Pikimov là một trình thiết kế chuyển động và biên tập video dựa trên web mới ra mắt, lấy cảm hứng từ Photopea, và là một lựa chọn miễn phí thay thế cho After Effects.
Không cần đăng ký, giữ tệp trên máy của người dùng và đảm bảo rằng các dự án không được sử dụng cho việc đào tạo AI.
Người sáng tạo có lịch sử phát triển phần mềm VJ cho các nền tảng như Game Boy Advance, Playstation 2 và Raspberry Pi.
Pikimov là một trình thiết kế chuyển động và biên tập video mới, miễn phí, dựa trên web, được tạo ra như một sự thay thế cho Adobe After Effects, không yêu cầu đăng ký hoặc tải lên đám mây.
Đã nhận được phản hồi tích cực về tiềm năng thách thức sự thống trị của Adobe, với người dùng đề xuất cải tiến giới hạn tốc độ khung hình, báo cáo lỗi và xử lý keyframe.
Hiện tại, Pikimov chỉ hỗ trợ Chrome và Edge do các API web cụ thể, với kế hoạch trong tương lai để thêm các tính năng cộng đồng và có thể kiếm tiền từ ứng dụng.
Một lỗ hổng nghiêm trọng (CVE-2024-6387) trong máy chủ OpenSSH trên các hệ thống Linux dựa trên glibc cho phép thực thi mã từ xa (RCE) do điều kiện tranh chấp của bộ xử lý tín hiệu.
Vấn đề này, một sự thoái lui của CVE-2006-5051, ảnh hưởng đến các phiên bản OpenSSH 3.4p1, 4.2p1 và 9.2p1, và liên quan đến việc khai thác trình xử lý SIGALRM để gây hỏng bộ nhớ heap và thực thi mã tùy ý.
Giảm thiểu bao gồm việc áp dụng các bản vá để di chuyển mã không an toàn tín hiệu không đồng bộ ra khỏi trình xử lý SIGALRM hoặc đặt LoginGraceTime về 0, mặc dù cách sau có thể gây ra từ chối dịch vụ.
Đã phát hiện một lỗ hổng Thực thi Mã từ Xa (RCE) trong máy chủ OpenSSH trên các hệ thống Linux dựa trên glibc, có khả năng cho phép kẻ tấn công giành quyền truy cập root từ xa.
Việc khắc phục lỗ hổng này đã được thực hiện bằng cách di chuyển mã không an toàn từ trình xử lý tín hiệu sang quy trình lắng nghe, làm cho việc chuyển ngược trở nên khó khăn.
Vấn đề chủ yếu ảnh hưởng đến các hệ thống 32-bit, với việc khai thác trên các hệ thống 64-bit được cho là có thể nhưng chưa được chứng minh; nhiều bản phân phối đã phát hành các bản vá.
Pipe là một trình chỉnh sửa lập trình trực quan cho các nguồn cấp dữ liệu, cho phép người dùng lấy, tạo và thao tác các nguồn cấp dữ liệu bằng cách sử dụng các khối, tương tự như Yahoo! Pipes.
Chương trình hỗ trợ nhiều định dạng đầu vào khác nhau, bao gồm RSS, Atom, JSON, HTML và các tệp văn bản, và cung cấp một loạt các khối cho các thao tác nguồn cấp dữ liệu khác nhau như lọc, hợp nhất và trích xuất nội dung.
Pipes CE là một phần mềm miễn phí và mã nguồn mở (FOSS) theo giấy phép AGPL, có sẵn trên Github, và hỗ trợ tích hợp với các trang web phổ biến như Twitter, YouTube, và Vimeo.
Ống dẫn, một dự án lấy cảm hứng từ Yahoo Pipes, gần đây đã trải qua các bản cập nhật để cải thiện tính ổn định, bao gồm việc chuyển từ văn bản sang các đối tượng RSS để vận chuyển dữ liệu giữa các khối.
Việc nâng cấp máy chủ và cấu hình lại các luồng và công nhân puma đã được thực hiện để giải quyết các vấn đề và nút thắt cổ chai.
