Penulis membagikan pengalaman mereka tentang depresi dan kelelahan, menyoroti penurunan signifikan dalam kemampuan kognitif seperti belajar, pemecahan masalah, dan ingatan.
Mereka menekankan pentingnya menjaga kesehatan mental untuk mencegah masalah serupa.
Burnout secara signifikan mengganggu fungsi kognitif, membuat tugas sehari-hari menjadi sulit dan mempengaruhi kemampuan belajar serta pemecahan masalah.
Menciptakan keseimbangan kerja-hidup yang jelas dan memasukkan pembelajaran ke dalam jam kerja adalah strategi penting untuk mengurangi kelelahan.
Pemulihan dari kelelahan melibatkan bantuan profesional, pemeliharaan kesehatan fisik, dan berinteraksi dengan komunitas yang mendukung, menekankan pentingnya kesabaran dan perawatan diri.
Slide presentasi Sandia National Laboratories tahun 2007 menampilkan grafik yang menyerupai potongan senjata termonuklir sebagai logo untuk kerangka perangkat lunak SIERRA, menimbulkan pertanyaan tentang asal-usulnya.
Grafik tersebut, yang muncul dalam berbagai presentasi, menggambarkan sebuah kendaraan reentry dengan komponen yang mirip dengan hulu ledak termonuklir, namun Sandia menganggapnya tidak terklasifikasi.
Teori-teori menyarankan bahwa ini bisa jadi bentuk yang sengaja tidak diklasifikasikan atau kesalahan, dengan Departemen Energi (DOE) biasanya menghindari desain senjata yang rinci untuk mencegah proliferasi dan skandal politik.
Sandia National Laboratories merilis sebuah gambar yang tampaknya merupakan skema rinci dari senjata termonuklir, memicu perdebatan tentang keakuratan dan implikasinya.
Detail tingkat gambar, termasuk komponen seperti primer, sekunder, dan casing radiasi, tidak biasa dan mungkin melanggar pedoman Departemen Energi (DoE), yang biasanya membatasi penggambaran semacam itu pada bentuk-bentuk sederhana.
Rilis ini penting bukan karena informasi teknis yang disediakannya, tetapi karena berpotensi mewakili perubahan signifikan dalam prosedur pemerintah AS terkait penanganan dan pelepasan data nuklir terbatas.
Wealthfolio adalah pelacak investasi berbasis desktop yang menyimpan data keuangan secara lokal, menghilangkan kebutuhan akan spreadsheet, langganan, dan layanan cloud.
Itu menggabungkan akun investasi dan tabungan, memungkinkan pengguna untuk mengimpor pernyataan dari pialang atau bank, melacak kinerja akun, dan memantau dividen serta pendapatan bunga.
Pengguna dapat menetapkan tujuan tabungan dengan pelacakan kemajuan yang jelas, menyediakan cara yang aman dan sederhana untuk mengelola keuangan.
Wealthfolio adalah pelacak investasi pribadi sumber terbuka yang dirancang untuk menghindari langganan SaaS dan masalah privasi, tanpa rencana untuk monetisasi.
Pengguna menyoroti kebutuhan akan integrasi yang mulus dengan lembaga keuangan untuk menggantikan impor CSV manual yang rumit dan menyarankan penambahan dataset contoh serta daftar broker/bank yang didukung.
Ada preferensi untuk penyimpanan data lokal dibandingkan solusi berbasis cloud, serta kekhawatiran tentang kurangnya impor otomatis dan tantangan dalam menjaga data yang akurat secara manual.
Clojure 1.12.0 memperkenalkan beberapa fitur dan pembaruan baru, termasuk mengakhiri kompatibilitas dengan Java 8 dan menambahkan dukungan untuk Java 21.
Kunci pembaruan mencakup perbaikan untuk CVE-2024-22871, kontrol yang lebih baik atas pengidentifikasi serialisasi Java, dan pembaruan dependensi untuk spec.alpha dan core.specs.alpha.
Fitur baru mencakup penambahan perpustakaan interaktif, pemanggilan fungsi alat di luar proses, manajemen proses yang lebih baik, dan kemampuan interop Java yang ditingkatkan seperti menggunakan metode Java sebagai fungsi dan dukungan yang lebih baik untuk Java Streams.
Clojure 1.12.0 telah dirilis, menampilkan add-libs, yang menyederhanakan berbagi potongan kode yang dapat dijalankan dan mendemonstrasikan pustaka Java tanpa boilerplate.
