Autor wykorzystuje Home Assistant do monitorowania alarmów lotniczych i zagrożeń na Ukrainie, wysyłając krytyczne powiadomienia za pośrednictwem inteligentnych głośników.
Różne aplikacje i kanały Telegram śledzą różne rodzaje ataków, w tym odrzutowce MiG-31K, samobójcze drony oraz pociski balistyczne i manewrujące.
Automatyzacja powiadamia autora o zbliżających się zagrożeniach, takich jak startujące bombowce Tu-95, pomagając mu zdecydować, czy szukać schronienia, czy kontynuować codzienne czynności.
Dyskusja koncentruje się na wykorzystaniu technologii w strefach konfliktu, w szczególności na Ukrainie, gdzie Home Assistant jest wykorzystywany do monitorowania alarmów lotniczych i czujników bezpieczeństwa przed atakami rakietowymi i dronami.
Rozmowa analizuje również rolę zdecentralizowanych sieci informacyjnych i prostych metod komunikacji, takich jak Telegram, w celu terminowego aktualizowania informacji o zagrożeniach, przy jednoczesnym równoważeniu bezpieczeństwa operacyjnego z bezpieczeństwem cywilnym.
Podnoszone są obawy dotyczące bezpieczeństwa pojedynczych interfejsów API i korzystania z aplikacji powiązanych z Rosją, z alternatywami takimi jak Signal i WhatsApp, wraz z szerszymi debatami na temat podwójnej natury technologii w wojnie i napięciach geopolitycznych.
Hurl to nowy język programowania skoncentrowany na wykorzystaniu obsługi wyjątków jako głównego mechanizmu przepływu sterowania, stworzony przez Nicole Tietz-Sokolskaya.
Język jest udokumentowany na dedykowanej stronie internetowej, która zawiera instrukcje użytkowania, przykłady, wskazówki dotyczące debugowania i często zadawane pytania.
Kod źródłowy Hurl jest dostępny w jego repozytorium i jest licencjonowany na licencji AGPL-3.0, GAL-1.0 (Gay Agenda License) oraz licencji komercyjnej, oferując użytkownikom wiele opcji licencjonowania.
Dyskusja kładzie nacisk na najlepsze praktyki w projektowaniu języków programowania, takie jak wymuszanie przestrzeni nazw dla importów i unikanie efektów ubocznych najwyższego poziomu w celu poprawy konserwacji kodu.
Porównuje obsługę wyjątków w językach dynamicznie i statycznie typowanych, omawiając kompromisy między sprawdzonymi i niezaznaczonymi wyjątkami, a także debatuje nad metodami obsługi błędów, takimi jak wartości zwracane Go lub Rust w porównaniu z tradycyjnymi wyjątkami.
Zaawansowane funkcje, takie jak generatory resumowalne, efekty algebraiczne i mechanizm "rzucania" do obsługi wyjątków, są badane wraz z wyzwaniami związanymi z nazywaniem projektów oprogramowania w zatłoczonej branży.
Blog Dumphones oferuje przewodnik dotyczący przekształcania iPhone'a w "głupi telefon" w celu ograniczenia czasu spędzanego przed ekranem i promowania cyfrowego minimalizmu bez konieczności kupowania nowego urządzenia.
Kluczowe kroki obejmują użycie minimalnego programu uruchamiającego ekran główny, ustawienie prostych tapet, włączenie wyświetlania w skali szarości i wyłączenie większości powiadomień.
Artykuł zaleca również usuwanie uzależniających aplikacji, aby telefon był mniej wciągający, pomagając użytkownikom zarządzać ich cyfrowymi nawykami, choć nie jest to kompletne rozwiązanie dla uzależnienia od smartfonów.
W dyskusji omówiono strategie przekształcania smartfonów, zwłaszcza iPhone'ów, w "głupie telefony", aby zminimalizować rozpraszanie uwagi i nadużywanie.
Metody obejmują wyłączanie powiadomień, korzystanie z trybu skali szarości i przyjmowanie minimalistycznych ekranów głównych, a niektórzy decydują się na prostsze urządzenia, takie jak Jelly Star lub telefony E-ink.
Konsensus podkreśla, że chociaż dostosowania techniczne mogą pomóc, samodyscyplina i zrozumienie osobistych wyzwalaczy są niezbędne do zmniejszenia uzależnienia od telefonu i zwiększenia koncentracji.
