#TSMC musi podwoić produkcję tylko dla jednego klienta z USA - zgadnij którego 😁
https://ithardware.pl/aktualnosci/tsmc_produkcja_jeden_klient_zgadnij_usa-48396.html
Odp: https://t.me/ProgramowanieLinux/2056

#AI #VibeCoding

Niezły numer...
🤹‍♀️🤹🤹🤣
Fun Fact: Microsoft Azure Wont Run On Windows Server But Runs On Linux
https://redd.it/1qyow14
@r_linuxmemes

"Po fali entuzjazmu nadszedł czas korekty i perturbacji gospodarczych. Firmy zostały zmuszone do optymalizacji kosztów i redukcji zatrudnienia."

Czyli bez doświadczenia nie dostaniesz pracy, ale w takim razie gdzie junior ma zdobyć to doświadczenie?

https://nofluffjobs.com/insights/60-ofert-dla-seniorow-czy-juniorzy-w-it-maja-jeszcze-szanse/?utm_source=email&utm_medium=newsletter_k&utm_campaign=insights-promo&utm_content=90226
PS: Pewnie w Niemczech... Jak to zwykle za rządów PO.

Winna #AI? Seniorzy stawiają na jakość, nie na hype

Nie da się analizować dzisiejszego rynku bez uwzględnienia sztucznej inteligencji. Według najnowszych dostępnych danych Stack Overflow z 2025 roku, znaczna część programistów i programistek korzysta już z narzędzi AI, jednak widać tu ciekawą zależność między stażem pracy (seniority) a podejściem do technologii.

Wraz z rosnącym doświadczeniem, bezkrytyczny entuzjazm wobec AI często ustępuje miejsca pragmatyzmowi. Seniorzy korzystają z narzędzi AI rzadziej lub w sposób bardziej wybiórczy. Wynika to z ich większej wiedzy domenowej – potrafią oni szybciej ocenić, kiedy AI „halucynuje” i kiedy optymalniej jest napisać kod samodzielnie.

W tym kontekście juniorzy w IT stają przed nowym wyzwaniem: muszą udowodnić swoją wartość w świecie, gdzie jeden Senior wsparty AI staje się wydajniejszy niż dwóch początkujących pracowników.

https://t.me/ProgramowanieLinux/2059
#VibeCoding

Biuro przyszłości. Światowa Wystawa w Nowym Jorku, 1964 rok.

“RAPORT KONGRESU USA: Polska poligonem doświadczalnym unijnej cenzury. Szokujące kulisy walki z „dezinformacją"

Komisja Sądownictwa Izby Reprezentantów Stanów Zjednoczonych opublikowała wstrząsający raport, który rzuca nowe światło na mechanizmy kontroli słowa w Unii Europejskiej. Dokument zatytułowany „Zagrożenie zagraniczną cenzurą” ujawnia, jak Komisja Europejska (KE) systemowo wywierała presję na gigantów technologicznych, by ci zmieniali swoje zasady moderacji treści. Z ustaleń Amerykanów wynika, że Polska, obok innych krajów Europy Środkowo-Wschodniej, została potraktowana jako swoisty „poligon doświadczalny” dla wdrażania mechanizmów cenzury pod pretekstem walki z dezinformacją”

⬇️
https://niezalezna.pl/swiat/raport-kongresu-usa-polska-poligonem-doswiadczalnym-unijnej-cenzury-szokujace-kulisy-walki-z-dezinformacja/562952

♨️
https://x.com/i/status/2019951703651455355

#cenzura

#Facebook #cybernowotwór #algorytm #META
https://imagazine.pl/2026/01/11/facebook-to-cybernowotwor-ktory-toczy-nasze-umysly-czas-na-radykalna-chemioterapie-a-nie-pudrowanie-gangreny-felieton/

Trwałe przeobrażenia w sektorze #IT. Zawód programisty w centrum zmian
[#XYZ] https://share.google/Hih0liAQhWKf448Hx
#AI #vibecoding ?

Stara szkoła, dziś już takich przypadków nie ma
(poza tym gościem i mną 😉)

W 1991 roku pewien 21-latek napisał na forum internetowym: „to tylko hobby, nic wielkiego z tego nie będzie”. Dziś to jego „hobby” napędza większość serwerów WWW na świecie oraz 3 miliardy telefonów. Korzystałeś już z niego dzisiaj… i nawet o tym nie wiedziałeś.

