codepedia

فیلتر چی عزیز شما دو دقیقه نفس عمیق بکش بزار ببینیم در میز سیاست چی میشه بعد بیا 💩 کن تو نت @codepedia_top

📰 یک مطالعهٔ جدید نشان می‌دهد استفاده از سامانه‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های صنعتی می‌تواند میزان خطاهای عملیاتی را به‌طور قابل‌توجهی کاهش دهد. پژوهشگران می‌گویند این سیستم‌ها قادرند الگوهای پنهان را بسیار سریع‌تر از روش‌های سنتی شناسایی کنند و پیش از وقوع مشکل، هشدارهای دقیق ارائه دهند. به گفتهٔ متخصصان، این فناوری می‌تواند در صنایع بزرگ—از تولید گرفته تا انرژی—به استانداردی رایج تبدیل شود. شرکت‌ها نیز با استقبال از این روند، در حال آزمایش مدل‌های مختلف برای بهبود بهره‌وری و کاهش هزینه‌های عملیاتی هستند. 🔗 Source | 🆔 @codepedia_top

نت بلاکس: ترافیک اینترنت ایران 25درصد کاهش یافت اختلالات شدید در اینترنت.. 🆔 @codepedia_top

🚨🚨🚨 اختلال شدید در اینترنت کشور البته اینترنتی نداده بودن که اونم سرش فیلم بازی میکنن 🆔 @codepedia_top

در صورت قطع شدن اینترنت در کانال بله هم در خدمتتون هستیم👇👇🎉🎉 https://ble.ir/codepedia 🆔 @codepedia_top

🔺سفر به دنیای انیمه 🔸عکس خودتون رو به همراه عکس انیمه‌ای که دوسش دارید رو به جمینای یا چت‌جی‌پی‌تی بدید و منتظر خروجی بمانید...

Combine the visual styles of the two photos into one cohesive image. Combine the color palettes, textures, lighting, and artistic elements of both photos to create a seamless composition. Replace the submitted photo of the person with the original subject of the anime photo.

🆔 @codepedia_top

توی  10 روز اولی که اینترنت بعد از 88 روز باز شد، مردم تو گوگل نه دنبال قیمت اجناس بودن نه جنگ و سیاست، بلکه دنبال ابتدایی‌ترین چیزها یعنی آهنگ و فیلم بودن! 🆔 @codepedia_top

🔴پرامپت جدیدی که حسابی تو فضایِ‌مجازی ترند و محبوب شده؛ این پرامپت از هوش‌مصنوعی بهت نشون میده که چه پارتنری بهت میاد. 1 - وارد Chat GPT یا Gemini میشی 2 - این پرامپت رو همراه با عکس خودت واسش میفرستی :

Analyze my face,age heignt -outfit, and overall vibe as reference. Step 2: Design a partner • Create a complementary partner that matches my style and personality Output only the partners image. do NOT place them next to me The partner's face.age height clothing, and pose should look natural and realistic • Ensure the partner's style includes facial expression,body language, and outfit that harmonizes with mine • Use cinematic lighting, realistic textures, and high-quality rendering Background is optional but should fit the partner's style and mood.