Rilis ini mencakup perubahan antarmuka fungsional, mengurangi kebutuhan akan makro utilitas, dan dibandingkan dengan anotasi @Grab milik Groovy serta fitur dependensi Jbang.
Meskipun ada kekhawatiran tentang ukuran ekosistemnya, Clojure tetap stabil, andal, dan kompatibel dengan versi sebelumnya, dengan komunitas yang menghargai kesederhanaan dan pengembangan yang disengaja.
Para peneliti dari Universitas Stanford telah mengembangkan teknik menggunakan pewarna makanan umum, tartrazin, untuk membuat kulit, otot, dan jaringan ikat menjadi transparan sementara pada hewan hidup.
Metode ini dapat merevolusi aplikasi medis dengan memungkinkan visualisasi non-invasif organ dalam, pembuluh darah, cedera, vena, dan tumor.
Proses ini dapat dibalik, dengan jaringan kembali ke penampilan normal setelah pewarna dicuci, meskipun belum diuji pada manusia.
Para peneliti menemukan bahwa pewarna makanan tartrazine dapat membuat kulit dan otot menjadi transparan sementara pada tikus, sehingga memperlihatkan organ dalam.
Prosedur ini belum diuji pada manusia, menimbulkan kekhawatiran tentang keselamatan, terutama terkait dengan injeksi.
Penemuan ini telah memulai diskusi tentang potensi aplikasi dan keamanannya, dengan perbandingan terhadap serum tak terlihat fiksi, tetapi penelitian lebih lanjut diperlukan untuk memahami potensi penuh dan keamanannya pada manusia.
Percobaan tersebut melibatkan menghubungkan berbagai jenis makanan ke menara radio AM dan mengukur parameter seperti SWR (Standing Wave Ratio), daya RF (Radio Frequency), dan suhu daging.
Temuan utama termasuk hot dog yang menghasilkan suara dan memanas hingga 80°C, acar yang menyebabkan gelombang kejut plasma, dan bratwurst yang menerjemahkan sinyal menjadi frasa dalam bahasa Jerman.
Tes di masa depan disarankan untuk menyertakan meteran tingkat tekanan suara, batang isolasi yang lebih baik, dan kamera berkecepatan tinggi untuk menangkap interaksi plasma.
Meskipun telah mencapai dua juta pengguna dan 45 juta pengajuan latihan, platform ini menghadapi tantangan keuangan dan tidak mampu membayar timnya.
Erik, anggota tim kunci, akan meninggalkan tim karena kendala keuangan tetapi akan tetap berlanjut sebagai pemelihara senior; manajemen repositori telah direstrukturisasi dengan tim GitHub baru untuk pengendalian kualitas.
Platform ini memiliki 800 donor bulanan yang menutupi biaya server, dan pendirinya akan meluncurkan produk edukasi baru pada tahun 2025 untuk mengajarkan dasar-dasar pemrograman dan mendukung pertumbuhan platform.
Exercism.org, dengan 2 juta pengguna, menghadapi tantangan keuangan meskipun popularitasnya tinggi, tidak memiliki uang di bank.
Usulan untuk menutupi biaya termasuk mengenakan biaya kecil ($1/bulan atau $10/tahun), meskipun ada kekhawatiran tentang menghalangi siswa, terutama di negara-negara non-Barat.
The platform saat ini bergantung pada donasi bulanan sebesar $7,500 untuk biaya server, yang mendorong diskusi tentang beralih ke model berorientasi keuntungan atau menemukan sumber pendapatan baru untuk keberlanjutan.
Rust dan Swift memiliki banyak kesamaan, termasuk elemen fungsional, sistem tipe yang kuat, dan kompilasi berbasis LLVM, tetapi berbeda dalam tingkat abstraksi default mereka.
Sintaksis dan penanganan kesalahan Swift lebih akrab dan nyaman bagi pengembang yang terbiasa dengan bahasa mirip C, sementara Rust menawarkan lebih banyak kontrol dan kecepatan untuk pemrograman sistem.
Rust ideal untuk pemrograman sistem tingkat rendah dan embedded, sedangkan Swift lebih cocok untuk aplikasi UI dan server, dengan potensi peningkatan tumpang tindih di masa depan.
Kirimannya membahas perbandingan antara Swift dan Rust, menyoroti Swift sebagai alternatif yang lebih nyaman dibandingkan Rust.
Ini menekankan bahwa Rust terkenal karena membawa manajemen memori otomatis tanpa Pengumpulan Sampah (GC) ke arus utama, sebuah fitur yang telah memicu minat dan perdebatan signifikan di kalangan pengembang.