Đề xuất của người dùng về việc thêm một khối cho các bản tóm tắt hoặc hình ảnh do AI tạo ra thông qua các yêu cầu POST đang được xem xét, với một số khối nền tảng đã được thiết lập.
Đoạn viết thảo luận về các chỉ số đánh giá để đánh giá hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ được tinh chỉnh (LLMs) trong việc trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ các thông cáo báo chí, với trọng tâm là độ chính xác.
Những mô hình được tinh chỉnh, bao gồm TinyLlama, Mistral và Solar LLM, nhìn chung đã vượt trội hơn GPT-4 và GPT-4 Turbo của OpenAI về độ chính xác, mặc dù quá trình đánh giá phức tạp và chậm chạp.
Những đánh giá đã nhấn mạnh sự cần thiết của một hệ thống tốt hơn để quản lý sự phức tạp và bảo trì, với các bước tiếp theo bao gồm các thử nghiệm không liên quan đến độ chính xác và khám phá việc phục vụ mô hình.
Những mô hình được tinh chỉnh có thể vượt trội hơn các mô hình tổng quát như GPT-4 của OpenAI trong các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như trích xuất dữ liệu, tóm tắt sáng tạo, trả lời câu hỏi và phân loại.
Thành công của các mô hình tinh chỉnh phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo chất lượng cao, khiến chúng hiệu quả cho việc trích xuất thông tin chuyên biệt và dễ tiếp cận với những người đam mê công nghệ.
Điều chỉnh các mô hình nhỏ hơn, chẳng hạn như Llama 3 8B, có thể hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn, nhưng việc sử dụng các phản hồi của mô hình để huấn luyện các mô hình mới có thể vi phạm điều khoản dịch vụ của các nhà cung cấp LLM lớn.
Johannesburg, từng khô cằn, đã biến thành "thành phố xanh nhất thế giới" sau khi trồng hàng triệu cây để chống lại bụi từ việc khai thác vàng.
Việc trồng cây ở Johannesburg được phân bố không đồng đều do chế độ Apartheid, làm nổi bật sự chênh lệch về kinh tế xã hội.
Những cây xanh đô thị mang lại nhiều lợi ích đáng kể, bao gồm giảm hiệu ứng "đảo nhiệt", đóng vai trò như các rào cản âm thanh, nâng cao thẩm mỹ, tăng cường đa dạng sinh học và khuyến khích các hoạt động ngoài trời.
Ngày càng có nhiều thành phố trồng cây và khuyến khích mái nhà xanh để chống lại căng thẳng nhiệt và cải thiện khả năng sống trong đô thị.
Utrecht, Hà Lan, và Zurich, Thụy Sĩ, là những ví dụ hàng đầu, trong khi các thành phố của Hoa Kỳ như Portland, OR, có các quy định xanh, và Thành phố Salt Lake đang khám phá xeriscaping.
Những cây xanh mang lại lợi ích đáng kể, chẳng hạn như làm mát khu vực đô thị, cải thiện chất lượng không khí và nâng cao chất lượng sống tổng thể, mặc dù có những thách thức như phát triển tài sản tư nhân dẫn đến việc chặt cây.
Ladybird là một trình duyệt web độc lập được phát triển bởi một tổ chức phi lợi nhuận, tập trung vào hiệu suất, độ ổn định và bảo mật, với bản phát hành Alpha dự kiến vào năm 2026.
Ban đầu là một trình xem HTML cho SerenityOS, hiện nay nó hỗ trợ Linux, macOS và các hệ thống tương tự Unix khác, và được xây dựng hoàn toàn từ đầu mà không sử dụng mã từ các trình duyệt khác.
Đề án được tài trợ bởi các khoản tài trợ và quyên góp, không có quảng cáo hay kiếm tiền từ người dùng, và hiện đang được phát triển bởi một đội ngũ g ồm bốn kỹ sư toàn thời gian.
Postzegelcode là một mã gồm chín ký tự được sử dụng ở Hà Lan như một sự thay thế viết tay cho tem bưu chính, được mua trực tuyến từ PostNL.
