LINUX &&|| PROGRAMMING pinned «Dziś zasięg Linuksa jest przytłaczający: 🕸️ Ponad 96% największych serwerów #WWW na świecie działa na Linuksie 🧮 WSZYSTKIE 500 najszybszych superkomputerów na świecie używa Linuksa 📱Ponad 3 miliardy urządzeń z Androidem działa na Linuksie ☁️ Amazon AWS…»
Forwarded from Gospodarka, towary, ceny 🏦
Rząd Tuska i minister Balczun szykują prywatyzację przez giełdę - 10 i więcej spółek Skarbu Państwa może trafić na GPW. To nie są drobne firmy, to przedsiębiorstwa strategiczne, które budowały naszą siłę gospodarczą przez dekady.
⬇️ https://t.me/gospodarkaIpolityka/2279
#stopPRYWATYZACJI #ssp #prywatyzacja
⬇️ https://t.me/gospodarkaIpolityka/2279
#stopPRYWATYZACJI #ssp #prywatyzacja
Forwarded from Naukowy Telegram
Funkcja Gudermanna i jej zastosowania w sieciach neuronowych
Funkcja Gudermanna, oznaczana jako gd(x), to fascynujące połączenie funkcji trygonometrycznych i hiperbolicznych. Została nazwana na cześć niemieckiego matematyka Christopha Gudermanna, który żył w latach 1798-1852. Jej wyjątkowość polega na tym, że łączy funkcje trygonometryczne z hiperbolicznymi bez użycia liczb zespolonych - co jest matematyczną rzadkością! 🎓
Definicja i wzór
Funkcja Gudermanna jest zdefiniowana jako gd(x) = arctan(sinh(x)), co można też zapisać równoważnie jako gd(x) = arcsin(tanh(x)) lub gd(x) = 2·arctan(tanh(x/2)). Wszystkie trzy zapisy są równoważne i dają ten sam wynik. Dziedzina funkcji to wszystkie liczby rzeczywiste, a zbiór wartości to przedział (-π/2, π/2). 📐
Jej pochodna jest szczególnie elegancka i wynosi gd'(x) = sech(x) = 1/cosh(x), czyli jest to po prostu funkcja sech - sekans hiperboliczny. To piękna właściwość matematyczna, która ma bezpośrednie znaczenie dla zastosowań w uczeniu maszynowym. ✨
Zastosowania w sieciach neuronowych 🧠
Funkcja Gudermanna pojawia się w sieciach neuronowych w bardzo ciekawym kontekście. Jej pochodna sech(x) ma kształt dzwonu - podobnie jak pochodna tangensa hiperbolicznego - ale z lepszymi właściwościami numerycznymi. Oznacza to, że gradient nie zanika tak szybko jak w przypadku sigmoida czy tanh, co czyni ją atrakcyjną alternatywą dla tych funkcji. 📈
Szczególnie interesujące jest zastosowanie funkcji Gudermanna w sieciach przetwarzających dane geograficzne i kartograficzne. Funkcja ta pojawia się naturalnie w odwzorowaniu Merkatora - najpopularniejszej projekcji kartograficznej świata. Sieci neuronowe analizujące dane geograficzne mogą więc korzystać z funkcji Gudermanna jako naturalnego elementu swojej architektury. 🌍
W Physics-Informed Neural Networks funkcja Gudermanna pojawia się przy modelowaniu zjawisk falowych i relatywistycznych. Jej unikalna właściwość łączenia funkcji trygonometrycznych z hiperbolicznymi bez liczb zespolonych czyni ją naturalnym wyborem gdy model fizyczny zawiera oba typy funkcji jednocześnie. ⚡️
Wady i ograniczenia ⚠️
Główną wadą funkcji Gudermanna jako funkcji aktywacji jest jej koszt obliczeniowy - wymaga obliczenia zarówno arctan jak i sinh, co jest znacznie droższe niż ReLU. Dodatkowo, podobnie jak tanh, cierpi na problem zanikającego gradientu dla bardzo dużych wartości argumentu, choć w mniejszym stopniu niż klasyczny sigmoid. 📉
Podsumowanie
