Kontrol taktil menggantikan layar sentuh untuk mengatasi masalah aksesibilitas, terutama bagi individu dengan gangguan penglihatan dan orang tua dengan kulit kering.
Kontrol fisik, seperti yang ada pada Garmin Edge 840, lebih disukai karena efisiensi dan keandalannya dibandingkan layar sentuh, yang dapat kurang memberikan umpan balik taktil dan responsivitas.
Peralihan kembali ke antarmuka taktil dipandang sebagai langkah menuju peningkatan kegunaan dan aksesibilitas, melawan kenaikan layar sentuh yang didorong oleh biaya yang dipengaruhi oleh perangkat seperti iPhone.
Penulis membahas kelemahan dari kontrak harga tetap, menyoroti bahwa kontrak tersebut sering kali menciptakan insentif yang buruk bagi klien dan konsultan. - Menekankan pentingnya menetapkan tarif per jam yang adil, memberikan perkiraan yang realistis, dan memastikan klien menghargai pekerjaan konsultan. - Menyarankan untuk tidak bernegosiasi mengenai harga guna menghindari klien yang sulit dan menyarankan menetapkan tarif tinggi agar klien serius dalam menerima saran konsultan.
Kontrak harga tetap dapat mengakibatkan insentif yang tidak selaras, dengan klien mendorong untuk lebih banyak pekerjaan dan konsultan melakukan pekerjaan seminimal mungkin.
Penagihan per jam disarankan sebagai opsi yang lebih fleksibel yang lebih selaras dengan kepentingan klien dan konsultan.
Retainer disorot sebagai cara untuk memberikan stabilitas bagi konsultan, menawarkan aliran pendapatan yang konsisten.
Selama lebih dari 25 tahun, Google telah mengembangkan jaringan pusat datanya untuk mencapai kecepatan tinggi, skala, dan keandalan, yang berpuncak pada arsitektur jaringan Jupiter generasi kelima dengan bandwidth 13 Petabit per detik (Pb/s). Prinsip-prinsip utama dalam evolusi ini meliputi efisiensi, latensi rendah, jaringan yang ditentukan oleh perangkat lunak, dan topologi dinamis, dengan pencapaian signifikan pada tahun 2015, 2022, dan 2023. Google berencana untuk terus memajukan infrastruktur jaringannya untuk mendukung kecerdasan buatan (AI) dengan inovasi lebih lanjut dalam skala jaringan, bandwidth, dan keandalan.
Diskusi tersebut mencakup evolusi 25 tahun Google dalam jaringan pusat data, menyoroti pergeseran dari sistem lama seperti "Watchtower" ke sistem canggih "Jupiter", yang mendukung koneksi berkecepatan tinggi hingga 100Gbps.
Nvidia berkontribusi pada perangkat keras jaringan, terutama melalui Kartu Antarmuka Jaringan (NIC) ConnectX mereka, yang memungkinkan komunikasi GPU yang efisien dengan keterlibatan CPU yang minimal.
Ada spekulasi mengenai peran masa depan Nvidia dalam perangkat keras pusat data dan perdebatan tentang ketergantungan industri pada teknologi mereka, bersamaan dengan diskusi tentang skala dan visibilitas pusat data, yang mendorong fasilitas yang lebih kecil dan kurang mencolok.
Nvidia telah menemukan delapan kerentanan keamanan dengan tingkat keparahan tinggi pada driver tampilan dan perangkat lunak GeForce GPU mereka, yang berpotensi memungkinkan penyerang mengakses sistem dan mencuri data. Kerentanan ini memengaruhi berbagai produk Nvidia, termasuk GeForce, Nvidia RTX, Quadro, NVS, dan Tesla, pada sistem operasi Windows dan Linux. Pengguna disarankan untuk segera memperbarui driver mereka ke versi terbaru: 566.03 untuk Windows dan 565.57.01, 550.127.05, dan 535.216.01 untuk Linux, yang tersedia melalui alat Pencarian Driver Manual Nvidia, Aplikasi Nvidia, dan aplikasi GeForce Experience.
Nvidia GeForce GPU memiliki kerentanan keamanan dalam driver Windows dan Linux mereka, yang dapat memungkinkan penyerang untuk meningkatkan izin, yang dapat mengarah pada eksekusi kode dan manipulasi data. Cacat ini sangat mengkhawatirkan untuk sistem multi-pengguna, sistem dengan malware yang ada, dan host virtualisasi, meskipun tidak mudah dieksploitasi melalui browser. Nvidia telah merilis driver yang diperbarui untuk mengatasi masalah ini, dan pengguna disarankan untuk memperbarui driver mereka, terutama pada sistem dengan pengguna yang tidak tepercaya atau malware yang ada.
Artikel tersebut mengulas evolusi Metode Elemen Hingga (FEM) selama 80 tahun, menyoroti signifikansinya dalam pemodelan teknik dan ilmiah, khususnya dalam mekanika padat. Pengembangan FEM dikategorikan ke dalam empat periode: tahun-tahun awal (1941-1965), masa keemasan (1966-1991), aplikasi industri dan pemodelan material (1992-2017), serta masa kini dan masa depan. Artikel ini menekankan integrasi FEM dengan teknik komputasi modern seperti pembelajaran mesin, dampaknya pada industri, dan perannya dalam memajukan pendidikan teknik dan pengembangan perangkat lunak.