Được giới thiệu vào năm 2013, mã này phải được viết trên thư trong vòng năm ngày và có 78,8 nghìn tỷ kết hợp có thể, làm cho nó an toàn trước việc đoán mò.
Vào tháng 12 năm 2020, 590.000 người đã sử dụng mã bưu chính, hiện có giá tương đương với tem truyền thống.
Cuộc thảo luận xoay quanh việc sử dụng mã bưu chính kỹ thuật số, được gọi là "postzegelcode," có thể được viết trên phong bì thay vì sử dụng tem truyền thống.
Rất nhiều quốc gia, bao gồm Đức, Đan Mạch, Na Uy và Thụy Điển, đã triển khai các hệ thống tương tự, cho phép người dùng mua bưu phí trực tuyến và viết mã lên thư của họ.
Được khen ngợi vì sự tiện lợi, hệ thống này đặc biệt hữu ích cho những người không thường xuyên gửi thư vật lý, vì nó loại bỏ nhu cầu sử dụng tem vật lý và thích ứng với các mức giá bưu chính thay đổi.
Toà án Tối cao đã gia hạn thời gian trì hoãn trong vụ án hình sự của Donald Trump liên quan đến cuộc bầu cử năm 2020, giảm khả năng diễn ra phiên tòa trước cuộc bầu cử tháng Mười Một.
Trong phán quyết 6-3, đa số bảo thủ của tòa án đã cấp cho các cựu tổng thống quyền miễn trừ rộng rãi khỏi việc truy tố đối với các hành vi chính thức, làm phức tạp thêm vụ án của bên công tố và yêu cầu phân tích thêm ở cấp tòa án xét xử.
Quyết định này nhấn mạnh ảnh hưởng đáng kể của tòa án đối với cuộc bầu cử sắp tới, với Chánh án John Roberts nhấn mạnh sự miễn trừ cho các hành vi chính thức và Thẩm phán Sonia Sotomayor phản đối, cho rằng điều này làm suy yếu nguyên tắc rằng không ai đứng trên pháp luật.
Toà án Tối cao đã phán quyết rằng các cựu tổng thống có quyền miễn trừ đối với các hành vi chính thức, gây ra cuộc tranh luận về khả năng lạm dụng quyền lực so với nhu cầu bảo vệ tổng thống.
Phán quyết quy định rằng quyền miễn trừ áp dụng cho các hành động trong phạm vi thẩm quyền hiến pháp nhưng không áp dụng cho các hành động không chính thức, làm dấy lên lo ngại về trách nhiệm đối với các tội ác nghiêm trọng.
Những người chỉ trích, bao gồm Thẩm phán Sotomayor, lo ngại rằng quyết định này có thể ảnh hưởng đến các vụ án pháp lý đang diễn ra và trong tương lai liên quan đến các cựu tổng thống.
Phép nhân đa thức truyền thống có độ phức tạp (O(n^2)), khiến nó không hiệu quả đối với các đa thức lớn.
Biến đổi Fourier nhanh (FFT) giảm độ phức tạp của phép nhân đa thức xuống (O(n \log n)) bằng cách chuyển đổi vấn đề sang miền tần số.
Phương pháp dựa trên FFT bao gồm việc chuyển đổi các đa thức sang miền tần số, nhân chúng, và chuyển đổi kết quả trở lại, cải thiện đáng kể hiệu quả cho các đa thức bậc cao.
Cuộc thảo luận xoay quanh việc sử dụng Biến đổi Fourier nhanh (FFT) để nhân đa thức, nhấn mạnh hiệu quả của nó so với các phương pháp ngây thơ.
Những hiểu biết chính bao gồm tầm quan trọng của độ chính xác số học trong các phép tính FFT và bối cảnh lịch sử của sự phát triển FFT cho phép nhân đa thức.
Cuộc trò chuyện cũng đề cập đến các ứng dụng thực tiễn, chẳng hạn như sửa lỗi, xử lý tín hiệu và mật mã không tiết lộ, nơi các phương pháp dựa trên FFT đặc biệt có lợi.