Diskusi tersebut juga menyentuh evolusi bahasa pemrograman, mencatat pergeseran dari bahasa yang diturunkan dari Smalltalk (misalnya, Ruby, Python) ke bahasa keluarga ML (misalnya, Rust, Scala, Swift).
Half-Life dari Valve, yang dirilis 26 tahun lalu, masih tersedia di Amazon, menyoroti popularitasnya yang bertahan lama.
Monica Harrington, yang memainkan peran penting namun sering diabaikan dalam kesuksesan awal Valve, berbagi kisahnya tentang pemasaran dan pengembangan bisnis untuk perusahaan tersebut.
Terlepas dari tantangan awal, Half-Life diluncurkan dengan pujian kritis, menjadikan Valve sebagai pemain utama dalam industri game.
Artikel tersebut memberikan perspektif orang dalam tentang hari-hari awal Valve, menyoroti kontribusi Monica Harrington, yang memainkan peran penting dalam kesuksesan perusahaan tetapi sebagian besar tidak diakui.
Itu mengungkapkan bagaimana Microsoft mengizinkannya untuk bekerja sampingan di Valve, sebuah pesaing, yang tidak biasa dalam lingkungan kepemilikan IP yang ketat di perusahaan teknologi besar saat ini.
Cerita ini menyoroti tantangan yang dihadapi oleh perempuan di bidang teknologi, termasuk dihapus dari sejarah meskipun memberikan kontribusi yang signifikan, dan mengungkap dinamika serta keputusan yang membentuk pertumbuhan awal dan kesuksesan Valve.
Reflection 70B, sebuah model sumber terbuka, telah diperkenalkan, menggunakan Reflection-Tuning untuk memungkinkan model bahasa besar (LLM) memperbaiki kesalahan mereka sendiri.
Kami mengantisipasi bahwa model yang lebih canggih, Reflection 405B, akan dirilis minggu depan, dan diharapkan menjadi yang terbaik di dunia.
Kedua model dikembangkan bekerja sama dengan GlaiveAI, menunjukkan kemajuan signifikan dalam kemampuan perbaikan diri AI.
Reflection 70B, sebuah model sumber terbuka, dikenal karena kinerjanya, tampaknya merupakan versi yang disesuaikan dari Llama-3.1 menggunakan teknik "refleksi".
Teknik refleksi melibatkan model dalam menyusun tanggapan awal dan kemudian merevisinya, memungkinkan untuk koreksi kesalahan dan jawaban yang lebih baik, terkadang melebihi kinerja model seperti GPT-4o dan Claude.
Masih ada perdebatan yang berlangsung tentang apakah model lain dapat mencapai peningkatan serupa jika mereka mengadopsi teknik refleksi, dan efektivitas model dalam percakapan multi-giliran dan berbagai tolok ukur masih dievaluasi.
Postingan John Graham-Cumming tentang pertanyaan wawancara pencarian biner Steve Ballmer telah menarik minat di Hacker News.
Ballmer berpendapat bahwa permainan tersebut memiliki nilai harapan negatif, tetapi John membantahnya dengan mengatakan bahwa dengan pemilihan angka acak, nilai harapannya adalah positif: $0,20.
Menggunakan optimasi matematika dan pemecah scipy, sebuah strategi campuran dapat dirancang untuk memastikan nilai harapan positif, membuat permainan berpotensi menguntungkan.
Permainan ini memiliki nilai harapan positif terlepas dari strategi Ballmer, tetapi Ballmer berargumen bahwa nilai harapan bukanlah ukuran yang baik jika kelangsungan hidup menjadi prioritas karena risiko ekor.
Paradoks St. Petersburg digunakan untuk menggambarkan bahwa nilai harapan tidak selalu merupakan ukuran risiko yang dapat diandalkan.
Permainan ini melibatkan menebak angka antara 1 dan 100, dengan potensi perilaku adversarial, dan strategi campuran dapat memastikan nilai harapan yang positif.
Banyak perusahaan teknologi tidak membayar insinyur mereka dengan cukup untuk mempertahankan mereka, yang mengakibatkan tingginya tingkat pergantian karena para pengembang mencari gaji yang lebih baik di tempat lain.
Ethena menangani masalah ini dengan menciptakan jalur karier dan struktur kompensasi yang memberikan penghargaan yang besar kepada para insinyur berdasarkan dampak mereka, dengan tujuan mendorong masa kerja yang panjang.