Funkcja Gudermanna to matematyczna perełka - elegancka, rzadko spotykana i z niespodziewanymi zastosowaniami. W sieciach neuronowych pozostaje niszowym narzędziem, ale w odpowiednich zastosowaniach - szczególnie geograficznych i fizycznych - może być naturalnym i efektywnym wyborem. To kolejny przykład tego, jak XIX-wieczna matematyka odnajduje swoje miejsce w XXI-wiecznej sztucznej inteligencji! 🚀
Funkcja Gudermanna, oznaczana jako gd(x), to fascynujące połączenie funkcji trygonometrycznych i hiperbolicznych. Została nazwana na cześć niemieckiego matematyka Christopha Gudermanna, który żył w latach 1798-1852. Jej wyjątkowość polega na tym, że łączy funkcje trygonometryczne z hiperbolicznymi bez użycia liczb zespolonych - co jest matematyczną rzadkością! 🎓
Definicja i wzór
Funkcja Gudermanna jest zdefiniowana jako gd(x) = arctan(sinh(x)), co można też zapisać równoważnie jako gd(x) = arcsin(tanh(x)) lub gd(x) = 2·arctan(tanh(x/2)). Wszystkie trzy zapisy są równoważne i dają ten sam wynik. Dziedzina funkcji to wszystkie liczby rzeczywiste, a zbiór wartości to przedział (-π/2, π/2). 📐
Jej pochodna jest szczególnie elegancka i wynosi gd'(x) = sech(x) = 1/cosh(x), czyli jest to po prostu funkcja sech - sekans hiperboliczny. To piękna właściwość matematyczna, która ma bezpośrednie znaczenie dla zastosowań w uczeniu maszynowym. ✨
Zastosowania w sieciach neuronowych 🧠
Funkcja Gudermanna pojawia się w sieciach neuronowych w bardzo ciekawym kontekście. Jej pochodna sech(x) ma kształt dzwonu - podobnie jak pochodna tangensa hiperbolicznego - ale z lepszymi właściwościami numerycznymi. Oznacza to, że gradient nie zanika tak szybko jak w przypadku sigmoida czy tanh, co czyni ją atrakcyjną alternatywą dla tych funkcji. 📈
Szczególnie interesujące jest zastosowanie funkcji Gudermanna w sieciach przetwarzających dane geograficzne i kartograficzne. Funkcja ta pojawia się naturalnie w odwzorowaniu Merkatora - najpopularniejszej projekcji kartograficznej świata. Sieci neuronowe analizujące dane geograficzne mogą więc korzystać z funkcji Gudermanna jako naturalnego elementu swojej architektury. 🌍
W Physics-Informed Neural Networks funkcja Gudermanna pojawia się przy modelowaniu zjawisk falowych i relatywistycznych. Jej unikalna właściwość łączenia funkcji trygonometrycznych z hiperbolicznymi bez liczb zespolonych czyni ją naturalnym wyborem gdy model fizyczny zawiera oba typy funkcji jednocześnie. ⚡️
Wady i ograniczenia ⚠️
Główną wadą funkcji Gudermanna jako funkcji aktywacji jest jej koszt obliczeniowy - wymaga obliczenia zarówno arctan jak i sinh, co jest znacznie droższe niż ReLU. Dodatkowo, podobnie jak tanh, cierpi na problem zanikającego gradientu dla bardzo dużych wartości argumentu, choć w mniejszym stopniu niż klasyczny sigmoid. 📉
Podsumowanie
Funkcja Gudermanna to matematyczna perełka - elegancka, rzadko spotykana i z niespodziewanymi zastosowaniami. W sieciach neuronowych pozostaje niszowym narzędziem, ale w odpowiednich zastosowaniach - szczególnie geograficznych i fizycznych - może być naturalnym i efektywnym wyborem. To kolejny przykład tego, jak XIX-wieczna matematyka odnajduje swoje miejsce w XXI-wiecznej sztucznej inteligencji! 🚀
Forwarded from TechLead Bits
Scale Cube
In IT, we work in a very complex domain. We have to keep a lot of things in our heads at once: technologies, patterns, trade-offs, limitations.
