1649356020
ስለ ሜታቨርስ ለሚሉት ጥያቄዎች መልስ እየፈለጉ ከሆነ ትክክለኛው ቦታ ላይ ደርሰዋል። በዚህ ልጥፍ ውስጥ፣ ስለ Metaverse 10 ምርጥ 10 ተዘውትረው የሚጠየቁ ጥያቄዎች እና መልሶች ይማራሉ
ሰዎች ክሪፕቶ አዲስ እና አዲስ የቴክኖሎጂ አይነት እንዴት እንደሆነ እየተወያዩ ሳለ፣ አለም ለሜታቫረስ መዘጋጀት ጀመረች። በብዙዎች ዘንድ እንደ ቀጣዩ በይነመረብ ይቆጠራል፣ ሜታቨርስ አካላዊ እና ዲጂታል ዓለሞችን ለማጣመር አዲስ ፅንሰ-ሀሳብን ያመጣል። የማህበራዊ ሚዲያው ግዙፉ ፌስቡክ ስሙን ወደ ‘ሜታ’ ቀይሮታል፣ እና ከዚያን ጊዜ ጀምሮ ስለ ሜታቨርስ ውይይቶች አልቆሙም። እንደ እውነቱ ከሆነ ፣ ስለ ሜታቫስ ያለው ግምት በቅርብ ጊዜ ውስጥ በእጥፍ ጨምሯል።
ሰዎች ስለ ሜታቨርስ ምን እንደሆነ ወይም ምን ሊያደርግ እንደሚችል ላሉ በተደጋጋሚ ለሚጠየቁ ጥያቄዎች መልስ ይፈልጋሉ። በቅርቡ፣ በታዋቂው የክሪፕቶ ድርጅት ግሬስኬል ሪፖርት እንዳመለከተው ሜታቨርስ በቀላሉ ወደ ሴክተርነት ሊቀየር የሚችለው ዓመታዊ የገቢ ዕድል 1 ትሪሊዮን ዶላር ነው። ከሜትታቨርስ ጋር በተገናኘ እንደዚህ ባለ ተስፋ ሰጪ አቅም፣ ለተለመዱ Metaverse FAQs መልሶችን መፈለግ ምክንያታዊ ነው።
ስለ ሜታ ቨርዥን ዜናውን እየተከታተሉ ከነበሩ እንደ Axie Infinity እና Decentraland ባሉ በ crypto-based metaverse መድረኮች ውስጥ ስለ ምናባዊ ሪል እስቴት ከ2 ሚሊዮን ዶላር በላይ መሸጡን ሰምተህ መሆን አለበት። በምናባዊው ዓለም ውስጥ ያለ ነገር እንዴት ይህን ያህል ዋጋ ሊያመጣ ቻለ? እንደነዚህ ዓይነቶቹ ክስተቶች ስለ ሜታቫስ ብዙ ጥያቄዎችን እየፈጠሩ ነው. ሜታቨርስ ለመማር የሚፈልጉ ሰዎች እና ወደፊት እንዴት ሊቀረጽ እንደሚችል የመጀመሪያ ጥርጣሬያቸውን ማሸነፍ አለባቸው።
የሜታቨርስን በተመለከተ የመጀመሪያዎቹ ፍርሃቶች የሚመነጩት በመሠረታዊ ግንዛቤ እጥረት ነው፣ ይህም በ Metaverse FAQs መልክ ነው። ስለ ሜታቨርስ እንደ ጀማሪ ብዙ ጥያቄዎች ሊኖሩዎት ይችላሉ፣ እና እንደ እርስዎ ያሉ ሌሎች ብዙ ሰዎች ተመሳሳይ ጥያቄዎች አሏቸው። የተለያዩ የተለመዱ Metaverse ጥያቄዎችን እና መልሶቻቸውን በመመልከት ችግሮቻችሁን እንፍታ።
ሜታቫስን በተመለከተ በተደጋጋሚ የሚጠየቁ ጥያቄዎች ለማንኛውም ጀማሪ ጥርጣሬያቸውን ለማጽዳት ጠቃሚ ሀብት ናቸው። እንደ እውነቱ ከሆነ፣ ተደጋጋሚ ጥያቄዎች ማንኛውንም አዲስ ቴክኖሎጂ በተመለከተ የእርስዎን መሠረታዊ ነገሮች ለመቦርቦር ጠቃሚ መሣሪያ ናቸው። በተለምዶ የሚጠየቁ Metaverse ጥያቄዎች እና መልሶች፣ በተለይም መሰረታዊ ጥያቄዎች ጥቂቶቹ እነሆ።
ስለ ሜታቨርስ በተደጋጋሚ ከሚጠየቁ ጥያቄዎች መካከል ዋነኛው ግቤት ፍቺውን ያመለክታል። Metaverse የፌስቡክ፣ ማይክሮሶፍት ወይም ጎግል ምርት አይደለም። እሱ በመሠረቱ እ.ኤ.አ. በ 1992 ከነበረው የሳይበርፐንክ ልብ ወለድ “የበረዶ ክራሽ” የተወሰደ ቃል ሲሆን እሱም ሰዎች አምሳያዎቻቸውን በመጠቀም እርስ በእርሳቸው የሚግባቡበትን ዓለም ያመለክታል። ዛሬ የምትሰማው ሜታቨርስ በብዙ መልኩ ከተመሳሳይ ፅንሰ-ሀሳብ ጋር ተመሳሳይ ነው።
ሜታቨርስ በእውነቱ ሰዎች እርስበርስ እንዲገናኙ የሚያስችል የ3-ል ምናባዊ እውነታ ነው። ሜታቫስን እንደ የመስመር ላይ 3D ምናባዊ አከባቢዎች የተገናኘ ስነ-ምህዳር እንደሆነ ማሰብ ትችላለህ፣ ይህም ተጠቃሚዎች እርስበርስ መስተጋብር የሚፈጥሩበት፣ ንብረቶችን የሚፈጥሩበት፣ ጨዋታዎችን የሚጫወቱበት፣ የሚሰሩበት እና እርስበርስ የሚተባበሩበት ነው።
ተጨማሪ ያንብቡ: Metaverse ምንድን ነው | Metaverse ኤክስፐርት መሆን የሚቻለው እንዴት ነው?
