टचस्क्रीन को स्पर्शनीय नियंत्रणों से बदला जा रहा है ताकि पहुंच संबंधी समस्याओं का समाधान किया जा सके, विशेष रूप से दृष्टिहीन और सूखी त्वचा वाले वृद्ध व्यक्तियों के लिए।
भौतिक नियंत्रण, जैसे कि गार्मिन के एज 840 पर होते हैं, उनकी दक्षता और विश्वसनीयता के लिए पसंद किए जाते हैं, जबकि टचस्क्रीन में स्पर्शनीय प्रतिक्रिया और संवेदनशीलता की कमी हो सकती है।
स्पर्शनीय इंटरफेस की ओर वापसी को बेहतर उपयोगिता और पहुंच की दिशा में एक कदम के रूप में देखा जाता है, जो आईफोन जैसे उपकरणों से प्रभावित टचस्क्रीन के लागत-प्रेरित उदय का मुकाबला करता है।
लेखक निश्चित मूल्य अनुबंधों की कमियों पर चर्चा करते हैं, यह बताते हुए कि वे अक्सर ग्राहकों और सलाहकारों दोनों के लिए खराब प्रोत्साहन पैदा करते हैं। - एक उचित प्रति घंटा दर चार्ज करने, यथार्थवादी अनुमान प्रदान करने और यह सुनिश्चित करने के महत्व पर जोर देते हैं कि ग्राहक सलाहकार के काम को महत्व दें। - कठिन ग्राहकों से बचने के लिए मूल्य पर बातचीत न करने की सलाह देते हैं और सुझाव देते हैं कि सलाहकार की सलाह को गंभीरता से लेने के लिए उच्च दर निर्धारित करें।
25 वर्षों में, गूगल ने अपने डेटा-सेंटर नेटवर्किंग को उच्च गति, पैमाने और विश्वसनीयता प्राप्त करने के लिए विकसित किया है, जो 13 पेटाबिट्स प्रति सेकंड (Pb/s) बैंडविड्थ के साथ पांचवीं पीढ़ी के ज्यूपिटर नेटवर्क आर्किटेक्चर में परिणत हुआ है। इस विकास में प्रमुख सिद्धांतों में दक्षता, कम विलंबता, सॉफ़्टवेयर-परिभाषित नेटवर्किंग, और गतिशील टोपोलॉजी शामिल हैं, जिनमें 2015, 2022, और 2023 में महत्वपूर्ण मील के पत्थर हैं। गूगल अपने नेटवर्क बुनियादी ढांचे को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का समर्थन करने के लिए नेटवर्क पैमाने, बैंडविड्थ, और विश्वसनीयता में और नवाचारों के साथ आगे बढ़ाने की योजना बना रहा है।
चर्चा में गूगल के डेटा सेंटर नेटवर्किंग में 25 वर्षों के विकास को शामिल किया गया है, जिसमें पुराने सिस्टम जैसे "वॉचटावर" से उन्नत "जुपिटर" सिस्टम की ओर बदलाव को उजागर किया गया है, जो 100Gbps तक की उच्च गति कनेक्शन का समर्थन करता है।
एनवीडिया का नेटवर्किंग हार्डवेयर में योगदान उल्लेखनीय है, विशेष रूप से उनके कनेक्टएक्स नेटवर्क इंटरफेस कार्ड्स (NICs) के माध्यम से, जो न्यूनतम CPU भागीदारी के साथ प्रभावी GPU संचार को सक्षम बनाते हैं।
एनवीडिया की भविष्य की भूमिका डेटा सेंटर हार्डवेयर में और उनकी तकनीक पर उद्योग की निर्भरता पर अटकलें हैं, साथ ही डेटा सेंटरों के पैमाने और दृश्यता पर चर्चा हो रही है, जो छोटे, कम दिखाई देने वाले सुविधाओं की वकालत करती है।
एनवीडिया ने अपने GeForce GPU डिस्प्ले ड्राइवरों और सॉफ़्टवेयर में आठ उच्च-गंभीरता वाली सुरक्षा कमजोरियों की खोज की है, जो संभावित रूप से हमलावरों को सिस्टम तक पहुंचने और डेटा चुराने की अनुमति दे सकती हैं।- ये कमजोरियाँ एनवीडिया के कई उत्पादों को प्रभावित करती हैं, जिनमें GeForce, Nvidia RTX, Quadro, NVS, और Tesla शामिल हैं, और ये विंडोज और लिनक्स दोनों ऑपरेटिंग सिस्टम पर लागू होती हैं।- उपयोगकर्ताओं को सलाह दी जाती है कि वे अपने ड्राइवरों को तुरंत नवीनतम संस्करणों में अपडेट करें: विंडोज के लिए 566.03 और लिनक्स के लिए 565.57.01, 550.127.05, और 535.216.01, जो एनवीडिया के मैनुअल ड्राइवर सर्च टूल, एनवीडिया ऐप, और GeForce एक्सपीरियंस ऐप के माध्यम से उपलब्ध हैं।
