डेल्टा एक उपकरण है जो गिट के डिफ आउटपुट को बेहतर बनाता है, जिसमें सिंटैक्स हाइलाइटिंग, साइड-बाय-साइड व्यू, और उन्नत मर्ज कॉन्फ्लिक्ट डिस्प्ले जैसी विशेषताएं शामिल हैं।
यह Git की --color-moved सुविधा का समर्थन करता है और कमिट हैश और फाइल पथों को हाइपरलिंक के रूप में प्रारूपित कर सकता है, जो एक अत्यधिक अनुकूलन योग्य अनुभव प्रदान करता है।
डेल्टा का उपयोग करने के लिए, "git-delta" पैकेज इंस्टॉल करें और इष्टतम कार्यक्षमता के लिए अपने ~/.gitconfig फ़ाइल को विशिष्ट सेटिंग्स के साथ कॉन्फ़िगर करें।
डेल्टा एक सिंटैक्स-हाइलाइटिंग पेजर है जिसे Git, डिफ, ग्रेप, और ब्लेम आउटपुट की पठनीयता को सुधारने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और यह रिपग्रेप और बैट जैसे टूल्स के साथ अच्छी तरह से एकीकृत होता है। उपयोगकर्ता डेल्टा की उन्नत डिफ पठनीयता और कॉन्फ़िगर करने योग्य विशेषताओं की सराहना करते हैं, जैसे कि लाइन ट्रंकेशन से बचना और थीम डिटेक्शन का समर्थन करना, हालांकि कुछ इसे मानक Git डिफ की तुलना में दृश्य रूप से व्यस्त पाते हैं। डेल्टा की अक्सर तुलना डिफ्टास्टिक और डिफ-सो-फैंसी जैसे टूल्स से की जाती है, जिसमें मैगिट और लेज़ीगिट के साथ एकीकरण क्षमताओं का उल्लेख किया जाता है, जो इसे कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए दैनिक टर्मिनल संचालन में एक पसंदीदा विकल्प बनाता है।
एक पूर्व गूगल सॉफ्टवेयर डेवलपर ने चार साल बाद कंपनी छोड़ दी क्योंकि वह प्रमोशन प्रक्रिया से असंतुष्ट थे, जिसे निराशाजनक और अनौपचारिक माना गया। डेवलपर ने बार-बार प्रोजेक्ट रद्द होने और प्रबंधन के निर्णयों जैसी चुनौतियों का सामना किया, जिसने करियर प्रगति में बाधा डाली, जिससे गूगल के साथ व्यक्तिगत के बजाय व्यावसायिक संबंध का एहसास हुआ। इंडी हैकर्स समुदाय से प्रेरित होकर, डेवलपर ने उद्यमिता की ओर बढ़ने का निर्णय लिया, विभिन्न परियोजनाओं का अन्वेषण करने और एक व्यक्तिगत कंपनी शुरू करने की स्वतंत्रता की तलाश की।
एक पूर्व गूगल डेवलपर ने कॉर्पोरेट जीवन से उद्यमिता की ओर रुख किया, शुरू में संघर्षों का सामना किया, लेकिन अंततः TinyPilot, एक सॉफ्टवेयर व्यवसाय के साथ सफलता प्राप्त की, जिसने अंततः $225K का मुनाफा कमाया।
यह कथा उद्यमिता में आम चुनौतियों को रेखांकित करती है, जैसे कि स्टार्टअप्स की उच्च विफलता दर और उत्पाद-बाजार फिट खोजने का महत्व, विशेष रूप से स्व-वित्तपोषित (बूटस्ट्रैप्ड) व्यवसायों में।
कहानी कॉर्पोरेट प्रमोशन सिस्टम की भी आलोचना करती है और कामकाजी वर्ग को प्रभावित करने वाले व्यापक आर्थिक मुद्दों को उजागर करती है, वित्तीय लाभ की तुलना में स्वायत्तता के मूल्य पर जोर देती है।
अमेरिका में, पुलिस को पूछताछ के दौरान धोखे का उपयोग करने की कानूनी अनुमति है, जिसके परिणामस्वरूप झूठे स्वीकारोक्ति और गलत दोषसिद्धि हुई हैं, जैसा कि टेड ब्रैडफोर्ड के मामले में देखा गया है।
जबकि कुछ राज्यों ने किशोरों से झूठ बोलने पर प्रतिबंध लगा दिया है, धोखाधड़ीपूर्ण पूछताछ रणनीतियों पर व्यापक प्रतिबंध के लिए एक धक्का है, जिसमें वाशिंगटन राज्य एक विधेयक पर विचार कर रहा है ताकि ऐसे बयानों को अदालत में अस्वीकार्य बनाया जा सके।
