फार्मबॉट एक अत्यधिक स्वचालित, आसानी से असेंबल होने वाला बागवानी रोबोट प्रदान करता है जो घर पर, स्कूलों में, और यहां तक कि अंतरिक्ष में भी भोजन उगाने को सरल बनाता है।
यह 500 से अधिक शैक्षिक संस्थानों और संगठनों द्वारा उपयोग किया जाता है, जैसे कि नासा, जो STEM शिक्षा और नवाचारी कृषि प्रथाओं को बढ़ावा देते है ं।
फार्मबॉट मॉडल, जेनेसिस और जेनेसिस एक्सएल, कम CO2 उत्सर्जन के साथ स्थायी खाद्य उत्पादन प्रदान करते हैं और व्यक्तिगत से पारिवारिक आवश्यकताओं तक विभिन्न पैमानों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
ओपन सोर्स फार्मिंग रोबोट (फार्म.बॉट) को मिश्रित समीक्षाएं मिली हैं, जिसमें आलोचनाएं इसके पौधों की देखभाल के ज्ञान की कमी पर केंद्रित हैं, जैसे कि अनुचित सिंचाई तकनीकें जो फंगल समस्याओं का कारण बन सकती हैं।
कुछ उपयोगकर्ताओं का मानना है कि इस तकनीक को अनुकूलित किया जा सकता है और वे इसे बड़े अनुप्रयोगों के लिए विस्तारित करने की संभावना देखते हैं, हालांकि अन्य लोग इसे गंभीर खेती के लिए अव्यावहारिक मानते हैं।
इस परियोजना को आमतौर पर बड़े पैमाने पर कृषि के लिए एक व्यावहारिक समाधान के बजाय एक शौकिया उपकरण के रूप में देखा जाता है।
आउटलाइन स्पीडरनिंग में एक विस्तृत पुनरावृत्तिमूलक रूपरेखा बनाना, उसे जल्दी से भरना, और केवल पूर्ण होने के बाद उसे परिपूर्ण करना शामिल है, जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में काफी तेज है।
मुख्य कदमों में एक रूपरेखा बनाना, प्रत्येक आइटम को विभाजित करना, उन्हें तेजी से भरना, और बाद में विवरणों को परिष्कृत करना शामिल है, जिससे चलते-फिरते पूर्णता की सामान्य गलती से बचा जा सके।
यह विधि लेखन और प्रोग्रामिंग जैसे विभिन्न कार्यों पर लागू होती है, गति और गुणवत्ता दोनों को बढ़ाते हुए गति बनाए रखने और तनाव को कम करने में सहायक होती है।
लेख परियोजना प्रबंधन के लिए शीर्ष-से-नीचे दृष्टिकोण की वकालत करता है, जिसमें कार्यों को छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में विभाजित करने पर जोर दिया गया है ताकि उन्हें तेजी से पूरा किया जा सके।
यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि कार्यात्मक प्रोग्रामिंग, जो साझा स्थिति से बचती है, इस प्रक्रिया में कैसे सहायता कर सकती है, हालांकि कुछ लोग तर्क देते हैं कि यह विधि सामान्य रूप से एक अच्छी प्रथा है।
लचीलापन और पुनरावृत्ति पर भी जोर दिया गया है, यह सुझाव देते हुए कि एक मोटे खाके से शुरू करना और समय के साथ इसे परिष्कृत करना परियोजना की दक्षता और प्रभावशीलता को बढ़ा सकता है।
छेड़छाड़-स्पष्ट उपाय अनधिकृत भौतिक पहुंच का पता लगाने के लिए आवश्यक हैं, जो इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों को 'ईविल मेड' हमलों से बचाते हैं।
तकनीकों में अद्वितीय सील का उपयोग, स्क्रू पर ग्लिटर नेल पॉलिश, हेड्स और ऑडिटर जैसे टैंपर-एविडेंट फर्मवेयर, और हेवन जैसे ऐप्स के साथ भौतिक घुसपैठ का पता लगाना शामिल है।
छेड़छाड़-स्पष्ट भंडारण और वीडियो निगरानी जैसी कई सुरक्षा परतों क ो मिलाकर, उपकरण सुरक्षा को काफी हद तक बढ़ाया जा सकता है।