Metaverseን ለመማር በሚፈልጉበት ጊዜ ወደ አእምሯችን የሚመጣው ቀጣዩ አስፈላጊ ጥያቄ የአጠቃቀም ጉዳዮችን ይመለከታል። ሜታቫስን ማስተዋወቅ ስላለው ጠቀሜታ እያሰቡ ይሆናል።
የሜታቫስ የመጀመሪያው ተስፋ ሰጪ የአጠቃቀም ሁኔታ ሚታቨርስን በመጠቀም አዳዲስ የግብይት እድሎችን ለመክፈት በሚቻልበት ሁኔታ ላይ ይታያል። ሰዎች በሜታቨርስ ውስጥ በዲጂታል አምሳያዎች አማካኝነት እርስ በርስ መስተጋብር እና መግባባት ይችላሉ። ብራንዶች ምቹ የግብይት እድሎችን ለመለየት በዚህ ምክንያት ሊጠቀሙበት ይችላሉ።
ሜታቨርስ እንዲሁ ምናባዊ የስራ ቦታዎችን ለመፍጠር አዳዲስ እድሎችን ሊከፍት ይችላል። ለምሳሌ፣ ኢንተርፕራይዞች ለኩባንያው አስተዳደር እና ሰራተኞች ተስማሚ የሆኑ ብጁ ምናባዊ የስራ ቦታዎችን ለመፍጠር የቨርቹዋል ሪያሊቲ ገንቢዎችን ሊጠቀሙ ይችላሉ።
እንደ ምናባዊ የመማሪያ ቦታዎችን ወይም ምናባዊ ቱሪዝምን መፍጠር ያሉ ሌሎች ብዙ አስደሳች የሜታቫስ አጠቃቀም ጉዳዮችን ማግኘት ይችላሉ።
የሜታቨርስ ባህሪያት ለጀማሪዎች በሜታቨርስ ጥያቄዎች ውስጥ ከሚታወቁት ዋና ዋና ነገሮች አንዱ ነው። ሜታቫስ ምናባዊ ዓለም እንደሆነ እና ሰፊ የባህርይ መገለጫዎች ሊኖሩት እንደሚችል ልብ ይበሉ። ነገር ግን፣ የብዝሃ-መለዮው በጣም ወሳኝ ባህሪያት መስተጋብር፣ መስተጋብር፣ አካልነት እና ግዙፍ የኢኮኖሚ አቅም ያካትታሉ።
በሜታቨርስ ውስጥ ያሉ ተጠቃሚዎች ከሌሎች ተጠቃሚዎች እና ክፍተቶች ጋር የመግባባት እና የመግባባት ችሎታ አላቸው።
አቫታሮች እና በሜታቨርስ ውስጥ የተፈጠሩ ንብረቶች በሜታቨርስ ውስጥ በተለያዩ ቦታዎች ላይ በቀላሉ ተደራሽ እና የሚሰሩ ናቸው።
የሜታቨርስ አካልነት ባህሪ የሚያመለክተው ምንም እንኳን ምናባዊ ተፈጥሮው ምንም ይሁን ምን ፣ ሜታቨርስ ከእውነታው ዓለም ጋር ትይዩ ይሆናል። ለምሳሌ፣ ሜታቨርስ እንዲሁ ውስን ሀብቶች ይኖረዋል።
የሜታቫስ በጣም አስፈላጊው ባህሪ ሙሉ በሙሉ አዲስ እና የተሟላ ኢኮኖሚ የመፍጠር እድሎች ያለው ኢኮኖሚያዊ አቅም ነው።
ምናባዊ እውነታ የጆሮ ማዳመጫ ማድረግ ለሚችል ለማንኛውም ሰው መሳጭ ተሞክሮ ይሰጣል። ማንኛውም ሰው በዲጂታል አለም ውስጥ እንዲያይ እና እንዲሰራ ያስችለዋል። በተሟላ ቪአር ማዳመጫዎች ተጠቃሚዎች በቀላሉ ሰዎች ወደሚንቀሳቀሱበት ወደ 360-ዲግሪ ምናባዊ ዓለም ዘልቀው መግባት ይችላሉ። በሌላ በኩል, የተጨመረው እውነታ በመሠረቱ በእውነተኛው ዓለም ውስጥ የዲጂታል ዓለም ነጸብራቅ ነው. ከ AR ጋር የተገናኙ መነጽሮች አዲስ የ3-ል ምናባዊ አካባቢዎችን ለማዳበር ያግዛሉ፣ ቪአር ደግሞ በተለዋዋጭ ተሳታፊዎች ውስጥ የተሻለ ተሳትፎን ሊያመጣ ይችላል።
በጀማሪዎች አእምሮ ውስጥ ብቅ ካሉት Metaverse FAQs መካከል፣ የመለኪያው መኖርን በተመለከተ የሚነሱ ጥርጣሬዎች በጣም ጉልህ የሆኑ መጠቀሶች ናቸው። በሜታቨርስ ዙሪያ ያለው ደስታ ለጀማሪዎች ሜታቨርስ እውነት ስለመሆኑ ምንም አይነት ማረጋገጫ ሊሰጥ አይችልም። በእውነታው ውስጥ ባይኖርም, ሜታቫስ እውነተኛ ጽንሰ-ሐሳብ ነው. ዛሬ የሜታቫስን ህዝባዊ እትም ማግኘት አልቻልክም።
ሜታቨርስ መቼ ሙሉ በሙሉ ተግባራዊ እንደሚሆን ማንም አያውቅም። አንዳንድ ሰዎች ሜታቫስ በአንድ አመት ውስጥ በቅርቡ እውን ሊሆን እንደሚችል ይጠቁማሉ። በተመሳሳይ ጊዜ፣ ሌሎች ሙሉ በሙሉ የሚሰራ ሜታቨርስን ለማየት ሌላ አስር አመት እንደሚፈጅ ያስባሉ። በተለያዩ የቴክኖሎጂ መፍትሄዎች እና መድረኮች ውስጥ የሜታቫስ ኮድ ያላቸውን ክፍሎች ማግኘት ይችላሉ። ይሁን እንጂ እነሱ ተግባራዊ ለማድረግ የተወሰነ ጊዜ ይወስዳሉ.
