Windows 11 ma ułatwić modyfikowanie zmiennych w wierszu poleceń

Modyfikowanie zmiennych środowiskowych w Windows 11 ma się stać znacznie prostsze. Microsoft może wprowadzić nowe narzędzie, PowerToys, które ułatwi zarządzanie nimi. Co więcej, zmiana ma dotyczyć również systemu Windows 10.

Oficjalna notatka Microsoft na Githubie dotycząca aktualizacji aplikacji do zmiennych środowiskowych wskazuje, że firma szuka najlepszych sposób na ulepszenie pracy ze wspomnianymi zmiennymi. Programiści mają kilka pomysłów, ale czekają na wszelkie sugestie od użytkowników, w jakim kierunku powinny udać się prace nad tą kwestią.

Za pomocą PowerToys, użytkownik może stworzyć zmienną poprzez jedno kliknięcie przycisku, a następnie podanie jej nazwy i wartości. Nic nie stoi na przeszkodzie, by dodać wiele różnych wartości, należy tylko pamiętać o oddzieleniu ich średnikami. Po podaniu wszystkich koniecznych danych, wystarczy zatwierdzić utworzenie zmiennej poprzez kolejny przycisk.

Praca ze zmiennymi ma być dużo prostsza

Niestety, póki co Microsoft nadal pracuje nad funkcją PowerToys i nie jest możliwe potwierdzenie, kiedy zostanie ona oddana w ręce użytkowników Windowsa. Biorąc jednak pod uwagę entuzjastyczne przyjęcie narzędzia przez komentatorów na Githubie, można się spodziewać, że firma zechce doprowadzić do jego wydania w najbliższym możliwym terminie.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *