Odamlarning maxfiylik huquqi haqida keyinroq va batafsilroq to’xtalaman, lekin yaqinda chiqqan ikkita videoni bo’lishmoqchiman quyida.

Google kompaniyasining yillik Google I/O konferensiyasi, odatda, yilning may oyida bo'lib o'tadi. Men hozir faqat asosiy taqdimotiga (keynote) to'xtalmoqchiman. 2 soatlik to'liq video bu yerda va The Verge'dan 18 minutlik qisqa video quyida.

Bu rukndagi so'nggi videolar 2020-yil oktabrida qo'yilgan ekan. Menimcha, birozga bo'lsa ham qaytarish vaqti keldi. Boshqa videolar #shanba_videolari tegi orqali topiladi kanalda.

So'nggi paytlarda yaxshigina ommaviylashgan va rivojlanib borayotgan mavzulardan biri — muammolarni kodsiz yoki kam kod orqali yechish. Odatdagi dasturiy mahsulot qurish jarayonidan farqli ravishda (coding → building → testing → deployment), "no-code/low-code" yechimlar orqali shundoq foydalanuvchi interfeysining o'zida biror mahsulot qurish mumkin.

Taxminan 2 yil oldin mexanik klaviaturalarga qiziqishim ortishni boshladi. Yaqingacha, mening asosiy klaviaturam Apple Magic Keyboard va MacBook Pro'ning klaviaturasi edi. Lekin shu yil iyul oyida asosiy klaviaturamni Keychron K3 klaviaturasiga almashtirdim.

Ming yil oldin Tas-IX Checker va Yangichek degan kengaytmalar qilgandim Chrome uchun. Ikkalasiniyam muhimligi yo’qolgan va endi ular GitHub arxivida:

Ko’r-ko’rona nusxa olish har doim ham yaxshimas. Ayniqsa, kattaroq tizimning bir toiradagi qismini olib, boshqa holatlarga e’tibor bermasdan faqat shu qismni qiyshiq ko’chirsa.

Apple har yili o’tkazadigan WWDC konferensiyasida chiqadigan videolarning ko’pi juda foydali. Ularni faqat iOS/macOS dasturchilarimas, boshqalar ham ko’rishi lozim, deb hisoblayman. Bu videolar texnologiyalar qaysi tomonga qarab rivojlanayotgani haqida yaxshi tushuncha beradi.

Hozir turli nomzodlarni intervyu qilayotganimda kuzatuvim: ko’pchilik kitob o’qimas ekan. YouTube orqali turli videolar ko’rish, maqolalar o’qishning ham foydasi albatta mavjud. Lekin asosiy tushunchalar bo’yicha chuqur bilim olishning yaxshi usullaridan biri — kitob o’qish. Har qanday mutaxassis (yoki umuman odam) uchun bu juda yaxshi odat.

Katta ma’lumotlar to’plami asosida quriladigan algoritmlarda oxirgi paytlarda qiziq bir xususiyat paydo bo’lyapti. Bu algoritmlar ba’zida irqchi (racist) yoki seksistga (jins ajratadigan) aylanishi mumkin.