ለጀማሪዎች ስለ ሜታቨርስ በተደጋጋሚ በሚጠየቁ ጥያቄዎች መካከል ቀጣዩ የተለመደ መደመር በሚቀጥሉት ዓመታት ውስጥ የመለኪያውን ገጽታ ያሳያል። ፌስቡክ ሜታቨርስን ለማዳበር በግንባር ቀደምነት እንደገባ፣ ሌሎች ብዙ ኩባንያዎችም ይቀላቀላሉ። ስለዚህ፣ ለእያንዳንዱ ኩባንያ የተሰጡ የተለያዩ የሜታቨርስ መድረኮችን ምክንያታዊ በሆነ መልኩ ይጠብቃል።
ነገር ግን፣ የተለያዩ ኩባንያዎች የየራሳቸውን ልዩነት ወደ አንድ ምናባዊ ዓለም በማምጣት ሜታቫስ ወደፊት ይቀረፃል። ሜታቫስ ወደፊት እንዴት እንደሚመስል በጣም ቀላሉ መልስ ወደ 3D የበይነመረብ ስሪት ይጠቁማል። “የፓሪስ የቱሪስት መስህቦችን” በመፈለግ በፓሪስ አውራ ጎዳናዎች ላይ እንደራመድ አስብ። በእርስዎ ቪአር ወይም ኤአር መነጽሮች፣ ከሚፈልጉት መረጃ ጋር የመገናኘት እውነተኛ ልምድ ሊሰማዎት ይችላል።
የፌስቡክ ሜታቨርስ ፅንሰ-ሀሳብም ከተለመዱት የዘውግ ጥያቄዎች እና መልሶች አንዱ ነው። ምንም አይነት ትችት ቢኖርም የፌስቡክ እናት ኩባንያ የራሱን ሜታቨርስ ለመፍጠር በማሰብ ስሙን ወደ 'ሜታ' ቀይሮታል። የፌስቡክ 3D ድግግሞሽ ለተጠቃሚዎች ቀጣይ ትውልድ የሞባይል ኢንተርኔት ተሞክሮ ሆኖ ታሳቢ ተደርጓል።
ሌሎች ብዙ ኩባንያዎች እንደ ተጨምሯል እውነታ እና ምናባዊ እውነታ ቴክኖሎጅ በመሳሰሉ ቴክኖሎጂዎች ምናባዊ ዓለሞችን በማዳበር ላይ ስለሚገኙ ከፌስቡክ ሜታቨርስ በስተጀርባ ያለው ጽንሰ-ሀሳብ አዲስ አይደለም ። በፌስቡክ ሜታቨርስ ዙሪያ ያለው ሰፊ የንግግር ድርሻ አዲስ የደህንነት ባህሪያትን፣ የግላዊነት ቁጥጥሮችን እና የአጠቃቀም ውልን ማረጋገጥ ላይ በጥልቀት ያንፀባርቃል።
የMetaverse FAQs ዝርዝር የእርስዎን ትኩረት ወደ ሜታቨርስ ኩባንያ ባህሪያት ሊስብ ይችላል። መስተጋብራዊነት የሜታቫስን መሠረታዊ ገጽታዎች አንዱ ነው፣በዚህም ጥቂት ልዩ ኢንተርፕራይዞች የሜታቨረስን የበላይነት መቆጣጠር አለመቻሉን ያረጋግጣል። በተጨማሪም፣ አካላዊ እና ምናባዊ ዓለሞችን ጨምሮ የሜታቫስ ሙሉ ኢኮኖሚ፣ ያልተማከለ አሰራርንም ያሳያል።
በሜታቨርስ ውስጥ ለኩባንያው ከሚታወቁት አንዳንድ አጋጣሚዎች ማህበራዊ መገኘትን፣ የጤና እንክብካቤን፣ የስራ ቦታዎችን፣ መዝናኛን፣ የሸማች ምርቶችን፣ ክፍያዎችን እና ሌሎችን ያካትታሉ። በሌላ በኩል ሜታቫስ ለመጓዝ ብዙ ርቀት አለው, በተለይም በልማት ሥራው. እስካሁን ድረስ እርስ በርስ ያልተገናኙ በርካታ ምናባዊ ዓለሞች አሉን. ስለዚህ፣ የሜታቨርስ ኩባንያ የወደፊት ዕጣ ፈንታ የሚወሰነው የሜታቨርስ ቴክኖሎጂ ወደፊት እንዴት እንደሚዳብር ላይ ነው።