धोखे के आलोचक तर्क देते हैं कि यह विश्वास को कमजोर करता है, और कुछ देशों ने पूछताछ के दौरान संबंध बनाने पर ध्यान केंद्रित करने वाले वैकल्पिक तरीकों को अपनाया है।
अमेरिका में पुलिस को पूछताछ के दौरान धोखे का उपयोग करने की कानूनी अनुमति है, लेकिन इस प्रथा की आलोचना हो रही है, और आलोचक इसके निषेध की मांग कर रहे हैं।
टॉम पेरेज़ का मामला, जिसे हत्या के झूठे आरोप में फंसाया गया और धमकी देकर कबूल करवाया गया, इस तरह की प्रथाओं में दु रुपयोग की संभावनाओं का उदाहरण प्रस्तुत करता है।
पुलिस की पूछताछ में धोखाधड़ी वाली रणनीतियों से संबंधित कदाचार को संबोधित करने और जवाबदेही बढ़ाने के लिए सुधार की मांग और बहस जारी है।
मर्जिराफ एक उपकरण है जो फाइल संरचनाओं और प्रोग्रामिंग भाषाओं को समझकर गिट मर्ज संघर्षों को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे एक अधिक कुशल मर्जिंग प्रक्रिया की पेशकश की जाती है।
यह सिंटैक्स-अवेयर मर्जिंग को प्राथमिकता देकर और आवश्यक होने पर संघर्ष मार्करों को बनाए रखते हुए मर्जिंग, रिवर्टिंग और रीबेसिंग जैसी गिट ऑपरेशनों को बढ़ाता है।
मर्जिराफ को इंटरैक्टिव उपयोग में गति के लिए अनुकूलित किया गया है और यह जब लागू होता है, तो लाइन-आधारित मर्जिंग को डिफ़ॉल्ट रूप से अपनाता है, जिससे एक सहज मर्जिंग अनुभव प्रदान होता है।
मर्जिराफ गिट के लिए एक सिंटैक्स-अवगत मर्ज ड्राइवर है, जिसका उद्देश्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के सिंटैक्स को समझकर कोड मर्जिंग को बेहतर बनाना है।
यह पार्सिंग के लिए ट्री-सिटर और मिलान के लिए गमट्री का उपयोग करता है, हालांकि कुछ उपयोगकर्ता इन उपकरणों की कोड पार्सिंग और मिलान में सटीकता के सा थ समस्याओं की रिपोर्ट करते हैं।
मर्जिराफ की भाषा समर्थन का विस्तार करने और बेहतर मर्जिंग के लिए डाइकस्ट्रा-आधारित दृष्टिकोण और बड़े भाषा मॉडल (LLMs) जैसे विकल्पों की खोज करने में रुचि है, विशेष रूप से पायथन जैसी भाषाओं में।
एंथ्रोपिक ने पालंटिर और एडब्ल्यूएस के साथ साझेद ारी की है ताकि अपने क्लॉड एआई मॉडल्स को अमेरिकी खुफिया और रक्षा एजेंसियों में एकीकृत किया जा सके, जिससे नैतिक चिंताएं उत्पन्न हो रही हैं।
आलोचकों का तर्क है कि यह साझेदारी एंथ्रोपिक की सुरक्षा-केंद्रित छवि के विपरीत है, क्योंकि इसमें पालंटिर की रक्षा-मान्यता प्राप्त प्रणाली के भीतर गुप्त-स्तर के डेटा का प्रसंस्करण शामिल है।
सहयोग एआई कंपनियों द्वारा रक्षा अनुबंधों की खोज की प्रवृत्ति को उजागर करता है, जो सैन्य अनुप्रयोगों में एआई की भूमिका और संभावित गलत सूचना के बारे में चिंताएं पैदा करता है।
क्लॉड एआई पालंटीर के साथ साझेदारी कर रहा है ताकि गुप्त सरकारी डेटा को प्रोसेस कि या जा सके, जिसमें पालंटीर की अमेरिकी खुफिया समुदाय के लिए संवेदनशील जानकारी को संभालने की विशेषज्ञता का लाभ उठाया जा सके।
सहयोग का उद्देश्य बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने, पैटर्न की पहचान करने और दस्तावेज़ समीक्षाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए एआई का उपयोग करना है, जिससे डेटा प्रसंस्करण में दक्षता बढ़ाई जा सके।