एनवीडिया जीफोर्स जीपीयू में उनके विंडोज और लिनक्स ड्राइवर्स में एक सुरक्षा कमजोरी है, जो हमलावरों को अनुमतियों को बढ़ाने की अनुमति दे सकती है, जिससे संभावित कोड निष्पादन और डेटा छेड़छाड़ हो सकती है।- यह खामी विशेष रूप से मल्टी-यूजर सिस्टम्स, मौजूदा मैलवेयर वाले सिस्टम्स और वर्चुअलाइजेशन होस्ट्स के लिए चिंताजनक है, हालांकि इसे ब्राउज़र्स के माध्यम से आसानी से शोषण न हीं किया जा सकता है।- एनवीडिया ने इस समस्या को कम करने के लिए अपडेटेड ड्राइवर्स जारी किए हैं, और उपयोगकर्ताओं को सलाह दी जाती है कि वे अपने ड्राइवर्स को अपडेट करें, विशेष रूप से उन सिस्टम्स पर जहां अविश्वसनीय उपयोगकर्ता या मौजूदा मैलवेयर हो।
यह लेख 80 वर्षों में सीमित तत्व विधि (FEM) के विकास की समीक्षा करता है, विशेष रूप से ठोस यांत्रिकी में इंजीनियरिंग और वैज्ञानिक मॉडलिंग में इसके महत्व को उजागर करता है।- FEM के विकास को चार अवधियों में वर्गीकृत किया गया है: प्रारंभिक वर्ष (1941-1965), स्वर्ण युग (1966-1991), औद्योगिक अनुप्रयोग और सामग्री मॉडलिंग (1992-2017), और वर्तमान और भविष्य।- यह आधुनिक कम्प्यूटेशनल तकनीकों जैसे मशीन लर्निंग के साथ FEM के एकीकरण, उद्योगों पर इसके प्रभाव, और इंजीनियरिंग शिक्षा और सॉफ्टवेयर विकास को आगे बढ़ाने में इसकी भूमिका पर जोर देता है।
सिमित तत्व विधि (FEM) इंजीनियरिंग में एक मौलिक उपकरण बनी हुई है, लेकिन इसके व्यावहारिक अनुप्रयोग में बहुत कम नवाचार देखा गया है, जिसमें कई प्रगति वास्तविक दुनिया में सफल नहीं हो पाई हैं।
उद्योग का ध्यान सत्यापन और मान्यता की ओर बढ़ गया है, जो FEM की सीमाओं पर जोर देता है, जबकि ANSYS और NASTRAN जैसे वाणिज्यिक सॉफ़्टवेयर बाजार में अग्रणी बने हुए हैं।
उभरती हुई विधियाँ जैसे इसोजियोमेट्रिक विश्लेषण (IGA) और न्यूरल ऑपरेटर्स संभावनाएँ प्रदान करते हैं लेकिन अभी तक व्यापक रूप से अपनाई नहीं गई हैं।
2023 में, Shopify ने लेटेंसी को कम करने के लिए आउट-ऑफ-बैंड गार्बेज कलेक्शन को लागू करके Ruby के गार्बेज कलेक्टर को अनुकूलित किया, हालांकि प्रारंभिक हीयूरिस्टिक्स पूरी तरह से प्रभावी नहीं थे। मार्च 2024 तक, एक प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट विकसित किया गया था ताकि अनुरोध चक्रों के दौरान प्रमुख गार्बेज कलेक्शन को अक्षम किया जा सके, जिसके परिणामस्वरूप Ruby 3.4.0-preview2 में एक नई विधि, GC.config(rgengc_allow_full_mark: true/false), की शुरुआत हुई। Shopify के 50% सर्वरों पर इस विधि को लागू करने से महत्वपूर्ण लेटेंसी सुधार हुए, जिसमें मामूली क्षमता लाभ भी शामिल थे, और भविष्य के प्रयास मामूली कलेक्शन को अनुकूलित करने पर केंद्रित होंगे।
चर्चा में HTTP अनुरोधों के लिए Hack/PHP के उपयोग के लाभों पर प्रकाश डाला गया है, जिसमें इसके स्टेटलेस फंक्शनल कोर, अनुरोध-स्कोप्ड ऑब्जेक्ट्स, और सहकारी async/await मॉडल शामिल हैं, जो थ्रेडिंग समस्याओं से बचने में मदद करते हैं।
