#Pi Network ChatGPT
Explore tagged Tumblr posts
adriaticpulse · 3 months ago
Text
Pi Network pod kritikama: Centralizacija tokena i zabrinutost korisnika
Pi Network ponovno se našao u središtu rasprava zbog visokog stupnja centralizacije i nesigurnosti u vezi s budućnošću projekta. Najnoviji podaci pokazuju da glavni tim Pi Networka kontrolira većinu tokena, dok je broj aktivnih čvorova i validatora daleko ispod industrijskih standarda. Ove informacije zabrinule su korisnike, koji se sve češće pitaju koliko je projekt uistinu…
0 notes
fabiopempy · 2 days ago
Text
Is $APORK the Next Pi Coin? ChatGPT Identifies Viral Factors Behind New Meme Boom
Pi Network stunned the crypto world with one simple idea: reward users early before the token even hits the market. Before a single exchange listing, Pi had built a massive community — and a sense of exclusivity that fueled its early hype. Now, a new project is quietly stirring up a similar buzz. It’s called Angry Pepe Fork, trading under the ticker $APORK. Yes, it’s a meme
Read More: You won't believe what happens next... Click here!
0 notes
eggman-is-fat-mkay · 1 year ago
Text
while this is a very cool use of neural networks and machine learning, i think it's important to note that these weed removal machines actually predate GPT (let alone ChatGPT) by several years.
AI weed removal uses AI image classification (where you give the AI an image, e.g. from the machine's camera, and it tells you which of the things in its training data it looks the most like), an application of neural networks that predates LLMs by several decades and was The Next Big Thing in geek circles circa 2016 or so (well, neural networks themselves were; image classification was the only thing we were doing with them). the mainstream media didn't care all that much (there were a few articles in e.g. popular science but that's about it) because image classification is pretty boring. image classification was popular back then because it requires neural networks that are several orders of magnitude smaller and less sophisticated (and that therefore require exponentially less computing power -- Intel was making $70 USB NPUs that you could plug into a Raspberry Pi to run classification at several images per second; nowadays much more powerful NPUs are built into phones) than even the smallest of the text and image generation models that have gained infamy as of late. i'm still not convinced that there's a pro-social use for neural networks that large.
2K notes · View notes
mastersofthearts · 3 months ago
Text
Chatgpt computer communication design
Designing a computer circuit where two computers communicate with each other and "teach themselves" using an Arduino board involves a combination of hardware setup and software programming. Here’s a general guide to get you started:
1. Basic Concept
Two Computers (PCs or Microcontrollers): These are the two devices that will communicate and learn from each other. Each will run a program for self-learning.
Arduino Board: The Arduino will facilitate the communication between the two computers and control the process. It could also be part of the system performing calculations or simulations.
Communication Protocol: The two computers will need to communicate with each other. For simplicity, we can use serial communication (UART) or I2C with the Arduino acting as the intermediary.
2. Hardware Components
Arduino Board (e.g., Arduino Uno, Nano, or Mega)
Two Computers (PCs or other microcontrollers, like Raspberry Pi or other Arduino boards)
Communication Module: If you are using something like a Raspberry Pi or another microcontroller, you might need USB-to-Serial adapters or Bluetooth/Wi-Fi modules (e.g., ESP8266/ESP32, HC-05).
Power Supply: Proper power sources for the Arduino and computers.
Cables: USB, serial cables, or jumper wires for communication.
3. Circuit Design
Here is a high-level overview of the connections between the Arduino and the two computers.
Arduino and PC1 (Computer 1):
Connect the Arduino to PC1 via USB or UART communication pins (TX/RX pins if using serial).
Arduino and PC2 (Computer 2):
If you are using a second microcontroller (like another Arduino or a Raspberry Pi), connect them to the Arduino board using a communication protocol (e.g., I2C or UART).
The two computers could either communicate directly over a network (like Ethernet or Wi-Fi) or through serial communication.
For this example, let’s assume you are using UART for communication between the Arduino and both computers. You can use the TX/RX pins on the Arduino and connect them to the USB-to-Serial adapters connected to each computer.
4. Software Design
The software should allow the computers to "teach themselves," which likely means implementing some form of machine learning or pattern recognition. For simplicity, let’s outline how you could set up communication, with the learning part handled on the computers.
Arduino Code: The Arduino will act as the middleman for the communication. It will receive data from one computer, send it to the other, and also handle basic processing or simulation. It can be programmed to send responses or instructions back to the computers.
// Simple Arduino code for UART communication void setup() { Serial.begin(9600); // Start the serial communication at 9600 baud } void loop() { if (Serial.available()) { char incomingByte = Serial.read(); // Read incoming byte Serial.print("Received: "); Serial.println(incomingByte); // Send back the received byte } }
Computer 1 and Computer 2 Code: Each computer should run a program that will send data to the Arduino and receive responses. This could be a simple Python script or C++ program for serial communication.
Example Python Script: Here’s a basic Python script that can run on each computer. This script will send data to the Arduino and read the response back.import serial import time # Open serial port (make sure to change COM port for your system) ser = serial.Serial('COM3', 9600) # Change COM port as needed time.sleep(2) # Wait for the serial connection to initialize # Send data to Arduino ser.write(b'Hello Arduino!\n') # Read response while True: if ser.in_waiting > 0: response = ser.readline().decode('utf-8').strip() print(f"Arduino says: {response}") break ser.close()
This Python script could run on Computer 1, while a similar script runs on Computer 2. Both will send messages to the Arduino and receive feedback.
5. Self-Learning Simulation
To simulate the "self-teaching" aspect, each computer can use machine learning algorithms. You could start with something simple like linear regression or a decision tree. The computers could send random data points to each other and exchange feedback on whether the predictions made by each other are correct.
Computer 1 could generate a random dataset and send it to Computer 2.
Computer 2 processes the data, makes predictions, and sends the feedback back.