Đoạn bài viết thảo luận về việc nhúng các chương trình vào mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và cách mà các RNN đã được huấn luyện có thể vượt trội hơn các thuật toán viết tay.
Ví dụ chi tiết về việc phát hiện mã chương trình trong tin nhắn, so sánh các quy tắc quyết định đơn giản, một thuật toán viết tay và một phương pháp dựa trên RNN.
Đoạn viết nêu bật những ưu điểm của RNN, chẳng hạn như mã hóa các máy trạng thái, sử dụng các hàm kích hoạt có thể huấn luyện, và xử lý các nhiệm vụ phức tạp với kỷ luật dựa trên dữ liệu.
Bài báo thảo luận về việc xây dựng một mạng nơ-ron bằng Python nhưng thiếu chi tiết về việc kiểm tra và thu thập dữ liệu huấn luyện, những yếu tố quan trọng để đảm bảo khả năng tổng quát hóa của mô hình đối với các đầu vào ch ưa thấy.
Cuộc thảo luận nêu bật Định lý Xấp xỉ Toàn cầu, theo đó các mạng nơ-ron có thể biểu diễn bất kỳ hàm nào với mức độ chính xác mong muốn, nhưng nhấn mạnh rằng việc học các xấp xỉ này không được đảm bảo.
Hiện đang có một cuộc tranh luận về việc liệu Mạng Nơ-ron Tái phát (RNN) có đang bị thay thế bởi các mô hình transformer hay không, với một số người cho rằng RNN vẫn có những lợi thế độc đáo, chẳng hạn như việc sử dụng bộ nhớ không đổi, điều mà các mô hình transformer không có.
Hiện nay, nhiều công ty đang tuyển dụng cho nhiều vị trí khác nhau, bao gồm làm việc từ xa, tại chỗ và kết hợp, tại nhiều địa điểm và trong các ngành công nghiệp khác nhau.
Những công ty đáng chú ý bao gồm Apple, Figma, Charge Robotics và SmileID, cung cấp các vị trí như Kỹ sư Phần mềm Cao cấp, Kỹ sư An ninh Cao cấp/Chuyên viên và Kỹ sư Frontend Cao cấp.
Những cơ hội trải rộng khắp toàn cầu, với một số công ty cung cấp tài trợ visa và các vai trò trong các công nghệ mới nổi như AI, học máy và phát triển full-stack.
Nhà lập trình nên duy trì một mức độ hoài nghi lành mạnh, vì việc viết và xác minh tính đúng đắn của mã là thách thức vốn có và thường không thể thực hiện được.
Trừu tượng hóa, trong khi đơn giản hóa các hệ thống phức tạp, có thể thất bại và dẫn đến các vấn đề như suy giảm hiệu suất hoặc hành vi không xác định, như được nhấn mạnh bởi Luật Trừu Tượng Rò Rỉ của Joel Spolsky.
Để giảm thiểu các vấn đề chưa biết, các lập trình viên nên xác minh thông tin, kiểm tra niềm tin và đo lường tác động của các thay đổi mã, đồng thời liên tục học hỏi về các nền tảng, ngôn ngữ, công cụ và công nghệ mới.
Cuộc thảo luận tập trung vào tầm quan trọng của việc xác minh chính thức trong lập trình, nhấn mạnh rằng các lập trình viên không nên tin tưởng bất kỳ ai, kể cả chính họ, nếu không có bằng chứng.
Xác minh hình thức, mặc dù phức tạp và tốn kém, cung cấp các đảm bảo mạnh mẽ hơn về tính đúng đắn so với các bài kiểm tra đơn vị, vốn chỉ bao gồm các ví dụ cụ thể.
Cuộc tranh luận nêu bật những đánh đổi giữa sự nghiêm ngặt của việc xác minh chính thức và tính thực tiễn của các bài kiểm tra đơn vị, gợi ý rằng lựa chọn phụ thuộc vào yêu cầu và nguồn lực của dự án.
Thống nhất trong Elixir mở rộng việc khớp mẫu bằng cách cho phép các biến ở cả hai bên của một phương trình, giải các phương trình ký hiệu và tạo ra các ánh xạ thay thế.
