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Warum reichen ipv4 Adressen nicht?

Moin,

ich wollte mich mal privat bisschen mit dem Thema IP Adressen auseinandersetzen, aber verstehe da eine Sache nicht so ganz. So wie ich es verstanden habe will man irgendwann auf ipv6 umsteigen da die knapp 4 Mrd Möglichen Adressen von ipv4 irgendwann nicht mehr ausreichen werden. Ich zitiere was ich gelesen habe: „Da das Internet ein riesiges Netzwerk ist und inzwischen deutlich mehr als 4 Milliarden Geräte angeschlossen sind.“ (heise.de)

Ich habe mir auch mehrere YouTube Videos dazu angeschaut und dort wurden auch Sachen gesagt wie, dass jedes Gerät eine ip Adresse hat, also handy, smartwatches oder Smart-TVs usw..

Nur so wie ich das verstanden habe gibt es private also auch öffentliche ips, öffentliche z.B. bei Servern oder Routern, jedoch habe ich es so verstanden das Geräte für Endverbraucher also Handys usw. nur variable ip Adressen haben da die öffentliche durch den Router entsteht und die private auch in jedem Netzwerk variieren kann.

Also meine Frage ist warum gesagt wird das jedes Gerät eine eindeutige ip zugeordnet bekommt wodurch die 4 Mrd Adressmöglichkeiten knapp werden, wenn des doch eigendlich nur Private ip Adressen sind die auch doppelt existieren können. Meine Frage bezieht sich also darauf: Hat jetzt jedes Gerät eine eindeutige ip oder kann diese immer variieren? Und lieget es dem zufolge wirklich an allen Endverbraucher-Geräten das die Adressen der ipv4 knapp werden?

Habe trotzdem mal ein bisschen meinen Gedanken Gang geteilt damit ihr mich auf Denkfehler oder falsches Verständnis hinweisen könnt.

Danke schonmal im Voraus fürs durchlesen von diesem langen Text und auf mein Halbwissen zu Antworten.

Lg :)

Server, Computer, Internet, WLAN, Internetverbindung, Netzwerk, Ethernet, FRITZ!Box, Informatik, IP-Adresse, IPv6, LAN, Netzwerktechnik, Port, Router, Vodafone, VPN, WLAN-Router, DHCP, IPv4, Server IP

Arch Linux Mycroft installation fehler?

Pulseaudio Pipewire stehen anscheinend irgendwie im Konflikt, was mache ich da am besten ? Wollte eigentlich nur einen Sprachassistenten wie mycroft für mein System um mal wenn ich keine lust habe zum Rechner zu laufen ihn ausschalten zu können oder was fragen zu können.

[x@archlinux ~]$ yay -S mycroft-core 
AUR Explicit (1): mycroft-core-21.2.2-2 
AUR Dependency (2): fann-2.2.0-5, mimic1-1.3.0.1-1 
Sync Dependency (5): jq-1.7.1-2, screen-4.9.1-2, swig-4.2.1-3, pulseaudio-17.0-3, p
ulseaudio-alsa-1:1.2.12-3 
Sync Make Dependency (2): python-virtualenv-20.26.2-1, python-pip-24.1.2-1 
:: PKGBUILD ist auf dem neuesten Stand, überspringe Herunterladen: mycroft-core 
:: PKGBUILD ist auf dem neuesten Stand, überspringe Herunterladen: fann 
:: PKGBUILD ist auf dem neuesten Stand, überspringe Herunterladen: mimic1 
 3 mycroft-core                            (Build-Dateien sind vorhanden) 
 2 fann                                    (Build-Dateien sind vorhanden) 
 1 mimic1                                  (Build-Dateien sind vorhanden) 
==> Pakete neu erstellen? 
==> [N] Keine [A]lle [Ab]brechen [I]nstalliert [No]nicht installiert oder (1 2 3, 1
-3, ^4) 
==> 
 3 fann                                    (Build-Dateien sind vorhanden) 
 2 mimic1                                  (Build-Dateien sind vorhanden) 
 1 mycroft-core                            (Build-Dateien sind vorhanden) 
==> Unterschiede zeigen? 
==> [N] Keine [A]lle [Ab]brechen [I]nstalliert [No]nicht installiert oder (1 2 3, 1
-3, ^4) 
==> 
 