Computer 1 uses this feedback to adjust its learning algorithm (e.g., adjust weights in a simple linear regression model).
Example of a Simple Learning Process: Each computer could adjust its internal model based on the received feedback, similar to how a neural network or other machine learning models learn. The Arduino could be involved in simple processing tasks or sending acknowledgment signals when certain thresholds are reached (e.g., "success" or "failure").
6. Scaling Up
If you want to scale up the project to involve more complex learning or higher levels of interaction, you could use a more advanced platform such as a Raspberry Pi or ESP32/ESP8266 for networking and faster processing, where each computer uses a machine learning library (like TensorFlow Lite or scikit-learn).
7. Final Setup
Computer 1 and Computer 2 run machine learning algorithms that adjust based on feedback.
Arduino manages data flow between the computers and possibly performs basic learning tasks like adjusting variables or sending commands.
The entire system simulates a network where two computers are learning from each other.
This is a high-level overview, and there are many ways to implement it depending on the complexity of the communication and learning algorithm you want to achieve. Would you like to dive deeper into any specific area or need more detailed code for the project?
Creating two PCs from scratch using Arduino boards is an interesting challenge, but it's important to note that a full-fledged personal computer involves much more complexity than an Arduino is capable of. However, you can certainly simulate basic "PC-like" behavior using Arduino boards, where each "PC" would be a microcontroller (Arduino) with some level of functionality, communication, and processing.
High-Level Concept
Each Arduino board would act as a basic computing unit (like a simplified "PC"), running simple programs, processing input, and communicating with each other. While these "PCs" won't have the advanced features of a real computer (like an OS, GUI, or complex processing power), they can serve as learning devices or communication nodes in a network.
To make two PCs communicate with each other using an Arduino board, the Arduino acts as an intermediary. The Arduino will handle the communication between the two PCs, either via a serial connection (UART), I2C, or wireless communication (e.g., Bluetooth/Wi-Fi). Below is a guide on how to set up such a system:
1. Hardware Setup
Here, I'll describe a setup where two PCs communicate via an Arduino board using serial communication (UART). The Arduino will act as a mediator, forwarding messages between the two computers.
Components Needed:
Arduino board (e.g., Arduino Uno, Nano, Mega)
2 PCs (PC1 and PC2)
USB-to-Serial adapters (if using UART)
Jumper wires (if using direct communication between Arduino and PC)
Connections:
PC1 <-> Arduino: The first PC will communicate with the Arduino using its USB port (acting as a serial port).
PC2 <-> Arduino: The second PC will communicate via another USB-to-Serial adapter or possibly the second USB port of the Arduino (if the Arduino model supports multiple serial connections, e.g., Mega).
In simpler terms:
Arduino will be connected via USB to PC1.
PC2 will be connected to Arduino's serial pins (TX/RX) or using a USB-to-Serial adapter.
2. Arduino Code
The Arduino will need to read from one serial port (PC1) and forward the data to another serial port (PC2) and vice versa. The following is a simple Arduino sketch for this task.// Arduino code for mediating between two PCs void setup() { // Start serial communication with both computers Serial.begin(9600); // For communication with PC1 Serial1.begin(9600); // For communication with PC2 (if using Arduino Mega or another board with multiple serial ports) } void loop() { // Check if data is available from PC1 (connected to Serial) if (Serial.available() > 0) { char dataFromPC1 = Serial.read(); // Read data from PC1 Serial1.write(dataFromPC1); // Send data to PC2 (connected to Serial1) } // Check if data is available from PC2 (connected to Serial1) if (Serial1.available() > 0) { char dataFromPC2 = Serial1.read(); // Read data from PC2 Serial.write(dataFromPC2); // Send data to PC1 (connected to Serial) } }
Explanation of the Code:
Serial.begin(9600): Initializes communication with PC1.
Serial1.begin(9600): Initializes communication with PC2. (Note: Only available on boards with multiple UARTs like Arduino Mega, if using an Arduino Uno, you’ll need a USB-to-Serial adapter for PC2).
Serial.read(): Reads data from one serial port.
Serial.write(): Sends data to the other serial port.
3. Software on the PCs
On each of the two PCs, you will run a program that communicates with the Arduino via a serial connection. You can use Python to interface with the Arduino. Here’s a simple Python example that reads data from the Arduino and sends data back.
Python Code for PC1:
import serial import time # Connect to Arduino via serial port (Adjust the port name as needed) ser = serial.Serial('COM3', 9600) # Replace 'COM3' with your Arduino's port time.sleep(2) # Wait for the serial connection to establish # Send data to Arduino (which will forward to PC2) ser.write(b'Hello from PC1!\n') # Read data from Arduino (which is coming from PC2) while True: if ser.in_waiting > 0: response = ser.readline().decode('utf-8').strip() print(f"Received from PC2: {response}") break ser.close()
Python Code for PC2:
import serial import time # Connect to Arduino via serial port (Adjust the port name as needed) ser = serial.Serial('COM4', 9600) # Replace 'COM4' with your Arduino's port time.sleep(2) # Wait for the serial connection to establish # Read data from Arduino (which is coming from PC1) while True: if ser.in_waiting > 0: message = ser.readline().decode('utf-8').strip() print(f"Received from PC1: {message}") # Send data back to Arduino (which will forward to PC1) ser.write(b'Hello from PC2!\n') break ser.close()
4. Explanation of the PC Software:
Python serial library: Used to open a serial connection to the Arduino.
ser.write(): Sends data from PC1 or PC2 to the Arduino.
ser.readline(): Reads incoming data from the Arduino, which is forwarded from the other PC.
Time Delays: time.sleep(2) ensures that the serial connection is established before communication begins.
5. Communication Flow
PC1 sends a message (e.g., "Hello from PC1") to the Arduino.
The Arduino forwards the message to PC2.
PC2 receives the message, processes it, and sends a response back to the Arduino (e.g., "Hello from PC2").
The Arduino forwards the message back to PC1.