 🆔 @codepedia_top

🖥️ تمام شد! GNOME 51 پشتیبانی از EGLStreams را حذف کرد؛ پایان یک مسیر قدیمی برای درایورهای NVIDIA محیط GNOME در نسخهٔ ۵۱ رسماً پشتیبانی از EGLStreams را کنار گذاشته است؛ مسیری که سال‌ها پیش NVIDIA برای سازگاری با Wayland انتخاب کرده بود اما هیچ‌گاه به پذیرش گسترده نرسید. این تغییر توسط Jonas Ådahl در Mutter اعمال شده و به‌معنای پایان پشتیبانی از درایورهای قدیمی NVIDIA است. استفاده از EGLStreams زمانی راه‌حل اختصاصی NVIDIA برای اجرای Wayland بود، اما به‌دلیل عدم پذیرش توسط سایر سازندگان و جامعهٔ لینوکس، هیچ‌گاه به استاندارد تبدیل نشد. در مقابل، اکوسیستم Wayland به‌سمت DMA-BUF، GBM و KMS حرکت کرد—مسیرهایی که NVIDIA نیز در سال‌های اخیر به آن‌ها مهاجرت کرده است. حالا Phoronix می‌گوید حذف EGLStreams باعث می‌شود کدهای Mutter ساده‌تر، تمیزتر و هماهنگ‌تر با مسیر اصلی توسعهٔ Wayland باشد. این تصمیم همچنین به GNOME اجازه می‌دهد تمرکز خود را روی مسیرهای پایدار و پرکاربرد بگذارد، بدون نیاز به نگه‌داری یک لایهٔ ناسازگار و کم‌استفاده. این تغییر برای کاربران درایورهای قدیمی NVIDIA به‌معنای پایان پشتیبانی Wayland در GNOME است، اما برای اکوسیستم لینوکس یک گام مهم در جهت یکپارچگی و ساده‌سازی محسوب می‌شود—به‌ویژه حالا که درایورهای جدید NVIDIA با استانداردهای رایج کاملاً سازگار شده‌اند. 🔗 Source | 🆔 @codepedia_top

🕵️افشاگری WIRED: متا مخفیانه کدهای تشخیص چهره را به عینک‌های هوشمند خود اضافه کرد بیش از ۵۰ میلیون کاربر ندانسته در بر حال حمل یک سیستم شناسایی چهره در جیب خود هستند. طبق تحلیل کدهای اپلیکیشن Meta AI (همراه عینک‌های Ray-Ban و Oakley)، متا سیستمی به نام "NameTag" (و بعداً "Connections") را در آپدیت‌های امسال به صورت خاموش اضافه کرده است. ⚠️ این سیستم چگونه کار می‌کند؟ سه مدل هوش مصنوعی روی گوشی کاربر نصب شده: 1️⃣ تشخیص چهره در تصاویر عینک 2️⃣ برش و ایزوله کردن هر چهره 3️⃣ تبدیل به "اثر چهره بیومتریک" (Faceprint) سپس: ✅ هر چهره با دیتابیس محلی گوشی مقایسه می‌شود ✅ اگر تشخیص داده شود → نوتیفیکیشن به عینک فرستاده می‌شود ✅ چهره‌های ناشناس ذخیره و ایندکس می‌شوند (برای شناسایی آینده) 📜 سابقه سیاه متا در تشخیص چهره: ▫️ ۲۰۱۰: راه‌اندازی سیستم تگ خودکار چهره در فیسبوک ▫️ ۲۰۱۹: جریمه ۵ میلیارد دلاری توسط FTC ▫️ ۲۰۲۱: تعطیلی سیستم و حذف بیش از ۱ میلیارد "اثر چهره" ▫️ ۲۰۲۴: پرداخت ۱.۴ میلیارد دلار به تگزاس ▫️ ۲۰۲۵: برنامه‌ریزی برای بازگشت (طبق اسناد داخلی نیویورک تایمز) ▫️ ۲۰۲۶: افشای کدهای NameTag در اپلیکیشن زنده متا 🚨 نگرانی‌های امنیتی و حریم خصوصی: 🔸 ماشین نظارت توزیع‌شده: کاربران عادی ناخواسته به سنسورهای یک شبکه عظیم شناسایی چهره تبدیل می‌شوند 🔸 تهدید برای استالکرها و آزاردهندگان: هر کسی با یک عینک ۳۰۰ دلاری می‌تواند در خیابان strangers را شناسایی کند 🔸 عدم شفافیت درباره دیتابیس: مشخص نیست چه کسانی در آن هستند، آیا رضایت دارند، آیا داده‌ها به متا ارسال می‌شود 🔸 عادی‌سازی خطرناک: پروفسور هارتزوگ از بوستون: "هرچه این سیستم‌ها بیشتر deployed شوند، مردم اسکن شدن چهره را عادی‌تر و بی‌خطرتر می‌بینند. این روانشناسی انسانی است." --- 💬 پاسخ متناقض متا: سخنگوی متا می‌گوید: "ما یک دیتابیس مرکزی از چهره‌ها نمی‌سازیم. اگر چنین ویژگی‌ای عرضه شود، با شفافیت کامل خواهد بود." اما تحلیل WIRED نشان می‌دهد: - کدها در حال حاضر روی میلیون‌ها دستگاه نصب شده‌اند - سیستم طوری طراحی شده که از سرورهای متا "تغذیه" کند - محقق امنیتی (باکودی) با افزودن عکس میشل فوکو (فیلسوف فرانسوی) به دیتابیس، توانست عینک را فریب دهد و نوتیفیکیشن "Person recognized" دریافت کند. 🧠 جمع‌بندی فنی ▫️ متا دوباره وارد بازی تشخیص چهره شده، این بار روی پلتفرم پوشیدنی (wearable) ▫️ بر خلاف ادعاها، کدها فعال نشده‌اند اما تقریباً آماده به کار هستند ▫️ معماری سیستم طوری است که می‌تواند بدون اتصال دائمی به سرور کار کند (محاسبات روی دستگاه) ▫️ اگر این ویژگی فعال شود، یک معضل امنیتی و حریم خصوصی در مقیاس جهانی ایجاد خواهد شد 📣 نظر شما چیست؟ آیا حاضرید از عینک هوشمندی استفاده کنید که چهره افراد را شناسایی می‌کند؟ فکر می‌کنید متا واقعاً این قابلیت را با شفافیت عرضه می‌کند یا باز هم مثل همیشه اول راه‌اندازی می‌کند بعد عذرخواهی؟ #Meta #SmartGlasses 🆔 @codepedia_top