Google Workspace wprowadził "adaptacyjny dźwięk" dla Google Meet, który pozwala wielu laptopom znajdującym się w bliskiej odległości dołączyć do spotkania bez problemów z dźwiękiem, takich jak echo lub sprzężenie zwrotne.
Funkcja ta jest szczególnie przydatna dla organizacji, które nie mają wystarczającej liczby sal lub sprzętu do wideokonferencji, umożliwiając organizowanie spotkań ad hoc w różnych lokalizacjach.
Adaptacyjny dźwięk będzie wdrażany stopniowo od 22 maja 2024 r. dla domen Rapid Release i od 5 czerwca 2024 r. dla domen Scheduled Release i jest dostępny dla określonych planów Google Workspace.
Google Meet wprowadziło funkcję adaptacyjnego łączenia dźwięku z wielu urządzeń, umożliwiając wielu laptopom w tym samym pomieszczeniu synchronizację wyjścia audio i implementację eliminacji echa, zmniejszając potrzebę drogiego sprzętu telekomunikacyjnego.
Użytkownicy porównują Google Meet z Zoom, chwaląc prostotę Meet i brak wymogu instalacji, ale krytykując powolną wydajność, niższą jakość wideo i nieintuicyjny interfejs.
W dyskusji zwrócono uwagę na wyzwania związane z pracą zdalną i hybrydową, podkreślając znaczenie dostosowania się do potrzeb zdalnych współpracowników oraz trudności techniczne związane z konfiguracjami hybrydowymi.
Zellij to terminalowy obszar roboczy znany z przyjaznego dla użytkownika interfejsu i łatwej konfiguracji, oferujący alternatywę dla tmux lub screen.
Brakuje funkcji dołączania do istniejącej sesji poprzez automatyczne tworzenie nowej karty lub panelu, co niektórzy użytkownicy uważają za niezbędne.
Użytkownicy doceniają funkcje takie jak podświetlanie myszy w celu kopiowania w panelach i sugerują dostosowanie pliku konfiguracyjnego w celu rozwiązania początkowych problemów.
Sara została niesłusznie oskarżona o kradzież przez system rozpoznawania twarzy o nazwie Facewatch w sklepie Home Bargains, co doprowadziło do przeszukania i zakazu wstępu do sklepów korzystających z tej technologii.
Facewatch, używany w różnych brytyjskich sklepach w celu zapobiegania przestępczości, przeprosił za błąd, ale system spotkał się z krytyką za nieścisłości i potencjalne nadużycia.
Grupy zajmujące się wolnością obywatelską są zaniepokojone dokładnością i możliwością niewłaściwego wykorzystania technologii rozpoznawania twarzy, obawiając się, że może to doprowadzić do powstania państwa nadzoru, pomimo pewnego publicznego poparcia dla jej wykorzystania w celu zwiększenia bezpieczeństwa.
Książka na temat Site Reliability Engineering (SRE) kładzie nacisk na prostotę w osiąganiu niezawodności, obejmując kluczowe tematy, takie jak zarządzanie ryzykiem, cele poziomu usług, automatyzacja, inżynieria wydań i rozwiązywanie problemów.
Opowiada się za "nudnym" oprogramowaniem, które w przewidywalny sposób spełnia cele biznesowe, minimalizując przypadkową złożoność, utrzymując czysty kod i promując mniejsze, prostsze projekty w celu zmniejszenia liczby defektów.
Opublikowana przez Google na licencji CC BY-NC-ND 4.0 książka podkreśla znaczenie modułowości, prostoty w projektowaniu, przyrostowych wydań i starannego zarządzania API dla niezawodności i innowacji.
Podręcznik Google SRE Handbook (2017) wywołał mieszane reakcje, przy czym niektórzy krytykują Google za nieprzestrzeganie własnych zasad, podczas gdy inni znajdują cenne lekcje pomimo postrzeganej hipokryzji.
Kluczowe tematy obejmują znaczenie prostoty w inżynierii, emocjonalne przywiązanie do kodu oraz wpływ zachęt organizacyjnych na utrzymanie kodu, podkreślając kwestie systemowe nad indywidualnymi nastawieniami.
Debata kwestionuje uniwersalne zastosowanie praktyk Google, podkreślając potrzebę wdrożenia i wsparcia zarządzania w zależności od kontekstu, a także krytykuje wewnętrzne praktyki Google, szczególnie w odniesieniu do Kubernetes i usług w chmurze.