यह साझेदारी सरकार और कॉर्पोरेट हितों के बीच करीबी संबंध के कारण लोकतंत्र पर संभावित प्रभाव के बारे में चिंताएं उठाती है, जो प्रौद्योगिकी और समाज पर खुफिया एजेंसियों के व्यापक प्रभाव को उजागर करती है।
वायरोलॉजिस्ट बीटा हालासी ने अपनी ही स्तन कैंसर का इलाज करने के लिए प्रयोगशाला में उगाए गए वायरस का उपयोग किया, जिससे आत्म-प्रयोग के बारे में नैतिक प्रश्न उठे।
हलासी द्वारा खसरा और वेसिकुलर स्टोमाटाइटिस वायरस के साथ ओन्कोलिटिक वायरोथेरेपी (OVT) के उपयोग से उनके ट्यूमर में कमी आई, और वह चार वर्षों से कैंसर-मुक्त रही हैं।
हालांकि उनका मामला OVT की संभावनाओं को उजागर करता है, विशेषज्ञ नैतिक मुद्दों और अप्रमाणित तरीकों को बढ़ावा देने के जोखिम के कारण आत्म-उपचार के खिलाफ चेतावनी देते हैं।
एक वैज्ञानिक ने अपनी ही कैंसर का इलाज करने के लिए प्रयोगशाला में विकसित वायरस का उपयोग किया, जिससे चिकित्सा अनुसंधान में आत्म-प्रयोग के नैतिकता पर बहस छिड़ गई।
यह मामला आत्म-प्रयोग से प्राप्त परिणामों के प्रकाशन की चुनौतियों और संभावित दुरुपयोग को रोकने में चिकित्सा नैतिकता की भूमिका के बारे में प्रश्न उठाता है।
यह नवाचारी कैंसर उपचारों की खोज, जैसे कि ओन्कोलिटिक वायरस, और व्यक्तिगत अधिकारों को नैतिक मानकों के साथ संतुलित करने की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
"html-to-markdown" टूल, जो प्रारंभ में 2018 में बनाया गया था, को पूरी तरह से फिर से लिखा गया है और संस्करण 2 के रूप में जारी किया गया है, जिससे इसकी सटीकता और संपूर्ण वेबसाइटों का समर्थन करने की क्षमता में सुधार हुआ है।
यह उपकरण जटिल HTML को साफ-सुथरे मार्कडाउन में बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो एक ब्राउज़र के "रीडर मोड" के समान है, और यह एक Golang पैकेज या एक कमांड-लाइन इंटरफ़ेस (CLI) के रूप में उपलब्ध है।
उपयोगकर्ताओं को नए संस्करण को आज़माने और किसी भी विशेष मामलों की रिपोर्ट करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है, जो समुदाय की प्रतिक्रिया और सुधार में सक्रिय रुचि को दर्शाता है।
"html-to-markdown" एक उपकरण है जिसे Johannes Kaufmann द्वारा जटिल HTML को Markdown में परिवर्तित करने के लिए विकसित किया गया है। यह अब अपने दूसरे संस्करण में है और Golang पैकेज या कमांड-लाइन इंटरफेस (CLI) के रूप में उपलब्ध है।
यह उपकरण संपूर्ण वेबसाइटों को संभालने में अपनी उच्च सटीकता के लिए जाना जाता है और इसके संभावित अनुप्रयोगों के लिए प्रशंसा की जाती है, जिसमें किंडल पढ़ने के अनुभव को बढ़ाना और बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को डेटा प्रदान करना शामिल है।
उपयोगकर्ताओं ने अनुभव साझा किए हैं और सुधारों का सुझाव दिया है, जैसे कि n-ग्राम डेडुप्लिकेशन, और परियोजना किनारे के मामलों पर य ोगदान और प्रतिक्रिया का स्वागत करती है।
2024 में, एप्पल ने मैथ नोट्स नामक एक ऐप लॉन्च किया, जो पारंपरिक नोट लेने को उन्नत कैलकुलेटर कार्यों के साथ जोड़ता है, जिसका उद्देश्य जटिल गणित को अधिक सुलभ बनाना है।
ऐप में हस्तलेखन पहचान और 2डी नोटेशन की विशेषताएं हैं, लेकिन इसमें वास्तविक समय प्रतिक्रिया, उपयोगकर्ता-परिभाषित नोटेशन और उत्तरदायी ग्राफ की कमी है।