6. Adjusting for More Complex Setups
If you are using an Arduino Uno (which has only one serial port), you’ll need an additional USB-to-Serial adapter to handle communication with both PCs. Alternatively, you can use an Arduino Mega, which has multiple serial ports (like Serial, Serial1, Serial2, etc.).
For the Arduino Mega, you can use Serial for PC1 and Serial1 for PC2, as shown in the code above.
For PC2, you might need a USB-to-Serial adapter if you're not using an Arduino Mega.
7. Next Steps
To make the setup more advanced, you can:
Add error handling and retry mechanisms for more robust communication.
Implement data processing algorithms to simulate machine learning (e.g., a simple model for each PC that "learns" from the data it receives).
Use wireless communication like Bluetooth or Wi-Fi if you don't want to rely on USB connections.
Would you like to explore how to expand this further or add more complexity to the system? Let me know!
Here’s how you might approach creating two Arduino-based "PCs" from scratch:
1. Basic Requirements and Constraints
You’re working with Arduino boards, which are microcontrollers with limited processing power, memory, and storage compared to a real PC. The Arduino can run basic programs, perform calculations, and communicate with other devices, but it cannot run complex software like a PC.
To simulate PCs, you'll need:
Arduino microcontroller boards (e.g., Arduino Uno, Nano, Mega, etc.)
Inputs/outputs (e.g., buttons, LEDs, displays)
Communication method between the two Arduinos (e.g., UART serial, I2C, or even wireless)
Storage (limited, but can use EEPROM or SD card modules)
Basic display (e.g., an LCD or LED screen for output)
2. Building the Two "PCs" with Arduino
Each Arduino board will act as one "PC." Here’s how you can conceptualize the setup:
Arduino 1 (PC1): Will handle user input and perform computations.
Arduino 2 (PC2): Will also handle user input and perform computations. It will communicate with PC1 to share or exchange data.
The communication between the two PCs can be done using serial communication (UART) or I2C.
3. Basic Hardware Setup for Each PC
Each "PC" could have:
Buttons or switches to simulate input (e.g., user input or commands).
LCD or 7-segment display for output (or use an LED to indicate activity).
Communication interface to talk to the other PC (e.g., UART or I2C).
SD card or EEPROM to simulate storage.
Components Needed:
2 Arduino boards (e.g., Arduino Uno or Nano)
1 LCD display (16x2 or 20x4 for basic text output)
2 push buttons (to simulate input)
2 LEDs (to indicate some activity or status)
2 USB-to-Serial adapters (if using UART communication between PCs)
1 I2C or UART communication method
1 SD card module (optional for storage simulation)
4. Software Design for the "PCs"
Each Arduino PC will need a program to read inputs, perform some basic computation, and send/receive data to/from the other PC. Here’s a simple breakdown of the software for each Arduino:
Arduino PC1 (PC1 Sketch)
This sketch allows PC1 to process input (button presses), perform simple calculations, and send/receive data from PC2.#include <Wire.h> // For I2C communication (if using I2C) #include <LiquidCrystal_I2C.h> // For LCD display // Initialize the LCD (change pin numbers according to your setup) LiquidCrystal_I2C lcd(0x27, 16, 2); // Input and output pins int buttonPin = 7; // Pin for button input int ledPin = 13; // Pin for LED output void setup() { // Start communication Wire.begin(); // Start I2C communication if using I2C lcd.begin(16, 2); pinMode(buttonPin, INPUT); pinMode(ledPin, OUTPUT); lcd.print("PC1: Ready"); delay(2000); // Wait for 2 seconds } void loop() { int buttonState = digitalRead(buttonPin); // Read button state if (buttonState == HIGH) { // If button is pressed digitalWrite(ledPin, HIGH); // Turn on LED lcd.clear(); lcd.print("Button Pressed"); // Send data to PC2 (via I2C or serial) Wire.beginTransmission(8); // 8 is the I2C address of PC2 Wire.write("PC1: Button Pressed"); Wire.endTransmission(); } else { digitalWrite(ledPin, LOW); // Turn off LED } delay(100); // Small delay to avoid bouncing }
Arduino PC2 (PC2 Sketch)
This sketch for PC2 will receive data from PC1 and display it on the LCD, simulating output.#include <Wire.h> // For I2C communication (if using I2C) #include <LiquidCrystal_I2C.h> // For LCD display LiquidCrystal_I2C lcd(0x27, 16, 2); // LCD setup void setup() { Wire.begin(8); // Set PC2's I2C address to 8 Wire.onReceive(receiveEvent); // Define the event handler for receiving data lcd.begin(16, 2); // Start the LCD display lcd.print("PC2: Ready"); } void loop() { // Main loop does nothing, waiting for incoming data } void receiveEvent(int bytes) { String message = ""; // Initialize an empty string for the message while (Wire.available()) { message += (char)Wire.read(); // Read each byte and convert to character } // Display the received message on LCD lcd.clear(); lcd.print("PC2: "); lcd.print(message); // Print received message on LCD }
5. How They Communicate:
I2C Communication: In this setup, PC1 sends a message to PC2 using I2C. This allows you to connect the two Arduinos with just two wires (SDA, SCL) and share data.
Serial Communication (UART): Alternatively, if you're using UART (Serial) communication, PC1 sends data to PC2 via the Arduino’s TX/RX pins and vice versa.
6. Adding Storage (Optional)
To simulate storage, you can attach an SD card module to the Arduino. The Arduino can read/write simple text files or store computational results on the SD card.
Example of using an SD card module on PC1:#include <SPI.h> #include <SD.h> File myFile; void setup() { Serial.begin(9600); if (!SD.begin(4)) { Serial.println("SD card initialization failed!"); return; } myFile = SD.open("log.txt", FILE_WRITE); if (myFile) { myFile.println("PC1: Data Log"); myFile.close(); } else { Serial.println("Error opening log.txt"); } } void loop() { // Example of logging data continuously myFile = SD.open("log.txt", FILE_WRITE); if (myFile) { myFile.println("New Data Recorded"); myFile.close(); } delay(1000); // Wait for 1 second }
7. Expanding the "PCs"
You can add more features to each Arduino "PC," such as:
User input: Keyboard or mouse emulation.