⬇️ https://t.me/ProgramowanieLinux/2067

♨️
https://www.facebook.com/share/p/17zXtQKeLN/

Zdjęcie 📸: Linus Torvalds (1991–obecnie): student, którego „hobby” zmieniło wszystko… bo oddał je za darmo.

#Linus i jego #linux

25 sierpnia 1991. Helsinki, Finlandia.
Student informatyki o imieniu Linus Torvalds był sfrustrowany.

Właśnie wydał wszystkie wakacyjne oszczędności na nowy komputer 386 — potężny jak na swoje czasy, ale bezużyteczny bez systemu operacyjnego, który mógłby naprawdę dostosować do własnych potrzeb.

Używał MINIX-a, edukacyjnego systemu stworzonego przez profesora do nauczania. Działał, ale był celowo ograniczony. Profesor chciał, aby był prosty dla studentów. Linus chciał czegoś, czego mógłby używać naprawdę.

Zrobił więc coś, co wydawało się szaleństwem: postanowił napisać własny system operacyjny.

Od zera. W swoim małym mieszkaniu w Helsinkach. Jako hobby.

25 sierpnia opublikował wiadomość na mało znanym forum comp.os.minix:

„Tworzę system operacyjny (darmowy) (to tylko hobby, nie będzie duży ani profesjonalny jak GNU) dla klonów 386(486) AT.”

Był skromny. Niewiarygodnie, historycznie skromny.

To „hobby” stało się Linuksem — systemem operacyjnym, który ostatecznie zaczął działać na większości komputerów świata, choć prawie nikt nie znał jego nazwy.

We wrześniu 1991 Linus miał coś ledwie działającego: 10 239 linii kodu. Wystarczająco, by się uruchomić, odpalić powłokę i wykonywać podstawowe operacje.

Wtedy podjął decyzję, która wydawała się niepozorna, ale okazała się rewolucyjna:

Opublikował wszystko w internecie. Za darmo. Z pełnym kodem źródłowym widocznym i możliwym do modyfikacji.

„Jeśli chcesz z tego korzystać — proszę bardzo. Jeśli możesz to ulepszyć — zrób to.”

To było radykalne.

Rok 1991 był erą oprogramowania zamkniętego. Microsoft, Apple, IBM… wszyscy chronili swój kod jak tajemnice państwowe, sprzedawali drogie licencje i utrzymywali ścisłą kontrolę.

Linus zrobił odwrotnie. Oddał wszystko za darmo.

I wydarzyło się coś nieoczekiwanego.

Programiści z całego świata zaczęli pobierać jego kernel. Znajdowali błędy i je poprawiali. Dodawali funkcje. Udostępniali ulepszenia dalej.

Powstawała społeczność.

W 1992 Linus podjął kolejną kluczową decyzję: objął Linuksa licencją GNU GPL, co oznaczało, że każdy może go używać, modyfikować i rozpowszechniać, ale wszelkie ulepszenia również muszą pozostać darmowe.

Żadna firma nie mogła przejąć Linuksa i zamknąć go. Miał pozostać otwarty na zawsze.

To wszystko przyspieszyło.

W połowie lat 90. Linux przekształcił się z projektu studenckiego w poważny system operacyjny. Firmy tworzące strony internetowe potrzebowały serwerów niezawodnych i tanich. Linux oferował dokładnie to: za darmo, stabilnie i bezpiecznie.

Firmy z ery bańki dotcomów działały na Linuksie.

Potem przyszedł rok 2008: Google wypuścił Androida, zbudowanego na kernelu Linuksa.

Nagle #Linux nie był już tylko dla serwerów. Był w miliardach kieszeni na całym świecie.

Taka #historia...
⬇️ https://t.me/ProgramowanieLinux/2068

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, Google Cloud, Microsoft Azure — w większości Linux

🛰️ Łaziki marsjańskie #NASA, #SpaceX, Międzynarodowa Stacja Kosmiczna — Linux

A mimo to większość ludzi nigdy o nim nie słyszała.

Korzystałeś dziś z Linuksa — prawdopodobnie wiele razy — i nawet o tym nie wiedziałeś.