यह पोस्ट इलेक्ट्रॉनिक्स को छेड़छाड़-स्पष्ट बनाने के तरीकों पर चर्चा करती है, जिसमें अनधिकृत पहुंच या संशोधनों का पता लगाने के महत्व को उजागर किया गया है।
एक उपयोगकर्ता ने नकली दवाओं से निपटने के लिए इन सिद्धांतों का उपयोग करने पर अपना काम साझा किया, यह सुझाव देते हुए कि यादृच्छिक पैटर्न को खोजने योग्य पाठ में बदलने के लिए बेहतर एल्गोरिदम की आवश्यकता है।
बातचीत में क्रिप्टोग्राफी में उपयोग की जाने वाली संबंधित तकनीकों जैसे फिजिकल अनक्लोनबल फंक्शंस (PUFs) और छेड़छाड़ का पता लगाने के लिए इमेज रिकग्निशन एल्गोरिदम के उपयोग की संभावना पर चर्चा की गई है।
high_impact एक नया 2D गेम इंजन है जो C में लिखा गया है, और 2010 के Impact JavaScript गेम इंजन से प्रेरित है। यह कई प्लेटफार्मों का समर्थन करता है, जिनमें Windows, Mac, Linux, और WebAssembly (WASM) शामिल हैं।
इंजन में गेम विकास के लिए व्यापक समर्थन शामिल है, जिसमें टाइल-मैप्स, गेम ऑब्जेक्ट्स, भौतिकी, टकराव, एनिमेशन, पाठ, और ध्वनि शामिल हैं, जो सरलता और विस्ता रशीलता पर केंद्रित है।
इस परियोजना में मूल बायोलैब डिजास्टर गेम का एक पोर्ट और एक अद्यतन स्तर संपादक, वेल्टमेस्टर, शामिल है, जो इंजन की क्षमताओं को प्रदर्शित करता है और आगे के विकास के लिए योगदान आमंत्रित करता है।
एक डेवलपर ने अपने जावास्क्रिप्ट गेम इंजन, इम्पैक्ट, को सी में पोर्ट किया, जिससे गेम विकास में प्रदर्शन और अनुकूलन पर चर्चाएं शुरू हो गईं।
इम्पैक्ट का उपयोग उल्लेखनीय खेलों जैसे क्रॉस कोड और एक्सटाइप प्लस में किया गया है, जो इसकी अनुकूलता और संशोधन की क्षमता को प्रदर्शित करता है।
पोर्टिंग प्रयास वेब-आधारित खेलों को अनुकूलित करने में जारी रुचि को उजागर करता है, जिस में बेहतर प्रदर्शन के लिए वेबअसेंबली (WASM) और वेबजीएल (WebGL) का उल्लेख किया गया है।
एनवीडिया ने अपने अगले एआई चिप की रिलीज को एक डिज़ाइन दोष के कारण स्थगित कर दिया है, जिससे एआई प्रगति में वास्तविक सीमित कारकों पर द वर्ज पर चर्चाएं शुरू हो गई हैं।
कुछ उपयोगकर्ता तर्क देते हैं कि डेटा हैंडलिंग और मॉडल आर्किटेक्चर कच्ची कंप्यूट शक्ति की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण बाधाएं हैं, जबकि अन्य उपयोगकर्ता यह सव ाल उठाते हैं कि क्या काफी अधिक GPUs के साथ भी संभावित सुधार हो सकते हैं।
बहस में छोटे, अधिक कुशल एआई मॉडल की संभावनाओं और एआई अनुसंधान पर हार्डवेयर प्रगति के प्रभाव का भी अन्वेषण किया जाता है।
GPT-4 ने लिनक्स कर्नेल कोड को समझने में मददगार साबित हुआ है, सी प्रोग्रामर्स को फंक्शन्स समझाने और डमी प्रोग्राम लिखने में सहायता प्रदान की है।
उपयोगकर्ता एलएलएम (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) को सीखने की गति बढ़ाने और थकाऊ विवरणों को प्रबंधित करने में सहायक पाते हैं, हालांकि कभी-कभी इनमें गलतियाँ भी होती हैं।
एलएलएम्स विचार-मंथन और विचार उत्पन्न करने के लिए मूल्यवान हैं, लेकिन उन्हें उच्च सटीकता की आवश्यकता वाले क्षेत्रों में सावधानीपूर्वक उपयोग किया जाना चाहिए।
सेगा का जेट रॉकेट, जो 1970 में जारी किया गया था, एक अग्रणी आर्केड गेम था जो बिना कंप्यूटर या स्क्रीन के उड़ान और युद्ध का अनुकरण करता था।
