"sq" एक मुफ्त, ओपन-सोर्स टूल है जिसे डेटा प्रबंधन कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है जैसे कि डेटा का निरीक्षण करना, क्वेरी करना, जोड़ना, आयात करना और निर्यात करना। यह "jq" के समान है लेकिन डेटाबेस और दस्तावेज़ों के लिए है।
यह बहुमुखी स्थापना विकल्प प्रदान करता है, जिसमें होमब्रू, कर्ल, और स्कूप शामिल हैं, साथ ही पैकेज प्रबंधकों जैसे apt, yum, apk, pacman, और yay के लिए अतिरिक्त समर्थन भी है।
मुख्य विशेषताओं में डेटाबेस तालिकाओं का अंतर करना, Excel फ़ाइलों को PostgreSQL में आयात करना, डेटाबेस मेटाडेटा देखना, और SQL क्वेरीज़ को निष्पादित करना शामिल है, जिसमें Excel, CSV, JSON जैसे विभिन्न डेटा प्रारूपों के लिए समर्थन और डेटाबेस या XML और Markdown जैसे प्रारूपों में आउटपुट विकल्प शामिल हैं।
Sq.io एक कमांड-लाइन टूल है जो jq के समान है, जिसे डेटाबेस क्वेरी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और यह सीधे SQL का उपयोग करने का एक विकल्प प्रदान करता है।
यह बहस चल रही है कि क्या सीधे SQL सीखना Sq.io जैसे उपकरणों का उपयोग करने की तुलना में अधिक प्रभावी ह ै, जो अतिरिक्त जटिलता ला सकते हैं।
यह चर्चा नए उपकरणों और अमूर्तताओं के विकास की एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाती है, जिसमें उनकी आवश्यकता और प्रभाव पर विभाजित राय है, जो नवाचार और मौजूदा प्रौद्योगिकियों में सुधार के बीच संतुलन को उजागर करती है।
गूगल की एआई, NotebookLLM, वेब पेजों या दस्तावेजों से पॉडकास्ट बनाने में सक्षम है, लेकिन इसे हेरफेर किए गए सामग्री द्वारा आसानी से धोखा दिया जा सकता है।
लेखक ने इसे प्रदर्शित करने के लिए अपनी वेबसाइट को बदलकर एआई को गलत जानकारी प्रस्तुत की, जिससे "केवल एआई" सामग्री के प्रति एआई की संभावित भेद्यता को दर्शाया।
हेरफेर में GoogleOther उपयोगकर्ता एजेंट का पता लगाना शामिल था ताकि विशिष्ट डेटा प्रदान किया जा सके, लेकिन इससे अन्य Google सेवाओं पर प्रभाव पड़ सकता था, जिसके कारण लेखक ने नकली सामग्री को हटा दिया।
लेख में Google के NotebookLM में एक कमजोरी को उजागर किया गया है, जहां उपयोगकर्ता एआई को गलत जानकारी उत्पन्न करने के लिए प्रभावित कर सकते हैं, जो SEO हेरफेर रणनीतियों के समान है।
यह एआई-जनित पॉडकास्ट के उदय पर चर्चा करता है जो वास्तविक पॉडकास्ट की नकल करते हैं लेकिन अक्सर ठोस सामग्री की कमी होती है।
यह लेख एआई की सीमाओं और नैतिक प्रभावों के बारे में चिंताएं उठाता है, विशेष रूप से उन रचनात्मक परियोजनाओं में जो बच्चों को शामिल करती हैं।
