Пользователи столкнулись с серьезной проблемой в работе Google Drive: их файлы и структура папок исчезли и вернулись к состоянию на май 2023 года.
Несмотря на то, что компания Google выполнила процедуру восстановления, решение пока не найдено, что приводит к разочарованию и беспокойству пользователей.
Служба поддержки Google знает о проблеме и совместно с инженерами по продуктам занимается ее изучением и устранением, однако причина и сроки решения остаются неизвестными.
Пользователи жалуются на плохое обслуживание клиентов такими компаниями, как Google и Microsoft.
Разговор идет о потере данных на облачных платформах хранения и необходимости резервного копирования.
Пользователи обсуждают ограничения, связанные с использованием исключительно облачных хранилищ, и преимущества диверсификации стратегий резервного копирования.
Важно использовать частные веб-браузеры для защиты личной информации и предотвращения слежки рекламных агентств в Интернете.
Firefox рекомендуется в качестве предпочтительной альтернативы основным браузерам благодаря своим сильным функциям обеспечения конфиденциальности и широкому набору расширений.
Упоминаются и другие браузеры, ориентированные на конфиденциальность, такие как DuckDuckGo и Mullvad.
Браузер Tor выделяется как обеспечивающий наивысший уровень конфиденциальности и анонимности, хотя он может работать медленнее из-за процессов маршрутизации.
В статье рассматриваются различные возможности и проблемы, связанные с различными браузерами, включая блокировку рекламы, VPN-сервисы и сомнительные методы ведения бизнеса.
Для повышения безопасности в Интернете поощряется сотрудничество.
В статье также кратко затрагиваются такие темы, как шифрование электронной почты и цензура.
Основное внимание в обсуждении уделяется браузерам, в частности Chrome и Firefox, и проблемам блокировки uBlock в Chrome.
Пользователи предлагают Firefox в качестве альтернативы из-за опасений по поводу производительности, удобства использования и рекламной практики.
Среди других тем - параметры отслеживания, профили браузеров, пользовательские стартовые страницы, финансовые отношения между браузерами и рекламными компаниями, а также альтернативные браузеры Edge, Vivaldi и Brave.
Darling - это уровень трансляции программного обеспечен ия, позволяющий запускать программы под управлением macOS в Linux без использования аппаратного эмулятора.
Это проект с открытым исходным кодом, разрабатываемый на GitHub и распространяемый по лицензии GNU GPL.
Цель Darling - интегрировать приложения macOS в рабочий стол Linux, подобно тому, как Wine позволяет запускать программы Windows в Linux.
Darling - это программное обеспечение, позволяющее запускать приложения macOS в Linux, однако оно имеет ограничения и проблемы совместимости.
Существует неопределенность относительно возможности работы Darling на архитектуре ARM, особенно в свете перехода Apple на Apple Silicon.
Выполнение программ Apple на оборудовании, не принадлежащем компании Apple, сопряжено с юридическими последствиями, поэтому обсуждаются различные методы и инструменты для выполнения приложений macOS на системах, отличных от macOS. Однако перенос всего Cocoa и его фреймворков сопряжен с определенными трудностями.
Отключение Reddit не привело к изменению политики, но вызвало уход многих создателей контента, что привело к снижению популярности основных подресурсов.
Несмотря на проблемы, связанные с ограничением использования API, спамом и снижением качества, Reddit продолжает расти по количеству пользователей и посещаемости.
В настоящее время ведутся споры о точности данных сайта subredditstats.com, высказываются предположения о наличии фальшивых аккаунтов и манипулировании контентом.
Книга Саймона Дж.Д. Принса "Understanding Deep Learning" будет выпущена издательством MIT Press 5 декабря 2023 года.
В книге рассматривается широкий спектр тем глубокого обучения, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети, функции потерь, модели обучения, измерение производительности, регуляризацию, кон волюционные сети, трансформаторы, обучение с подкреплением и этику.
Преподаватели могут запросить буклет с ответами и экзаменационную/настольную копию книги, а студенты получают доступ к избранным ответам на вопросы и Python-тетради для более эффективного практического обучения.
В центре обсуждения - глубокое обучение и его различные аспекты, в том числе различие между ML-инженерами и ML-учеными.
В нем подчеркивается важность понимания методов глубокого обучения и продолжающиеся споры о востребованности старых алгоритмов машинного обучения.
В беседе также затрагиваются вопросы доминирования OpenAI, ценности экспертизы в конкретных алгоритмах, значимости LSTM и трансформаторов в глубоком обучении.