Healthchecks.io, en enmanns SaaS (Software as a Service) virksomhet, feirer sitt 9-årsjubileum med 652 betalende kunder og en månedlig tilbakevendende inntekt (MRR) på $14,043.
Grunnleggeren, Pēteris Caune, legger vekt på bærekraft og balanse mellom arbeid og fritid fremfor maksimalisering av inntekter, og opprettholder virksomheten som en solooperasjon uten planer om utvidelse eller nye funksjoner.
Nyere tekniske oppgraderinger inkluderer nye web- og databaseservere, og bruken av maddy for e-post og S3-kompatibel lagring for å optimalisere ytelsen og redusere databasestørrelsen.
En enmanns SaaS (Software as a Service) virksomhet, Healthchecks.io, har vært vellykket i drift i 9 år, noe som fremhever potensialet for soloentreprenører i teknologibransjen.
Diskusjonen understreker viktigheten av balanse mellom arbeid og fritid, med ulike perspektiver på håndtering av utbrenthet og fordelene ved å nyte arbeidet sitt.
Innlegget berører også strategier for å opprettholde en solo SaaS-virksomhet, som å minimere avhengigheter, utnytte globale skytjenester og tilby omfattende selvbetjeningsalternativer for brukere.
FastHTML lar deg bygge skalerbare webapplikasjoner raskt ved å bruke Python, integrere sanntidsdata og gjenbrukbare UI-komponenter.
Det tilbyr en rask start med en enkelt Python-fil, full tilgang til webteknologier, og støtter distribusjon på ulike plattformer som Railway og Vercel.
Inspirert av FastAPI, er FastHTML designet for å lage moderne Single Page Applications (SPAs) og forbedrer nettleserens funksjoner med HTMX.
FastHTML er et nytt rammeverk for å bygge moderne webapplikasjoner ved å bruke ren Python, opprettet av Jeremy Howard, kjent for å grunnlegge Fastmail og lede Kaggles første store produksjonsversjon.
Rammeverket integrerer Python med HTMX for hypermediabaserte apper, ASGI/Uvicorn/Starlette-trioen for asynkron støtte, og et nytt Python-komponentsystem kalt FastTag, inspirert av funksjonell programmering.
FastHTML har som mål å forenkle utviklingen av webapplikasjoner ved å tilby inkrementell kompleksitet, enkel tilpasning og et gjennomsiktig system som lar utviklere bruke JavaScript eller endre forespørsler direkte.
Metas FAIR-team har introdusert SAM 2, en avansert modell for visuell segmentering i både bilder og videoer, som utvider kapasitetene til den opprinnelige SAM-modellen.
SAM 2 benytter en transformer-arkitektur med strømmende minne for sanntidsbehandling og inkluderer en modell-i-løkken data-motor, noe som resulterer i opprettelsen av SA-V-datasettet, det største videosegmenteringsdatasettet til dags dato.
Modellen demonstrerer sterk ytelse på tvers av ulike oppgaver og domener, med forskjellige konfigurasjoner tilgjengelig, som sam2_hiera_tiny og sam2_hiera_large, som hver tilbyr varierende nivåer av ytelse og hastighet.
SAM 2: Segment Anything i bilder og videoer har blitt utgitt av Segment Anything-teamet, og markerer den første enhetlige modellen for sanntids promptbar objektsegmentering i både bilder og videoer.
Utgivelsen inkluderer kode, modeller, et datasett, en forskningsartikkel og en demo, med anvendelser innen felt som biologisk forskning og videoovervåking.
Demoen er ikke tilgjengelig i Illinois eller Texas på grunn av lover om biometrisk personvern, men modellen blir rost for sin ytelse og potensielle bruksområder, som automatiserte merknader og objektsporing.
Den 19. juli 2024 forårsaket en CrowdStrike-programvareoppdatering det største IT-utfallet i historien, og påvirket 8,5 millioner Windows-datamaskiner, inkludert kritiske systemer på sykehus, banker og flyselskaper.
Strømbruddet førte til en betydelig reduksjon i flytrafikken for store flyselskaper, med Delta som opplevde en reduksjon på 46 % i flyvninger, United 36 % og American 16 %, mens Southwest Airlines forble upåvirket.
Den langvarige gjenopprettingen for Delta skyldtes fraværet av en skikkelig katastrofegjenopprettingsplan, noe som understreker viktigheten av robuste beredskapsstrategier for å dempe slike forstyrrelser.
Effekten av CrowdStrike på Delta Airlines var betydelig, spesielt påvirket deres programvare for sporing av mannskap, noe som førte til lengre gjenopprettingstider sammenlignet med andre flyselskaper.
Delta sin avhengighet av en hub-og-eike-modell og tidspunktet for forstyrrelsen forverret problemet, noe som gjorde det vanskelig å omplanlegge flyvninger og administrere tilgjengeligheten til mannskapet.
Den hendelsen fremhever bredere bekymringer om robustheten til IT-operasjoner og katastrofegjenopprettingsplaner i store flyselskaper, med noen som tilskriver problemene til underinvestering i IT-infrastruktur.
AI-selskaper blir kritisert for å skrape OpenStreetMap (OSM)-data uten å følge beste praksis, noe som fører til økte infrastrukturkostnader og frustrasjon blant berørte selskaper.
Forslaget er at AI-selskaper skal gi en donasjon på $10,000 til OSM i stedet for å skrape, som en måte å støtte plattformen på og redusere kostnadene forbundet med høy trafikk.
Diskusjonen fremhever det bredere problemet med å balansere åpen data tilgang med de økonomiske og tekniske byrdene som pålegges av automatisert skraping, og foreslår løsninger som hastighetsbegrensning, autentisering og bevis på arbeid.
Innlegget beskriver en prosedyremessig jordsimulering laget ved hjelp av GLSL fragment shaders, som simulerer en jordlignende planets historie på minutter med 60 bilder per sekund.
Viktige funksjoner inkluderer prosedyregenerert terreng, tektonisk platebevegelse, hydraulisk erosjon, global klimamodellering og menneskets påvirkning på miljøet.
Simuleringen bruker avanserte teknikker som fraksjonell Brownsk bevegelsesstøy, termisk erosjon og Lotka-Volterra diffusjonsmodellen for å skape realistisk og dynamisk planetarisk evolusjon.
Brukere av Hacker News diskuterer en simulering av verdener på GPUer, og dekker antakelser i simuleringen, virkninger av klimaendringer og relatert science fiction-litteratur.
Diskusjonen inkluderer nostalgiske referanser til eldre simuleringsspill og debatter om konseptet med å leve i et simulert univers.
Tekniske aspekter som GLSL fragment shaders er nevnt, sammen med bok- og historieranbefalinger relatert til emnet.
Å fremme gangbarhet krever at man prioriterer fotgjengeres verdighet, som inkluderer overholdelse, sikkerhet og verdighet.
Overholdelse av ADA (Americans with Disabilities Act) regler er nødvendig, men ofte utilstrekkelig for brukervennlighet.
Sannt gangbarhet innebærer ikke bare sikkerhet, men også faktorer som skygge, bekvemmelighet, innhegning og engasjement for å gjøre turgåing til en ønskelig aktivitet.
Å prioritere infrastruktur for fotgjengere fremfor bilsentrerte design kan gjøre urbane områder mer fotgjengervennlige og forbedre livskvaliteten.
Å forby biler fra bysentra, bortsett fra nødetater og varebiler, og redusere antall kjørefelt kan forbedre gangbarheten.
Eksempler fra byer som Houston og Salt Lake City illustrerer den negative virkningen av bil-sentrert planlegging og de potensielle fordelene ved å prioritere fotgjengere.
Zig er et nytt programmeringsspråk rettet mot lavnivå- og systemprogrammering, med fokus på å erstatte C.
Zigs fremste funksjon er dens imponerende interoperabilitet med C, som muliggjør sømløs inkludering av C-headerfiler og tilgang til eksisterende biblioteker.
Språket tilbyr moderne programmeringskonstruksjoner og refleksjonsevner, noe som gjør det mer ergonomisk og produktivt sammenlignet med C.