Metode Elemen Hingga (FEM) tetap menjadi alat dasar dalam teknik, tetapi penerapannya dalam praktik mengalami sedikit inovasi, dengan banyak kemajuan yang tidak berhasil dalam penggunaan di dunia nyata.
Perhatian industri telah beralih ke Verifikasi dan Validasi, menekankan keterbatasan FEM, sementara perangkat lunak komersial seperti ANSYS dan NASTRAN terus memimpin pasar.
Metode-metode yang sedang berkembang seperti Analisis Isogeometrik (IGA) dan Operator Neural menawarkan potensi tetapi belum mendapatkan adopsi yang luas.
Dalam tahun 2023, Shopify mengoptimalkan pengumpul sampah Ruby dengan menerapkan pengumpulan sampah di luar jalur untuk mengurangi latensi, meskipun heuristik awalnya tidak sepenuhnya efektif. Pada Maret 2024, sebuah bukti konsep dikembangkan untuk menonaktifkan pengumpulan sampah besar selama siklus permintaan, yang mengarah pada pengenalan metode baru, GC.config(rgengc_allow_full_mark: true/false), dalam Ruby 3.4.0-preview2. Penerapan metode ini pada 50% server Shopify menghasilkan peningkatan latensi yang signifikan, dengan peningkatan kapasitas yang sederhana, dan upaya di masa depan akan difokuskan pada pengoptimalan pengumpulan minor.
Teks tersebut menyoroti keuntungan menggunakan Hack/PHP untuk permintaan HTTP, dengan fokus pada inti fungsional tanpa status, objek yang berfokus pada permintaan, dan model async/await kooperatif, yang membantu menghindari masalah threading.
Itu juga mengeksplorasi pengumpulan sampah (GC) dalam Ruby-on-Rails dan bahasa lainnya, menyarankan peningkatan kinerja melalui manajemen memori yang berfokus pada permintaan dan teknik GC lanjutan, seperti yang ada dalam Z Garbage Collector (ZGC) di Java Virtual Machine (JVM).
Kesulitan dalam beralih bahasa pemrograman untuk basis kode yang besar, seperti penggunaan Python oleh Instagram, dicatat, menekankan kompleksitas penulisan ulang sistem meskipun ada potensi manfaat kinerja.
Matrix 2.0 telah diluncurkan untuk memposisikan Matrix sebagai protokol komunikasi yang siap untuk arus utama, terbuka, terdesentralisasi, dan aman. - Fitur utama termasuk Simplified Sliding Sync untuk login instan, Next Generation Auth dengan OpenID Connect, dan MatrixRTC untuk VoIP/Video multipihak yang terenkripsi. - Pembaruan ini berfokus pada peningkatan keandalan enkripsi dan memerlukan dukungan keuangan dari komunitas untuk pengembangan berkelanjutan.
Matrix 2.0 telah dirilis, menampilkan peningkatan pada protokol obrolan, termasuk enkripsi tak terlihat dan VoIP/Video Multiparty Terenkripsi Matrix asli.
Sebuah panduan "quick start" baru menggunakan docker-compose sedang dikembangkan untuk menyederhanakan proses penyiapan, dengan matrix-docker-ansible-deploy direkomendasikan untuk memudahkan hosting.
Tindakan peluncuran ini bertujuan untuk meningkatkan kecepatan dan kemudahan penggunaan, meskipun beberapa pengguna memiliki kekhawatiran tentang fitur spesifik seperti panggilan audio di Element X, sementara yang lain optimis tentang potensi untuk Matrix peer-to-peer (P2P).
Panduan ini memperkenalkan Ractor, sebuah pustaka Rust untuk pemrograman berbasis aktor, yang mencakup konsep-konsep kunci seperti pengiriman pesan, instalasi, dan pembuatan aktor.
Itu menjelaskan skema pesan "cast" (fire-and-forget) dan "call" (menunggu balasan), mirip dengan Erlang, serta menyediakan contoh kode untuk membuat dan menjalankan aktor.
Tuntunan ini juga menjelaskan cara menambahkan status ke aktor dan menggunakan RpcReplyPort untuk komunikasi antar-aktor, dengan contoh implementasi aktor yang memiliki status.
Ractor adalah kerangka kerja aktor Rust yang menekankan pengawasan, sebuah fitur yang terinspirasi oleh OTP Erlang, untuk mengelola sistem aktor secara efektif. Ini terintegrasi dengan Tokio dan memiliki perpustakaan pendamping, ractor_cluster, untuk skenario terdistribusi, dan secara khusus digunakan di Meta untuk perlindungan kelebihan beban terdistribusi dalam server Rust Thrift. Desain kerangka kerja ini, termasuk penggunaan async_trait, dibentuk oleh fitur-fitur Rust yang terus berkembang, tetapi integrasi dengan sistem Erlang tetap kompleks karena perbedaan semantik pesan dan persyaratan VM.