⭕️ گزارش شبکه: اینترنت ایران وارد شرایط به شدت بحرانی شده است، طبق بررسی های ما وضعیت شبکه به شدت ناپایدار است و محدودیت های بسیار شدیدی بر روی سرویس های ایرانی! اعمال شده است. به گزارش کاربران آی پی تمامی CDNهای بومی با محدودیت های شدید مواجه هستند و به صورت دلخواه توسط اوپراتورها فیلتر می‌شوند. همچنین بر روی سرور های داخلی قابلیت استفاده از پروتکل های رمزگذاری شده در بستر TCP و UDP وجود ندارد و یا شدیداً محدود شده است و سریعاً باعث فیلتر شدن آی پی سرور میشود، این اقدام امنیت بسیاری از سرویس های داخلی را به خطر می‌اندازد. با توجه به اینکه شبکه داخل ایران حتی در زمان جنگ و قطعی کامل اینترنت نیز با چنین مشکلاتی مواجه نبود به نظر میرسید سیاست های فیلترینگی که قبلا فقط بر روی ارتباط ایران به خارج اعمال می‌شد با شدت بسیار بیشتری بر روی شبکه داخلی اعمال شده است و حتی استفاده روزمره از سرویس های داخلی را با اختلال مواجه کرده است. طبق بررسی و تست های بسیار زیاد ما اکنون همراه اول با راه اندازی تجهیزات فیلترینگ پیشرفته و ارتباط مستقیم با زیرساخت کشور در یک لحظه میتواند هم ارتباط همراه اول با آی پی های داخلی را قطع کند و هم ارتباط بین المللی آی پی را مسدود کند. 🆔 @codepedia_top