That's why I like simple models that help me stay focused and remember technical concepts.
One such model is Scale Cube. This is the model introduced in 2009 in the book "The art of scalability" and it suggests 3 dimensions for scaling:
🔸 Horizontal scaling: duplicate similar things, clone data, add more replicas.
🔸 Functional decomposition: split application to multiple services.
🔸 Sharding: split data into subsets by region, tenant, hash, or range.
The starting point is always monolith.
The end point is near-infinite scale with all 3 dimensions implemented together (see diagram in the post).
That's it. It's very simple and powerful. If you want to scale something you have only 3 strategies to do that 😎. So you don’t need to waste time reinventing the wheel.
#architecture #engineering #scalability
In IT, we work in a very complex domain. We have to keep a lot of things in our heads at once: technologies, patterns, trade-offs, limitations.
That's why I like simple models that help me stay focused and remember technical concepts.
One such model is Scale Cube. This is the model introduced in 2009 in the book "The art of scalability" and it suggests 3 dimensions for scaling:
🔸 Horizontal scaling: duplicate similar things, clone data, add more replicas.
🔸 Functional decomposition: split application to multiple services.
🔸 Sharding: split data into subsets by region, tenant, hash, or range.
The starting point is always monolith.
The end point is near-infinite scale with all 3 dimensions implemented together (see diagram in the post).
That's it. It's very simple and powerful. If you want to scale something you have only 3 strategies to do that 😎. So you don’t need to waste time reinventing the wheel.
#architecture #engineering #scalability
TechLead Bits
Scale Cube In IT, we work in a very complex domain. We have to keep a lot of things in our heads at once: technologies, patterns, trade-offs, limitations. That's why I like simple models that help me stay focused and remember technical concepts. One such…
Kostka skalowania
W #IT pracujemy w bardzo złożonej dziedzinie. Musimy pamiętać o wielu rzeczach jednocześnie: technologiach, wzorcach, kompromisach, ograniczeniach.
Dlatego lubię proste modele, które pomagają mi się skupić i zapamiętać koncepcje techniczne.
Jednym z takich modeli jest Kostka skalowania. Model ten został wprowadzony w 2009 roku w książce „Sztuka skalowalności” i proponuje 3 wymiary skalowania:
🔸 Skalowanie poziome: powielanie podobnych rzeczy, klonowanie danych, dodawanie większej liczby replik.
🔸 Dezintegracja funkcjonalna: podział aplikacji na wiele usług.
🔸 #Sharding: podział danych na podzbiory według regionu, dzierżawcy, hasha lub przedziału liczbowego.
Punktem wyjścia jest zawsze monolit.
Punktem docelowym jest niemal nieskończona skalowalność przy jednoczesnym wdrożeniu wszystkich 3 wymiarów (patrz diagram w poście).
To wszystko. Jest to bardzo proste i skuteczne. Jeśli chcesz coś skalować, masz tylko 3 strategie, by to zrobić 😎. Nie musisz tracić czasu na odkrywanie koła na nowo.
📊
https://t.me/ProgramowanieLinux/2073
#architecture #engineering #scalability
W #IT pracujemy w bardzo złożonej dziedzinie. Musimy pamiętać o wielu rzeczach jednocześnie: technologiach, wzorcach, kompromisach, ograniczeniach.
Dlatego lubię proste modele, które pomagają mi się skupić i zapamiętać koncepcje techniczne.
Jednym z takich modeli jest Kostka skalowania. Model ten został wprowadzony w 2009 roku w książce „Sztuka skalowalności” i proponuje 3 wymiary skalowania:
🔸 Skalowanie poziome: powielanie podobnych rzeczy, klonowanie danych, dodawanie większej liczby replik.
🔸 Dezintegracja funkcjonalna: podział aplikacji na wiele usług.
