क्या 'मेरा नीला तुम्हारा नीला है?' परीक्षण यह जांचता है कि लोग सियान रंग को कैसे वर्गीकृत करते हैं, जिससे रंग धारणा में व्यक्तिपरक अंतर प्रकट होते हैं।
मॉनिटर कैलिब्रेशन, परिवेशी प्रकाश, और व्यक्तिगत धारणा जैसे कारक परीक्षण की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।
दृश्य तंत्रिका विज्ञान विशेषज्ञ द्वारा बनाया गया यह परीक्षण, धारणा और भाषा के बीच के संबंध के बारे में मनोरंजन और विचार उत्पन्न करने का उद्देश्य रखता है।
ग्रेपेबिलिटी, कोड तत्वों की खोज की आसानी, कोड रखरखाव में एक महत्वपूर्ण लेकिन अक्सर अनदेखा किया जाने वाला मापदंड है।
ग्रेपबिलिटी को बढ़ाने के लिए प्रमुख प्रथाओं में डायनामिक आइडेंटिफायर निर्माण से बचना, स्टैक में सुसंगत नामकरण सम्मेलनों का उपयोग करना, और नेस्टेड संरचनाओं की बजाय फ्लैट संरचनाओं को प्राथमिकता देना शामिल है।
ये प्रथाएँ अपरिचित कोडबेस को नेविगेट और बनाए रखने में निराशा और त्रुटियों को रोकने में मदद करती हैं।
ग्रेपबिलिटी, कोड को ग्रेप का उपयोग करके खोजने में आसानी, कोड की गुणवत्ता और स्थिरता के लिए एक कम आंका गया लेकिन मूल्यवान मापदंड है।
"सुपर ग्रेप," एक उपकरण जो विभिन्न नामकरण सम्मेलनों में उन्नत पैटर्न मिलान के लिए डिज़ाइन किया गया है, अब PyPI पर उपलब्ध है, जो "सुपर केस इनसेंसिटिव" मोड प्रदान करता है।
हालांकि आईडीई (इंटीग्रेटेड डेवलपमेंट एनवायरनमेंट्स) खोज कार्यक्षमताएं प्रदान करते हैं, फिर भी grep विशेष रूप से बड़े या अपरिचित कोडबेस में महत्वपूर्ण बना रहता है, जिससे विभिन्न भाषाओं में खोज की सुविधा और स्थिरता सुनिश्चित होती है।
लेखक 'हाइड्रा प्रोजेक्ट इफेक्ट' का वर्णन करते हैं, जहां एक परियोजना में एक चुनौती को हल करने से नई चुनौतियां उत्पन्न होती हैं, जिससे अधूरे काम का एक चक्र बन जाता है।
इस चक्र को तोड़ने के लिए, लेखक कुछ रणनीतियों का सुझाव देते हैं जैसे कि शुरुआत से ही 'पूर्ण' की परिभाषा तय करना, न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद (MVP) को अपनाना, समय-सीमा निर्धारित करना, और पूर्णताओं का जश ्न मनाना।
ध्यान उन आदतों को बनाने पर है जो परियोजनाओं को पूरा करने की संभावना को बढ़ाती हैं, इस प्रकार वास्तविक कौशल वृद्धि को प्रोत्साहित करती हैं और अधूरे कार्यों के मानसिक बोझ को कम करती हैं।
लेखक ने GPT-4o की नई संरचित आउटपुट सुविधा का उपयोग करके एक एआई-सहायता प्राप्त वेब स्क्रैपर विकसित करने का प्रयास किया, जिसमें Pydantic मॉडल का उपयोग करके प्रारंभिक परिणाम आशाजनक रहे।
चुनौतियों में जटिल तालिकाओं का विश्लेषण और लागत प्रबंधन शामिल था, जिसमें दो दिन के प्रयोग की लागत $24 थी, जिसके परिणामस्वरूप प्रदर्शन में सुधार के लिए HTML स्ट्रिंग्स को साफ करने के प्रयास किए गए।
एक डेमो Streamlit का उपयोग करके बनाया गया था, और स्रोत कोड GitHub पर साझा किया गया, भविष्य में ब् राउज़र इवेंट्स को कैप्चर करने और उपयोगकर्ता अनुभव को सुधारने की योजना के साथ।