==> Erstelle Paket: mycroft-core 21.2.2-2 (Di 06 Aug 2024 20:57:42 CEST) 
==> Empfange Quellen... 
 -> v21.2.2.tar.gz gefunden 
 -> mycroft.tmpfiles gefunden 
 -> mycroft.sysusers gefunden 
 -> mycroft.service gefunden 
 -> client.conf gefunden 
 -> mycroft.sh gefunden 
 -> mycroft.csh gefunden 
==> WARNUNG: Überspringe Überprüfung der PGP-Signaturen der Quell-Dateien. 
==> Überprüfe source Dateien mit sha256sums... 
   v21.2.2.tar.gz ... Erfolg 
   mycroft.tmpfiles ... Erfolg 
   mycroft.sysusers ... Erfolg 
   mycroft.service ... Erfolg 
   client.conf ... Erfolg 
   mycroft.sh ... Erfolg 
   mycroft.csh ... Erfolg 
==> Erstelle Paket: fann 2.2.0-5 (Di 06 Aug 2024 20:57:42 CEST) 
==> Empfange Quellen... 
 -> fann-2.2.0.tar.gz gefunden 
==> WARNUNG: Überspringe Überprüfung der PGP-Signaturen der Quell-Dateien. 
==> Überprüfe source Dateien mit sha256sums... 
   fann-2.2.0.tar.gz ... Erfolg 
==> Erstelle Paket: mimic1 1.3.0.1-1 (Di 06 Aug 2024 20:57:43 CEST) 
==> Empfange Quellen... 
 -> mimic1-1.3.0.1.tar.gz gefunden 
==> WARNUNG: Überspringe Überprüfung der PGP-Signaturen der Quell-Dateien. 
==> Überprüfe source Dateien mit sha256sums... 
   mimic1-1.3.0.1.tar.gz ... Erfolg 
:: Abhängigkeiten nach der Installation entfernen? [j/N] :: (1/3) SRCINFO geparst: 
mimic1 
:: (2/3) SRCINFO geparst: mycroft-core 
:: (3/3) SRCINFO geparst: fann 
Abhängigkeiten werden aufgelöst … 
Nach in Konflikt stehenden Paketen wird gesucht … 
:: pulseaudio-17.0-3 and pipewire-pulse-1:1.2.2-1 are in conflict. Remove pipewire-
pulse? [j/N] y 
Fehler: Nicht auflösbare Paketkonflikte gefunden 
Fehler: Vorgang konnte nicht vorbereitet werden (In Konflikt stehende Abhängigkeite
n) 
:: pulseaudio-17.0-3 and pipewire-pulse-1:1.2.2-1 are in conflict 
 -> Die Installationsschicht ist fehlgeschlagen, es wird zur nächsten Schicht überg
egangen.error:error installing repo packages 
Abhängigkeiten werden aufgelöst … 
Nach in Konflikt stehenden Paketen wird gesucht … 
:: pulseaudio-17.0-3 and pipewire-pulse-1:1.2.2-1 are in conflict. Remove pipewire-
pulse? [j/N] y 
Fehler: Nicht auflösbare Paketkonflikte gefunden 
Fehler: Vorgang konnte nicht vorbereitet werden (In Konflikt stehende Abhängigkeite
n) 
:: pulseaudio-17.0-3 and pipewire-pulse-1:1.2.2-1 are in conflict 
 -> error installing repo packages 
error installing repo packages 
[x@archlinux ~]$ sudo pacman -Rns pipewire-pulse pulse-native-provider 
Abhängigkeiten werden geprüft … 
Fehler: Vorgang konnte nicht vorbereitet werden (Kann Abhängigkeiten nicht erfüllen
) 
:: Entfernen von pipewire-pulse verletzt Abhängigkeit »pulse-native-provider«, benö
tigt von plasma-pa 