Sara została niesłusznie oskarżona o kradzież sklepową przez system rozpoznawania twarzy Facewatch w sklepie Home Bargains, co doprowadziło do przeszukania i zakazu wstępu do sklepów korzystających z tej technologii.
Facewatch później przeprosił, ale incydent ten podkreśla obawy dotyczące dokładności i potencjalnego niewłaściwego wykorzystania technologii rozpoznawania twarzy, która jest używana w różnych brytyjskich sklepach i przez policję.
Krytycy twierdzą, że ramy prawne dla takiej technologii są słabo rozwinięte, co budzi obawy przed masową inwigilacją, podczas gdy niektórzy popierają jej korzyści w zakresie zapobiegania przestępczości w celu zwiększenia bezpieczeństwa.
Artykuł BBC przedstawia przypadek, w którym technologia rozpoznawania twarzy błędnie zidentyfikowała osobę jako złodzieja sklepowego, powodując publiczne zakłopotanie i potencjalne zniesławienie.
Krytycy twierdzą, że nadmierne poleganie na systemach rozpoznawania twarzy jest problematyczne ze względu na błędy, brak odpowiedzialności i wysoki wskaźnik fałszywych alarmów, co wymaga regulacji i nadzoru ze strony człowieka.
Dyskusja bada etyczne i prawne implikacje sztucznej inteligencji w nadzorze, podkreślając potrzebę przejrzystości, odpowiedzialnego użytkowania i równoważenia bezpieczeństwa z prywatnością.
Spadek zapotrzebowania na odzyskiwanie danych z dysków twardych przypisuje się postępowi w technologii dysków twardych, lepszym nawykom zakupowym i przejściu na dyski SSD, które ulegają awarii całkowicie, a nie stopniowo.
SpinRite, niegdyś popularne narzędzie do odzyskiwania danych, straciło na znaczeniu ze względu na złożoność nowoczesnych urządzeń pamięci masowej, zwłaszcza dysków SSD, które komplikują odzyskiwanie danych dzięki zastrzeżonej logice i poleceniu TRIM.
Autor krytykuje skuteczność SpinRite na nowoczesnych dyskach i SSD, sugerując, że jego obecny marketing opiera się na przestarzałych twierdzeniach i brakuje mu technicznego uzasadnienia, kwestionując jego znaczenie i wartość w dzisiejszych czasach.
Dyskusja ocenia oprogramowanie SpinRite firmy GRC, stworzone przez Steve'a Gibsona, podkreślając mieszane opinie na temat jego wartości i skuteczności, zwłaszcza biorąc pod uwagę jego przestarzałe metody i ograniczenia, takie jak limit 2 TB HDD.
Krytycy twierdzą, że nowoczesne systemy plików i dyski SSD, które mają wbudowane narzędzia do konserwacji, zmniejszają potrzebę korzystania ze SpinRite i porównują go do bezpłatnych alternatyw, takich jak ddrescue i TestDisk/PhotoRec.
Pomimo sceptycyzmu co do wiarygodności i marketingu Gibsona, niektórzy użytkownicy zgłaszają pozytywne doświadczenia ze SpinRite, szczególnie w przypadku starszych systemów, równoważąc nostalgię z obawami o aktualność.
Autor omawia zastosowanie algorytmu Feynmana do rozwiązywania problemów, który polega na zapisaniu problemu, intensywnym myśleniu, a następnie zapisaniu rozwiązania.
Podkreślają, że metoda ta jest zgodna z tym, jak mózg podświadomie przetwarza informacje, co sugeruje, że robienie przerw może prowadzić do produktywnych spostrzeżeń.
Autor kładzie nacisk na selekcjonowanie materiałów do czytania w celu rozwijania odpowiednich myśli, porównując to do ogrodnictwa, w którym nieistotne informacje są przycinane, aby pielęgnować wnikliwe pomysły.
Dyskusja podkreśla znaczenie pisania w rozwiązywaniu problemów, pomagając w wyjaśnianiu myśli, identyfikowaniu luk w wiedzy i internalizacji rozwiązań.
Bada rolę sztucznej inteligencji, w szczególności dużych modeli językowych (LLM), w dostarczaniu informacji zwrotnych i nawiązywaniu połączeń, pomimo ich walki z trafnością.