खेल ने रॉकेट लॉन्च को अनुकरण करने और हिट का पता लगाने के लिए एक कन्वेयर-बेल्ट जैसी कैनवास, दर्पण और लाइट्स को शामिल करने वाली एक यांत्रिक प्रणाली का उपयोग किया।
हालांकि इसकी प्रारंभिक लोकप्रियता थी, अनधिकृत प्रतियों ने उत्तरी अमेरिका में इसकी बिक्री को प्रभावित किया, और आज, कुछ ही कार्यात्मक इकाइयाँ मौजूद हैं, जिनमें पुनर्स्थापित संस्करणों को उनके ऐतिहासिक महत्व और यांत्रिक कुशलता के लिए मूल्यवान माना जाता है।
सेगा जेट रॉकेट, एक '70 के दशक का आर्केड गेम, अपने कंप्यूटर या स्क्रीन की कमी के लिए उल्लेखनीय है, इसके बजाय यह इलेक्ट्रोमैकेनिकल तकनीक पर निर्भर करता है।
यह खेल '70 के दशक की एक व्यापक प्रवृत्ति का हिस्सा है, जहां आर्केड खेल जैसे कि सेगा हेलिशूटर और किलर शार्क ने समान इलेक्ट्रोमैकेनिकल सिस्टम का उपयोग किया, जो डिजिटल ग्राफिक्स युग से पहले के थे।
इस रुचि के पुनरुत्थान से प्रारंभिक आर्केड खेलों की नवाचारी इंजीनियरिंग और बाद के वीडियो गेम विकास पर उनके प्रभाव को उजागर किया गया है।
पुस्तक चिकित्सा, जो चिकित्सीय उद्देश्यों के लिए पुस्तकों का उपयोग करने की प्रथा है, की ऐतिहासिक जड़ें प्राचीन ग्रीस तक जाती हैं और प्रथम विश्व युद्ध के बाद इसे प्रमुखता मिली।
अनुसंधान से पता चलता है कि कथा साहित्य पढ़ने से सहानुभूति और सामाजिक कौशल में सुधार हो सकता है क्योंकि यह मस्तिष्क के उन क्षेत्रों को उत्तेजित करता है जो घटनाओं का प्रत्यक्ष अनुभव करने से जुड़े होते हैं।
हालांकि इसके वास्तविक जीवन पर प्रभाव के बारे में कुछ संदेह है, बिब्लियोथेरेपी व्यक्तिगत स्वास्थ्य लाभ प्रदान करती है, जैसे कि तनाव में कमी और बेहतर नींद, और यह व्यक्तियों को भावनात्मक आराम के लिए उनके पढ़ने के विकल्पों को नेविगेट करने में मदद करती है।
पढ़ना सहानुभूति को बढ़ा सकता है क्योंकि यह एक ऐसा अनुभव प्रदान करता है जो फिल्में और टीवी नहीं दे सकते, जिससे पाठक पात्रों के साथ जी सकते हैं और खुद और दूसरों की गहरी समझ प्राप्त कर सकते हैं।
पढ़ने का प्रभाव व्यक्तियों के बीच भिन्न होता है, अक्सर दृष्टिकोण को व्यापक बनाता है और भावनात्मक अनुनाद प्रदान करता है, हालांकि वास्तविकता से बचने के लिए पढ़ने का उपयोग करने से बचने के लिए संयम महत्वपूर्ण है।
सही किताबें सहानुभूति और आत्म-जागरूकता को बढ़ावा दे सकती हैं, जिससे समग्र खुशी में योगदान मिलता है।
गूगल एक दशक से अधिक समय से एआई और चिप विकास के क्षेत्र में अग्रणी रहा है, जिसके परिणामस्वरूप टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स (TPUs) का निर्माण हुआ है ताकि बढ़ती एआई कंप्यूट आवश्यकताओं को पूरा किया जा सके।
टीपीयू, जो पहली बार 2015 में तैनात किए गए थे, ने महत्वपूर्ण रूप से विकास किया है, और नवीनतम पीढ़ी, ट्रिलियम, उन्नत एआई मॉडलों के लिए शक्ति और दक्षता को बढ़ा रही है।
Google ने 2018 में Cloud TPUs लॉन्च किए, जिससे ग्राहकों को AI वर्कलोड्स को तेज करने में मदद मिली। अब 60% से अधिक वित्त पोषित जनरेटिव AI स्टार्टअप्स Google Cloud की AI इंफ्रास्ट्रक्चर का उ पयोग कर रहे हैं।