x@archlinux
OS: Arch Linux x86_64  
Host: AB350M-DS3H
Kernel: 6.10.3-arch1-1
Uptime: 8 hours, 9 mins
Packages: 1398 (pacman)
Shell: bash 5.2.32
Resolution: 1920x1080
DE: Plasma 6.1.3
WM: kwin  
Theme: Breeze-Dark
[GTK2], Breeze [GTK3]
Icons: breeze-dark [GTK2/3]
Terminal: konsole
CPU: AMD Ryzen 3 2200G (4) @ 3.500GHz
GPU: NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
GPU: AMD ATI Radeon Vega Series / Radeon
Memory: 2659MiB / 10902MiB
PC, Server, Computer, Technik, Linux, IT, programmieren, Ubuntu, Informatik, Linux Mint, Arch Linux, Debian, github, Manjaro

Mit 29 Jahren erfolgreich in programmierung werden?

Ich habe das Programmieren leider viel zu spät für mich entdeckt.

Ich habe erst mit 28 Jahren das erste Mal mich mit Programmieren beschäftigt und mit 29 Jahren dann richtig und täglich damit begonnen. Jetzt habe ich etwa 350 Stunden investiert, die ersten kleinen Programme geschrieben und fange langsam an, mein erstes großes Projekt zu bauen (einen Online-Shop, keinen echten, nur fürs Portfolio und zum Üben). Es macht mir unheimlich viel Spaß.

Jetzt die Frage: Ist es schon zu spät, um ein sehr guter Programmierer zu werden?

Ich habe jetzt die Zeit, mich täglich relativ lange damit zu beschäftigen, aktuell etwa 7-8 Stunden täglich, 3 Stunden morgens und 4-5 Stunden abends. Am Wochenende bis zu 12 Stunden.

Ich habe mir vorgenommen, in den nächsten 10 Jahren durchschnittlich 5 Stunden täglich zu programmieren.

Heißt das, nach den 10 Jahren bin ich 39 Jahre alt und habe über 18.000 Stunden Programmiererfahrung. Man sagt ja, nach 10.000 Stunden ist man in einem Bereich meistens sehr gut und erfahren.

Ist es also möglich, in den 10 Jahren von 29 bis 39 Jahren ein sehr erfolgreicher Programmierer zu werden, ein erfolgreiches IT-Startup zu gründen und mindestens eine große App herauszubringen, die viele aktive Nutzer in Deutschland hat und relativ bekannt ist?

App, Technik, IT, Webseite, Programmierer, programmieren, Ausbildung, Code, Informatik, Informatiker, Informationstechnik, Programmiersprache, Softwareentwicklung, Webdesign, Webentwicklung

Informatik nach 1 Jahr Mathe?

Hi, bin neu hier. Ich bin 19 Jahre alt und ich studierte jetzt ein Jahr lang (also zwei Semester) Mathematik (B.Sc) an der Universität. Allgemein liebe ich Mathematik sehr und ich liebe es auch mich mit komplexen mathematischen Problemstellungen zu beschäftigen. Ich habe auch schon ein sehr breites mathematisches Verständnis entwickelt. Jedoch wurde mir das Mathematikstudium jetzt gegen Ende des zweiten Semesters einfach zu trocken. Nach einer Zeit hat es bischen genervt, das man da kaum Anwendung hat und nur stupide irgendwelche Theorien lernt, ohne wirklich zu wissen, wo man das denn überhaupt braucht im Alltag bzw. wo man das richtig anwenden kann. Da es ja jetzt die nächsten Semester bei den vertieften Modulen noch mehr wird, möchte ich gerne es jetzt abbrechen und mir etwas aussuchen, wo ich noch relativ viel Mathematik mache, aber auch zugleich mein Wissen praktiziere. Meine Idee, war da ein Informatikstudium. Ich habe gehört, das das Informatikstudium in der Mathematik am nähesten zum Mathematikstudium ist und das man da zumindest ein Gleichgewicht zum theoretischen Teil und praktische Teil hat. Also das man im Informatikstudium sowieso viel davon hat. Das ist genau das was ich suche. Ich habe ebenfalls gehört, das man nicht Vorkenntnisse für das Programmieren braucht und das das sowieso eher im Hintergrund steht. Jedoch bin ich natürlich auch daran interessiert. Meine Frage ist: Würdet ihr sagen, das ich mit diesen Voraussetzungen dafür geeignet bin? Ich würde mich auf Ratschläge freuen.