Network Communication: Use Wi-Fi or Ethernet modules (like ESP8266 or Ethernet shield) to allow the two PCs to communicate over a network.
Processing: Implement simple algorithms or calculations on each Arduino to make them more like basic computers.
8. Limitations
Remember that an Arduino board is not a real PC, and it has significant limitations:
Limited processing power and memory.
No operating system or advanced software.
Minimal input/output capabilities.
But it is still a great way to learn about the basics of computer-like behavior, communication, and microcontroller programming.
Conclusion
While building a full-fledged PC using Arduino isn’t feasible, you can create two basic "PC-like" systems by using Arduino boards to simulate basic functionality such as processing, input/output, communication, and storage. This setup is a great way to learn about how computers work at a fundamental level, as well as how data is shared and processed between multiple devices.
Would you like to explore any specific part of the project further or need help with something else?
0 notes
btc-bitcoin-btc-bitcoin · 4 months ago
Text
0 notes
eventurexofficiel · 4 months ago
Text
Pi Network Coin Price in 2025: ChatGPT vs. DeepSeek AI Predictions
Pi Network: 60M+ users by Feb 2025. Mobile mining, mainnet launches today. ChatGPT & DeepSeek forecast prices. Best AI crypto coin to buy? Pi Network, launched in 2019 by a team of Stanford PhD candidates, had grown to over 60 million users by February 2025. Its unorthodox mining lets users earn coins via a mobile app, avoiding energy-intensive hardware, which has boosted its popularity. With…
Tumblr media
View On WordPress
0 notes
pinetworknewupdate9121987 · 5 months ago
Video
youtube
Pi Network Mainnet - ChatGPT For Pi: Đột Phá Ứng Dụng Hay Thách Thức Phá...
0 notes
uwteam · 7 months ago
Text
15 listopada 2024
Tumblr media
◢ #unknownews ◣
Zapraszam do lektury dzisiejszego zestawienia.
Interesujesz się Linuksem? Koniecznie zapoznaj się ze szkoleniem Akademia Debugowania Linuxa. Na stronie znajdziesz kilka przykładowych lekcji.
1) Bezpieczeństwo haseł — duża litera, cyferka i chiński znaczek? To nie tak! https://typefully.com/uwteam/bezpieczenstwo-hasel-duza-litera-cyferka-i-PFmPEHt INFO: Czy wymogi związane ze znakami, jakie mają występować w haśle, naprawdę podnoszą bezpieczeństwo? Czasami tak. A czy dałoby się to zrobić lepiej, aby losowy, 40-znakowy ciąg znaków z menadżera haseł nie był klasyfikowany jako niebezpieczny, a Basia1$ jako w pełni zaufania hasło? Da się to zrobić, a tutaj znajdziesz gotowy przepis.
2) "AI babcia" walczy z oszustami telefonicznymi https://www.techspot.com/news/105571-phone-network-employs-ai-grandmother-waste-scammers-time.html INFO: Brytyjski operator komórkowy O2 stworzył wirtualną postać nazwaną Daisy, aby przeciwdziałać oszustom telefonicznym. Daisy, krótko mówiąc, trolluje oszustów, udając starszą osobę. Trzyma ich na linii, wciągając w długie i bezsensowne rozmowy. Dzięki temu nie tylko marnuje czas oszustów, ale również analizuje ich techniki, co pozwala lepiej chronić ludzi przed atakami tego typu. W załączonym do artykułu filmie usłyszysz, jak taka rozmowa może wyglądać.
3) Hackowanie geolokalizacji w AirPods Pro 2 - Apple zaszalało! https://lagrangepoint.substack.com/p/airpods-hearing-aid-hacking INFO: Apple wprowadziło w swoich słuchawkach wsparcie dla osób niedosłyszących. Problem polega jednak na tym, że funkcja ta jest dostępna tylko w kilku krajach na świecie, a autor bardzo chciałby ją aktywować swoim dziadkom w Indiach. Sprawa wydaje się bajecznie prosta - używasz VPN-a i gotowe? No właśnie, z produktami Apple nie jest tak łatwo. Ostatecznie autor kończy na budowie klatki Faradaya i urządzenia do symulacji sieci WiFi z USA na bazie ESP32.
4) Kontrowersje wokół Brave Browser i jego założyciela https://gohack.in/pl/brave-browser-miedzy-prywatnoscia-a-kontrowersjami-czesc-1/ INFO: Autor skupia się na szczegółowej analizie przeglądarki Brave oraz jej założyciela, Brendana Eicha, którego historia w Mozilli oraz późniejsze kontrowersje wpłynęły na obraz projektu Brave. Analizowane są m.in. techniczne fundamenty przeglądarki, decyzje związane z wykorzystaniem silnika Chromium oraz kontrowersyjny model reklamowy, który wywołał sprzeciw wydawców i oskarżenia o nielegalne praktyki.
5) Fotobudka bazująca na Raspberry Pi - projekt DIY https://informatykzakladowy.pl/selfpie-printer-czyli-moja-fotobudka-z-2014-roku/ INFO: Informatyk Zakładowy przedstawia swój projekt fotobudki robiącej zdjęcia za pomocą aparatu cyfrowego, a następnie drukującej je na drukarce termicznej. Rozwiązanie jest sprzed wielu lat i obecnie części do jego budowy kosztowałyby około 1400 zł. Zobacz, jak to działa, i przy okazji poznaj miniaturowe, chińskie urządzenie, które robi to samo, ale taniej.
