- グーグル・ドライブでファイルやフォルダ構造が消失し、2023年5月に戻ってしまうという重大な問題が発生している。
- グーグルの復旧プロセスに従ったにもかかわらず、解決策はまだ見つかっておらず、ユーザーの間に不満と不安が広がっている。
- Googleのサポートはこの問題を認識しており、製品エンジニアと協力して問題の調査と解決に取り組んでいますが、原因や解決までのスケジュールは不明のままです。
- グーグルやマイクロソフトのような企業が提供するカスタ マーサービスの質の低さに、ユーザーは不満を抱いている。
- この話題は、クラウド・ストレージ・プラットフォームにおけるデータ損失とバックアップの必要性を中心に展開されている。
- クラウドストレージだけに依存することの限界と、バックアップ戦略を多様化することの利点について、ユーザーは議論している。
- 個人のプライバシーを保護し、広告代理店によるオンライン追跡を防ぐためには、プライベート・ウェブ・ブラウザを使用することが重要です。
- Firefoxは、その強力なプライバシー機能と幅広い拡張機能により、メインストリームブラウザの代替ブラウザとして推奨されている。
- DuckDuckGoやMullvadのような他のプライバシー重視のブラウザについても言及されている。
- Torブラウザーは、ルーティング処理により速度が遅くなる可能性はあるものの、最高レベルのプライバシーと匿名性を提供するものとして注目されている。
- この記事では、広告ブ ロック、VPNサービス、疑わしいビジネス慣行など、さまざまなブラウザの機能や懸念事項について論じている。
- インターネットの安全性を向上させるために、協力が奨励される。
- この記事では、電子メールの暗号化や検閲といった話題にも簡単に触れている。
- 議論の中心は、ウェブブラウザ、特にChromeとFirefox、そしてChromeでブロックされるuBlockの問題である。
- パフォーマンス、ユーザーエクスペリエンス、広告慣行に関する懸念から、ユーザーはFirefoxを代替手段として推奨している。
- その他のトピックとしては、トラッキング・パラメーター、ブラウザ・プロファイル、カスタム・スタートページ、ブラウザと広告会社の金銭的関係、Edge、Vivaldi、Braveなどの代替ブラウザなどがある。
- Darlingは、ハードウェア・エ ミュレータを使わずにLinux上でmacOSソフトウェアを実行できるようにするソフトウェア翻訳レイヤである。
- GitHubで開発されたオープンソースプロジェクトで、GNU GPLライセンスの下で配布されている。
- Darlingは、Linux上でWindowsソフトウェアを実行できるWineと同様に、macOSアプリケーションをLinuxデスクトップ体験に統合することを目指している。
- Darlingは、ユーザーがLinux上でmacOSアプリケーションを実行できるようにするソフトウェアだが、制限や互換性の問題がある。
- 特にアップルのアップル・シリコンへの移行を考慮すると、ダーリングがARMアーキテクチャ上で実行できるかどうかは不透明である。
- アップル以外のハードウェア上でアップルのソフトウェアを実行することは、法的な意味合いがあり、macOS以外のシステム上でmacOSアプリケーションを実行するためのさまざまな方法とツールについて議論される。しかし、Cocoaとそのフレームワークのすべてを移植することは困難である。
- 発言者はRedditで停電の結果について情報を求めている。
- 彼らは、レディットが同意したのか、妥協したのか、それとも運動が勢いを失ったのかを知りたがっている。
- Redditのブラックアウトはポリシーの変更にはつながらなかったが、多くのコンテンツクリエイターが離脱し、その結果、主要なサブレディットの人気が低下した。
- APIの使用制限、スパム、質の低下といった問題があるにもかかわらず、Redditはユーザーとトラフィックの面で成長を続けている。
- subredditstats.comの正確性については議論が続いており、偽アカウントの存在やコンテンツ操作についての憶測もある。
- サイモン・J.D.プリンスの著書『Understanding Deep Learning』がMIT Pressより2023年12月5日に発売される。
- 本書は、教師あり学習と教師なし学習、ニューラルネットワーク、損失関数、学習モデル、性能測定、正則化、畳み込みネットワーク、トランスフォーマー、強化学習、倫理など、ディープラーニングの幅広いトピックを探求している。
- 指導者は解答冊子と試験/机上用コピーを請求でき、生徒は選択された問題の解答とPythonノートにアクセスし、実地学習を強化することができる。
- MLエンジニアとMLサイエンティストの区別を含め、ディープラーニングとそのさまざまな側面に焦点を当てた議論。
- ディープラーニング技術を理解することの重要性と、旧来の機械学習アルゴリズムの妥当性に関する継続的な議論を浮き彫りにしている。
- この対談では、OpenAIの優位性、特定のアルゴリズムにおける専門知識の価値、ディープラーニングにおけるLSTMとトランスフォーマーの重要性などにも触れている。