ሜታቨርስን ለመማር የሚሞክሩ ሰዎች እንደ Microsoft Mesh ያሉ ምሳሌዎችንም ያጋጥማሉ። የማይክሮሶፍት ምናባዊ እውነታ ስብስብ በአዲሱ የኢግኒት ኮንፈረንስ እትም ሁሉንም አስገርሟል። በHoloLens2 ቴክኖሎጂ የተደገፈ፣ Microsoft Mesh ከማይክሮሶፍት ቡድኖች ጋር ለመጠቀም ተዘጋጅቷል። የማይክሮሶፍት ሜሽ መግቢያ ከየትኛውም ቦታ ሆነው የጋራ ልምዶችን እና ምናባዊ መገኘትን የሚያስችል ምህዳር ለማዳበር አዲስ እድሎችን ይፈጥራል።
የተቀላቀሉ የእውነት አፕሊኬሽኖችን በጥንቃቄ በመጠቀም፣ Microsoft Mesh በሜታቨርስ ላይ የስራ ቦታዎችን ለመፍጠር ወደሚቀጥለው ትልቅ ነገር ሊቀየር ይችላል። ከማይክሮሶፍት ሜሽ ጋር ስለ አምሳያዎች የተደረጉ ውይይቶች፣ ይህም በስራ አካባቢ ችግሮችን መፍታት እና ውሳኔ አሰጣጥን ሊያሻሽል ይችላል፣ እንዲሁም ማይክሮሶፍት ሜሽ የሜታ ቫረስ አካል እንዴት እንደሚሆን አሳይቷል።
የ Sony metaverseን ማስተዋወቅም በMetaverse ጥያቄዎች ላይ የሁሉንም ሰው ትኩረት የሚስብ ሌላ ጠቃሚ ድምቀት ነው። ሶኒ የ 1 ቢሊዮን ዶላር ኢንቬስት በማድረግ የእነሱን ልዩነት እንዲፈጥር ለ Epic Games አደራ ሰጥቷል። ሜታቫስ የኤፒክ ጨዋታዎች ተባባሪ መስራች ቲም ስዌኒ ህልም ፕሮጀክት ነበር። እንደዚህ ባለ ምቹ የገንዘብ ድልድል፣ የEpic Games ሜታቨርስ እንዲሁ በማደግ ላይ ባለው ሜታቨርስ ውስጥ ወደ ተስፋ ሰጭ ቦታ ሊያድግ ይችላል። የሚገርመው፣ ስዌኒ እንደ ሞኖፖል ከሚመስለው ሜታ ሃሳብ በተቃራኒ ለ Epic Games metaverse የበለጠ ክፍት መስፈርት እንዲሆን አቅዷል።
እንደ ማይክሮሶፍት፣ ሶኒ እና ፌስቡክ ካሉ ከፍተኛ ስሞች በተጨማሪ የሌሎች ኩባንያዎች በሜታቨርስ ውስጥ መሳተፋቸው በእርግጠኝነት በMetaverse FAQs ውስጥ አስፈላጊ ድምቀት ነው። ሜታቫስን ለማዳበር ኢንቨስት ካደረጉት አንዳንድ ኩባንያዎች Nvidia፣ Niantic፣ Apple እና Decentraland ያካትታሉ።
ለምሳሌ፣ ፈጣሪዎች እንደ 3D ሞዴሊንግ፣ ሲሙሌሽን እና ዲዛይን ባሉ የተለያዩ ፕሮጀክቶች ላይ እንዲተባበሩ Nvidia በ2021 ሁሉን አቀፍ ኢንተርፕራይዝ አስታውቋል። ዲሴንትራላንድ ከተመሠረተበት ጊዜ ጀምሮ የሜታቫስን ክፍት ከሆኑት መካከል አንዱ ሲሆን በቅርቡ ከ2 ሚሊዮን ዶላር በላይ የሚያወጣ የቨርቹዋል ሪል ስቴት ሽያጭ መዝግቧል። ከፖክሞን ጎ ጀርባ ያለው ኒአንቲክ ሜታቨርስን ለመገንባት በሚደረገው ጥረት ውስጥ ገብቷል። የራሱን ሜታቨርስ ለማልማት 300 ሚሊዮን ዶላር ኢንቨስትመንት ሰብስቧል።
ስለ ሜታቨርስ በተደጋጋሚ የሚጠየቁ ጥያቄዎች በዘመናዊው የሜታቨርስ አካባቢዎች ውስጥ ባሉ ክፍሎች ላይ ያተኩራሉ። ጀማሪዎች ሁሉም ስለ ምናባዊ ዓለሞች ነው ብለው ከመገመት ይልቅ ሚዛኑን የሚገነቡት ትክክለኛ አካላት ያስባሉ። በሜታቨርስ ውስጥ ያሉት አስፈላጊ ክፍሎች መሠረተ ልማት፣ የሰው ልጅ በይነገጽ፣ ያልተማከለ አሠራር፣ የቦታ ማስላት እና የፈጣሪ ኢኮኖሚን ያካትታሉ።