Wspomniano o technikach radzenia sobie z lękiem i bezsennością, takich jak terapia poznawczo-behawioralna bezsenności (CBT-I), podkreślając znaczenie odpoczynku i ograniczeń poznawczych w rozwiązywaniu problemów.
Eksperyment MAJORANA DEMONSTRATOR ma na celu ustalenie, czy neutrina są swoimi własnymi antycząstkami poprzez wykrycie bezneutrinowego rozpadu podwójnego beta, potencjalnie podważając Model Standardowy fizyki cząstek elementarnych.
Eksperyment wykorzystuje detektory germanu-76 i rozległe ekranowanie, aby zminimalizować szum tła, zwiększając szanse na zidentyfikowanie tego rzadkiego rozpadu.
Sukces tego eksperymentu zapewniłby kluczowy wgląd w zachowanie masy neutrin i liczby leptonowej, a współpraca MAJORANA mogłaby potencjalnie połączyć wysiłki z eksperymentem GERDA w celu stworzenia bardziej zaawansowanego detektora.
W artykule omówiono poszukiwania neutrin Majorany, cząstek, które są swoimi własnymi antycząstkami, zgodnie z teorią Ettore Majorany.
Rozróżnienie między konwencjonalnym rozpadem podwójnego beta a hipotetycznym rozpadem podwójnego beta bez neutrin jest kluczowe, ponieważ ten ostatni wskazywałby na istnienie cząstek Majorany i podważałby Model Standardowy fizyki.
Pomimo szeroko zakrojonych eksperymentów, takich jak MAJORANA i KamLAND-Zen, nie znaleziono rozstrzygających dowodów, ale badania są kontynuowane przy użyciu ulepszonych technik i materiałów, mających na celu wykrycie nieuchwytnego kosmicznego tła neutrin.
Propozycja startupu dotycząca instalacji bezłopatkowych turbin wiatrowych na dachach wzbudziła wątpliwości co do ich wydajności, a krytycy zauważyli, że małe urządzenia często generują niewystarczającą moc w porównaniu ze skalowalną energią słoneczną.
Efektywne wytwarzanie energii wiatrowej wymaga specyficznych warunków, takich jak przestrzeń i wysokość, a wykonalność turbin bezłopatkowych nadal wymaga oceny stron trzecich.
W dyskusji podkreślono wyzwania związane z energią wiatrową w miastach, w tym wysokie koszty, zmniejszoną wydajność z powodu turbulencji oraz kwestie praktyczne, takie jak zanieczyszczenie hałasem i wyższe bariery wejścia w porównaniu z energią słoneczną.
Naiwne sumowanie liczb zmiennoprzecinkowych może prowadzić do znacznych błędów zaokrąglania, zwłaszcza w przypadku dużych tablic; metody takie jak sumowanie parami i sumowanie Kahana poprawiają dokładność, ale różnią się szybkością.
Ograniczenia kompilatora Rusta w zmianie kolejności dodawania zmiennoprzecinkowych utrudniają autovectorization, ale intrinsics takie jak std::intrinsics::fadd_fast i fadd_algebraic umożliwiają wydajne sumowanie za pomocą instrukcji AVX2.
Testy porównawcze na AMD Threadripper 2950x pokazują, że metody autovectorized wykorzystujące fadd_algebraic są zarówno szybkie, jak i dokładne, a Pareto-optymalnymi implementacjami są naive_autovec, block_kahan_autovec i crate_accurate_inplace.
Dyskusja koncentruje się na poprawie dokładności sumowania zmiennoprzecinkowego, podkreślając postępy Radforda Neala i Marko Lange w dokładnym dodawaniu przy użyciu akumulatorów oraz stochastyczne zaokrąglanie przez Infinity315.
Różne metody, takie jak sumowanie Kahana, sumowanie parami, konwersja na liczby całkowite stałoprzecinkowe i biblioteka xsum, są oceniane pod kątem ich wydajności i dokładności, z uwzględnieniem praktycznych zastosowań, takich jak modele geofizyczne.
Wykorzystanie kolejki priorytetowej Rusta i SIMD (Single Instruction, Multiple Data) do równoległego sumowania Kahana jest przedmiotem debaty, w której poruszane są kwestie dokładności i wydajności, a także techniki takie jak sortowanie i dzielenie liczb według wykładnika w celu wydajnego sumowania.