावी भर्ती प्रथ ाएं खराब कार्यस्थल वातावरण का संकेत दे सकती हैं, और नौकरी बाजार की अव्यवहारिकता व्यक्तियों की वित्तीय स्थिरता से अधिक समय तक बनी रह सकती है, जिससे उपयुक्त रोजगार की खोज जटिल हो जाती है।
डेविड बुकानन ने रैबिट R1 के लिए एक 'टेदरड जेलब्रेक' विकसित किया है, जो बूटलोडर को अनलॉक किए बिना या आंतरिक स्टोरेज को बदले बिना रूट एक्सेस की अनुमति देता है।
रैबिट R1, जो मीडियाटेक MT6765 SoC का उपयोग करता है, को व्यापक उपयोगकर्ता डेटा लॉगिंग और GPL उल्लंघनों के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा है, जिसे हाल ही में एक अपडेट में आंशिक रूप से संबोधित किया गया।
बुचैनन के निष्कर्ष बताते हैं कि रैबिटओएस एक अत्यधिक संशोधित एंड्रॉइड 13 एओएसपी है, जो मुख्य रूप से एकल-ऐप कियोस्क मोड को लागू करता है, और उन्होंने डिवाइस की आगे की खोज में सहायता के लिए एक उपकरण जारी किया है।
रैबिटओएस को जेलब्रेक करने से गुप्त लॉग और संभावित जीपीएल (जनरल पब्लिक लाइसेंस) उल्लंघन सामने आए हैं, जिससे गोपनीयता और कानूनी चिंताएं बढ़ गई हैं।
लॉग्स में संवेदनशील डेटा शामिल होता है जैसे सटीक जीपीएस स्थान, वाईफाई नेटवर्क के नाम, पास के सेल टावरों के आईडी और उपयोगकर्ता टोकन, जिनमें से कुछ को रैबिट के सर्वरों पर भेजा जाता है।
रैबिट इंक. ने इन लॉगिंग समस्याओं को संबोधित करते हुए एक अपडेट (v0.8.112) जारी किया, लेकिन यह विवाद तकनीकी उत्पादों में डेटा गोपनीयता और पारदर्शिता के बारे में चल रही चिंताओं को उजागर करता है।
समय से पहले गणित सीखने से बेहतर ग्रेड, खराब शिक्षण से सुरक्षा, और इंटर्नशिप, शोध परियोजनाओं, और मजबूत सिफारिश पत्रों तक पहुंच मिल सकती है, जो कॉलेज और करियर के अवसरों के लिए महत्वपूर्ण हैं।
कैलकुलस से परे उन्नत गणित पाठ्यक्रम, जैसे कि रैखिक बीजगणित और अवकल समीकरण, कई मात्रात्मक क्षेत्रों के लिए आवश्यक हैं और छात्रों को विशेषीकृत क्षेत्रों में तेजी से प्रवेश दिला सकते हैं, जिससे करियर की उपलब्धियों में वृद्धि होती है।
अनुसंधान से संकेत मिलता है कि शैक्षिक त्वरितीकरण मानसिक स्वास्थ्य को नुकसान नहीं पहुंचाता है और सामान्य भ्रांतियों और तार्किक चुनौतियों के बावजूद अधिक शैक्षणिक और पेशेवर सफलता की ओर ले जाता है।
एक उपयोगकर्ता ने अपने 30 के दशक में गणित-भय को दूर करने की अपनी यात्रा साझा की, यह बताते हुए कि गणित सीखने में कभी देर नहीं होती और यह समस्या-समाधान और प्रोग्रामिंग में अंतर्दृष्टि के लिए लाभकारी है।
जीवन में बाद में गणित सीखने के लिए सुझावों में बुनियादी गणित की किताबों से शुरुआत करना, सामुदायिक कॉलेज संसाधनों का उपयोग करना, और धीरे-धीरे उन्नत विषयों की ओर बढ़ना शामिल है।
