Trump säkrar en andra presidentperiod, vilket leder till diskussioner om ekonomiska politik och demokratiska strategier. Kritiker föreslår att demokraterna hade svårt att effektivt hantera ekonomiska frågor, vilket bidrog till väljarnas missnöje. Valresultatet väcker frågor om framtida politik, särskilt gällande inflation, kampanjbudskap samt miljö- och ekonomiska effekter.
macOS erbjuder en mängd inbyggda kommandoradsverktyg som förbättrar produktivitet och systemhantering, såsom afconvert för ljudkonvertering och diskutil för lagringshantering. Verktyg som open, caffeinate och sips hjälper till med att starta applikationer, förhindra viloläge och bearbeta bilder, medan pbcopy och pbpaste hanterar urklippsuppgifter. Avancerade verktyg inkluderar pmset för ströminställningar, networkQuality för internethastighetskontroller, say för textuppläsning och mdfind för filsökning, vilket ger omfattande systemkontroll och funktionalitet.
AMD har för första gången gått om Intel i försäljning av datacenter-CPU:er, med AMD:s intäkter som nådde 3,549 miljarder dollar under tredje kvartalet, vilket överträffar Intels 3,3 miljarder dollar.
Denna prestation tillskrivs AMD:s konkurrenskraftiga EPYC-processorer, som har överträffat Intels Xeon-CPU:er.
toizen,. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one,one, you will, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one this, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a new one. The first time you see a new one, you will see a.,.,........ pia. p pia p pia park. park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park park
AMD har gått om Intel i datacentersförsäljning, vilket indikerar ett stort skifte i branschen och AMD:s växande inflytande.
Denna förändring tillskrivs AMD:s EPYC-processorer, som föredras för deras prestanda och effektivitet, vilket speglar AMD:s strategiska förbättringar inom serverklassade CPU:er.
Övergången understryker de utmaningar Intel står inför när det gäller att behålla sin marknadsdominans, eftersom företag gradvis antar AMD-lösningar trots traditionellt konservativa uppgraderingscykler.
“Full of Themselves” är en studie av Dominikus Baur och Alice Thudt som analyserar förekomsten av titelomnämnanden i filmer, där karaktärer nämner filmens titel. Forskningen omfattar 73 921 filmer över 80 år och finner att 36,5 % av filmerna innehåller minst ett titelomnämnande, med ett genomsnitt på 10,3 omnämnanden per film. Studien undersöker trender över tid, påverkan av filmer namngivna efter karaktärer, och sambandet mellan titelomnämnanden, filmkvalitet och genre, med hela datasetet tillgängligt för vidare utforskning.
Titeldroppar i filmer inträffar när en karaktär nämner filmens titel under filmen, ett koncept som analyseras på titledrops.net.
Analysen inkluderar exempel och debatter, såsom huruvida vanliga ord som "It" bör betraktas som titelreferenser, och de utmaningar som filmer uppkallade efter karaktärer medför.
Artikeln diskuterar också komplexiteten i översättning och tolkning när det gäller att förstå titelreferenser i olika språk och sammanhang.
Ett verktyg utvecklades för att avge ett pip varje gång en dator skickar data till Google, vilket avslöjar frekvensen av datatransmission utan användarens samtycke. Verktyget fick betydande uppmärksamhet, med en videodemonstration som nådde en miljon visningar på en vecka, vilket ledde till utökat stöd för Facebook och andra spårare. För närvarande tillgängligt för Linux, OSX och BSD, finns framtida planer på versioner för Apple, Windows, iOS och Android, samt en live-demo som använder WiFi för att hörbart demonstrera spåraraktivitet på telefoner och surfplattor.
Tracker Beeper (2022) är ett projekt som hörbart signalerar varje dataöverföring till företag som Google, vilket ökar medvetenheten om frekvensen av dataspårning. Projektet väcker diskussioner om integritetsfrågor, fördelarna med sonifikation (att använda ljud för att förmedla information) och nostalgin för äldre datormiljöer med hörbar feedback. Användarförslag inkluderar att använda verktyg som Pi-hole för att blockera oönskade dataförfrågningar och att förespråka mer tillgänglig integritetsvänlig teknik.
JunoCam Image Gallery erbjuder råbilder från JunoCam för allmän nedladdning, vilket gör det möjligt för användare att bearbeta och dela sina skapelser.
Medborgarforskare uppmuntras att delta i bildbehandling, vilket bidrar till både vetenskapliga rapporter och konstnärliga utställningar, trots utmaningar från Jupiters strålning.
Galleri inkluderar både råa och bearbetade bilder, med tillgängliga filtreringsalternativ, vilket inbjuder till utforskning av Jupiter och dess månar.
Ny bilder från NASAs Juno-uppdrag har genererat diskussioner online och visar Jupiters livfulla och dynamiska atmosfär.