በተጨማሪም፣ ሜታቫስ ለግኝቶች እና ልምምዶች ክፍሎችን ማካተት አለበት። እያንዳንዱ አካል በተለያዩ አተገባበር ውስጥ የተለያዩ የሜታቫስ ገፅታዎች እውን እንዲሆኑ በመርዳት ረገድ የተለየ ሚና አለው። ለምሳሌ የመሠረተ ልማት ክፍሉ በዋነኝነት የሚያጠነጥነው በግንኙነት ቴክኖሎጂዎች እና እንደ ጂፒዩዎች ባሉ የኮምፒዩተር ሃብቶች ላይ ነው።
የሰዎች በይነገጽ ክፍል የኤአር መነፅርን፣ ቪአር የጆሮ ማዳመጫዎችን እና ሌሎች ሜታቫስን ለመቀላቀል ልትጠቀምባቸው የምትችላቸው ቴክኖሎጂዎች ላይ አፅንዖት ይሰጣል። በተመሳሳይ፣ እያንዳንዱ አካል ልዩ ተግባራትን ያቀርባል እንዲሁም የሜታቫስሱን አቅም ያጎናጽፋል። በተለዩ ንብርብሮች፣ ሜታቨርስ ገንቢዎች ያለልፋት ተጨማሪ ተግባራትን ሊጨምሩ ይችላሉ።
ተጨማሪ ያንብቡ: Metaverse ቴክኖሎጂ ምን አለው | የጀማሪዎች መመሪያ ወደ Metaverse
በMetaverse FAQs ውስጥ ያለው የተለመደ ድምቀት ከሜትታቨርስ ጋር የተያያዙ እድሎችን ያመለክታል። ዓለም ለሕዝብ ጥቅም ጥቅም ላይ እንዲውል ሜታቫስ ሲጠብቅ፣ ብዙም ሳይቆይ የሜታቫረስ አካል የሚሆኑ ብዙ ነጻ የሆኑ ምናባዊ ዓለሞች አሉ። ምናልባት እርስዎ ሳያውቁት የመለኪያው አካል ሊሆኑ ይችላሉ።
ነገር ግን፣ የሜታቫስን ጉዳይ በተመለከተ ያለው ቀዳሚ ስጋት በቅርቡ እውን መሆን አለመሆኑ ላይ በእጅጉ ያተኩራል። እንደ AR እና VR ባሉ ቴክኖሎጂዎች ድጋፍ እንደ ሶኒ፣ ማይክሮሶፍት፣ ፌስቡክ እና ሌሎች ካሉ የቴክኖሎጂ ግዙፍ ኩባንያዎች ጥረት ጋር፣ የመለኪያው ልዩነት በእርግጠኝነት ወደፊት ሊሰፋ ይችላል። ስለ ሜታቫረስ መማር ይጀምሩ እና ሜታቫስ ከመድረሱ በፊት አማራጮችዎን ያስሱ!
ይህ ጽሑፍ እንደሚረዳዎት ተስፋ አደርጋለሁ. ላይክ፣ አስተያየት መስጠት እና ለሌሎች ማካፈልን አይርሱ። አመሰግናለሁ!
1649356020
ስለ ሜታቨርስ ለሚሉት ጥያቄዎች መልስ እየፈለጉ ከሆነ ትክክለኛው ቦታ ላይ ደርሰዋል። በዚህ ልጥፍ ውስጥ፣ ስለ Metaverse 10 ምርጥ 10 ተዘውትረው የሚጠየቁ ጥያቄዎች እና መልሶች ይማራሉ
ሰዎች ክሪፕቶ አዲስ እና አዲስ የቴክኖሎጂ አይነት እንዴት እንደሆነ እየተወያዩ ሳለ፣ አለም ለሜታቫረስ መዘጋጀት ጀመረች። በብዙዎች ዘንድ እንደ ቀጣዩ በይነመረብ ይቆጠራል፣ ሜታቨርስ አካላዊ እና ዲጂታል ዓለሞችን ለማጣመር አዲስ ፅንሰ-ሀሳብን ያመጣል። የማህበራዊ ሚዲያው ግዙፉ ፌስቡክ ስሙን ወደ ‘ሜታ’ ቀይሮታል፣ እና ከዚያን ጊዜ ጀምሮ ስለ ሜታቨርስ ውይይቶች አልቆሙም። እንደ እውነቱ ከሆነ ፣ ስለ ሜታቫስ ያለው ግምት በቅርብ ጊዜ ውስጥ በእጥፍ ጨምሯል።