यह Ruby-on-Rails और अन्य भाषाओं में कचरा संग्रहण (GC) की भी जांच करता है, जो अनुरोध-स्कोप्ड मेमोरी प्रबंधन और उन्नत GC तकनीकों के माध्यम से प्रदर्शन सुधार का सुझाव देता है, जैसे कि Java वर्चुअल मशीन (JVM) के Z गार्बेज कलेक्टर (ZGC) में।
बड़े कोडबेस के लिए प्रोग्रामिंग भाषाओं को बदलने की चुनौतियों, जैसे कि इंस्टाग्राम का पायथन का उपयोग, को नोट किया गया है, जो संभावित प्रदर्शन लाभों के बावजूद सिस्टम को फिर से लिखने की जटिलता पर जोर देता है।
मैट्रिक्स 2.0 को एक मुख्यधारा के लिए तैयार, खुला, विकेंद्रीकृत और सुरक्षित संचार प्रोटोकॉल के रूप में स्थापित करने के लिए लॉन्च किया गया है।- मुख्य विशेषताओं में त्वरित लॉगिन के लिए सरल स्लाइडिंग सिंक, ओपनआईडी कनेक्ट के साथ अगली पीढ़ी का प्रमाणीकरण, और एन्क्रिप्टेड मल्टीपार्टी VoIP/वीडियो के लिए मैट्रिक्सRTC शामिल हैं।- यह अपडेट एन्क्रिप्शन की विश्वसनीयता में सुधार पर केंद्रित है और चल रहे विकास के लिए सामुदायिक वित्तीय समर्थन की आवश्यकता है।
मैट्रिक्स 2.0 जारी किया गया है, जिसमें चैट प्रोटोकॉल में सुधार शामिल हैं, जैसे अदृश्य एन्क्रिप्शन और मूल मैट्रिक्स एन्क्रिप्टेड मल्टीपार्टी VoIP/वीडियो।
एक नया "त्वरित प्रारंभ" गाइड docker-compose का उपयोग करके विकसित किया जा रहा है ताकि सेटअप प्रक्रिया को सरल बनाया जा सके, जिसमें होस्टिंग की सुविधा के लिए matrix-docker-ansible-deploy की सिफारिश की गई है।
रिलीज़ का उद्देश्य गति और उपयोगकर्ता-मित्रता को बढ़ाना है, हालांकि कुछ उ पयोगकर्ताओं को Element X में ऑडियो कॉल जैसी विशिष्ट विशेषताओं के बारे में चिंताएँ हैं, जबकि अन्य पीयर-टू-पीयर (P2P) मैट्रिक्स की संभावनाओं के बारे में आशावादी हैं।
यह मार्गदर्शिका Ractor का परिचय देती है, जो कि अभिनेता-आधारित प्रोग्रामिंग के लिए एक रस्ट लाइब्रेरी है, और इसमें संदेश भेजने, स्थापना और अभिनेताओं को बनाने जैसे प्रमुख अवधारणाओं को शामिल किया गया है।
यह "कास्ट" (फायर-एंड-फॉरगेट) और "कॉल" (उत्तर की प्रतीक्षा) मैसेजिंग योजनाओं को समझाता है, जो एरलैंग के समान हैं, और अभिनेताओं को बनाने और चलाने के लिए कोड उदाहरण प्रदान करता है।
मार्गदर्शिका यह भी विस्तार से बताती है कि अभिनेताओं में राज्य कैसे जोड़ा जाए और RpcReplyPort का उपयोग करके अभिनेताओं के बीच संचार कैसे किया जाए, जिसमें राज्यपूर्ण अभिनेता कार्यान्वयन के उदाहरण शामिल हैं।
Ractor एक रस्ट अभिनेता फ्रेमवर्क है जो पर्यवेक्षण पर जोर देता है, जो कि एरलांग के OTP से प्रेरित एक विशेषता है, ताकि अभिनेता प्रणालियों का प्रभावी ढंग से प्रबंधन किया जा सके।- यह टोकियो के साथ एकीकृत होता है और वितरित परिदृश्यों के लिए एक साथी पुस्तकालय, ractor_cluster, है, और विशेष रूप से मेटा में रस्ट थ्रिफ्ट सर्वरों में वितरित ओवरलोड सुरक्षा के लिए उपयोग कि या जाता है।- फ्रेमवर्क का डिज़ाइन, जिसमें async_trait का उपयोग शामिल है, रस्ट की विकसित होती विशेषताओं द्वारा आकारित होता है, लेकिन एरलांग प्रणालियों के साथ एकीकरण जटिल बना रहता है क्योंकि संदेश भेजने की विभिन्न अर्थव्यवस्थाएं और VM आवश्यकताएं भिन्न होती हैं।