Możliwości ustawień jest całkiem sporo ale i tak najbardziej przydaje się ta
😁🤜

Mapping internet fibre optic cables at the bottom of the world's oceans.
https://redd.it/15mggf6
@r_mapporn

Linux Taking the Piss Out of Windows
https://redd.it/15ohy3p
@r_linuxmemes

vim btw
https://redd.it/15qn819
@r_linuxmemes

Google chce, abyśmy nie musieli poświęcać czasu na czytanie wiadomości z kraju lub świata, a spędzali go przede wszystkim w najpopularniejszej wyszukiwarce internetowej świata. Zadaniem narzędzia - które Google nazywa "SGE podczas przeglądania" ("SGE while browsing") - jest więc robienie krótkich streszczeń artykułów znalezionych w internecie. 
https://next.gazeta.pl/next/7,151243,30080237,google-szykuje-mala-rewolucje-ai-przeczyta-internet-zebysmy.html

St Peter uses Arch BTW
https://redd.it/15tj8m9
@r_linuxmemes

Apple wydało oficjalne ostrzeżenie, aby nie spać obok ładującego się iPhone'a.

Zaleca się, aby nie umieszczać go na ciele pod poduszką lub kocem podczas ładowania. Ogólnie rzecz biorąc, lepiej jest ładować iPhone'a bez etui w dobrze wentylowanym miejscu.

"Nieprzestrzeganie tych instrukcji bezpieczeństwa może spowodować pożar, porażenie prądem, obrażenia ciała lub uszkodzenie iPhone'a lub innego mienia".

when things you type trigger a black magic
https://redd.it/15uuc22
@r_linuxmemes

I'm to Young to Be a Programmer
https://redd.it/15vwkuq
@r_linuxmemes

https://youtu.be/pslrve5DY0c?si=jQQ8ZiVeua7ZKtcr
#AI #Duch

A takie mieli ambitne plany 😁
Konkurowanie z #NVIDIA 🤔
https://ithardware.pl/aktualnosci/rosyjski_baikal_electronics_chce_konkurowac_z_nvidia_stworza_uklady_do_zadan_ai-28860.html
"Rosyjski Baikal Electronics zbankrutował, a dorobek wystawiono na aukcję. Okazuje się, że ich procesory M1 i wszystkie zapowiadane "przełomy" to przestarzałe technologie. Pozostałość po Baikal wyceniono na całe... 5 milionów USD. Wystawiona na sprzedaż technologia Baikal jest jednak przestarzała. Przykładowo, procesor Baikal-M1 opiera się na ośmiu przestarzałych rdzeniach Arm Cortex-A57, pracujących z taktowaniem 1,50 GHz, z 8 MB pamięci podręcznej L3, wspieranymi przez procesor graficzny Arm Mali-T628 z dwoma strumieniami wyświetlania. SoC został wyprodukowany w procesie technologicznym 28 nm przez TSMC. Natomiast 48-rdzeniowy układ Baikal-S SoC dla serwerów nigdy nie wszedł do masowej produkcji. Biorąc pod uwagę przestarzałość obu procesorów, wartość aktywów Baikal została oszacowana na 484 miliony rubli (5 milionów dolarów). Aukcja odbędzie się 26 września 2023 roku."
https://ithardware.pl/aktualnosci/zbankrutowal_rosyjski_producent_procesorow_baikal_electronics-29008.html

Brytyjski humanoidalny robot Ameca nauczył się rysować

Stało się to z pomocą sieci neuronowej Stable Diffusion, która jest w stanie tworzyć obrazy na podstawie opisów tekstowych.

Rezultatem jest ta ciekawa interpretacja kota.

"Jeśli nie podoba ci się moja sztuka, prawdopodobnie po prostu nic nie rozumiesz o sztuce" - arogancko oświadczył robot

Prawdziwa Ukraina 🇺🇦🇵🇱

Podatki w IT. To ile będzie „na rękę”?

Przepisy podatkowe mogą przyprawić o niezły ból głowy, to pewne. Szczególnie biorąc pod uwagę, że nawet dla państwowych instytucji ich interpretacja bywa wyzwaniem. 🙃

Z naszej analizy dowiesz się m.in.:
🔹 ile tak naprawdę zarobisz na B2B;
🔹 kiedy bardziej opłaca się „tradycyjne” rozliczenie;
🔹 jak wyglądają kwoty „na rękę” dla konkretnych wynagrodzeń;
🔹 w jakich przypadkach można odprowadzać 8,5% podatku w IT.

Przejdź do tekstu
https://nofluffjobs.com/insights/podatki-dla-informatykow-ile-tak-naprawde-zarabia-sie-w-it/
Mały disclaimer: traktuj tę analizę jako drogowskaz, ale pamiętaj, że do doradzania w zakresie najkorzystniejszej formy opodatkowania są uprawnieni wyłącznie certyfikowani doradcy i doradczynie podatkowi.

CoMSES Digest: Summer 2023
Volume 11, No. 2 March 16, 2023- June 15, 2023
Editor's Note

Since our humble beginnings in 2007 as OpenABM, the CoMSES Net team has been working to help facilitate model reuse and interoperability in service of building useful computational models more reliably and efficiently. We began with a basic model archive where scientists and researchers could share their code, documentation, and data. Over the years we’ve added services like peer review and permanent URLs / DOIs for models , provided educational content and training materials to promote good practices for computational modeling, and continued to enhance our computational model library to stay on the forefront of open and transparent computational science alongside open science initiatives like ORCID ( https://orcid.org), the Research Organization Registry (https://ror.org), DataCite (https://datacite.org), the FAIR Principles for Research Software (FAIR4RS), CodeMeta ( https://codemeta.github.io), and the Consortium of Scientific Software Registries and Repositories (https://scicodes.net).

Although there is now widespread consensus among the scientific community regarding the importance of transparently and FAIRly sharing code, documentation, and all the other digital assets needed to run a given computational model, there has still been limited progress in model reuse and interoperability. Fresh initiatives to establish Reusable Building Blocks (RBBs) for computational modeling are promising but require sustained effort from practitioners to properly document and submit their RBBs, review them, and support those who would use them in new models. The (scientific) software world has long held “software reuse” as a strongly desired and important outcome (e.g., Plug-and-Play Macroscopes ), envisioning large scale models composed of well-tested model components. Researchers and practitioners should be able to discover, evaluate and select model components and combine and validate their integrated logics against the pitfalls of Voinov and Shugart’s “Integronsters”. The unfortunate truth though is we are still quite a ways off from having a menu of swappable, reusable computational methods in the social-ecological simulation sciences. Perhaps Tolstoy’s Anna Karenina principle offers a marginally useful analogy, “All successful integrated models are alike; each unsuccessful model integration is unsuccessful in its own way”.

So what are the alike attributes of a successful model integration beyond carefully documenting your model component’s inputs, outputs, and assumptions? Let us know what you think in our RBB forums, our initial GitHub RBB template repository or drop us a private note at https://comses.net/about/contact and we’ll compile all of your suggestions (appropriately credited of course!) in an update in the next newsletter.

Best regards,
Allen Lee, Kelly Claborn, and Manuela Vanegas Ferro
CoMSES.Net Guest Editors, Arizona State University