रूबी ऑन रेल्स 8 ने अपना पहला बीटा जारी किया है, जिसमें सरल डिप्लॉयमेंट के लिए कमल 2 के साथ एकीकरण, प्रॉपशाफ्ट को नए डिफ़ॉल्ट एसेट पाइपलाइन के रूप में, और महत्वपूर्ण एक्टिवरिकॉर्ड सुधार शामिल हैं।
SQLite एकीकरण उन्नयन इसे उत्पादन वातावरण के लिए उपयुक्त बनाते हैं, और सॉलिड एडेप्टर्स SQLite का उपयोग करके अतिरिक्त सेवाओं की आवश्यकता को कम करते हैं।
कमल 2 HTTP/2 समर्थन के साथ शून्य-डाउनटाइम डिप्लॉयमेंट्स प्रदान करता है, जबकि प्रॉपशाफ्ट एसेट पाइपलाइन को आधुनिक बनाता है, स्प्रॉकेट्स को बदलता है, और अंतर्निहित प्रमाणीकरण को सरल बनाता है।
रूबी ऑन रेल्स 8 महत्वपूर्ण अपडेट्स पेश करता है, जिसमें "प्रोग्रामिंग रूबी" का एक नया संस्करण और विशेष रूप से रेल्स 8 के लिए "द रेल्स वे" के अपडेट शामिल हैं।
रूबी में नए फीचर्स, जैसे कि YJIT (येट अनदर जस्ट-इन-टाइम कंपाइलर) जो गति और असिंक्रोनस क्षमताओं को बढ़ाता है, समुदाय के भीतर उत्साह पैदा कर रहे हैं।
रेल्स स मुदाय अपने भविष्य को लेकर आशावादी बना हुआ है, नए कैशिंग समाधानों की ओर संभावित बदलावों पर चर्चा कर रहा है, जबकि कुछ असिंक फीचर अपनाने की चिंताओं के बावजूद इसकी उत्पादकता और स्थिरता के लिए रेल्स को महत्व देता है।
पोस्ट में हार्डवेयर कमजोरियों का शोषण करने के लिए कम लागत वाले विद्युतचुंबकीय दोष इंजेक्शन (EMFI) के लिए एक पिजो-इलेक्ट्रिक BBQ लाइटर का उपयोग करने पर चर्चा की गई है ।
प्रयोग एक सैमसंग S3520 लैपटॉप पर किए गए, जिसमें मेमोरी त्रुटियों को उत्पन्न करने के लिए DDR बस को लक्षित किया गया, जिससे CPython और लिनक्स में स्थानीय विशेषाधिकार वृद्धि हुई।
यह विधि गेमिंग पीसी में टीपीएम (ट्रस्टेड प्लेटफॉर्म मॉड्यूल) जैसे सुरक्षा उपायों को बायपास करने की क्षमता दिखाती है, और भविष्य में नई तकनीकों और प्लेटफार्मों के लिए अनुसंधान की योजना बनाई गई है।
यह पोस्ट 80 और 90 के दशक में सिगरेट लाइटर का उपयोग करके इलेक्ट्रोमैग्नेटिक इंटरफेरेंस उत्पन्न करने, आर्केड मशीनों और उपकरणों का मुफ्त क्रेडिट के लिए शोषण करने पर चर्चा करती है।
यह उपकरणों तक भौतिक पहुंच के व्यापक सुरक् षा निहितार्थों को उजागर करता है, यह सुझाव देते हुए कि ऐसी पहुंच अक्सर सुरक्षा से समझौता करती है।
मूल विषय एक लाइटर का उपयोग करके मेमोरी बिट फ्लिप्स का कारण बनने के बारे में था, जो हार्डवेयर कमजोरियों का शोषण करने में रचनात्मक तरीकों और चुनौतियों को प्रदर्शित करता है।
रस्ट वेब विकास में वर्तमान में एक व्यापक फ्रेमवर्क की कमी है जो आवश्यक विशेषताओं को एक साथ जोड़ता है, जिससे यह Django जैसे फ्रेमवर्क की तुलना में अधिक जटिल हो जाता है।
पारिस्थितिकी तंत्र खं डित है, जिसमें कई पुस्तकालय हैं लेकिन एकीकरण की कमी है, जिसके कारण महत्वपूर्ण मैनुअल सेटअप की आवश्यकता होती है।