Juno, som lanserades 2011 och har kretsat kring Jupiter sedan 2016, var initialt inte utrustad med en kamera, men en lades till för utbildningsändamål och hjälper nu till i vetenskapliga studier.
Uppdraget belyser utmaningar inom rymdforskning, såsom strålning och bränslebehov, samtidigt som det betonar vikten av engagerande visuella element för allmänhetens intresse och utbildning.
98.css är ett CSS-bibliotek utformat för att skapa användargränssnitt som liknar Windows 98-estetiken, med betoning på semantisk HTML och tillgänglighet. Biblioteket är fritt från JavaScript, vilket säkerställer kompatibilitet med alla frontend-ramverk, och kan importeras via unpkg eller installeras genom npm. Det erbjuder en mängd olika komponenter som knappar, kryssrutor och reglage, och är öppen källkod under MIT-licensen, med bidrag uppmuntrade på GitHub.
98.css är ett designsystem som syftar till att återskapa vintage användargränssnitt, med teman från Windows 3.11 till Mac OS 9, och inkluderar skalbara vektorgrafik (SVG) ikoner för högupplösta skärmar.
Projektet uppskattas för sin enkelhet och nostalgiska charm, även om vissa användare har rapporterat problem med teckensnittsåtergivning.
Det har väckt diskussioner om användargränssnittsdesign, med ett märkbart intresse för tydligheten och enkelheten hos äldre gränssnitt, liknande andra projekt som XP.css och 7.css.
Mozilla har minskat sin arbetsstyrka med 30 % i slutet av oktober, vilket påverkar dess påverkansavdelning som främjar en fri och öppen web.
Detta markerar den andra omgången av uppsägningar under 2023, med en tidigare minskning som ägde rum i februari, vilket lämnade stiftelsen med cirka 120 anställda innan de senaste nedskärningarna.
Trots uppsägningarna hävdar Mozilla att påverkansarbete fortfarande är en viktig del av dess uppdrag, där verkställande direktör Nabhia Syed betonar nödvändigheten av fokus och svåra beslut för att uppnå framtida mål.
Mozillas minskar sin påverkansavdelning, vilket potentiellt påverkar omkring 36 jobb, på grund av förväntat lägre sökintäkter från Google och förändringar i tekniklagstiftning och AI.
Detta beslut väcker diskussioner om effektiviteten av Mozillas påverkansarbete, särskilt när internet blir mer centraliserat under stora plattformar.
Det finns ett förslag om att Mozilla bör prioritera att förbättra sin webbläsare framför påverkansinsatser.
En ny app utvecklades under två helger med hjälp av Cursor och nådde $1,000 i månatlig återkommande intäkt (MRR) genom att erbjuda en omfattande influencer-databas för TikTok. Appen skrapar TikTok för att analysera videor och erbjuder funktioner som avancerade filter, nedladdning av video-ljud och datautvinning på promotionskategorier, nyckelord och produkter. Den inkluderar för närvarande cirka 570,000 influencers, vilket hjälper till med konkurrentanalys och influencer-kontakt, och söker feedback och testare för vidare utveckling.
En ny app utvecklades över två helger för att skrapa TikTok och skapa en databas över influencers, vilket uppnådde 1 000 dollar i månatlig återkommande intäkt (MRR). Appen analyserar videor, extraherar data och låter användare filtrera efter text och kategorier, inklusive ljudbearbetning för att identifiera promotionskategorier, nyckelord och produkter. Databasen innehåller för närvarande cirka 570 000 influencers och erbjuder verktyg för att analysera konkurrenters influencers och hitta lämpliga för specifika nischer, med verifierade e-postadresser tillhandahållna.
Kvinnor utgör endast 5,3 % av svetsarna i USA, vilket belyser en betydande könsskillnad inom området.
Från 2017 till 2022 ökade antalet kvinnor inom hantverksyrken med 47 %, vilket indikerar ett växande intresse och deltagande trots pågående utmaningar.
Utmaningar för kvinnor inom hantverksyrken inkluderar fysiska krav och sexism, där kvinnor i dessa yrken ofta möter granskning och oönskade kommentarer.
Artikeln diskuterar den låga andelen kvinnor inom svetsyrket, där endast 5,3 % av svetsarna i USA är kvinnor, och betonar klassbarriärer mer än könsbarriärer.
Det antyder att arbetarklassens samhällen kan vara mer accepterande av man-kvinna-dynamik jämfört med akademin, som tenderar att sanera interaktioner.
Den bredare frågan om sexism och dynamik på arbetsplatsen tas upp, med argumentet att utmaningarna inte är specifika för kvinnor utan snarare för kulturskiftet från kontor till fysiska arbetsmiljöer.