📺 فرکانس شبکه‌های پخش مسابقات جام جهانی ۲۰۲۶ 📡 GEM TV World Cup HD 🛰 Yahsat 52.5°E 📶 12034 V 27500 🔑 BISS: 25 85 AB 55 25 85 CD 77 📡 Persiana Sport 1 HD 🛰 TurkmenÄlem 52°E 📶 11420 V 27500 📡 Persiana Sport 2 HD 🛰 TurkmenÄlem 52°E 📶 10762 H 30000 📡 Persiana Sport 3 HD 🛰 TurkmenÄlem 52°E 📶 11420 V 27500 📡 Persiana Sport 4 HD 🛰 TurkmenÄlem 52°E 📶 11221 V 27500 #ماهواره #جام_جهانی #فوتبال #فرکانس ‼️با اینکه فوتبالی نیستم گفتم شاید بدرد شما بخوره‼️ 🆔 @codepedia_top

کدهای مخفی که کسی نمیدونه سیو کنید 📱💾 ● غیرفعالسازی پیشواز ایرانسل #7*777*🚫 غیرفعالسازی پیشواز همراه‌اول #223*10*🚫 ● تست شنود سیمکارت #67#*🔍 ● ردیابی گوشی ایرانسل #6101*📍 ردیابی گوشی همراه‌اول #2121*10*📍 ● شارژ اضطراری بدون پول ایرانسل #815*💸 شارژ اضطراری بدون پول همراه‌اول #25*10*💸 شارژ اضطراری بدون پول رایتل #444*💸 ● لغو پیام تبلیغاتی ایرانسل #800*🔕 لغو پیام تبلیغاتی همراه‌اول #8999*🔕 لغو پیام تبلیغاتی رایتل #195*🔕 ● فعال کردن پیامگیر صوتی ایرانسل #1*5*4*555* 🎙️ فعال کردن پیامگیر صوتی همراه‌اول #241*10* 🎙️ فعال کردن پیامگیر صوتی رایتل #130* 🎙️ 🆔 @codepedia_top