6) Jak wykorzystać ChatGPT jako pomocnika przy pisaniu pracy na studiach? - poradnik od OpenAI https://openai.com/chatgpt/use-cases/student-writing-guide/ INFO: Poradnik tłumaczy, jak bez zlecania pisania pełnych rozdziałów AI możesz wykorzystać ChatGPT do przyspieszenia swojej pracy, do redakcji tekstu, do dyskusji nad argumentami czy do strukturyzowania zebranych informacji.
7) Historie ukryte w filmach z serii IMG_XXXX z YouTube https://ben-mini.github.io/2024/img-0416 INFO: W latach 2009-2012, na YouTube pojawiły się miliony filmów z tytułami w formie "IMG_XXXX". O co chodzi i dlaczego najczęściej są to nieświadomie publikowane treści? Artykuł omawia to ciekawe zjawisko i jego przyczynę, za którą stoi... firma Apple.
8) Jak odkrywać i wykorzystywać nieudokumentowane API? https://jero.zone/posts/reverse-engineering-apis INFO: Masz ochotę dobrać się do danych, które nie są Ci podawane na tacy w jawnej postaci. Być może istnieje jakieś API, które możesz odkryć, albo które ktoś już odkrył i opisał. Gdzie szukać tego rodzaju informacji i dlaczego strony postawione na WordPressie mogą być łatwiejsze do przeglądania od strony programistycznej? Tego dowiesz się z artykułu.
9) Rozkład ruchu internetowego i ataków cybernetycznych podczas wyborów w USA 2024 https://blog.cloudflare.com/exploring-internet-traffic-shifts-and-cyber-attacks-during-the-2024-us-election/ INFO: Raport od firmy Cloudflare. Analiza ruchu internetowego i cyberataków w trakcie wyborów 2024 w USA ujawnia, że mimo licznych prób zakłócenia procesów wyborczych przez ataki DDoS, nie doszło do znaczących przestojów w działaniu kluczowych serwisów, w tym na stronach rządowych i kampanii politycznych. Jak bardzo wzrósł ruch internetowy podczas wyborów? Jak wiele ataków udało się odeprzeć? Sporo statystyk.
10) Lekcje wyciągnięte z pierwszej sprzedaży startupu IT https://mtlynch.io/lessons-from-my-first-exit/ INFO: Autor dzieli się doświadczeniami ze sprzedaży swojej pierwszej firmy TinyPilot, której był założycielem i którą zarządzał przez cztery lata. Artykuł omawia cały, trwający ponad 3 miesiące proces. Jak przygotować się do sprzedaży? Jak sprawdzić wiarygodność nowego nabywcy? Czy dobra dokumentacja naprawdę jest taka ważna? Na te i inne pytania znajdziesz odpowiedź w artykule.
11) VMware Fusion i Workstation od teraz dostępne za darmo https://blogs.vmware.com/cloud-foundation/2024/11/11/vmware-fusion-and-workstation-are-now-free-for-all-users/ INFO: VMware ogłosiło, że ich desktopowe aplikacje VMware Fusion i Workstation są teraz dostępne za darmo, i to dla użytkowników komercyjnych, edukacyjnych i osobistych, eliminując wcześniejszy model subskrypcyjny. Darmowa wersja zawiera wszystko to, co było do tej pory dostępne w wersji płatnej, a wersja PRO przestaje istnieć. Znika też wsparcie techniczne dla klientów komercyjnych. Obie aplikacje nadal będą rozwijane.
12) Keep it simple Tools - zbiór narzędzi uczciwie wykonujących swoje zadanie https://kis.tools/ INFO: Potrzebujesz aplikacji, która jest darmowa, robi co ma robić, nie wyświetla reklam i nie narzuca na użytkownika żadnych dziwnych obostrzeń licencyjnych? Ten katalog zbiera aplikacje tego typu. Z lewej wybierasz platformę, która Cię interesuje, a z menu u góry wybierasz kategorię. Obecnie aplikacji nie jest tam wiele, ale możesz pomóc w jego rozwoju i podesłać swoje rekomendacje.
13) Języki programowania, które najbardziej mnie zaskoczyły https://yoric.github.io/post/programming-languages-that-blew-my-mind/ INFO: Autor dzieli się swoimi doświadczeniami z nauki różnych języków programowania od czasów dzieciństwa do dziś, wskazując na te, które miały znaczący wpływ na jego postrzeganie programowania. We wpisie omawia Basic, Pascal, OCaml czy Prolog, przy akcentowaniu ich unikalnych cech i momentów 'mind blown', które zmieniły jego myślenie o tworzeniu aplikacji.
14) PostgreSQL - chciałbym, aby ktoś powiedział mi to wcześniej... https://challahscript.com/what_i_wish_someone_told_me_about_postgres INFO: Autor dzieli się kilkoma wartościowymi spostrzeżeniami na temat pracy z Postgres, które zdobył po latach doświadczeń przy pracy z tą bazą. Są to opisy zachowania bazy, które wychodzą poza standardowy zakres operacji CRUD, a które mogą pomóc Ci w pracy lub lekko Cię zaskoczyć swoją nieoczywistością.
15) Dlaczego wieże chłodnicze mają taki kształt? (film, 20m) https://practical.engineering/blog/2024/11/5/why-are-cooling-towers-shaped-like-that INFO: Z całą pewnością widziałeś w swojej okolicy ogromne "kominy" fabryk, z których leci biały, gęsty dym. Wielbiciele ekologii, widząc to, już chwytają się za serce, ale to nie są spaliny, a te budowle to nie kominy, a wieże chłodnicze. Jak one działają i dlaczego mają taki, a nie inny kształt? Treść może nie z branży IT, ale przygotowana na tyle interesująco, że powinna Cię zainteresować.
16) Sub-pixel art - istnieje coś mniejszego niż pixel art? (film, 6m) https://www.youtube.com/watch?v=SlS3FOmKUbE INFO: Subpiksel to najmniejszy element składowy piksela, który składa się z trzech pól: czerwonego, zielonego i niebieskiego. Manipulując zapalaniem się tych części piksela, można tworzyć coś, co nazywane jest sztuką subpikselową. Do czego takie rozwiązanie może się przydać poza tworzeniem ładnie (choć to względne) wyglądających kreacji?