लेखक "निकोल का वेब टूलकिट" (न्यूट) विकसित कर रहे हैं ताकि आवश्यक विशेषताओं को अच्छे दस्तावेज़ीकरण और समुदाय समर्थन के साथ जोड़कर रस्ट वेब परियोजनाओं को सरल बनाया जा सके।
रस्ट में जेंगो या रेल्स जैसी एक व्यापक वेब फ्रेमवर्क की कमी है, जिसकी कुछ डेवलपर्स वेब विकास को सरल बनाने के लिए मांग कर रहे हैं।
रॉकेट, रस्ट के लिए एक प्रारंभिक वेब फ्रेमवर्क, अपनी लोकप्रियता खो बैठा क्योंकि यह नाइटली रस्ट पर निर्भर था और रिलीज़ कैंडिडेट चरण में अटका हुआ था।
जबकि कुछ डेवलपर्स Axum और Actix-web जैसे फ्रेमवर्क की अनौपचारिक प्रकृति की सराहना करते हैं, अन्य लोग तर्क देते हैं कि रस्ट की जटिलता और सिस्टम प्रोग्रामिंग पर ध्यान केंद्रित करने के कारण यह वेब विकास के लिए पायथन या गो जैसी भाषाओं की तुलना में कम आदर्श है।
गूगल इमेज परिणामों में "बेबी पीकॉक" के लिए एक महत्वपूर्ण हिस्सा एआई-जनित है, जो खोज गुणवत्ता को प्रभावित करने वाली एआई सामग्री की व्यापक प्रवृत्ति को उजागर करता है।
उपयोगकर्ता खोज परिणामों में एआई-जनित सामग्री को लेकर निराशा व्यक्त करते हैं, विशेष रूप से उत्पाद तुलना और चिकित्सा जानकारी जैसे क्षेत्रों में, जिससे कुछ लोग कागी जैसे विकल्पों की तलाश करने लगते हैं।
उपयोगकर्ता अतीत के अधिक प्रामाणिक इंटरनेट को याद करते हुए, मानव-जनित सामग्री के प्रमाणन की मांग बढ़ रही है।
गो की http पैकेज में, Content-Length स्वचालित रूप से उन प्रतिक्रियाओं के लिए सेट किया जाता है जो एक ही बफर में फिट हो जाती हैं, जबकि बड़ी प्रतिक्रियाएं "चंकेड ट्रांसफर एन्कोडिंग" का उपयोग करती हैं ताकि कुल आकार जाने बिना डेटा को टुकड़ों में भेजा जा सके।
चंकेड ट्रांसफर एन्कोडिंग अज्ञात लंबाई के डेटा को स्थानांतरित करने के लिए कुशल है और HTTP 1.1 द्वारा समर्थित है, जिसमें प्रत्येक चंक का आकार हेक्साडेसिमल में पहले से लिखा होता है।
HTTP/2 और HTTP/3 विभिन्न स्ट्रीमिंग तंत्रों का उपयोग करते हैं और चंक्ड एन्कोडिंग का समर्थन नहीं करते हैं, लेकिन Go http.ResponseWriter इंटरफ़ेस हेडर और सामग्री प्रकार को संभालने को सरल बनाता है।
HTTP सर्वर कंटेंट-लेंथ को स्पष्ट परिभाषा, एकल लेखन संचालन, या मैनुअल चंकिंग के माध्यम से निर्धारित करते हैं, जो डेवलपर्स के लिए जटिल हो सकता है।
गलत कंटेंट-लेंथ ब्राउज़र त्रुटियों या रुकावट जैसी समस्याएं पैदा कर सकता है, विशेष रूप से जब संपीड़न सामग्री के आकार को बदल देता है।
चंकेड ट्रांसफर एन्कोडिंग बड़े या अज्ञात आकार के प्रतिक्रियाओं को स्ट्रीम करने के लिए लाभकारी है, लेकिन यह विभिन्न HTTP स्टैक्स में कार्यान्वयन चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है।