🔸 #Sharding: podział danych na podzbiory według regionu, dzierżawcy, hasha lub przedziału liczbowego.
Punktem wyjścia jest zawsze monolit.
Punktem docelowym jest niemal nieskończona skalowalność przy jednoczesnym wdrożeniu wszystkich 3 wymiarów (patrz diagram w poście).
To wszystko. Jest to bardzo proste i skuteczne. Jeśli chcesz coś skalować, masz tylko 3 strategie, by to zrobić 😎. Nie musisz tracić czasu na odkrywanie koła na nowo.
📊
https://t.me/ProgramowanieLinux/2073
#architecture #engineering #scalability
#AI na tropie radzieckiej sondy księżycowej.
♨️
https://space24.pl/pojazdy-kosmiczne/statki-kosmiczne/ai-na-tropie-radzieckiej-sondy-ksiezycowej https://share.google/JszBQGvHM4ZGMCyzf
♨️
https://space24.pl/pojazdy-kosmiczne/statki-kosmiczne/ai-na-tropie-radzieckiej-sondy-ksiezycowej https://share.google/JszBQGvHM4ZGMCyzf
Zespół wytrenował model YOLO-ETA na podstawie zdjęć z miejsc lądowania misji programu Apollo, ucząc go wykrywania cech, które mogły zostać spowodowane przez statek kosmiczny, takich jak nienaturalne kształty, specyficzne cienie i zaburzenia regolitu. Po osiągnięciu wysokiej skuteczności model zastosowano do analizy obszaru o wymiarach 5 na 5 km wokół przypuszczalnej lokalizacji radzieckiej sondy.#Łuna #Łuna9 #Księżyc
Algorytm wytypował kilka miejsc o charakterystycznych cechach, nawet przy zmieniających się warunkach oświetleniowych. Następnie naukowcy zabrali się za porównanie ich z archiwalnymi zdjęciami wykonanymi przez samą Łunę-9. Analiza danych wykazała potencjalną zgodność ukształtowania horyzontu i charakteru powierzchni z fotografiami z 1966 r. Potrzebne będą jednak dalsze obserwacje.
space24.pl
AI na tropie radzieckiej sondy księżycowej
Naukowcy starają się zlokalizować miejsce lądowania radzieckiej sondy Łuna-9, która ponad 60 lat temu miękko wylądowała na powierzchni Srebrnego Globu. Kluczowym elementem badań jest system oparty na sztucznej inteligencji (AI).
#AI połknęło wszystko. Dyski #HDD wyprzedane, jeszcze zanim powstały!
♨️
https://www.benchmark.pl/aktualnosci/wd-sprzedaz-hdd-2026.html https://share.google/xfHsFjekqrQgzvZpf
👾👾👾👾👾👾👾
💽💽💽💽💽💽💽
♨️
https://www.benchmark.pl/aktualnosci/wd-sprzedaz-hdd-2026.html https://share.google/xfHsFjekqrQgzvZpf
👾👾👾👾👾👾👾
💽💽💽💽💽💽💽
benchmark.pl
AI połknęło wszystko. Dyski HDD wyprzedane, jeszcze zanim powstały
Popyt na dyski twarde eksplodował wraz z boomem na AI. Western Digital wyprzedał całą produkcję na 2026 rok już w lutym, a najwięksi klienci rezerwują moce wytwórcze z kilkuletnim wyprzedzeniem, kontraktując dostawy nawet do 2028 r.
„Teoria martwego konia” nie koniecznie musi dotyczyć zarządzania firmą. Równie dobrze może dotyczyć zarządzania państwem lub nawet Unią wielu państw...