🔥 دادهٔ گرم و ❄️ دادهٔ سرد در سیستم‌های مدرن، همهٔ داده‌ها ارزش یکسانی ندارند. بعضی داده‌ها باید در لحظه در دسترس باشند، بعضی دیگر فقط گاهی استفاده می‌شوند، و برخی تقریباً هرگز خوانده نمی‌شوند. برای همین، معماری‌های داده از مفهومی به نام Hot / Warm / Cold Data استفاده می‌کنند تا داده‌ها را بر اساس میزان استفاده، هزینهٔ ذخیره‌سازی و سرعت دسترسی مدیریت کنند. در این مقاله، روی دو مفهوم اصلی تمرکز می‌کنیم: دادهٔ گرم و دادهٔ سرد. 🔥 دادهٔ گرم (Hot Data) چیست؟ دادهٔ گرم داده‌ای است که: - مرتباً خوانده یا نوشته می‌شود - باید با سرعت بسیار بالا در دسترس باشد - معمولاً در حافظهٔ سریع یا SSD ذخیره می‌شود مثال‌ها: - تراکنش‌های لحظه‌ای یک فروشگاه آنلاین - لاگ‌های زندهٔ سیستم - داده‌های داشبوردهای Real-Time - وضعیت کاربران در یک اپلیکیشن (Sessionها) ویژگی‌های دادهٔ گرم: - سرعت مهم‌تر از هزینه است - معمولاً در دیتابیس‌های in-memory یا SSD نگه‌داری می‌شود - حجم آن نسبتاً کم است - TTL کوتاه دارد (چون سریع منقضی می‌شود) ابزارهای مناسب: - Redis - Memcached - ClickHouse برای داده‌های تحلیلی سریع - دیتابیس‌های OLTP مثل PostgreSQL / MySQL ❄️ دادهٔ سرد (Cold Data) چیست؟ دادهٔ سرد داده‌ای است که: - به‌ندرت خوانده می‌شود - معمولاً فقط برای آرشیو، گزارش‌گیری یا تحلیل‌های دوره‌ای استفاده می‌شود - هزینهٔ ذخیره‌سازی مهم‌تر از سرعت است مثال‌ها: - لاگ‌های چند ماه یا چند سال قبل - نسخه‌های قدیمی بکاپ - داده‌های تاریخی فروش - فایل‌های بزرگ روی S3 یا Glacier ویژگی‌های دادهٔ سرد: - سرعت کم اهمیت دارد - معمولاً روی ذخیره‌سازهای ارزان نگه‌داری می‌شود - حجم آن بسیار زیاد است - ممکن است فشرده یا حتی فریز شده باشد (Glacier) ابزارهای مناسب: - Amazon S3 / Glacier - Google Cloud Storage - Azure Blob Archive - ClickHouse برای پردازش تحلیلی دادهٔ سرد - Hadoop / HDFS 🧩 چرا تفکیک دادهٔ گرم و سرد مهم است؟ چون هزینه و سرعت همیشه در تضاد هستند. - دادهٔ گرم → سریع اما گران - دادهٔ سرد → ارزان اما کند اگر همهٔ داده‌ها را در لایهٔ سریع نگه دارید: - هزینهٔ ذخیره‌سازی سرسام‌آور می‌شود - سیستم مقیاس‌پذیر نیست اگر همهٔ داده‌ها را در لایهٔ سرد نگه دارید: - اپلیکیشن کند می‌شود - تجربهٔ کاربری افت می‌کند پس بهترین راه، طراحی معماری چندلایه است. 🏗️ معماری چندلایهٔ داده (Hot → Warm → Cold) در بسیاری از سیستم‌ها، داده‌ها به‌صورت مرحله‌ای حرکت می‌کنند: 1. Hot Layer دادهٔ تازه و پرترافیک (مثلاً ۲۴ ساعت اخیر) 2. Warm Layer دادهٔ نیمه‌فعال (مثلاً ۳۰ روز اخیر) 3. Cold Layer دادهٔ آرشیوی (مثلاً چند ماه یا چند سال) این معماری باعث می‌شود: - هزینه کاهش یابد - سرعت حفظ شود - سیستم مقیاس‌پذیر بماند 🧪 مثال واقعی: پردازش لاگ‌ها فرض کنید روزانه ۵۰۰ گیگابایت لاگ تولید می‌کنید. Hot: - ۲۴ ساعت اخیر - ذخیره در ClickHouse یا Elasticsearch - برای مانیتورینگ و هشدار Warm: - ۳۰ روز اخیر - ذخیره در S3 + Athena - برای گزارش‌گیری Cold: - ۶ ماه تا چند سال - ذخیره در Glacier - برای آرشیو و ممیزی 📌 جمع‌بندی دادهٔ گرم → سریع، پرترافیک، گران، حجم کم دادهٔ سرد → کند، کم‌مصرف، ارزان، حجم زیاد درک این دو مفهوم برای طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر، کم‌هزینه و سریع ضروری است. تقریباً تمام معماری‌های مدرن—از دیتابیس‌ها تا سیستم‌های لاگ و ذخیره‌سازی ابری—بر پایهٔ همین تفکیک ساخته شده‌اند. 🆔 @codepedia_top