Không giống như so khớp mẫu, hợp nhất có thể xử lý các giá trị chưa biết một phần, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho lập trình logic trong Elixir.
Thuật toán hợp nhất bao gồm việc duyệt qua các thuật ngữ, kiểm tra tính tương đương, xử lý các biến, và hợp nhất đệ quy các phần tử danh sách, đơn giản hóa các phép gán biến thông qua phép thay thế.
Bài báo so sánh hiệu quả của các thuật toán hợp nhất trong suy diễn kiểu, tập trung vào thuật toán W và thuật toán J.
Thuật toán W, được sử dụng trong suy luận kiểu Hindley-Milner, kém hiệu quả hơn và dễ mắc lỗi hơn do cần phải kết hợp các phép thay thế.
Thuật toán J, sử dụng cấu trúc dữ liệu union-find cho việc hợp nhất phá hủy, đơn giản hơn và hiệu quả hơn, với những hiểu biết bổ sung về hợp nhất trong khớp mẫu và khớp mẫu biên dịch sử dụng cây quyết định.
Google Arts & Culture cung cấp một loạt các chuyến tham quan ảo và trải nghiệm tương tác, cho phép người dùng khám phá nghệ thuật, lịch sử và văn hóa từ khắp nơi trên thế giới.
Điểm nổi bật bao gồm các chuyến tham quan ảo của các bảo tàng nổi tiếng, trải nghiệm thực tế tăng cường (AR), và các trò chơi tương tác giúp việc học về nghệ thuật và văn hóa trở nên hấp dẫn và dễ tiếp cận.
Những tính năng đặc biệt bao gồm khả năng khám phá thư viện của Van Gogh, tham gia chuyến tham quan 3D các bức tranh của Vermeer, và tham gia thử thách nhảy K-Pop hợp tác với Bảo tàng V&A.
Google Arts and Culture là một dự án ít được biết đến nhưng quan trọng của Google, cung cấp nội dung văn hóa được tuyển chọn từ khắp nơi trên thế giới.
Người dùng đánh giá cao hình ảnh độ phân giải cao và các tính năng độc đáo của nó, chẳng hạn như khả năng phóng to chi tiết các tác phẩm nghệ thuật và khám phá các dự án văn hóa khác nhau.
Trang web đã hoạt động từ năm 2011 và tiếp tục là một nguồn tài nguyên quý giá cho những người đam mê nghệ thuật và văn hóa, mặc dù có những lo ngại về tuổi thọ của các dự án của Google.
Những nhà nghiên cứu đã tạo ra một kho lưu trữ toàn diện về nội dung tin tức của Hoa Kỳ từ năm 1878 đến 1977 bằng cách sử dụng một quy trình học sâu trên các bản quét hình ảnh từ các tờ báo địa phương.
Dataset bao gồm 2,7 triệu bài viết thuộc phạm vi công cộng độc nhất, được gắn tọa độ địa lý, gắn thẻ theo chủ đề và liên kết với Wikipedia, cung cấp thông tin quý giá cho nghiên cứu ngôn ngữ học tính toán, khoa học xã hội và nhân văn kỹ thuật số.
Đề án bao gồm việc sao chép 138 triệu văn bản bài viết có cấu trúc và sử dụng mô hình mã hóa kép thần kinh để loại bỏ các bài viết trùng lặp, đảm bảo chỉ bao gồm nội dung thuộc phạm vi công cộng.
Đã tạo ra một cơ sở dữ liệu toàn diện về tin tức lịch sử đến năm 1978, phản ánh những thay đổi trong luật bản quyền, và hiện có sẵn trên GitHub, mặc dù hiện tại đang trống.
Người dùng đã phát hiện ra các lỗi OCR (Nhận dạng Ký tự Quang học) trong dữ liệu, nhấn mạnh những thách thức dai dẳng trong việc số hóa các văn bản l ịch sử.
Với những vấn đề của mình, dự án vẫn được khen ngợi vì giá trị học thuật, với các bản quét thô có thể truy cập thông qua bộ sưu tập kỹ thuật số của Thư viện Quốc hội.