♨️
https://www.facebook.com/share/1DpwUWiJPJ/
⬇️ https://t.me/ProgramowanieLinux/2079
#TeoriaMartwegoKonia
♨️
https://www.facebook.com/share/1DpwUWiJPJ/
⬇️ https://t.me/ProgramowanieLinux/2079
#TeoriaMartwegoKonia
LINUX &&|| PROGRAMMING
„Teoria martwego konia” nie koniecznie musi dotyczyć zarządzania firmą. Równie dobrze może dotyczyć zarządzania państwem lub nawet Unią wielu państw... ♨️ https://www.facebook.com/share/1DpwUWiJPJ/ ⬇️ https://t.me/ProgramowanieLinux/2079 #TeoriaMartwegoKonia
Dzień dobry cześć i witajcie 😉
„Teoria martwego konia” to satyryczna metafora, która odzwierciedla, jak niektórzy ludzie, instytucje lub narody borykają się z oczywistymi problemami, których nie da się rozwiązać, ale zamiast zaakceptować rzeczywistość, trzymają się ich uzasadnienia.
Główny pomysł jest jasny: jeśli odkryjesz, że jedziesz na martwym koniu, najlepiej jest wysiąść i go zostawić.
Jednak w praktyce często zdarza się odwrotnie. Zamiast porzucać martwego konia, podejmuje się takie kroki jak:
• Kup nowe siodło dla konia.
• Poprawa karmienia konia, mimo że jest martwy.
• Przełączyć jeźdźca zamiast zająć się prawdziwym problemem.
• Zwolnić kierownika koni i zatrudnić kogoś nowego, licząc na inny wynik.
• Organizowanie spotkań, aby omówić, jak zwiększyć prędkość martwego konia.
• Utworzenie komitetów lub zespołów roboczych, aby zbadać problem martwego konia pod każdym kątem. Te komitety pracują miesiącami, zbierają raporty i w końcu dochodzą do wniosku, że koń nie żyje.
• Uzasadnienie wysiłków poprzez porównanie konia z innymi podobnymi martwymi końmi, stwierdzając, że problemem był brak treningu.
• Proponowanie kursów szkoleniowych dla konia, co oznacza zwiększenie budżetu.
• Zdefiniować na nowo koncepcję „martwy”, aby przekonać siebie, że koń nadal ma szanse.
Nauczyłam się:
Teoria ta pokazuje, jak wiele osób i organizacji woli zaprzeczać rzeczywistości i marnować czas, zasoby i wysiłki na bezużyteczne rozwiązania, niż zaakceptować problem od samego początku i podejmować mądrzejsze i skuteczniejsze decyzje.
Istnieje kilka psychologicznych i organizacyjnych mechanizmów, które odpowiadają za to irracjonalne zachowanie:
· Efekt utopionych kosztów (sunk cost effect): Im więcej już zainwestowaliśmy w dany projekt (czasu, pieniędzy, reputacji), tym trudniej nam się z niego wycofać, nawet gdy oczywiste jest, że nie ma on przyszłości .
· Presja na sukces i "teatr sukcesu":
W wielu kulturach organizacyjnych przyznanie się do porażki jest źle widziane. Pracownicy boją się, że zostaną uznani za niekompetentnych lub pesymistów, jeśli zwrócą uwagę, że "koń jest martwy" .
Prowadzi to do grania w "teatrze sukcesu", gdzie wszyscy udają, że wszystko jest w porządku.
Miłego dnia moi drodzy😉
↩️ https://t.me/ProgramowanieLinux/2078
„Teoria martwego konia” to satyryczna metafora, która odzwierciedla, jak niektórzy ludzie, instytucje lub narody borykają się z oczywistymi problemami, których nie da się rozwiązać, ale zamiast zaakceptować rzeczywistość, trzymają się ich uzasadnienia.
Główny pomysł jest jasny: jeśli odkryjesz, że jedziesz na martwym koniu, najlepiej jest wysiąść i go zostawić.
Jednak w praktyce często zdarza się odwrotnie. Zamiast porzucać martwego konia, podejmuje się takie kroki jak:
• Kup nowe siodło dla konia.
• Poprawa karmienia konia, mimo że jest martwy.
• Przełączyć jeźdźca zamiast zająć się prawdziwym problemem.
• Zwolnić kierownika koni i zatrudnić kogoś nowego, licząc na inny wynik.
• Organizowanie spotkań, aby omówić, jak zwiększyć prędkość martwego konia.