ሰዎች ስለ ሜታቨርስ ምን እንደሆነ ወይም ምን ሊያደርግ እንደሚችል ላሉ በተደጋጋሚ ለሚጠየቁ ጥያቄዎች መልስ ይፈልጋሉ። በቅርቡ፣ በታዋቂው የክሪፕቶ ድርጅት ግሬስኬል ሪፖርት እንዳመለከተው ሜታቨርስ በቀላሉ ወደ ሴክተርነት ሊቀየር የሚችለው ዓመታዊ የገቢ ዕድል 1 ትሪሊዮን ዶላር ነው። ከሜትታቨርስ ጋር በተገናኘ እንደዚህ ባለ ተስፋ ሰጪ አቅም፣ ለተለመዱ Metaverse FAQs መልሶችን መፈለግ ምክንያታዊ ነው።
ስለ ሜታ ቨርዥን ዜናውን እየተከታተሉ ከነበሩ እንደ Axie Infinity እና Decentraland ባሉ በ crypto-based metaverse መድረኮች ውስጥ ስለ ምናባዊ ሪል እስቴት ከ2 ሚሊዮን ዶላር በላይ መሸጡን ሰምተህ መሆን አለበት። በምናባዊው ዓለም ውስጥ ያለ ነገር እንዴት ይህን ያህል ዋጋ ሊያመጣ ቻለ? እንደነዚህ ዓይነቶቹ ክስተቶች ስለ ሜታቫስ ብዙ ጥያቄዎችን እየፈጠሩ ነው. ሜታቨርስ ለመማር የሚፈልጉ ሰዎች እና ወደፊት እንዴት ሊቀረጽ እንደሚችል የመጀመሪያ ጥርጣሬያቸውን ማሸነፍ አለባቸው።
የሜታቨርስን በተመለከተ የመጀመሪያዎቹ ፍርሃቶች የሚመነጩት በመሠረታዊ ግንዛቤ እጥረት ነው፣ ይህም በ Metaverse FAQs መልክ ነው። ስለ ሜታቨርስ እንደ ጀማሪ ብዙ ጥያቄዎች ሊኖሩዎት ይችላሉ፣ እና እንደ እርስዎ ያሉ ሌሎች ብዙ ሰዎች ተመሳሳይ ጥያቄዎች አሏቸው። የተለያዩ የተለመዱ Metaverse ጥያቄዎችን እና መልሶቻቸውን በመመልከት ችግሮቻችሁን እንፍታ።
ሜታቫስን በተመለከተ በተደጋጋሚ የሚጠየቁ ጥያቄዎች ለማንኛውም ጀማሪ ጥርጣሬያቸውን ለማጽዳት ጠቃሚ ሀብት ናቸው። እንደ እውነቱ ከሆነ፣ ተደጋጋሚ ጥያቄዎች ማንኛውንም አዲስ ቴክኖሎጂ በተመለከተ የእርስዎን መሠረታዊ ነገሮች ለመቦርቦር ጠቃሚ መሣሪያ ናቸው። በተለምዶ የሚጠየቁ Metaverse ጥያቄዎች እና መልሶች፣ በተለይም መሰረታዊ ጥያቄዎች ጥቂቶቹ እነሆ።
ስለ ሜታቨርስ በተደጋጋሚ ከሚጠየቁ ጥያቄዎች መካከል ዋነኛው ግቤት ፍቺውን ያመለክታል። Metaverse የፌስቡክ፣ ማይክሮሶፍት ወይም ጎግል ምርት አይደለም። እሱ በመሠረቱ እ.ኤ.አ. በ 1992 ከነበረው የሳይበርፐንክ ልብ ወለድ “የበረዶ ክራሽ” የተወሰደ ቃል ሲሆን እሱም ሰዎች አምሳያዎቻቸውን በመጠቀም እርስ በእርሳቸው የሚግባቡበትን ዓለም ያመለክታል። ዛሬ የምትሰማው ሜታቨርስ በብዙ መልኩ ከተመሳሳይ ፅንሰ-ሀሳብ ጋር ተመሳሳይ ነው።
ሜታቨርስ በእውነቱ ሰዎች እርስበርስ እንዲገናኙ የሚያስችል የ3-ል ምናባዊ እውነታ ነው። ሜታቫስን እንደ የመስመር ላይ 3D ምናባዊ አከባቢዎች የተገናኘ ስነ-ምህዳር እንደሆነ ማሰብ ትችላለህ፣ ይህም ተጠቃሚዎች እርስበርስ መስተጋብር የሚፈጥሩበት፣ ንብረቶችን የሚፈጥሩበት፣ ጨዋታዎችን የሚጫወቱበት፣ የሚሰሩበት እና እርስበርስ የሚተባበሩበት ነው።
ተጨማሪ ያንብቡ: Metaverse ምንድን ነው | Metaverse ኤክስፐርት መሆን የሚቻለው እንዴት ነው?