चर्चा में प्रारंभिक गणित शिक्षा, माता-पिता की भागीदारी, और कुमोन जैसी बाहरी संसाधनों के महत्व पर भी जोर दिया गया, साथ ही व्यापक शैक्षिक प्रणाली की भूमिका पर भी ध्यान दिया गया जो आत्म-अध्ययन और प्रेरणा को बढ़ावा देती है।
जनरेटिव एआई स्कैमर्स को अत्यधिक व्यक्तिगत और विश्वसनीय फ़िशिंग ईमेल भेजने में सक्षम बनाता है, जिससे भाषा की बाधाओं को पार किया जा सकता है और बड़े पैमाने पर अभियानों को स्वचालित किया जा सकता है।
एआई उपकरण जैसे WormGPT और FraudGPT फ़िशिंग ईमेल और स्पूफिंग वेबसाइट बनाने में सहायता करते हैं, जिससे प्रभावी हमले तैयार करने में लगने वाला समय काफी कम हो जाता है।
रक्षा रणनीतियों में DMARC (डोमेन-आधारित संदेश प्रमाणीकरण, रिपोर्टिंग और अनुरूपता) को लागू करना, एआई फ़िशिंग प्रयासों को पहचानना, बहु-स्तरीय सुरक्षा का उपयोग करना, और एक मजबूत प्रेषक प्रतिष्ठा बनाए रखना शामिल है।
एआई-संचालित फ़िशिंग घोटाले अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं, जो टेक्स्ट के लिए लामा, आवाज के लिए व्हिस्पर/टॉरटॉइस, और छवियों के लिए स्टेबल डिफ्यूजन जैसी तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं, हालांकि उनका उपयोग अभी भी सीमित है।
हालांकि फ़िशिंग को बढ़ाने के लिए एआई की संभावनाएं हैं, पारंपरिक तरीकों जैसे भारतीय कॉल सेंटर घोटाले अभी भी अत्यधिक प्रभावी और आर्थिक रूप से लाभदायक हैं, जैसा कि हाल ही में एक मामले में देखा गया जहां एक बुजुर्ग व्यक्ति से $25,000 की ठगी की गई।
बैंक और अन्य संस्थान अपनी धोखाधड़ी पहचान क्षमताओं में सुधार कर रहे हैं, लेकिन एआई-संचालित धोखाधड़ी के बढ़ते मामलों के कारण विशेष रूप से बुजुर्गों जैसी संवेदनशील आबादी के लिए जागरूकता और शिक्षा में वृद्धि की आवश्यकता है।
टाइनीपॉड का परिचय, एक कॉम्पैक्ट डिवाइस जो आपके एप्पल वॉच द्वारा संचालित फोन, संगीत, मैसेजिंग और अन्य आवश्यक सुविधाएँ प्रदान करता है।
मुख्य विशेषताओं में एक स्पर्शनीय स्क्रॉल व्हील, त्वरित चुंबकीय चार्जिंग, बहु-दिवसीय बैटरी जीवन, एप्पल पे, और मीडिया के लिए 32GB स्टोरेज शामिल हैं।
दो मॉडलों में उपलब्ध: स्क्रॉल व्हील के साथ tinyPod $79.99 में और स्क्रॉल व्हील के बिना tinyPod lite $29.99 में, विभिन्न Apple Watch श्रृंखलाओं के साथ संगत, इस गर्मी में शिपिंग।
टाइनीपॉड एक एप्पल वॉच केस है जिसमें एक स्क्रॉल व्हील शामिल है, जो आईपॉड के क्लिकव्हील की याद दिलाता है, और यह डिजिटल क्राउन के साथ एक यांत्रिक संबंध बनाता है।
उत्पाद को एक मजेदार, विशिष्ट हार्डवेयर विचार के रूप में देखा जाता है, जो उन लोगों को आकर्षित करता है जो अनोखे और विचित्र तकनीकी गैजेट्स की सराहना करते हैं, भले ही यह अव्यावहारिक हो।