• Utworzenie komitetów lub zespołów roboczych, aby zbadać problem martwego konia pod każdym kątem. Te komitety pracują miesiącami, zbierają raporty i w końcu dochodzą do wniosku, że koń nie żyje.
• Uzasadnienie wysiłków poprzez porównanie konia z innymi podobnymi martwymi końmi, stwierdzając, że problemem był brak treningu.
• Proponowanie kursów szkoleniowych dla konia, co oznacza zwiększenie budżetu.
• Zdefiniować na nowo koncepcję „martwy”, aby przekonać siebie, że koń nadal ma szanse.
Nauczyłam się:
Teoria ta pokazuje, jak wiele osób i organizacji woli zaprzeczać rzeczywistości i marnować czas, zasoby i wysiłki na bezużyteczne rozwiązania, niż zaakceptować problem od samego początku i podejmować mądrzejsze i skuteczniejsze decyzje.
Istnieje kilka psychologicznych i organizacyjnych mechanizmów, które odpowiadają za to irracjonalne zachowanie:
· Efekt utopionych kosztów (sunk cost effect): Im więcej już zainwestowaliśmy w dany projekt (czasu, pieniędzy, reputacji), tym trudniej nam się z niego wycofać, nawet gdy oczywiste jest, że nie ma on przyszłości .
· Presja na sukces i "teatr sukcesu":
W wielu kulturach organizacyjnych przyznanie się do porażki jest źle widziane. Pracownicy boją się, że zostaną uznani za niekompetentnych lub pesymistów, jeśli zwrócą uwagę, że "koń jest martwy" .
Prowadzi to do grania w "teatrze sukcesu", gdzie wszyscy udają, że wszystko jest w porządku.
Miłego dnia moi drodzy😉
↩️ https://t.me/ProgramowanieLinux/2078
#Warunkowość to pierwszy i najważniejszy argument przeciwko kredytowi w ramach #SAFE – mówi Sławomir #Menzten.
Więcej pod tekście 👇👇👇
https://dorzeczy.pl/opinie/848384/mentzen-o-safe-ke-i-tusk-beda-szantazowali-polakow-w-2027.html
PS: ale kogo to obchodzi? PO bije rekordy popularności.
Więcej pod tekście 👇👇👇
https://dorzeczy.pl/opinie/848384/mentzen-o-safe-ke-i-tusk-beda-szantazowali-polakow-w-2027.html
PS: ale kogo to obchodzi? PO bije rekordy popularności.
Do Rzeczy
Mentzen omawia warunkowość SAFE: KE i Tusk będą szantażowali Polaków w 2027
Warunkowość to pierwszy i najważniejszy argument przeciwko kredytowi w ramach SAFE – mówi Sławomir Menzten.
🇳🇱❌🛜 Holenderski minister obrony sugeruje: F-35 mogą działać bez pełnej kontroli USA i sugeruje możliwość złamania kodów. 👉 Jak możemy przeczytać min. na Euronews, Minister obrony Holandii, Gijs Tuinman, zaskoczył opinię publiczną w wywiadzie dla BNR Nieuwsradio, sugerując, że myśliwce F-35 mogą potencjalnie działać na niezależnym oprogramowaniu, bez wyłącznej kontroli Stanów Zjednoczonych. Użył przy tym niecodziennej metafory, mówiąc, że samoloty można „złamać” (jailbreak), podobnie jak smartfony czy inne urządzenia elektroniczne, aby ominąć ograniczenia narzucone przez producenta. Zapytany, czy Europa mogłaby przeprowadzić takie modyfikacje bez zgody USA, odpowiedział wymijająco: ➡️ „Nie o to tu chodzi… zobaczymy, czy Amerykanie pokażą swoje prawdziwe oblicze.” Następnie dodał: ➡️ „Powiem coś, czego nigdy nie powinienem powiedzieć, ale i tak to powiem. Tak jak iPhone’a, można ‘złamać’ F-35. I na tym poprzestanę.”