Zig overfører @cImport til byggesystemet for å eliminere avhengigheten av libclang, og gjør import av C-filer til et byggesteg i stedet for direkte inkludering av kildekode.
Denne endringen har skapt debatt blant brukerne, med delte meninger om hvorvidt det er en mindre ulempe eller et betydelig skifte som påvirker Zigs attraktivitet for C-programmerere.
Diskusjonen understreker balansen mellom å opprettholde en klar visjon for språket og å ta hensyn til brukernes bekymringer, med mange som setter pris på Zigs innovative tilnærming og sterke lederskap.
Kvantisering er en teknikk for å redusere størrelsen og forbedre effektiviteten til store språkmodeller (LLM-er) ved å senke presisjonen til modellparametere.
Viktige metoder inkluderer Post-Training Quantization (PTQ) og Quantization-Aware Training (QAT), med fremskritt som GPTQ, GGUF og BitNet som betydelig reduserer modellstørrelse og beregningsbehov.
Guiden dekker essensielle konsepter som symmetrisk og asymmetrisk kvantisering, områdemapping og kalibrering, og gir en omfattende oversikt for optimalisering av LLM-er.
Artikkelen gir en omfattende introduksjon til LLM (Large Language Model) kvantisering, inkludert visuelle guider og referanser.
Den diskuterer ulike kvantiseringsmetoder, som asymmetrisk og symmetrisk kvantisering, og fremhever problemer som kvalitetsforringelse på grunn av feil i asymmetrisk kvantisering.
Innlegget har vekket interesse på grunn av sine detaljerte forklaringer og praktiske innsikter, noe som gjør det til en verdifull ressurs for de som studerer eller arbeider med maskinlæringsmodeller.
Mørk Himmel, en populær værapp kjent for sine presise regnvarsler og detaljerte duggpunktvisualiseringer, har blitt avviklet, noe som har ført til utbredt misnøye blant brukerne.
Brukere beklager tapet av Dark Skys unike funksjoner, som timevise duggpunktsgrafer og sanntids regnvarsler, som ikke er fullt replikert i Apple Weather.
Ulike alternativer som Weather Underground, Carrot Weather og Merry Sky er nevnt, men ingen av dem anses som fullstendige erstatninger for Dark Skys funksjonalitet og brukergrensesnitt.
Microjs tilbyr en samling av mikro-rammeverk og mikro-biblioteker, som er kompakte (5k og under), bærbare, og spesialisert på å utføre spesifikke oppgaver effektivt.
Nettsiden lar utviklere enkelt finne og bidra til disse mikro-rammeverkene ved å forke nettsiden på GitHub, legge til rammeverket sitt i data.js, og sende inn en pull request.
Dette er spesielt nyttig for utviklere som ønsker å unngå store monolittiske rammeverk til fordel for mer lette og fokuserte løsninger.
Microjs.com, et nettsted kjent for å liste små JavaScript-biblioteker, blir nostalgisk diskutert av utviklere som mimrer om dets tidligere nytte og bibliotekene det inneholdt.
Brukere deler minner om å bruke eldre JavaScript-verktøy som Moment.js, RequireJS og MooTools, og fremhever utviklingen av JavaScript-økosystemet gjennom årene.
Diskusjonen reflekterer over utfordringene og endringene i JavaScript-utvikling, inkludert problemer med bakoverkompatibilitet, fremveksten av nye rammeverk og samfunnets skiftende preferanser.
Google Deepmind sitt papir, "Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers," involverte over 10 000 LLM (Large Language Model) treningskjøringer for å finne optimale hyperparametere, med en estimert replikasjonskostnad på $12,9M.
Den totale beregningsinnsatsen var 5,42e24 FLOPs (Floating Point Operations), med kostnader fordelt på ulike eksperimenter som justering, varianter av læringsrate og vektforfall.
Analysen antar bruk av TPUer (Tensor Processing Units) med bfloat16-presisjon og gir Python-kode for detaljerte beregninger, som fremhever de betydelige, men gjennomførbare, datakraftressursene som kreves for replikering.