गूगल के टीपीयू (टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट) विकास ने इसे एक अलग कंपनी में बदलने की संभावनाओं पर बहस छेड़ दी है, जिससे महत्वपूर्ण निवेश और बाजार पूंजीकरण आकर्षित हो सकता है।
टीपीयू एनवीडिया के बाद एआई प्रशिक्षण के लिए दूसरा सबसे लोकप्रिय वातावरण है, लेकिन गूगल का इन-हाउस विकास लागत-प्रभावी और इसके पारिस्थितिकी तंत्र के साथ अच्छी तरह से एकीकृत है, जिससे संभावित स्पिन-आउट जटिल हो जाता है।
प्रतिस्पर्धी एआई हार्डवेयर बाजार और Nvidia के प्रभुत्व के बावजूद, Google's TPUs इसकी एआई अवसंरचना के लिए महत्वपूर्ण हैं और जनरेटिव एआई स्टार्टअप्स और यूनिकॉर्न्स द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं।
मोनिटाजियम एक मध्ययुगीन प्रथा थी जिसमें जनता सिक्कों के अवमूल्यन से बचने के लिए शुल्क का भुगतान करती थी, जो मुद्रास्फीति और वित्तीय अस्थिरता का कारण बनता।
विलियम द कॉन्करर द्वारा इंग्लैंड में पेश किया गया, यह सिक्कों के त्रैवार्षिक नवीनीकरण में विकसित हुआ, जो अलोकप्रिय था और अंततः हेनरी प्रथम द्वारा समाप्त कर दिया गया।
डेनमार्क में 'हल कर' के साथ समान प्रथाएं मौजूद थीं, और आधुनिक लोकतंत्रों को भी इसी तरह की राजस्व चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, हालांकि वे अवमूल्यन के बजाय करों पर निर्भर करते हैं।
लेख शीत युद्ध के दौरान सोवियत प्रौद्योगिकी को कमजोर करने के लिए अमेरिकी जासूसी प्रयासों की जांच करता है, जिसमें एशियानोमेट्री के एक विस्तृत वीडियो और गेरहार्ड रोननेबर्गर की पुस्तक 'डेकनाम साले' का संदर्भ दिया गया है।
यह बुल्गारिया के कंप्यूटर उद्योग को उजागर करता है, जो तस्करी की गई पश्चिमी तकनीक पर निर्भर था, और 1959 में सोवियत लूनिक अंतरिक्ष यान से संबंधित एक सीआईए ऑपरेशन का वर्णन करता है।
लेख जासूसी की पारस्परिक प्रकृति को रेखांकित करता है, जिसमें सोवियत द्वारा पश्चिमी प्रौद्योगिकी जैसे साइडवाइंडर मिसाइल और बुरान शटल की चोरी का उल्लेख किया गया है, और इन गतिविधियों के नैतिक निहितार्थों पर चर्चा के साथ समाप्त होता है।
D-बॉट एक नया सिस्टम है जो बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) का उपयोग करके डेटाबेस निदान के लिए बनाया गया है। इसका उद्देश्य डेटाबेस प्रशासकों (DBAs) की सहायता करना है, ज्ञान निष्कर्षण और रिपोर्ट निर्माण को स्वचालित करके।
इस प्रणाली में उन्नत तकनीकें शामिल हैं जैसे ऑफलाइन ज्ञान निष्कर्षण, स्वचालित प्रॉम्प्ट निर्माण, और ट्री सर्च का उपयोग करके मूल कारण विश्लेषण, जो पारंपरिक विधियों और मॉडलों जैसे GPT-4 से बेहतर प्रदर्शन करती हैं।
वास्तविक बेंचमार्क पर परीक्षण किए जाने पर, डी-बॉट 10 मिनट के भीतर निदान रिपोर्ट उत्पन्न कर सकता है, जो जटिल डेटाबेस विसंगतियों को संभालने में इसकी दक्षता और प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
यह पोस्ट बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को डेटाबेस प्रशास क (DBAs) के रूप में उपयोग करने की संभावनाओं पर चर्चा करती है, जिसमें 'बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके डेटाबेस निदान प्रणाली' शीर्षक से एक अध्ययन को उजागर किया गया है।