⚡ پردازش داده با ClickHouse — یک آموزش ساده برای شروع وقتی با داده‌های بزرگ سروکار داریم—مثلاً فایل‌های چند ده یا چند صد گیگابایتی روی S3—ابزارهای معمولی خیلی زود به محدودیت می‌رسند. بیشتر این ابزارها مجبورند کل داده را در RAM بارگذاری کنند، در حالی که دادهٔ «سرد» معمولاً بسیار بزرگ‌تر از حافظهٔ سیستم است. اینجاست که ClickHouse خودش را نشان می‌دهد: یک پایگاه‌داده ستونی فوق‌سریع که برای تحلیل داده‌های حجیم ساخته شده و حتی روی یک لپ‌تاپ هم می‌تواند کارهایی انجام دهد که معمولاً نیازمند کلاسترهای سنگین هستند. ## 🎯 چرا ClickHouse برای پردازش داده مناسب است؟ چند ویژگی کلیدی که ClickHouse دارد که آن را برای کار با داده‌های بزرگ ایده‌آل می‌کند: - ستونی بودن → فقط ستون‌هایی خوانده می‌شوند که لازم دارید. - فشرده‌سازی بالا → دادهٔ حجیم را با حجم کمتر ذخیره و پردازش می‌کند. - اجرای موازی → از تمام هسته‌های CPU استفاده می‌کند. - بدون نیاز به کلاستر → روی یک ماشین محلی هم عالی کار می‌کند. نتیجه؟ برای شمارش، فیلتر، گروه‌بندی و تحلیل اولیهٔ داده، ClickHouse هم سریع‌تر است و هم ساده‌تر. 🧩 مشکل روش‌های سنتی چیست؟ قبلاً برای پردازش داده‌های سرد از یک زنجیرهٔ ابزارهای خط فرمان استفاده می‌کردیم: - دانلود با aws s3 cp - بازکردن با gzip - فیلتر با grep - استخراج فیلدها با jq - شمارش با sort و uniq این روش چند مشکل دارد: - نیاز به RAM زیاد - کند بودن در داده‌های بزرگ - پیچیدگی pipeline - قابل‌تکرار نبودن 🚀 چطور ClickHouse این مشکل را حل میکند؟ ایدهٔ اصلی بسیار ساده است: 1. دادهٔ خام را از S3 دانلود کنید. 2. آن را در یک جدول ClickHouse بارگذاری کنید. 3. با یک کوئری ساده، همان کاری را انجام دهید که قبلاً با چند ابزار انجام می‌شد. مثلاً:

SELECT field1, field2, count()
FROM table
WHERE instance = 'prod'
GROUP BY field1, field2
ORDER BY count() DESC;

🛠️ چه زمانی ClickHouse بهترین انتخاب است؟ وقتی دادهٔ شما بزرگ‌تر از RAM است وقتی نیاز دارید سریع فیلتر یا گروه‌بندی انجام دهید وقتی نمی‌خواهید کلاستر Spark راه‌اندازی کنید وقتی می‌خواهید pipeline ساده و قابل‌تکرار داشته باشید 🆔 @codepedia_top

⚡ پردازش داده با ClickHouse — یک آموزش ساده برای شروع وقتی با داده‌های بزرگ سروکار داریم—مثلاً فایل‌های چند ده یا چند صد گیگابایتی روی S3—ابزارهای معمولی خیلی زود به محدودیت می‌رسند. بیشتر این ابزارها مجبورند کل داده را در RAM بارگذاری کنند، در حالی که دادهٔ «سرد» معمولاً بسیار بزرگ‌تر از حافظهٔ سیستم است. اینجاست که ClickHouse خودش را نشان می‌دهد: یک پایگاه‌داده ستونی فوق‌سریع که برای تحلیل داده‌های حجیم ساخته شده و حتی روی یک لپ‌تاپ هم می‌تواند کارهایی انجام دهد که معمولاً نیازمند کلاسترهای سنگین هستند. ## 🎯 چرا ClickHouse برای پردازش داده مناسب است؟ چند ویژگی کلیدی که ClickHouse دارد که آن را برای کار با داده‌های بزرگ ایده‌آل می‌کند: - ستونی بودن → فقط ستون‌هایی خوانده می‌شوند که لازم دارید. - فشرده‌سازی بالا → دادهٔ حجیم را با حجم کمتر ذخیره و پردازش می‌کند. - اجرای موازی → از تمام هسته‌های CPU استفاده می‌کند. - بدون نیاز به کلاستر → روی یک ماشین محلی هم عالی کار می‌کند. نتیجه؟ برای شمارش، فیلتر، گروه‌بندی و تحلیل اولیهٔ داده، ClickHouse هم سریع‌تر است و هم ساده‌تر. 🧩 مشکل روش‌های سنتی چیست؟ قبلاً برای پردازش داده‌های سرد از یک زنجیرهٔ ابزارهای خط فرمان استفاده می‌کرد: - دانلود با aws s3 cp - بازکردن با gzip - فیلتر با grep - استخراج فیلدها با jq - شمارش با sort و uniq این روش چند مشکل دارد: - نیاز به RAM زیاد - کند بودن در داده‌های بزرگ - پیچیدگی pipeline - قابل‌تکرار نبودن ## 🚀 ClickHouse چطور این مشکل را حل می‌کند؟ ایدهٔ اصلی بسیار ساده است: 1. دادهٔ خام را از S3 دانلود کنید. 2. آن را در یک جدول ClickHouse بارگذاری کنید. 3. با یک کوئری ساده، همان کاری را انجام دهید که قبلاً با چند ابزار انجام می‌شد. مثلاً:

