File .DS_Store, comunemente visti quando si trasferiscono file da Mac a Windows, stanno per "Desktop Services Store," originati da una riscrittura del Finder di Mac OS X nel 1999.
Il Finder è stato suddiviso in un'interfaccia utente (Finder_FE) e funzionalità di base (Finder_BE), con l'intenzione di rendere il backend un'API pubblica chiamata Desktop Services, anche se non è mai stata completamente rilasciata.
Un bug causa la creazione eccessiva di file .DS_Store, anche senza modifiche da parte dell'utente, rendendoli un problema persistente per gli utenti Mac.
Il dibattito ruota attorno al contesto storico e ai dettagli tecnici del file DS_store e al concetto di "fork" nei sistemi di file Mac, che include sia componenti di risorse che di dati.
Il fork delle risorse nei primi MacOS memorizzava vari dati dell'applicazione come icone, menu e codice eseguibile, il che poneva sfide durante il trasferimento di file su sistemi non Mac.
La transizione da MacOS a MacOS X ha comportato cambiamenti significativi, tra cui la rimozione dei resource fork, che ha suscitato reazioni contrastanti nella comunità degli utenti.
0x.tools è un insieme di utilità open-source progettate per analizzare le prestazioni delle applicazioni su Linux, con un'enfasi sulla semplicità e sulle dipendenze minime.
Le caratteristiche principali includono la misurazione dell'attività a livello di thread individuale e la fornitura di strumenti basati su eBPF per l'analisi dell'attività a livello di sistema e dei thread in dettaglio.
È progettato per un uso sicuro in ambienti di produzione con un sovraccarico molto basso e non richiede aggiornamenti del sistema operativo o pesanti framework di monitoraggio.
Xcapture-BPF è un nuovo strumento paragonato al comando top di Linux ma con capacità avanzate, spesso descritto come dotato di "vista a raggi X" per la diagnostica del sistema.
Gli utenti hanno condiviso esperienze sull'uso degli strumenti eBPF (extended Berkeley Packet Filter) e BCC (BPF Compiler Collection) per il debug di problemi complessi in produzione, evidenziando la loro efficacia nel risolvere colli di bottiglia delle prestazioni e perdite di memoria.
Il dibattito include esempi pratici di risoluzione dei problemi, come la risoluzione di elevati iowait e problemi di cache delle pagine in ambienti containerizzati abilitando l'IO diretto e abbinando le dimensioni dei settori sui dispositivi loopback.
Il divario di entrate dell'IA è aumentato da $200 miliardi a $600 miliardi, sollevando interrogativi sulle aspettative di crescita del settore.
Le principali novità includono l'allentamento della carenza di GPU, l'aumento delle entrate dei data center di Nvidia e la significativa crescita delle entrate di OpenAI a 3,4 miliardi di dollari.
Le sfide come la mancanza di potere di determinazione dei prezzi, i rischi di investimento e la rapida svalutazione dei chip più vecchi persistono, ma i costi inferiori delle GPU potrebbero beneficiare le startup e l'innovazione.
Addestrare grandi modelli di intelligenza artificiale come GPT-4 richiede risorse computazionali significative, con stime che suggeriscono l'uso di 8.000 GPU H100 per 90 giorni.
Le ingenti investimenti di Meta in GPU potrebbero consentire loro di addestrare annualmente più modelli su scala GPT-4, potenzialmente trasformando i modelli di IA di base in una merce e influenzando i margini di profitto delle aziende di IA.
Il vero valore dell'IA potrebbe spostarsi verso i dati proprietari per l'addestramento, sollevando potenziali questioni legali e sottolineando l'importanza della proprietà dei dati.
Un'implementazione ad alte prestazioni della moltiplicazione di matrici in C, seguendo il design BLIS, supera NumPy (OpenBLAS) su un AMD Ryzen 7700, raggiungendo oltre 1 TFLOPS.
Il codice è semplice, portabile e scalabile, utilizzando solo 3 righe di direttive OpenMP per la parallelizzazione, e mira alle CPU Intel Core e AMD Zen con istruzioni FMA3 e AVX.
Il progetto dimostra che una moltiplicazione di matrici efficiente può essere ottenuta in C senza codice assembly o Fortran avanzato, con prestazioni comparabili alle librerie BLAS consolidate quando ottimizzato per hardware specifico.