अध्ययन से पता चलता है कि जबकि LLMs डेटाबेस प्रबंधन कार्यों में सहायता कर सकते हैं, वे अभी तक मानव जूनियर DBAs से श्रेष्ठ नहीं हैं, लेकिन वे गति के लाभ प्रदान करते हैं और नीरसता को कम करते हैं।
अध्ययन में वृक्ष-आधारित ज्ञान निष्कर्षण और सेंटेंस-BERT मॉडलों का उपयोग सामान्य LLM समस्याओं जैसे भ्रम को कम करने में मदद करता है, जिससे प्रणाली अधिक विश्वसनीय और ऑडिटेबल बनती है।
"RAM-a-thon" उपयोगकर्ताओं के लिए कंप्यूटर की जटिलताओं को सरल बनाने के उद्देश्य से एक मार्गदर्शिका है।
लेखक कंप्यूटर घटकों को समझने के महत्व पर जोर देते हैं, यह बताते हुए कि सीपीयू मूल रूप से रेत से बने होते हैं।
यह मार्गदर्शिका व्यापक शोध का परिणाम है और उन उपयोगकर्ताओं को शिक्षित करने का उद्देश्य रखती है जिन्होंने कंप्यूटर का उपयोग तो किया है लेकिन उनकी कार्यप्रणाली को पूरी तरह से नहीं समझा है।
एक 16 वर्षीय लेखक, ILyesMk2, ने कंप्यूटर आंतरिक संरचना पर एक पुस्तक लिखी, जिसमें RAM और CPU पर ध्यान केंद्रित किया गया, और इसे GitHub पर साझा किया।
इस पुस्तक की पठनीयता और आकर्षक शैली के लिए प्रशंसा की गई है, जिसमें प्रमुख शब्द और Figma से बनाई गई चित्रण शामिल हैं।
इस परियोजना, जिसमें लगभग छह महीने लगे, का उद्देश्य युवा पीढ़ियों को यह सिखाना है कि कंप्यूटर कैसे काम करते हैं और इसने लेखक की वेब डिज़ाइन में रुचि को प्रज्वलित किया है।
यह पोस्ट एक वर्ग के अनंत योगों का बंद रूप में मूल्यांकन करने पर चर्चा करती है, विशेष रूप से जब k एक गैर-ऋणात्मक पूर्णांक है और c एक परिमेय संख्या है जिसमें |c| > 1 है।
यह पॉलीलॉगेरिदम फ़ंक्शन Lis(z) का परिचय देता है और बताता है कि जबकि Lis(z) का बंद रूप में मूल्यांकन सामान्यतः चुनौतीपूर्ण होता है, यह तब संभव है जब s एक ऋणात्मक पूर्णांक हो।
पोस्ट एक उदाहरण प्रदान करता है जहाँ योगफल Li−3(1/2) के बराबर होता है, जिसका परिणाम 26 होता है, और यह नोट करता है कि योगफल हमेशा परिमेय होता है और विशिष्ट मानों के लिए कभी-कभी पूर्णांक भी होता है।
RP2040 के लिए USB Sniffer Lite एक साधारण USB स्निफर है जो Raspberry Pi RP2040 पर आधारित है, जो लो स्पीड और फुल स्पीड मोड्स को सपोर्ट करता है, और इसके लिए किसी अतिरिक्त सॉफ्टवेयर की आवश्यकता नहीं होती।
यह सीधे MCU पिन से जुड़ता है और इसे UF2 फाइल और bin2uf2 टूल का उपयोग करके सेट किया जा सकता है, जिसमें विस्तृत हार्डवेयर कनेक्शन और सेटिंग्स प्रदान की गई हैं।
एक समर्पित बोर्ड जिसमें एकीकृत FE8.1 USB हब है, सेटअप को सरल बनाता है, और लचीले उपयोग के लिए विभिन्न कैप्चर सेटिंग्स और कमांड उपलब्ध हैं।
RP2040 के लिए USB Sniffer Lite डेवलपर्स को कच्चे USB पैकेट देखने की अनुमति देता है, जो USB डिवाइस फर्मवेयर विकास और विभिन्न होस्ट मशीनों के बीच USB ट्रैफिक को सूँघने के लिए उपयोगी है।
RP2040 में ARM Cortex-M0+ कोर होते हैं, और वर्तमान में कोई गैर-ARM संस्करण उपलब्ध नहीं हैं, हालांकि RISC-V को एक विकल्प के रूप में खोजा जा रहा है।
यह उपकरण USB पैकेट्स को कैप्चर कर सकता है और खराब USB केबल्स/चार्जर्स का पता लगाने और USB डिवाइसों को वायरलेस तरीके से WiFi या Bluetooth के माध्यम से कनेक्ट करने में संभावित अनुप्रयोग हैं।