SELECT field1, field2, count()
FROM table
WHERE instance = 'prod'
GROUP BY field1, field2
ORDER BY count() DESC;

🛒 هوش مصنوعی در آستانه ورود به «پرداخت‌های خودکار»؛ آیا کاربران حاضرند کارت بانکی خود را به AI بسپارند؟ گزارش جدید CBC نشان می‌دهد شرکت‌های فناوری و خرده‌فروشی در حال آزمایش نسل تازه‌ای از خرید آنلاین هستند؛ خریدی که در آن یک عامل هوش مصنوعی نه‌تنها محصولات را جست‌وجو و مقایسه می‌کند، بلکه پرداخت را نیز به‌صورت خودکار انجام می‌دهد. این روند بخشی از موج جدید «Agentic AI» است که می‌تواند تصمیم‌گیری و اجرای تراکنش‌ها را بدون دخالت مستقیم انسان بر عهده بگیرد. با وجود این، کارشناسان هشدار می‌دهند که ورود AI به حوزهٔ پرداخت، چالش‌های جدی امنیتی ایجاد می‌کند. اگر یک عامل هوش مصنوعی اشتباه کند—مثلاً کالای اشتباه بخرد یا از فروشندهٔ نامعتبر خرید کند—مسئولیت خطا با چه کسی است؟ شرکت‌های پرداخت و خرده‌فروشان هنوز پاسخ قطعی برای این مسئله ندارند. در حال حاضر، بسیاری از کاربران از AI برای مقایسهٔ محصولات و یافتن بهترین قیمت استفاده می‌کنند، اما سپردن «اختیار خرید» به یک عامل خودمختار هنوز برای بخش بزرگی از مصرف‌کنندگان قابل‌قبول نیست. با این حال، شرکت‌های فناوری معتقدند که با بهبود امنیت و استانداردهای نظارتی، این مدل می‌تواند به جریان اصلی خرید آنلاین تبدیل شود. این تحول در زمانی رخ می‌دهد که صنعت خرده‌فروشی به‌طور گسترده به سمت اتوماسیون و سیستم‌های هوشمند حرکت می‌کند. اگر Agentic AI بتواند اعتماد کاربران را جلب کند، ممکن است خرید آنلاین در چند سال آینده کاملاً بدون دخالت انسان انجام شود—از انتخاب محصول تا پرداخت نهایی. 🔗 Source | 🆔 @code_pedia

به نظر میاد در راستای طرح برداشتن فیلترهای بیخودی سایت soundcloud.com هم رفع فیلتر شد که البته ما هنوز نمیدونم چرا این سایت ها در لیست فیلتر بوده 🆔 @codepedia_top

🔴اینترنت پاکستان به‌خاطر «اعتراضات مردم» به حکومت کم کم داره قطع میشه...😂 شنیدین میگن با هرکی بگردی لنگه همون میشی ... 🆔 @codepedia_top