Metaverseን ለመማር በሚፈልጉበት ጊዜ ወደ አእምሯችን የሚመጣው ቀጣዩ አስፈላጊ ጥያቄ የአጠቃቀም ጉዳዮችን ይመለከታል። ሜታቫስን ማስተዋወቅ ስላለው ጠቀሜታ እያሰቡ ይሆናል።
የሜታቫስ የመጀመሪያው ተስፋ ሰጪ የአጠቃቀም ሁኔታ ሚታቨርስን በመጠቀም አዳዲስ የግብይት እድሎችን ለመክፈት በሚቻልበት ሁኔታ ላይ ይታያል። ሰዎች በሜታቨርስ ውስጥ በዲጂታል አምሳያዎች አማካኝነት እርስ በርስ መስተጋብር እና መግባባት ይችላሉ። ብራንዶች ምቹ የግብይት እድሎችን ለመለየት በዚህ ምክንያት ሊጠቀሙበት ይችላሉ።
ሜታቨርስ እንዲሁ ምናባዊ የስራ ቦታዎችን ለመፍጠር አዳዲስ እድሎችን ሊከፍት ይችላል። ለምሳሌ፣ ኢንተርፕራይዞች ለኩባንያው አስተዳደር እና ሰራተኞች ተስማሚ የሆኑ ብጁ ምናባዊ የስራ ቦታዎችን ለመፍጠር የቨርቹዋል ሪያሊቲ ገንቢዎችን ሊጠቀሙ ይችላሉ።
እንደ ምናባዊ የመማሪያ ቦታዎችን ወይም ምናባዊ ቱሪዝምን መፍጠር ያሉ ሌሎች ብዙ አስደሳች የሜታቫስ አጠቃቀም ጉዳዮችን ማግኘት ይችላሉ።
የሜታቨርስ ባህሪያት ለጀማሪዎች በሜታቨርስ ጥያቄዎች ውስጥ ከሚታወቁት ዋና ዋና ነገሮች አንዱ ነው። ሜታቫስ ምናባዊ ዓለም እንደሆነ እና ሰፊ የባህርይ መገለጫዎች ሊኖሩት እንደሚችል ልብ ይበሉ። ነገር ግን፣ የብዝሃ-መለዮው በጣም ወሳኝ ባህሪያት መስተጋብር፣ መስተጋብር፣ አካልነት እና ግዙፍ የኢኮኖሚ አቅም ያካትታሉ።
በሜታቨርስ ውስጥ ያሉ ተጠቃሚዎች ከሌሎች ተጠቃሚዎች እና ክፍተቶች ጋር የመግባባት እና የመግባባት ችሎታ አላቸው።
አቫታሮች እና በሜታቨርስ ውስጥ የተፈጠሩ ንብረቶች በሜታቨርስ ውስጥ በተለያዩ ቦታዎች ላይ በቀላሉ ተደራሽ እና የሚሰሩ ናቸው።
የሜታቨርስ አካልነት ባህሪ የሚያመለክተው ምንም እንኳን ምናባዊ ተፈጥሮው ምንም ይሁን ምን ፣ ሜታቨርስ ከእውነታው ዓለም ጋር ትይዩ ይሆናል። ለምሳሌ፣ ሜታቨርስ እንዲሁ ውስን ሀብቶች ይኖረዋል።
የሜታቫስ በጣም አስፈላጊው ባህሪ ሙሉ በሙሉ አዲስ እና የተሟላ ኢኮኖሚ የመፍጠር እድሎች ያለው ኢኮኖሚያዊ አቅም ነው።
ምናባዊ እውነታ የጆሮ ማዳመጫ ማድረግ ለሚችል ለማንኛውም ሰው መሳጭ ተሞክሮ ይሰጣል። ማንኛውም ሰው በዲጂታል አለም ውስጥ እንዲያይ እና እንዲሰራ ያስችለዋል። በተሟላ ቪአር ማዳመጫዎች ተጠቃሚዎች በቀላሉ ሰዎች ወደሚንቀሳቀሱበት ወደ 360-ዲግሪ ምናባዊ ዓለም ዘልቀው መግባት ይችላሉ። በሌላ በኩል, የተጨመረው እውነታ በመሠረቱ በእውነተኛው ዓለም ውስጥ የዲጂታል ዓለም ነጸብራቅ ነው. ከ AR ጋር የተገናኙ መነጽሮች አዲስ የ3-ል ምናባዊ አካባቢዎችን ለማዳበር ያግዛሉ፣ ቪአር ደግሞ በተለዋዋጭ ተሳታፊዎች ውስጥ የተሻለ ተሳትፎን ሊያመጣ ይችላል።
በጀማሪዎች አእምሮ ውስጥ ብቅ ካሉት Metaverse FAQs መካከል፣ የመለኪያው መኖርን በተመለከተ የሚነሱ ጥርጣሬዎች በጣም ጉልህ የሆኑ መጠቀሶች ናቸው። በሜታቨርስ ዙሪያ ያለው ደስታ ለጀማሪዎች ሜታቨርስ እውነት ስለመሆኑ ምንም አይነት ማረጋገጫ ሊሰጥ አይችልም። በእውነታው ውስጥ ባይኖርም, ሜታቫስ እውነተኛ ጽንሰ-ሐሳብ ነው. ዛሬ የሜታቫስን ህዝባዊ እትም ማግኘት አልቻልክም።
ሜታቨርስ መቼ ሙሉ በሙሉ ተግባራዊ እንደሚሆን ማንም አያውቅም። አንዳንድ ሰዎች ሜታቫስ በአንድ አመት ውስጥ በቅርቡ እውን ሊሆን እንደሚችል ይጠቁማሉ። በተመሳሳይ ጊዜ፣ ሌሎች ሙሉ በሙሉ የሚሰራ ሜታቨርስን ለማየት ሌላ አስር አመት እንደሚፈጅ ያስባሉ። በተለያዩ የቴክኖሎጂ መፍትሄዎች እና መድረኮች ውስጥ የሜታቫስ ኮድ ያላቸውን ክፍሎች ማግኘት ይችላሉ። ይሁን እንጂ እነሱ ተግባራዊ ለማድረግ የተወሰነ ጊዜ ይወስዳሉ.