उत्पाद की वेबपेज कार्यक्षमता के बारे में मिश्रित समीक्षाएँ हैं, कुछ उपयोगकर्ताओं को Firefox पर समस्याओं का सामना करना पड़ता है, जबकि अन्य को डिज़ाइन आकर्षक लगता है।
लिबआर्काइव ने एक कमिट को मर्ज किया ताकि bsdtar का उपयोग करते समय चेतावनियों में त्रुटि पाठ जोड़ा जा सके, जिससे मुद्दा #1561 का समाधान हो सके, लेकिन safe_fprintf को असुरक्षित fprintf से बदलने के बारे में चिंताएं उठाई गईं।
एक सुधार लागू किया गया ताकि safe_fprintf पर वापस जाया जा सके और सही errno हैंडलिंग का उपयोग किया जा सके, साथ ही आगे के ऑडिट और इस मुद्दे के लिए एक CVE (सामान्य कमजोरियाँ और एक्सपोज़र) के सुझाव दिए गए।
चर्चा ने विस्तृत कोड समीक्षाओ ं और ओपन-सोर्स परियोजनाओं में सुरक्षा बनाए रखने के महत्व को रेखांकित किया, और मुद्दे को बातचीत को लॉक करके हल किया गया।
जिया तान "JiaT75" ने 2021 में bsdtar में एक चेतावनी में त्रुटि पाठ जोड़ा, जिससे टिप्पणी की गुणवत्ता और कोड परिवर्तन की जांच के बारे में GitHub पर एक गरमागरम चर्चा शुरू हो गई।
बहस ने बड़े सॉफ्टवेयर परियोजनाओं को बनाए रखने की चुनौतियों और सुरक्षा समीक्षाओं में सुधार के लिए एआई की संभावित भूमिका को उजागर किया।
इस घटना ने दुर्भावनापूर्ण कोड का पता लगाने की कठिनाई को उजागर किया, विशेष रूप से ज्ञात योगदानकर्ताओं से, और जिया तान को xz टूल पर राज्य प्रायोजित हमले से जोड़ा।
प्यूर्टो रिको ने प्रमुख जीवाश्म ईंधन कंपनियों, जिनमें एक्सॉनमोबिल, बीपी, शेवरॉन, शेल और कोनोकोफिलिप्स शामिल हैं, के खिलाफ $1 बिलियन का मुकदमा दायर किया है, जिसमें उन पर जलवायु परिवर्तन के बारे में जनता को गुमराह करने और स्वच्छ ऊर्जा की ओर संक्रमण में देरी करने का आरोप लगाया गया है।
सैन जुआन में दायर मुकदमे में दावा किया गया है कि इन कंपनियों ने जीवाश्म ईंधनों को उनके खतरों के बारे में पर्याप्त चेतावनी दिए बिना बढ़ावा देकर व्यापार कानूनों का उल्लंघन किया है, और हरीकेन मारिया जैसी जलवायु आपदाओं से बचाव के लिए हर्जाने की मांग की है।
यह कानूनी कार्रवाई जीवाश्म ईंधन उद्योग के खिलाफ इसी तरह के मुकदमों की व्यापक प्रवृत्ति का हिस्सा है, जो जलवायु से संबंधित प्रभावों के लिए बढ़ती जवाबदेही प्रयासों को उजागर करती है।
प्यूर्टो रिको ने जीवाश्म ईंधन कंपनियों के खिलाफ $1 बिलियन का मुकदमा दायर किया है, उन पर जलवायु परिवर्तन से संबंधित क्षति पहुंचाने का आरोप लगाते हुए और कड़े पर्यावरणीय नियमों की मांग की है।
यह मुकदमा जीवाश्म ईंधनों के आर्थिक लाभ और सतत प्रथाओं तथा कॉर्पोरेट जवाबदेही की आवश्यकता के बीच चल रही बहस को उजागर करता है।