Diskusjonen dreier seg om de høye kostnadene forbundet med å produsere en Google DeepMind-forskningsartikkel, og fremhever at slike utgifter ikke er uvanlige i andre vitenskapelige domener.
Utgiftene inkluderer ikke bare databehandlingsressurser, men også betydelige ikke-databehandlingsutgifter som lønninger, utstyr og forbruksvarer, som kan beløpe seg til hundretusenvis av dollar.
Diskusjonen berører også utfordringene med reproduserbarhet i vitenskapelig forskning, spesielt når de opprinnelige eksperimentene utføres ved bruk av proprietære eller høyt spesialiserte ressurser.
Forskere har utviklet en kostnadseffektiv metode for å trene store tekst-til-bilde (T2I) diffusjonstransformermodeller, noe som betydelig reduserer beregningskostnadene.
Ved å bruke teknikker som tilfeldig maskering av bildeutklipp og bruk av syntetiske bilder, trente de en modell med 1,16 milliarder parametere for bare $1 890, og oppnådde konkurransedyktig ytelse.
Dette tilnærmingen er 118 ganger billigere enn eksisterende stabile diffusjonsmodeller, og teamet planlegger å frigjøre deres treningspipeline for å gjøre storskala diffusjonsmodelltrening tilgjengelig på et mikrobudsjett.
Raske kostnadsreduksjoner i AI på grunn av asymptotiske forbedringer kan gjøre regulering irrelevant, noe som potensielt kan føre til flere offshore-modeller.
Åpen kildekode AI-modeller forventes å forbedre seg, noe som vil presse store teknologiselskaper til å forbedre sine tilbud, selv om de store aktørene sannsynligvis vil fortsette å dominere på grunn av deres ressurser.
Treningskostnadene synker, noe som snart kan muliggjøre forbrukernivåtrening av store AI-modeller, selv om det fortsatt er en betydelig utfordring å skaffe omfattende datasett.
LG og Samsung viste frem gjennomsiktige TV-skjermer på CES 2024, med henholdsvis OLED- og microLED-teknologier.
LGs gjennomsiktige OLED-skjermer tilbyr omtrent 45 % gjennomsiktighet, mens Samsungs microLED-skjermer er mer gjennomsiktige, men dyre og vanskelige å produsere.
Praktiske anvendelser for disse gjennomsiktige skjermene inkluderer butikkskilt, skrivebordsvideosamtaler og offentlig transport, snarere enn umiddelbar forbrukeradopsjon i hjemmene.
LG og Samsung utvikler transparente OLED-skjermer, som har blitt brukt i prosjekter med utvidet virkelighet og digital skilting.
Transparente LCD-skjermer, som krever bakgrunnsbelysning, er også en del av denne teknologiske utviklingen, men de møter utfordringer som svart kontrast, noe som gjør dem mindre praktiske for hjemme-TV-er.
Teknologien anses som mer egnet for spesifikke applikasjoner som bilskjermer og reklame enn for generell forbrukerbruk.
Opprinnelig brukte forfatteren Vercels analyseverktøy på en pro-plan, men ønsket å redusere kostnadene på grunn av høyt utgående dataforbruk fra store PNG-bilder.
Ved å konvertere bilder til JPG-er og bygge en tilpasset analyse-API ved hjelp av "Squeeh-stakken" (SQLite-baserte apper), sparte forfatteren $13,27 per måned.
Den tilpassede løsningen innebar å sette opp en API med Bun og Hono, distribuere på en VPS, og lage et grunnleggende analysepanel, som ga sammenlignbare data med Vercels analyser.
Innlegget diskuterer ulike metoder og plattformer for å være vert for en blogg eller statisk nettsted, sammenligner kostnader og tekniske oppsett.
Det fremhever bruken av tjenester som Digital Ocean, GitHub Pages og Cloudflare, med brukere som deler sine erfaringer og preferanser.
Diskusjonen inkluderer humoristiske og kritiske synspunkter på over-engineering av enkle prosjekter og avveiningene mellom forskjellige hostingløsninger.