गणित नोट्स को जटिल समस्या-समाधान को लोकतांत्रिक बनाने के संभावित उपकरण के रूप में देखा जाता है, जैसे कि एक्सेल ने गणना में क्रांति ला दी थी।
एप्पल की मैथ नोट्स सुविधा की उपयोगिता के बारे में चर्चाएं हो रही हैं, जिसमें बेहतर स्पष्टता के लिए हस्तलिखित इनपुट के ऊपर पहचाने गए प्रतीकों को प्रदर्शित करने के सुझाव दिए जा रहे हैं।
उपयोगकर्ता इस फीचर की इंटरएक्टिविटी को लेकर विभाजित हैं, कुछ स्वचालित गणनाओं की सराहना करते हैं जबकि अन्य उपयोगकर्ता इंटरफेस को विचलित करने वाला पाते हैं।
भविष्य के अपडेट में लाइव ग्राफ़ और उन्नत कैलकुलस समर्थन शामिल होने की उम्मीद है, क्योंकि उपयोगकर्ता फीचर में अधिक नियंत्रण और परिष्कार की तलाश कर रहे हैं।
लेख एक नए तकनीक का परिचय देता है जो टेक्सचर एटलस के बिना टेक्स्ट को रेंडर करने के लिए है, जिसमें फॉन्ट डेटा को सीधे फ्रैगमेंट शेडर में पूर्णांक स्थिरांक के रूप में संग्रहीत किया जाता है।- यह विधि एकल ड्रॉ कॉल में कुशल टेक्स्ट रेंडरिंग को सक्षम बनाती है, जो विशेष रूप से त्वरित डिबग मैसेजिंग के लिए उपयोगी है।- इस तकनीक को आइलैंड मॉड्यूल में लागू किया गया है, जो इंस्टेंस ड्रॉइंग और शेडर्स का उपयोग करके यूवी कोऑर्डिनेट्स को ग्लिफ बिटमैप्स पर मैप करता है ताकि डिबग मैसेज प्रिंटिंग को आसान बनाया जा सके।
बिना बनावट के टेक्स्ट रेंडरिंग एक विधि है जो पारंपरिक बनावट के बिना टेक्स्ट प्रदर्शित करने के लिए उपयोग की जाती है, अक्सर डिबगिंग के लिए और ShaderToy जैसे प्लेटफार्मों पर आसानी से लागू की जाती है।
हालांकि कुछ अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी है, यह उच्च-गुणवत्ता वाले टेक्स्ट रेंडरिंग के लिए उपयुक्त नहीं है, जहां आधुनिक तकनीकें जैसे साइनड डिस्टेंस फील्ड (SDF) टेक्स्ट, जो टेक्सचर एटलस का उपयोग करती हैं, बेहतर परिणाम प्रदान करती हैं।
चर्चा में टेक्स्ट रेंडरिंग के लिए ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) और सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (CPU) के उपयोग के बीच प्रदर्शन समझौते शामिल हैं, जो विभिन्न विधियों की दक्षता को उजागर करते हैं।
स्टाफ इंजीनियर, जिसे स्टाफ+ के नाम से भी जाना जाता है, एक तकनीकी भूमिका है जो सीनियर इंजीनियर से ऊपर होती है और प्रबंधकीय कर्तव्यों के बिना तकनीकी विशेषज्ञता पर केंद्रित होती है।
जिम्मेदारियों में मेंटरिंग, नेतृत्व करना, तकनीकी दिशाओं को प्रभावित करना, और नेतृत्व कार्यों के साथ कोडिंग को संतुलित करना शामिल है, जो अक्सर टीम की गति बनाए रखने के लिए "ग्लू वर्क" में शामिल होता है।
भूमिका का दायरा और प्रभाव संगठनात्मक या उद्योग-व्यापी स्तरों तक विस्तारित हो सकता है, जो वरिष्ठ स्तर के स्टाफ इंजीनियरों को अलग करता है।
स्टाफ इंजीनियर एक वरिष्ठ स्तर की भूमिका है जो व्यक्तिगत कार्यों से परे योगदान को बढ़ाने पर केंद्रित होती है, अक्सर उच्च-स्तरीय निर्णयों को प्रभावित करती है और तकनीकी दिशा प्रदान करती है।
यह पद अन्य इंजीनियरों को मार्गदर्शन देने और तकनीकी टीमों और प्रबंधन के बीच एक सेतु के रूप में कार्य करने से संबंधित है, बिना प्रबंधकीय भूमिका ग्रहण किए।
यह शीर्षक तकनीकी कंपनियों में प्रचलित है और संगठन के भीतर महत्वपूर्ण योगदान, तकनीकी विशेषज्ञता, और नेतृत्व को दर्शाता है।