17) Kiedy warto używać Cosmos DB? https://www.pulumi.com/blog/when-to-use-azure-cosmos-db/ INFO: Artykuł omawia zalety i ograniczenia korzystania z bazy danych Cosmos DB w usługach Azure. Znajdziesz tam porównanie tej technologii do innych rozwiązań, takich jak DynamoDB, SQL Server czy MongoDB. Czy podejście schemaless (brak konkretnej struktury danych) to wada, czy zaleta? Co należy zrobić, jeśli zechcemy zmienić strukturę już przetrzymywanych danych?
18) Jak osiągnąć sukces biznesowy oparty na nazwisku? - Kamil Kozieł, Infoshare 2024 (film, 32m) https://www.youtube.com/watch?v=1gT9v6jOkAY INFO: To nie jest materiał z branży IT, ale zdecydowanie pomoże Ci on w rozwoju Twojej kariery. Nie słyszałem wśród polskich mówców lepszego wystąpienia na temat budowania własnej marki osobistej i przemieniania jej w biznes. Sporo dobrych porad gotowych do zastosowania.
19) Nowe metody centrowania elementów w CSS bez flexboxa i grida https://fullystacked.net/centering-things/ INFO: Ostatnio, ile razy napotykam na artykuł o centrowaniu elementów w CSS, to dostaję poradę o użyciu rozwiązań takich jak Flexbox/Grid. Poważnie, nie da się prościej?! Da się. Artykuł pokazuje alternatywne, znacznie prostsze metody na wyśrodkowanie elementów na stronie.
20) Jak zabezpieczyć katalog /etc w Linuksie za pomocą etckeeper i Git https://thenewstack.io/etckeeper-back-your-etc-files-to-git-for-safekeeping/ INFO: Artykuł omawia narzędzie do monitorowania zmian w katalogu /etc na systemach Linux. Wszelkie zmiany śledzone są w repozytorium Git. Ciekawe rozwiązanie pozwalające śledzić, kiedy wprowadzono zmiany w plikach. Możesz to także traktować jako pewnego rodzaju backup, pozwalający Ci cofnąć się w czasie do poprzedniej wersji konfiguracji.
21) Wyrażenie regularne sprawdzające liczby pierwsze?! - jak to działa https://illya.sh/the-codeumentary-blog/regular-expression-check-if-number-is-prime/ INFO: Być może w Twoje ręce wpadło dziwne i krótkie do tego zapytanie RegEx, które ponoć miało sprawdzać, czy podana liczba jest liczbą pierwszą. Pytanie tylko, czy to naprawdę działa, a jeśli tak, to jakim cudem? Ten artykuł stara się to wyjaśnić. Rozwiązanie to nie jest ani efektywne, ani szczególnie użyteczne w realnym zastosowaniu, ale pokazuje, jak sprytnie można wykorzystać wyrażenia regularne.
22) Rozciągacz urlopów - z 26 dni zrób 62 https://stretchmytimeoff.com INFO: Sprytnie planując urlopy, pracując w naszym kraju, możesz odpoczywać nie przez 26, a przez równe 62 dni. Trzeba tylko wiedzieć, kiedy wziąć urlop, aby załapać się na wszystkie długie weekendy, święta narodowe itp. Jest szansa, że to narzędzie Ci się przyda.
23) Wymuszenie odpowiedniej klawiatury na stronie mobilnej - jak to zrobić? https://css-tricks.com/everything-you-ever-wanted-to-know-about-inputmode/ INFO: Artykuł omawia atrybut globalny inputmode, który sugeruje przeglądarkom mobilnym, jaki typ klawiatury powinien być wyświetlony, gdy użytkownik wybierze element input lub textarea. Mimo iż inputmode nie zmienia sposobu interpretacji danych przez przeglądarkę, wpływa na łatwość obsługi strony przez użytkownika. Może to ułatwić wprowadzanie takich danych jak numery telefonu, wartości liczbowe czy adresy e-mail. Chociaż funkcja ta została dopiero niedawno zaadoptowana przez kluczowe mobilne przeglądarki, jej wsparcie jest coraz szersze, a specyfikacje WHATWG traktują ją jako standard.
24) Jelly - efektywne zarządzanie wspólną skrzynką mailową w małych zespołach https://letsjelly.com/ INFO: Macie w firmie wspólną skrzynkę, taką jak support, kontakt itp.? Jelly to rozwiązanie pozwalające zespołom na łatwe zarządzanie tego typu skrzynkami, bez natłoku skomplikowanych funkcji typowych dla dużych aplikacji do obsługi helpdesku. Każdy z członków zespołu otrzymuje swój unikalny login do usługi. Rozwiązanie jest płatne, ale biorąc pod uwagę, że wszystkie komercyjne rozwiązania konkurencyjne rozliczane są w przeliczeniu na liczbę użytkowników, tutaj mamy jedną, stałą i niską opłatę, co może być bardzo ważne dla dopiero rozwijających się firm.
25) Gdzie jest granica opłacalności subsettingu fontów? https://www.phpied.com/lessons-learned-from-222557-font-file-subsets/ INFO: Autor przeprowadził badanie dotyczące korzyści z subsettingu plików fontów, analizując 222,557 plików WOFF2 z platformy Google Fonts. Czy dodawanie do subsetu pojedynczych znaków, tworząc np. trzyznakowego fonta, ma sens? A może to wszystko jedno, czy dodamy alfabet łaciński, czy tylko 10 liter z tego zestawu? Z pewnością jest tam jakaś kompresja i optymalizacja, więc czy aby na pewno rozmiar pliku wzrasta liniowo? Odpowiedź znajdziesz w artykule.