#Europa #USA #F35 #TechnologiaWojskowa
#Europa #USA #F35 #TechnologiaWojskowa
Francuski rząd wyrzuca Teamsa. W Polsce nie ma na to szans https://share.google/uJzJ54FbOOvXqjl0L
cyberdefence24.pl
Francuski rząd wyrzuca Teamsa. W Polsce nie ma na to szans
Z francuskiej administracji znikną rozwiązania zagranicznych dostawców, w tym m.in. Microsoft Teams, które zastąpi krajowe narzędzie. W Polsce nie ma na to szans.
Mógł kontrolować / oglądać kamery / słuchać audio z 6000+ odkurzaczy na całym świecie.
https://sekurak.pl/mogl-kontrolowac-ogladac-kamery-sluchac-audio-z-6000-odkurzaczy-na-calym-swiecie/ https://share.google/BeksGX34ip9wklM9J
PS: już załatane, choć nie bez trudności. A swoją drogą odkurzacze mają lidar, po co im kamera?🤷🏼
Hacker na początek przeanalizował sposób komunikacji robotów z chmurą DJI. Wszystko po to, żeby mógł kontrolować swój odkurzacz kontrolerem do Playstation (bo czemu nie? ;). Ostatecznie eksperyment się udał, ale wcześniej…:♨️
Odkrył, że dane dostępowe (wygenerowany token) do jego odkurzacza pasują również do innych odkurzaczy w 24+ krajach. Mógł je zdalnie kontrolować / oglądać obraz z kamer / słuchać audio (testy wykonano na koledze), oglądać plan mieszkań, etc. Zrobił nawet appkę, dzięki której mógł kontrolować / namierzać dowolny odkurzacz DJI Romo na świecie
https://sekurak.pl/mogl-kontrolowac-ogladac-kamery-sluchac-audio-z-6000-odkurzaczy-na-calym-swiecie/ https://share.google/BeksGX34ip9wklM9J
PS: już załatane, choć nie bez trudności. A swoją drogą odkurzacze mają lidar, po co im kamera?🤷🏼
Sekurak
Mógł kontrolować / oglądać kamery / słuchać audio z 6000+ odkurzaczy na całym świecie.
Hacker na początek przeanalizował sposób komunikacji robotów z chmurą DJI. Wszystko po to, żeby mógł kontrolować swój odkurzacz kontrolerem do Playstation (bo czemu nie? ;). Ostatecznie eksperyment się udał, ale wcześniej…: Odkrył, że dane dostępowe (wygenerowany…
Atak ransomware na rządowego kontrahenta Conduent ujawnił dane związane z co najmniej 25 milionami Amerykanów, w tym rejestry ubezpieczeń społecznych i dane medyczne.
https://youtube.com/shorts/PZTzrC_tLnA?feature=share
https://youtube.com/shorts/PZTzrC_tLnA?feature=share
YouTube
25M affected in Conduent data breach
A ransomware attack on government contractor Conduent has now exposed data tied to at least 25 million Americans, including Social Security and health record...
Forwarded from BIOLOGIA I MEDYCYNA
A gdyby komputery mogły działać na prawdziwych komórkach mózgu? 🧠 Zapoznaj się z technologią wetware i obliczeniami neuromorficznymi, a także z „mózgiem na talerzu” firmy Cortical Labs. Oglądaj teraz, by zobaczyć przyszłość sztucznej inteligencji. https://youtu.be/5Sd3JlLJn9Q?si=nVn83a16tpwnH5UF
#AI #mózg
#AI #mózg
YouTube
These biological computers actually use neurons
In this video we look into one of the developing areas of computing: wetware. Most specifically neuromorphic computing, a science which uses actual neurons on chips.
We talk to Cortical labs, the company that developed the pong-playing dish brain, and professor…
We talk to Cortical labs, the company that developed the pong-playing dish brain, and professor…
Forwarded from r/Linux memes
Guys it's not his fault he picked one of the often recommended distros
https://redd.it/1ro83um
@r_linuxmemes
https://redd.it/1ro83um
@r_linuxmemes