Un post sul blog dimostra come superare la moltiplicazione di matrici di NumPy utilizzando 150 righe di codice C, concentrandosi sui miglioramenti delle prestazioni.
Le principali migliorie includono la selezione degli algoritmi, la riduzione dei viaggi di andata e ritorno del kernel, la vettorizzazione, l'efficienza della cache e le ottimizzazioni specifiche per l'hardware.
Le discussioni nei commenti affrontano l'equità del confronto tra il codice C e NumPy, suggerendo confronti con altre librerie BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) e sottolineando la necessità di un benchmarking approfondito e della regolazione degli iperparametri per CPU specifiche.
Il articolo sottolinea la gioia e il valore di leggere libri che non sono completamente compresi, suggerendo che va bene apprezzare un libro senza afferrarlo del tutto.
L'autrice, Molly Templeton, condivide esperienze personali con libri complessi come Baroque Cycle di Neal Stephenson e titoli recenti come The Library of Broken Worlds di Alaya Dawn Johnson e Jonathan Abernathy You Are Kind di Molly McGhee.
Templeton sostiene che abbracciare l'incertezza nella lettura può essere liberatorio e arricchire l'esperienza di lettura, incoraggiando i lettori a esplorare narrazioni impegnative.
Il post discute il valore della lettura di libri che sfidano e provocano un pensiero profondo, facendo riferimento alla convinzione di Kafka che i libri incisivi dovrebbero 'mordere e pungere' piuttosto che semplicemente intrattenere.
Mettere in evidenza diverse prospettive sulla lettura di libri difficili o complessi, con alcuni lettori che sostengono l'immersione senza prendere appunti per migliorare la comprensione e il piacere.
Il dialogo include aneddoti personali e raccomandazioni di libri che hanno lasciato un'impressione duratura, sottolineando la gioia di scoprire nuove intuizioni attraverso la rilettura e l'impegno con materiale stimolante.
Twilio ha confermato una violazione dei dati che ha esposto i numeri di telefono di 33 milioni di utenti Authy, portando a un aumento delle chiamate spam e preoccupazioni sulla affidabilità delle reti telefoniche tradizionali.
Gli utenti stanno considerando metodi di comunicazione alternativi come FaceTime e Zoom, sottolineando anche il ruolo cruciale delle telefonate nei servizi essenziali come l'assistenza sanitaria e i servizi sociali.
Il violazione evidenzia la necessità di una protezione dei dati più robusta, una migliore applicazione delle misure anti-spam e raccomandazioni per app alternative di autenticazione a due fattori (2FA) come Aegis, Bitwarden e Yubikey.
Il autore condivide un viaggio personale nello sviluppo di un'app, iniziato nel 2018, ma ritardato nel rilascio a causa di continue aggiunte di funzionalità e dell'apprendimento di nuove tecnologie come React Native.
Nonostante l'abbandono del progetto dopo due anni, l'autore ha successivamente scoperto un'app simile che ha avuto successo nonostante fosse imperfetta, suscitando emozioni contrastanti.
In 2022, l'autore ha finalmente rilasciato un'app di produttività che combina varie funzionalità come Todo, Abitudini, Pianificatore e Obiettivi, e invita i lettori a unirsi alla comunità su Benji - The Life OS.
Il dibattito ruota attorno alla mentalità del "just ship it" nello sviluppo software, sottolineando che la fretta di rispettare le scadenze può compromettere la qualità del software e portare al burnout degli sviluppatori.
Esiste un dibattito sul fatto che gli sviluppatori debbano dare priorità alla redditività dell'azienda o concentrarsi sulla creazione di software di alta qualità, con alcuni che sostengono che gli sviluppatori non siano adeguatamente compensati per gli sforzi straordinari a meno che non abbiano una partecipazione significativa nell'azienda.
La conversazione mette in evidenza prospettive diverse sulla soddisfazione lavorativa, la retribuzione e l'equilibrio tra integrità professionale e richieste aziendali, riflettendo preoccupazioni più ampie del settore riguardo all'equilibrio tra vita lavorativa e riconoscimento.