26) Czy istnieją znaki, które nie są ani dużymi, ani małymi literami? https://devblogs.microsoft.com/oldnewthing/20241031-00/?p=110443 INFO: W świecie programowania nawet tak podstawowe pojęcia jak wielkość liter mogą kryć niespodzianki. Artykuł omawia specyficzne znaki w Unicode, które nie pasują do prostego podziału na wielkie i małe litery i wcale nie mam tutaj na myśli jakichś odjechanych symboli czy znaków emoji. Czym są "Digrafy", dlaczego traktowane są jako jedna litera i dlaczego nie działa na nich poprawnie żadna funkcja zmieniająca wielkość znaków?
27) Dario Amodei o przyszłości AI: CLAUDE, AGI i rola Antropic w rozwoju AI (film, 5h i 15m) https://www.youtube.com/watch?v=ugvHCXCOmm4 INFO: W rozmowie z Lexem Fridmanem, Dario Amodei, CEO Antropic, omawia przyszłość sztucznej inteligencji, w tym rozwój modelu Claude oraz wpływ na dalszą ewolucję AGI. Dario opowiada o wyzwaniach i o konkurowaniu z OpenAI i Google. Wspomniany jest także temat AI Safety i zagadnienie regulacji rządowych. Tym, którzy interesują się mechanizmem działania sieci neuronowych, fragment z Chrisem Olahem może być szczególnie interesujący. Tak, ten film jest skrajnie długi.
28) libSQL - nowatorski fork SQLite umożliwiający prostsze skalowanie (film, 4m) https://www.youtube.com/watch?v=PGpL5hYpY1o INFO: libSQL to ciekawy fork SQLite, który zyskuje na popularności ze względu na możliwość uruchamiania jednej bazy danych per użytkownik. Film przedstawia skrótowo historię SQLite i omawia kompromisy związane z technikami skalowania baz danych. Zobacz, jak libSQL może zmienić Twoje podejście do zarządzania bazami danych.
29) Jak Uber zarządza jakością danych: standardy i platforma https://blog.det.life/i-spent-3-hours-learning-how-uber-manages-data-quality-8ae8fa56b8d0 INFO: Artykuł przedstawia, jak Uber ustanowił standardy jakości danych i zbudował ujednoliconą platformę do ich monitorowania, która obsługuje ponad 2000 zbiorów danych i wykrywa ~90% incydentów związanych z jakością. Autor opisuje architekturę platformy, w tym silnik wykonawczy testów, generator testów, generator alertów oraz zarządzanie incydentami, uwzględniając automatyzację.
30) LitGPT - super szybkie uruchamianie i fine-tuningowanie LLM-ów https://github.com/Lightning-AI/litgpt INFO: To rozwiązanie pozwala Ci na skrajnie proste uruchomienie i douczanie jednego z ponad 20 wysokowydajnych LLM-ów. Narzędzie umożliwia wdrożenie modeli językowych nawet na skalę korporacyjną.
31) Delta - syntax-highlighting dla GIT-a i innych narzędzi https://github.com/dandavison/delta INFO: Dzięki podświetlaniu składni i licznym opcjom stylizacji, Delta bardzo ułatwia przeglądanie np. zmian w kodzie. Narzędzie obsługuje git, diff i grep, oferuje też możliwość wyświetlania widoku dwóch plików obok siebie, numeruje linie i może sygnalizować konflikty, formatować odwołania jako hiperłącza itp. Użyteczne narzędzie dla osób często pracujących w terminalu.
32) Intentrace - zaawansowane narzędzie do analizy wywołań systemowych https://github.com/sectordistrict/intentrace INFO: Jeśli zajmujesz się debugowaniem problemów z aplikacjami na Linuksie, to musisz znać aplikację strace. Jest niezastąpiona, ale nie można powiedzieć, że jest przyjemna w użyciu. Generuje ona ogromny listing wywołań systemowych na ekranie i tylko doświadczeni programiści i admini coś z tego zrozumieją. Intentrace idzie krok dalej i ten listing interpretuje, wywołania grupuje, a całość formatuje tak, aby nawet mniej zaawansowane osoby były w stanie wyciągnąć z analizy wartość. Narzędzie jest obecnie rozwijane i obsługuje jakieś 43% wszystkich wywołań syscall dostępnych w systemie.
33) Zacznij korzystać z czytnika RSS - oto dlaczego https://pluralistic.net/2024/10/16/keep-it-really-simple-stupid/ INFO: Algorytmy rekomendacji treści w social mediach rządzą tym, co do Ciebie trafia. Zamykają Cię w pewnego rodzaju bańce informacyjnej. A gdyby tak samemu wybierać, na co ma się ochotę i otrzymywać to bez śledzenia, bez reklam i w łatwej do przeglądania formie?
34) Wykrywanie obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję wprost w przeglądarce https://chromewebstore.google.com/detail/ai-detector/afmibioghkhlkdibbfafgiipongpnocj INFO: Aplikacja AI Image Detector to narzędzie umożliwiające szybkie sprawdzenie, czy obraz, który aktualnie widzisz w swojej przeglądarce, został wygenerowany przez sztuczną inteligencję. Wybierasz tylko odpowiednią opcję z menu kontekstowego i gotowe. Rozwiązanie działa w oparciu o Sightengine API i pokazuje wyniki procentowe dla każdej grafiki. Musisz tylko wygenerować dla siebie darmowy klucz API (to wymaga założenia konta). Z darmowym kontem możesz klasyfikować do 2000 grafik miesięcznie. Dobre rozwiązanie w świecie, gdzie coraz więcej treści próbuje nas wprowadzić w błąd.
35) Automatisch - open source'owa alternatywa dla Zapiera https://automatisch.io/ INFO: To narzędzie do automatyzacji procesów biznesowych, które pozwala na łączenie różnych usług, jak Twitter czy Slack, bez potrzeby posiadania wiedzy programistycznej. Główną zaletą Automatisch jest możliwość hostowania danych na własnych serwerach, co jest szczególnie istotne dla firm zarządzających wrażliwymi informacjami, spełniając przy tym np. wymogi RODO. Nie patrz na cennik usług, tylko od razu wskakuj na GitHuba i postaw usługę na swoim serwerze bez ponoszenia dodatkowych kosztów.