SVDQuant एक नया पोस्ट-ट्रेनिंग क्वांटाइजेशन तकनीक है जो डिफ्यूजन मॉडलों के लिए है, जो वेट्स और एक्टिवेशन्स को 4 बिट्स तक कम कर देती है, जिससे मेमोरी और लेटेंसी में महत्वपूर्ण कमी आती है।- यह 16GB लैपटॉप 4090 GPU पर 3x स्पीडअप प्राप्त करता है जबकि उच्च दृश्य निष्ठा बनाए रखता है, एक लो-रैंक ब्रांच को पेश करके जो क्वांटाइजेशन चुनौतियों को संभालता है।- नुंचाकु इन्फरेंस इंजन प्रदर्शन को बढ़ाता है लो-रैंक और लो-बिट ब्रांच कर्नल्स को फ्यूज करके, और SVDQuant पारंपरिक विधियों की तुलना में टेक्स्ट संरेखण और दृश्य गुणवत्ता में बेहतर प्रदर्शन करता है, LoRA के साथ अच्छी तरह से एकीकृत होकर शैलियों के पार सुसंगत छवि गुणवत्ता प्रदान करता है।
SVDQuant 12 बिलियन पैरामीटर मॉडल के लिए 4-बिट क्वांटाइजेशन पेश करता है, जिससे वे उपभोक्ता GPUs, जैसे कि 16GB 4090, पर कुशलतापूर्वक चल सकते हैं, और गति में तीन गुना वृद्धि होती है।
एमआईटी की इस नवाचार में बाहरी तत्वों के अवशोषण और कर्नेल फ्यूजन जैसी तकनीकों का उपयोग किया गया है, जो छवि गुणवत्ता से समझौता किए बिना महत्वपूर्ण मेमोरी कमी और गति सुधार प्राप्त करता है।
इस विधि को विभिन्न मॉडलों और मेट्रिक्स के माध्यम से मान्य किया गया है, जिससे बड़े मॉडल उपभोक्ता हार्डवेयर पर अधिक सुलभ हो गए हैं, प्रदर्शन को बनाए रखते हुए दक्षता को बढ़ाया गया है।
एक अध्ययन यह प्रस्तावित करता है कि यादें केवल मस्तिष्क तक सीमित नहीं हो सकती हैं, जो डीएनए से परे संभावित वंशानुगत जानकारी के संचरण का सुझाव देती है।
यह शोध स्मृति निर्माण के पारंपरिक न्यूरॉन-अनन्य दृष्टिकोण को चुनौती देता है, यह संकेत देते हुए कि अन्य कोशिका प्रकार भी जानकारी को एन्कोड कर सकते हैं।
अध्ययन गाने वाले पक्षियों की प्रवृत्तियों और हृदय प्रत्यारोपण प्राप्तकर्ताओं द्वारा नई यादों का अनुभव करने जैसे घटनाओं के बारे में रोचक प्रश्न उठाता है, हालांकि इन दावों पर अभी भी बहस जारी है।
SQLite डिफ़ॉल्ट रूप से चेकसम नहीं करता है, जिसका अर्थ है कि यह डिस्क भ्रष्टाचार का पता नहीं लगा सकता है, जिससे यह एकल बिट फ्लिप से भी डेटा समस्याओं के लिए असुरक्षित हो जाता है।
हालांकि SQLite राइट-अहेड लॉगिंग (WAL) फ्रेम्स के लिए चेकसम का उपयोग करता है, यह भ्रष्ट फ्रेम्स को बिना त्रुटि उठाए नजरअंदाज कर देता है, जिस से संभावित रूप से बिना पता चले डेटा भ्रष्टाचार हो सकता है।
चेकसम VFS शिम का उपयोग चेकसम कार्यक्षमता जोड़ने के लिए किया जा सकता है, लेकिन इसके लिए 8 बाइट्स के सटीक रिजर्व बाइट्स मान की आवश्यकता होती है, जो इसे कुछ एक्सटेंशनों के साथ संगतता में सीमित करता है।
SQLite, कई डेटाबेस जैसे PostgreSQL की तरह, डिफ़ॉल्ट रूप से चेकसम नहीं करता है, जो डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
जबकि Oracle और SQL Server जैसी डेटाबेस में चेकसम डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम होते हैं, SQLite उपयोगकर्ताओं को इस सीमा के बारे में जागरूक होना चाहिए, विशेष रूप से महत्वपूर्ण डेटा के लिए।
चर्चा में डेटाबेस की विशेषताओं को समझने और डेटा अखंडता बनाए रखने में चेकसम की भूमिका के महत्व पर जोर दिया गया है।