Molnrepatriering är en växande trend där företag flyttar arbetsbelastningar från offentliga molntjänster tillbaka till lokala eller privata miljöer, drivet av kostnads- och tillförlitlighetsbekymmer. Anmärkningsvärda företag som 37signals och GEICO har gjort denna förändring, vilket belyser problem som höga lagringskostnader, leverantörsinlåsning och behovet av anpassad optimering som nyckelfaktorer. Beslutet att repatriera påverkas av specifika affärsbehov och arbetsbelastningsegenskaper, där vissa företag drar nytta av ägd infrastruktur medan andra fortsätter att innovera inom molnmiljöer med hjälp av alternativa teknologier.
Företag omvärderar sin användning av molntjänster på grund av oro över höga kostnader och ineffektivitet, trots den fortsatta tillväxten hos stora leverantörer som AWS, Azure och Google Cloud Platform (GCP). Anmärkningsvärda företag som 37signals och GEICO väljer att avstå från molnlösningar och hänvisar till problem relaterade till kostnad och kontroll. Denna trend understryker vikten för företag att bedöma sina unika behov och kostnads-nyttoförhållandet för molntjänster, särskilt när det gäller bandbredd och lagringskostnader.
Den djupa inlärningsboomen var oväntad, eftersom neurala nätverk ansågs vara föråldrade år 2008, men framgången med modeller som AlexNet förändrade denna uppfattning.
Prof. Fei-Fei Lis ImageNet-dataset, med 14 miljoner märkta bilder, var avgörande för att möjliggöra AlexNet-modellen, som visade potentialen hos neurala nätverk och GPU:er.
Nyckelpersoner som Geoffrey Hinton, Jensen Huang och Fei-Fei Li var avgörande för att utmana konventionell visdom och driva fram AI-teknologin.
Den djupa inlärningsboomen drevs av konvergensen av neurala nätverk, stora datamängder och GPU-beräkning, med betydande bidrag från Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li och Jensen Huang. Hintons backpropagation-algoritm, Lis ImageNet-dataset och Nvidias GPU-teknologi var avgörande för att flytta AI från traditionella paradigm till datadrivna tillvägagångssätt. Trots initial skepsis har djupinlärningens anpassningsförmåga och nyttan av stora datamängder varit transformativa, även om utmaningar som tolkbarhet och effektivitet kvarstår.
Diskussionen fokuserar på Apples säkerhetsguide för privat molnberäkning och de pågående förtroendeproblemen angående Apples kontroll över användardata.
Trots Apples ansträngningar att förbättra säkerheten kvarstår oro över deras potentiella tillgång till data och transparensen i deras verksamhet.
Samtalet belyser de inneboende riskerna med att lita på teknikföretag med data och utmaningarna i att säkerställa datasekretess inom nuvarande säkerhetsmodeller.
Mozilla Foundation har sagt upp 30% av sin personal, vilket påverkar cirka 36 anställda, som en del av en omorganisation för att öka smidighet och fokus. Detta är den andra omgången av uppsägningar under året, där tidigare nedskärningar påverkade Firefox-utvecklingsteamet, vilket indikerar pågående strukturella förändringar inom organisationen. Stiftelsens verkställande direktör, Nabiha Syed, betonade borttagandet av avdelningarna för påverkansarbete och globala program, samtidigt som påverkansarbete förblir ett kärnfokus, och underströk vikten av en enhetlig berättelse och strategisk kommunikation som svar på snabba teknologiska förändringar.
Mozilla Foundation säger upp 30% av sin personal och avvecklar sin påverkansavdelning på grund av potentiella intäktsförluster om Google slutar betala för att vara Firefox standard sökmotor, vilket utgör 86% av Mozillas intäkter.
Det har uppstått oro kring Firefoxs framtid, inklusive spekulationer om huruvida det kan övergå till en Chromium-baserad webbläsare, vilket skulle påverka dess unika position på webbläsarmarknaden.
Uppsägningarna understryker Mozillas ekonomiska svårigheter och väcker frågor om framtiden för internetfrihet och integritetsförespråkande utan stiftelsens förespråkande personal.
Tony Hawk upptäckte ett foto från 1979 av den då 10-åriga Shaunda Shane som åker skateboard, vilket ursprungligen postades av blackarchives.co och hittades i Fayetteville Observer-arkiven. Fotot blev viralt efter att Tony Hawk delade det, vilket ledde till en rekreation av Fayetteville Observer och återkopplade Shaunda med hennes skateboardförflutna. Shaunda, som nu är 56 år och arbetar på Cape Fear Valley Health, reflekterar över sina skateboarddagar och har nyligen provat att åka skateboard igen, inspirerad av sin sons intresse.
En mystisk skateboardåkare från 1979 har fått uppmärksamhet och väckt diskussioner om skateboardställningar som "goofy footed" (höger fot fram) och "regular" (vänster fot fram). Tony Hawk, en samtida skateboardåkare, har visat intresse, vilket belyser hur kändisars uppmärksamhet kan återuppliva bortglömda historier. Berättelsen speglar en bredare trend av nostalgi och fascinationen för att återupptäcka tidigare ögonblick, där termen "goofy-footed" möjligen härstammar från en Disney-tecknad film.