Studium, Vorkenntnisse, Chance, Informatik

Ist das Data Analysis in Python?

Chapter 7 Data Inspection Features

7.1 Project 2.2: Validating cardinal domains — measures, counts, and durations

7.1.1 Description

7.1.2 Approach

7.1.3 Deliverables

7.2 Project 2.3: Validating text and codes — nominal data and ordinal numbers

7.2.1 Description

7.2.2 Approach

7.2.3 Deliverables

7.3 Project 2.4: Finding reference domains

7.3.1 Description

7.3.2 Approach

7.3.3 Deliverables

7.4 Summary

7.5 Extras

7.5.1 Markdown cells with dates and data source information

7.5.2 Presentation materials

7.5.3 JupyterBook or Quarto for even more sophisticated output

Chapter 8 Project 2.5: Schema and Metadata

8.1 Description

8.2 Approach

8.2.1 Define Pydantic classes and emit the JSON Schema

8.2.2 Define expected data domains in JSON Schema notation

8.2.3 Use JSON Schema to validate intermediate files

8.3 Deliverables

8.3.1 Schema acceptance tests

8.3.2 Extended acceptance testing

8.4 Summary

8.5 Extras

8.5.1 Revise all previous chapter models to use Pydantic

8.5.2 Use the ORM layer

Chapter 9 Project 3.1: Data Cleaning Base Application

9.1 Description

9.1.1 User experience

9.1.2 Source data

9.1.3 Result data

9.1.4 Conversions and processing

9.1.5 Error reports

9.2 Approach

9.2.1 Model module refactoring

9.2.2 Pydantic V2 validation

9.2.3 Validation function design

9.2.4 Incremental design

9.2.5 CLI application

9.3 Deliverables

9.3.1 Acceptance tests

9.3.2 Unit tests for the model features

9.3.3 Application to clean data and create an NDJSON interim file

9.4 Summary

9.5 Extras

9.5.1 Create an output file with rejected samples

Chapter 10 Data Cleaning Features

10.1 Project 3.2: Validate and convert source fields

10.1.1 Description

10.1.2 Approach

10.1.3 Deliverables

10.2 Project 3.3: Validate text fields (and numeric coded fields)

10.2.1 Description

10.2.2 Approach

10.2.3 Deliverables

10.3 Project 3.4: Validate references among separate data sources

10.3.1 Description

10.3.2 Approach

10.3.3 Deliverables

10.4 Project 3.5: Standardize data to common codes and ranges

10.4.1 Description

10.4.2 Approach

10.4.3 Deliverables

10.5 Project 3.6: Integration to create an acquisition pipeline

10.5.1 Description

10.5.2 Approach

10.5.3 Deliverables

10.6 Summary

10.7 Extras

10.7.1 Hypothesis testing

10.7.2 Rejecting bad data via filtering (instead of logging)

10.7.3 Disjoint subentities

10.7.4 Create a fan-out cleaning pipeline

Chapter 11 Project 3.7: Interim Data Persistence

11.1 Description

11.2 Overall approach

11.2.1 Designing idempotent operations

11.3 Deliverables

11.3.1 Unit test

11.3.2 Acceptance test

11.3.3 Cleaned up re-runnable application design

11.4 Summary

11.5 Extras

11.5.1 Using a SQL database

11.5.2 Persistence with NoSQL databases

Technik, programmieren, Informatik, Programmiersprache, Python

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