36) Kompletny przewodnik po nagłówkach bezpieczeństwa HTTP https://www.darkrelay.com/post/http-security-headers INFO: Szczegółowe omówienie nagłówków bezpieczeństwa HTTP, kluczowych w ochronie aplikacji webowych przed zagrożeniami takimi jak XSS, Clickjacking, czy CSRF. Artykuł omawia różne typy nagłówków, ich funkcje oraz rolę w poprawie bezpieczeństwa.
37) Rozwiązanie problemu z deepfake już istnieje - TEDx (film, 14m) https://www.youtube.com/watch?v=3vqqLEG1pQU INFO: Deepfake stał się wyzwaniem dla naszej cyfrowej rzeczywistości, zacierając powoli granice między prawdą a fikcją. Tylko jak z tym walczyć? Jak wykrywać, co jest tylko przerobioną grafiką lub filmem? Prelegentka pokazuje alternatywne podejście do tego problemu.
38) Nowości w edytorze obrazów Midjourney — rewolucja w edycji (film, 13m) https://www.youtube.com/watch?v=XvKPapIE0cM INFO: Midjourney wprowadził ostatnio możliwość edytowania przesłanych do niego zdjęć. Do tej pory nie było to możliwe. Nowa funkcja dostępna jest tylko przez interfejs webowy (więc nie pobawisz się nią standardowo przez Discorda). Film pokazuje, jak wygląda działanie każdej z nowych funkcji.
== LINKI TYLKO DLA PATRONÓW ==
39) Jak rozmawiać o wynagrodzeniu podczas rekrutacji - przewodnik krok po kroku https://uw7.org/un_3529477bfbb52 INFO: Pytanie o oczekiwania płacowe to jeden z trudniejszych elementów procesu rekrutacji. Artykuł przedstawia strategię prowadzenia takich rozmów oraz wyjaśnia mechanizmy stojące za pytaniami o wynagrodzenie. Znajdziesz w nim konkretne przykłady odpowiedzi oraz analizę różnych scenariuszy rekrutacyjnych. Uzyteczne dla osób planujących zmianę pracy.
40) Ponad 1000 projektów "zrób to sam" (ebook, 220 stron) https://uw7.org/un_dbbcefd86caf0 INFO: Trzeba przyznać, że książka pomimo swojej objętości... nie zawiera właściwej treści. Składa się jedynie z obrazków przedstawiających różne projekty nadające się do samodzielnego wykonania. Po kliknięciu projektu, czytelnik jest przenoszony na stronę z jego opisem. Czasami będzie to tutorial wykonania urządzenia, niekiedy gotowy projekt do wydrukowania na drukarce 3D, a czasami link do repozytorium na GitHubie. Szkoda, że projektów nie podpisano bezpośrednio pod ich zdjęciami, a jedynie w stopce. Bardzo utrudnia to zapoznawanie się z treścią.
0 notes
darkmaga-returns · 8 months ago
Text
When a handful of innovators rise up to literally change the world, for better or worse, shouldn’t the public have a say beforehand? AI is an oxymoron: only humans possess intelligence, not machines. Perhaps machines need a god to police themselves, but to say the machine god is, therefore, suitable to serve as the god of humanity is a logical disconnect, if not outright stupid. Yet, this is exactly where the AI titans are headed. Does the public have a right to informed consent, or should it blindly follow the Pied Pipers to their destruction?
The stakes are high and way beyond economic considerations. When some artificial (i.e., AI) puts thoughts into your mind or remolds your thinking processes altogether, you are robbed of humanness. In short, AI is sucking the humanness out of humanity.⁃ Patrick Wood, TN Editor
AI companies are on a mission to radically change our world. They’re working on building machines that could outstrip human intelligence and unleash a dramatic economic transformation on us all.
Sam Altman, the CEO of ChatGPT-maker OpenAI, has basically told us he’s trying to build a god — or “magic intelligence in the sky,” as he puts it. OpenAI’s official term for this is artificial general intelligence, or AGI. Altman says that AGI will not only “break capitalism” but also that it’s “probably the greatest threat to the continued existence of humanity.”
There’s a very natural question here: Did anyone actually ask for this kind of AI? By what right do a few powerful tech CEOs get to decide that our whole world should be turned upside down?
As I’ve written before, it’s clearly undemocratic that private companies are building tech that aims to totally change the world without seeking buy-in from the public. In fact, even leaders at the major companies are expressing unease about how undemocratic it is.
Jack Clark, the co-founder of the AI company Anthropic, told Vox last year that it’s “a real weird thing that this is not a government project.” He also wrote that there are several key things he’s “confused and uneasy” about, including, “How much permission do AI developers need to get from society before irrevocably changing society?” Clark continued:
Technologists have always had something of a libertarian streak, and this is perhaps best epitomized by the ‘social media’ and Uber et al era of the 2010s — vast, society-altering systems ranging from social networks to rideshare systems were deployed into the world and aggressively scaled with little regard to the societies they were influencing. This form of permissionless invention is basically the implicitly preferred form of development as epitomized by Silicon Valley and the general ‘move fast and break things’ philosophy of tech. Should the same be true of AI?
I’ve noticed that when anyone questions that norm of “permissionless invention,” a lot of tech enthusiasts push back. Their objections always seem to fall into one of three categories. Because this is such a perennial and important debate, it’s worth tackling each of them in turn — and why I think they’re wrong.
0 notes
8no1 · 2 years ago
Video
youtube
ChatGPTにPi Networkについて質問してみた。上場価格は?KYCいつ終わる?イーロンマスクとの関係は?将来性は?ビットコインを超える...
2 notes · View notes
btc-bitcoin-btc-bitcoin · 4 months ago
Text
0 notes