Pendekatan Ethena mencakup formula kompensasi yang mempertimbangkan jabatan, masa kerja, dan kinerja, membuatnya dapat diprediksi dan publik untuk mempertahankan kepadatan bakat dan memberi penghargaan kepada insinyur yang berdampak.
Para insinyur sering meninggalkan perusahaan teknologi karena frustrasi dengan manajemen daripada gaji yang tidak mencukupi, menantang asumsi bahwa uang adalah motivator utama.
Kajian ini mencakup pandangan tentang kemandirian finansial, kepuasan kerja, dan dampak manajemen, dengan beberapa pihak berpendapat bahwa manajemen yang lebih baik dan kompensasi yang adil adalah kunci untuk mempertahankan bakat.
Perspektif bervariasi mengenai apakah menggandakan pendapatan secara signifikan mengubah kualitas hidup, yang menyoroti kompleksitas faktor kepuasan kerja di luar hanya gaji.
lwIP 2.1.0 adalah rangkaian protokol TCP/IP ringan yang dirancang untuk meminimalkan penggunaan RAM, menjadikannya ideal untuk sistem tertanam dengan sumber daya terbatas.
Itu mendukung berbagai fitur jaringan, termasuk IPv4/IPv6, DHCP, TCP/UDP, dan TLS opsional melalui mbedTLS, di antara lainnya.
Asalnya dikembangkan oleh Adam Dunkels, lwIP sekarang dipelihara oleh jaringan pengembang global dan tersedia di bawah lisensi BSD.
LwIP (Lightweight IP) adalah tumpukan TCP/IP yang populer yang dirancang untuk sistem tertanam dengan sumber daya terbatas, seperti puluhan kilobyte RAM dan sekitar 40 kilobyte kode ROM.
Alternatif untuk LwIP termasuk NetXDuo, yang sekarang berlisensi MIT dan didukung oleh Eclipse Foundation, serta stack lainnya seperti Zephyr dan SmolTCP.
LwIP banyak digunakan dalam perangkat dengan sumber daya terbatas dan terintegrasi dengan baik dengan FreeRTOS, tetapi telah dikritik karena dokumentasi yang buruk dan masalah dengan port dan driver khusus vendor.
Valentin Gosu mengumumkan penonaktifan HTTP/2 Push di semua platform karena masalah kompatibilitas dengan peramban utama seperti Safari, Chrome, dan Firefox.
Chrome menonaktifkan HTTP/2 Push pada September 2022, merekomendasikan alternatif seperti rel="preload" dan 103 Early hints, sementara Firefox menghadapi masalah kompatibilitas web.
Fitur ini akan segera dimatikan dan diharapkan akan dihapus sebelum Rilis Dukungan Diperpanjang (ESR) 140 musim semi mendatang.
HTTP/2 Push sedang dihapus karena ketidakefektifannya dan kompleksitasnya, meskipun awalnya didukung oleh Google.
Fitur ini bertujuan untuk mengurangi latensi dengan memungkinkan server mengirimkan sumber daya secara proaktif, tetapi menghadapi tantangan seperti implementasi browser yang buruk dan ketidakefisienan cache.
Alternatif seperti preload headers dan 103 Early Hints telah terbukti lebih sederhana dan lebih efektif, mencerminkan tren menuju solusi yang praktis dan mudah diimplementasikan.
Kajian yang diterbitkan dalam jurnal Autism menunjukkan bahwa bermain Dungeons & Dragons (D&D) membantu pemain autis meningkatkan interaksi sosial.
Para peneliti menemukan bahwa lingkungan terstruktur dan aturan sosial yang jelas dalam D&D meningkatkan kepercayaan diri dan menumbuhkan rasa kebersamaan di antara pemain autis.
Studi yang melibatkan delapan peserta yang memainkan kampanye Waterdeep: Dragonheist secara online, menunjukkan bahwa D&D dapat berfungsi sebagai pelumas sosial, memberikan pengalaman positif dan keterampilan bagi individu autistik.
Studi menunjukkan bahwa bermain Dungeons & Dragons (D&D) dapat membantu pemain autis dalam meningkatkan interaksi sosial dengan mengeksternalisasi emosi dan membangun kepercayaan.
Lingkungan terstruktur dari D&D menawarkan ruang aman untuk latihan sosial, meskipun beberapa individu autistik mungkin menemukan aturan dan dinamika permainan ini menantang.
Studi ini memiliki ukuran sampel yang kecil, menunjukkan perlunya penelitian lebih lanjut untuk mengkonfirmasi temuan-temuan ini.