Szukałeś czegoś w Google? Serwery Linuksa.
Używałeś telefonu z Androidem? Kernel Linuksa.
Oglądałeś Netflixa? Serwery Linuksa.
Bankowość online? #Linux.

Współczesny kernel Linuksa zawiera ponad 27 milionów linii kodu — zaczynając od tamtych 10 239. Ponad 19 000 programistów z ponad 1400 firm wniosło swój wkład.

To największy projekt współpracy w historii ludzkości.

Ale tym, co uczyniło Linuksa rewolucyjnym, nie była tylko technologia — była to filozofia.

Przed Linuksem wszyscy „wiedzieli”, że złożone oprogramowanie wymaga kontroli korporacyjnej, zamkniętego rozwoju i motywacji finansowej. Jak jakość miała powstać dzięki ochotnikom rozsianym po świecie, pracującym za darmo w wolnym czasie?

Linux odpowiedział: zaskakująco dobrze.

Współpraca open source przewyższyła kontrolę korporacyjną. Tysiące ekspertów analizujących kod oznaczało szybsze poprawianie błędów. Różnorodność perspektyw oznaczała lepszą innowacyjność. Powszechna korzyść dawała silniejszą motywację do współtworzenia.

To zainspirowało niezliczone projekty: #Apache, #Firefox, #Python, #Wikipedia… cały ekosystem darmowych narzędzi tworzonych przez społeczność, które napędzają współczesną informatykę.

Wpływ kulturowy wyszedł daleko poza oprogramowanie. Idea, że wartościowe rzeczy można tworzyć wspólnie, bez struktury korporacyjnej i bez motywacji zysku, wpłynęła na naukę (czasopisma open access), treści (Creative Commons), a nawet sprzęt (projekty open hardware).

Sam #Linus nigdy nie próbował monetyzować Linuksa. Pracuje dla Linux Foundation, koordynując rozwój — z wygodną pensją, ale nie jest miliarderem z Doliny Krzemowej.

Słynie z bezpośredniości, wybitnych umiejętności technicznych i niewielkiego zainteresowania polityką korporacyjną. Nadal przegląda kod i podejmuje ostateczne decyzje — tę samą rolę co w 1991 roku, tylko w nieporównywalnie większej skali.

Jego model przywództwa jest analizowany przez ekspertów zarządzania: zdecentralizowana koordynacja, merytokracja techniczna, pozwolenie, by wygrywały najlepsze pomysły. Przywództwo przez ułatwianie, nie przez kontrolę.

Linux udowodnił rewolucyjne zasady:

Nie potrzebujesz własności korporacyjnej, by stworzyć coś, co zmieni świat.
Nie potrzebujesz motywacji finansowej, by inspirować doskonałość.
Nie potrzebujesz zamkniętego rozwoju, by gwarantować jakość.

Potrzebujesz utalentowanych ludzi, wspólnego celu i wolności współpracy.

Linux pokazał, że 10 239 linii kodu, udostępnionych za darmo przez studenta, który twierdził, że to „tylko hobby”, może stać się fundamentem globalnej infrastruktury.

Pokazał, że dzielenie się wzmacnia rzeczy, a nie je osłabia.

Każde wyszukiwanie w Google, każda interakcja w Androidzie, każda wizyta na stronie WWW — istnieje ogromna szansa, że Linux pracuje cicho w tle.

Wszystko dlatego, że fiński student uznał, że jego hobby może być przydatne dla innych — i podzielił się nim za darmo.

Najbardziej udany system operacyjny świata jest jednocześnie najbardziej hojny: zbudowany przez tysiące ludzi, bez właściciela, dostępny dla wszystkich.

Od „nic wielkiego z tego nie będzie” do kręgosłupa współczesnej informatyki.
Od 10 239 linii do 27 milionów.
Od hobby studenta do 3 miliardów urządzeń.

Linux nie tylko zmienił oprogramowanie. Zmienił to, co uważamy za możliwe, gdy ludzie pracują razem w wolności.

A wszystko zaczęło się od skromnej wiadomości na forum, małego pobrania i programisty, który pomyślał, że ktoś inny może uznać jego kod za przydatny.

I uznali. Miliardy ludzi.

🔙 https://t.me/ProgramowanieLinux/2066

#Linux i #OpenSource

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

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! 🚀

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

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