Jeffrey Snover, l'architetto dietro PowerShell, condivide il suo percorso nella creazione di uno strumento a riga di comando che ha rivoluzionato l'amministrazione dei sistemi Windows, affrontando inizialmente la resistenza di un'azienda che favoriva le interfacce grafiche.
Le sfide principali includevano la gestione delle ristrutturazioni aziendali, la resistenza culturale e la costruzione di un team dedicato, con un'influenza significativa dalla spinta di Bill Gates per .NET.
Lo sviluppo di PowerShell, guidato dal Monad Manifesto, ha trasformato l'amministrazione di Windows Server e ha permesso a Microsoft di spostarsi verso il cloud, dimostrando l'impatto della perseveranza e della visione nel guidare il cambiamento tecnologico.
Jeffrey Snover, il creatore di PowerShell, ha affrontato una significativa opposizione ed è stato retrocesso in Microsoft per aver perseguito il suo sviluppo.
PowerShell è stato progettato per aiutare l'amministrazione dei server su Windows richiamando varie API, ma ha affrontato conflitti interni e alcune funzionalità sono andate perse nelle versioni più recenti.
Nonostante il suo approccio orientato agli oggetti e l'integrazione con .NET, PowerShell è considerato verboso e impegnativo rispetto ad altri linguaggi di scripting come Python, limitandone l'adozione al di fuori dell'ecosistema Windows.
Firezone utilizza Rust e un design sans-IO per la sua libreria di connettività principale, connlib, per gestire le connessioni di rete e i tunnel WireGuard, offrendo test rapidi, personalizzazione profonda e alta affidabilità.
Il design sans-IO separa la politica dall'implementazione utilizzando astrazioni come Transmit, permettendo alle macchine a stati puri di gestire i protocolli di rete senza IO diretto, rendendo il codice più flessibile e più facile da testare.
Anche se sans-IO richiede loop di eventi personalizzati e macchine a stati, offre vantaggi significativi come una facile composizione, API flessibili e una gestione degli errori migliorata, nonostante non sia ancora ampiamente adottato nella comunità Rust.
Il post discute il concetto di Sans-IO in Rust, che separa le operazioni di input/output (IO) dalla logica principale, rendendo il codice più testabile e componibile.
Questo approccio è particolarmente vantaggioso per casi d'uso orientati ai pacchetti come QUIC, WebRTC e IP, dove la gestione dello stato può diventare complessa.
Il dibattito evidenzia che, sebbene questo metodo non sia nuovo, offre vantaggi significativi in Rust semplificando i test ed evitando le insidie dei tradizionali pattern async/await.
Il post descrive la creazione di un programma di compressione dati in Haskell utilizzando la codifica di Huffman, che gestisce file binari arbitrari con memoria costante per la codifica e la decodifica.
Spiega i codici di Huffman, i codici senza prefisso e il processo di costruzione di un albero binario per una codifica efficiente, seguito dall'implementazione delle funzioni di codifica e decodifica.
Il post tratta anche la gestione dei file binari, la serializzazione/deserializzazione dei dati e i potenziali miglioramenti come il multithreading e la creazione di codice più veloce, mostrando un'utilità pratica ed efficiente per la compressione dei dati in Haskell.
Una discussione sulla costruzione di un'utilità di compressione dei dati in Haskell utilizzando i codici di Huffman, evidenziando l'efficienza degli algoritmi basati su array e in-place per grandi set di dati.
Riferimenti a opere significative, tra cui l'articolo di Moffat e Katajainen del 1995 e lo standard JPEG ITU T.81 (1992), che descrivono la codifica Huffman basata su array.
Incontri sulle prestazioni di Haskell, con confronti con altri linguaggi come C, C++ e Rust, e i compromessi tra semplicità di implementazione e chiarezza del codice rispetto alle prestazioni pure.
Lo strumento Voice Isolator di Elevenlabs mira a eliminare il rumore di fondo per la produzione di film, podcast e interviste, ma il suo modello di prezzo basato sui "caratteri" sta confondendo molti utenti.
Gli utenti stanno discutendo varie alternative per soluzioni di riconoscimento vocale (STT) e sintesi vocale (TTS), inclusi opzioni open-source come Whisper e servizi commerciali come Deepgram Nova 2.
Esiste un notevole interesse per soluzioni locali e open-source per la pulizia dell'audio e la trascrizione, poiché molti trovano le offerte commerciali attuali troppo costose o non abbastanza efficaci.