GPT-4o के साथ वेब स्क्रैपिंग प्रभावी है लेकिन महंगी है, जिससे उपयोगकर्ता खर्च कम करने के लिए HTML को सरल प्रारूपों जैसे मार्कडाउन में बदलने के लिए प्रेरित होते हैं।
इस रूपांतरण में Extractus, dom-to-semantic-markdown, Apify, और Firecrawl जैसे उपकरण सहायता करते हैं, और XPaths उत्पन्न करने के लिए उपयोगकर्ता-सहायता प्राप्त प्रवाहों का अन्वेषण किया जा रहा है।
ब्राउज़रबेस.कॉम जैसे विकल्प हेडलेस ब्राउज़रों पर क्रोम एक्सटेंशन चलाने के समाधान प्रदान करते हैं, और छोटे, सटीक मॉडल का उपयोग करने या स्क्रैपिंग कोड उत्पन्न करने से दक्षता बढ़ सकती है और लागत कम हो सकती है।
लेखक अपने एंटरप्राइज क्लाउड को न्यू मैक्सिको में स्थानांतरित कर रहे हैं, जिसमें एक पुराने सर्वर को बदलने के लिए एक नया सर्वर खरीदना भी शामिल है।
आधुनिक सर्वर, जैसे कि डेल पावरएज और एचपी प्रोएलियंट, मूल रूप से शक्तिशाली कंप्यूटर होते हैं जिनमें दूरस्थ पहुंच और प्रबंधन के लिए IPMI जैसी उन्नत प्रबंधन सुविधाएँ होती हैं।
आईपीएमआई के साथ सुरक्षा चिंताओं के कारण इसे अविश्वसनीय नेटवर्क से अलग करना आवश्यक है, जिससे सर्वर प्रबंधन प्रणालियों की विशिष्ट क्षमताओं और सीमाओं को समझने के महत्व पर प्रकाश डाला जाता है।
इंटेल वर्तमान में सीपीयू और जीपीयू प्रदर्शन में एएमडी से पीछे है, एन100 श्रृंखला के सीपीयू को छोड़कर।
AMD सीपीयू को उनकी उत्कृष्ट प्रदर्शन और लागत-प्रभावशीलता के लिए पसंद किया जाता है, जबकि इंटेल सीपीयू अक्सर मौजूदा सेटअप में सीधे प्रतिस्थापन के लिए उपयोग किए जाते हैं।
रेडफिश सर्वर प्रबंधन के लिए IPMI का एक अधिक सुरक्षित और उपयोगकर्ता-मित्रवत विकल्प के रूप में उभर रहा है।
डिफ्यूजन मॉडल और ऑटोरिग्रेसिव मॉडल में समानताएँ होती हैं, जिसमें डिफ्यूजन मॉडल आवृत्ति डोमेन में अनुमानित ऑटोरिग्रेशन करते हैं।
प्रसार मॉडल मोटे से लेकर सूक्ष्म विवरणों तक छवियों का निर्माण करते हैं, जिसे स्पेक्ट्रल विश्लेषण का उपयोग करके विश्लेषित किया जाता है, यह दर्शाता है कि प्राकृतिक छवि स्पेक्ट्रा एक शक्ति नियम का पालन करते हैं।
प्रसरण मॉडलों में भ्रष्टाचार प्रक्रिया उच्च-आवृत्ति जानकारी को फ़िल्टर कर देती है, जिससे जनरेटिव प्रक्रिया आवृत्ति स्थान में स्व-प्रगति के समान हो जाती है, जो बहु-मोडल डेटा के लिए दोनों प्रतिमानों के संभावित भविष्य के एकीकरण का सुझाव देती है।
यह पोस्ट प्रसार मॉडल और स्पेक्ट्रल ऑटोरिग्रेशन के बीच के संबंध पर चर्चा करती है, यह बताते हुए कि प्रसार को ऑटोरिग्रेसिव मॉडलिंग के दृष्टिकोण से कैसे देखा जा सकता है।
यह भाषण के आवृत्ति घटकों और विभिन्न आवृत्तियों के उत्पादन और अनुभव के तरीकों की जांच करता है, जो ऑडियो उत्पादन और मॉडलिंग में संभावित अनुप्रयोगों का सुझाव देता है।
वार्तालाप में संबंधित शोध पत्रों और विचारों का उल्लेख शामिल है, जैसे कि प्रसार मॉडलों के लिए गुलाबी शोर का उपयोग और ऑडियो डेटा में चरण के निहितार्थ।