राय विभाजित हैं, कुछ लोग प्रदूषण और गलत जानकारी के लिए कॉर्पोरेट जिम्मेदारी के महत्व पर जोर देते हैं, जबकि अन्य जलवायु परिवर्तन से निपटने में व्यक्तिगत कार्यों और सरकारी नीतियों की भूमिका पर बल देते हैं।
गिटलैब बिक्री पर विचार कर रहा है, जिससे उपयोगकर्ताओं के बीच संभावित शटडाउन या सेवा मॉडल में बदलाव को लेकर चिंताएं बढ़ रही हैं, जो रेडहैट और सेंटओएस के साथ हुई पिछली समस्याओं की याद दिलाती हैं।
उपयोगकर्ता Gitlab जैसे ओपन-सोर्स विकल्पों के लाभों पर बहस करते हैं, आसान माइग्रेशन और सामुदायिक समर्थन का हवाला देते हुए, जबकि संभावित खरीदारों जैसे Datadog या IBM पर अटकलें लगाते हैं।
Gitlab की मूल्य निर्धारण और उद्यम केंद्रितता की आलोचनाओं ने कुछ उपयोगकर्ताओं को GitHub जैसे विकल्पों पर स्विच करने पर विचार करने के लिए प्रेरित किया है, जो भविष्य की स्थिरता और लागतों के बारे में मिश्रित भावनाओं को दर्शाता है।
यह पोस्ट विलियम कैल्विन के 'द सेरेब्रल कोड' में प्रस्तुत सिद्धांत पर चर्चा करती है, जो सुझाव देता है कि मस्तिष्क मिनीकॉलम्स के भीतर विकासवादी प्रक्रियाओं का उपयोग करके संवेदी इनपुट्स को संसाधित करता है और सबसे 'योग्य' पैटर्न खोजता है।
यह सिद्धांत यह मानता है कि मस्तिष्क की संरचना, विशेष रूप से नियोकोर्टेक्स के कॉलम और मिनीकोलम, कुशल समस्या-समाधान और समानांतर प्रसंस्करण की अनुमति देते हैं, जिसे एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) में लागू किया जा सकता है।
लेखक इस विकासात्मक प्रक्रिया की नकल करने के लिए न्यूरल नेटवर्क के साथ प्रयोग कर रहे हैं और इस क्षेत्र में अनुसंधान और शैक्षणिक अंतर्दृष्टि पर सलाह चाहते हैं, जो एआई की गहन सोच क्षमताओं में संभावित प्रगति को उजागर करता है।
पोस्ट में डार्विन मशीनों की अवधारणा पर चर्चा की गई है, जहां विभिन्न संवेदी डेटा रूपों को मस्तिष्क के मिनीकॉलम्स द्वारा संसाधित किया जाता है, प्रत्येक अद्वितीय फायरिंग पैटर्न उत्पन्न करता है जो प्रतिस्पर्धा करते हैं और प्रमुख पैटर्न को सुदृढ़ करते हैं, जिससे सीखने में सहायता मिलती है।
कैप्सूल-रूटिंग एल्गोरिदम, जिन्हें ज्यॉफ्री हिंटन द्वारा प्रस्तावित किया गया था, इस विचार को अपेक्षा-अधिकतमकरण (ईएम) प्रक्रियाओं का उपयोग करके लागू करने का लक्ष्य रखते हैं, लेकिन एआई अनुसंधान में ट्रांसफॉर्मर्स की सफलता के कारण यह छाया में आ गए हैं।
चर्चा मस्तिष् क के कार्य और तंत्रिका नेटवर्क को समझने के महत्व को उजागर करती है, जिसमें हेब्बियन लर्निंग और तंत्रिका गतिविधि में समयगत गतिशीलता की गहन खोज की आवश्यकता का उल्लेख किया गया है।