Gli utenti di Vision Pro hanno esperienze contrastanti, con alcuni che lodano le sue capacità multimediali e lavorative, mentre altri criticano il suo alto costo e la funzionalità limitata.
Le caratteristiche principali apprezzate includono la dimensione dello schermo, il passthrough, le funzionalità per la vista e il miglior supporto per le periferiche Bluetooth, ma vengono segnalati problemi come il disagio visivo e l'integrazione limitata del software.
Il prezzo elevato del dispositivo ($3500) e la distribuzione limitata (450k unità) hanno portato a un mercato ristretto, con molti utenti che aspettano future revisioni o optano per alternative più economiche come il Quest 3.
Il Diffusion Forcing è un nuovo paradigma di addestramento che combina la previsione del prossimo token e i modelli di diffusione a sequenza completa, offrendo una generazione flessibile e una guida a livello di sequenza.
Raggiunge significativi miglioramenti delle prestazioni in applicazioni come la previsione video, la stabilizzazione di rollout infiniti, la pianificazione della diffusione e l'apprendimento per imitazione a lungo termine.
Questo metodo consente previsioni video stabili e coerenti, rollout più lunghi senza finestre mobili e una gestione robusta dei compiti non markoviani con requisiti di memoria a lungo termine.
Il documento combina il mascheramento delle sequenze, essenziale per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), con i modelli di diffusione tracciando un livello di 'incertezza' per pixel, trattato come 'rumore' per il modello di diffusione.
Questo metodo è utile per compiti come la risoluzione di labirinti e il controllo di un braccio robotico, poiché consente di consolidare parti di un'immagine in anticipo.
Il metodo modella l'incertezza nella pianificazione e nella ricerca, migliorando la capacità degli agenti di reagire e generalizzare, ma l'articolo manca di dettagli sull'implementazione e di accesso al codice sorgente.
Le somiglianze di Jaccard e MinHash vengono utilizzate per identificare documenti approssimativamente simili in grandi collezioni di testi, come quelli utilizzati nella preparazione del dataset di GPT-3.
MinHash approssima la similarità di Jaccard eseguendo l'hashing delle caratteristiche del documento e utilizzando il valore hash minimo come firma, permettendo un confronto efficiente di grandi corpora.
Questo metodo è scalabile e può essere combinato con altre tecniche come HyperLogLog, rendendolo adatto per applicazioni di elaborazione del testo su larga scala.
Il post discute l'uso della similarità di Jaccard e di MinHash per trovare dati quasi duplicati, evidenziando la loro applicazione in vari campi come la segmentazione di immagini mediche e la deduplicazione di database.
Vengono menzionati diversi strumenti e librerie per i compiti di deduplicazione, tra cui datasketch, rensa, Splink e gaoya, con approfondimenti sulle loro prestazioni e casi d'uso.
Il modello Fellegi Sunter è noto per la sua efficacia nel deduplicare le persone assegnando pesi alle corrispondenze e non corrispondenze approssimative, migliorando l'accuratezza nei grandi set di dati.
Inizierà il 1° luglio l'introduzione di prezzi specifici per regione per le Macchine, inclusa la RAM aggiuntiva, a causa dei costi infrastrutturali variabili per regione.
Il rialzo dei prezzi sarà introdotto gradualmente nell'arco di quattro mesi, con i prezzi finali fissati per novembre; le fatture iniziali mostreranno voci specifiche per regione senza variazioni di prezzo.
È stata implementata una correzione per l'uso della CPU condivisa delle macchine 1x non coperto dal credito di indennità per macchine gratuite, e i crediti vengono riemessi.
Il prezzo specifico per regione di Fly.io ha acceso discussioni, con alcuni utenti che lo trovano costoso rispetto ad alternative come Hetzner, specialmente per l'alta disponibilità.
Fly.io difende i suoi prezzi sottolineando l'insostenibilità delle tariffe globali uniformi a causa degli alti costi operativi in alcune regioni, come il Brasile.
Nonostante la rimozione del piano hobby e alcune preoccupazioni sulla affidabilità, molti utenti apprezzano le funzionalità di Fly.io come il routing dinamico delle richieste e i deployment senza operazioni, che ritengono giustifichino i costi più elevati.