ለጀማሪዎች ስለ ሜታቨርስ በተደጋጋሚ በሚጠየቁ ጥያቄዎች መካከል ቀጣዩ የተለመደ መደመር በሚቀጥሉት ዓመታት ውስጥ የመለኪያውን ገጽታ ያሳያል። ፌስቡክ ሜታቨርስን ለማዳበር በግንባር ቀደምነት እንደገባ፣ ሌሎች ብዙ ኩባንያዎችም ይቀላቀላሉ። ስለዚህ፣ ለእያንዳንዱ ኩባንያ የተሰጡ የተለያዩ የሜታቨርስ መድረኮችን ምክንያታዊ በሆነ መልኩ ይጠብቃል።
ነገር ግን፣ የተለያዩ ኩባንያዎች የየራሳቸውን ልዩነት ወደ አንድ ምናባዊ ዓለም በማምጣት ሜታቫስ ወደፊት ይቀረፃል። ሜታቫስ ወደፊት እንዴት እንደሚመስል በጣም ቀላሉ መልስ ወደ 3D የበይነመረብ ስሪት ይጠቁማል። “የፓሪስ የቱሪስት መስህቦችን” በመፈለግ በፓሪስ አውራ ጎዳናዎች ላይ እንደራመድ አስብ። በእርስዎ ቪአር ወይም ኤአር መነጽሮች፣ ከሚፈልጉት መረጃ ጋር የመገናኘት እውነተኛ ልምድ ሊሰማዎት ይችላል።
የፌስቡክ ሜታቨርስ ፅንሰ-ሀሳብም ከተለመዱት የዘውግ ጥያቄዎች እና መልሶች አንዱ ነው። ምንም አይነት ትችት ቢኖርም የፌስቡክ እናት ኩባንያ የራሱን ሜታቨርስ ለመፍጠር በማሰብ ስሙን ወደ 'ሜታ' ቀይሮታል። የፌስቡክ 3D ድግግሞሽ ለተጠቃሚዎች ቀጣይ ትውልድ የሞባይል ኢንተርኔት ተሞክሮ ሆኖ ታሳቢ ተደርጓል።
ሌሎች ብዙ ኩባንያዎች እንደ ተጨምሯል እውነታ እና ምናባዊ እውነታ ቴክኖሎጅ በመሳሰሉ ቴክኖሎጂዎች ምናባዊ ዓለሞችን በማዳበር ላይ ስለሚገኙ ከፌስቡክ ሜታቨርስ በስተጀርባ ያለው ጽንሰ-ሀሳብ አዲስ አይደለም ። በፌስቡክ ሜታቨርስ ዙሪያ ያለው ሰፊ የንግግር ድርሻ አዲስ የደህንነት ባህሪያትን፣ የግላዊነት ቁጥጥሮችን እና የአጠቃቀም ውልን ማረጋገጥ ላይ በጥልቀት ያንፀባርቃል።
የMetaverse FAQs ዝርዝር የእርስዎን ትኩረት ወደ ሜታቨርስ ኩባንያ ባህሪያት ሊስብ ይችላል። መስተጋብራዊነት የሜታቫስን መሠረታዊ ገጽታዎች አንዱ ነው፣በዚህም ጥቂት ልዩ ኢንተርፕራይዞች የሜታቨረስን የበላይነት መቆጣጠር አለመቻሉን ያረጋግጣል። በተጨማሪም፣ አካላዊ እና ምናባዊ ዓለሞችን ጨምሮ የሜታቫስ ሙሉ ኢኮኖሚ፣ ያልተማከለ አሰራርንም ያሳያል።
በሜታቨርስ ውስጥ ለኩባንያው ከሚታወቁት አንዳንድ አጋጣሚዎች ማህበራዊ መገኘትን፣ የጤና እንክብካቤን፣ የስራ ቦታዎችን፣ መዝናኛን፣ የሸማች ምርቶችን፣ ክፍያዎችን እና ሌሎችን ያካትታሉ። በሌላ በኩል ሜታቫስ ለመጓዝ ብዙ ርቀት አለው, በተለይም በልማት ሥራው. እስካሁን ድረስ እርስ በርስ ያልተገናኙ በርካታ ምናባዊ ዓለሞች አሉን. ስለዚህ፣ የሜታቨርስ ኩባንያ የወደፊት ዕጣ ፈንታ የሚወሰነው የሜታቨርስ ቴክኖሎጂ ወደፊት እንዴት እንደሚዳብር ላይ ነው።
ሜታቨርስን ለመማር የሚሞክሩ ሰዎች እንደ Microsoft Mesh ያሉ ምሳሌዎችንም ያጋጥማሉ። የማይክሮሶፍት ምናባዊ እውነታ ስብስብ በአዲሱ የኢግኒት ኮንፈረንስ እትም ሁሉንም አስገርሟል። በHoloLens2 ቴክኖሎጂ የተደገፈ፣ Microsoft Mesh ከማይክሮሶፍት ቡድኖች ጋር ለመጠቀም ተዘጋጅቷል። የማይክሮሶፍት ሜሽ መግቢያ ከየትኛውም ቦታ ሆነው የጋራ ልምዶችን እና ምናባዊ መገኘትን የሚያስችል ምህዳር ለማዳበር አዲስ እድሎችን ይፈጥራል።
የተቀላቀሉ የእውነት አፕሊኬሽኖችን በጥንቃቄ በመጠቀም፣ Microsoft Mesh በሜታቨርስ ላይ የስራ ቦታዎችን ለመፍጠር ወደሚቀጥለው ትልቅ ነገር ሊቀየር ይችላል። ከማይክሮሶፍት ሜሽ ጋር ስለ አምሳያዎች የተደረጉ ውይይቶች፣ ይህም በስራ አካባቢ ችግሮችን መፍታት እና ውሳኔ አሰጣጥን ሊያሻሽል ይችላል፣ እንዲሁም ማይክሮሶፍት ሜሽ የሜታ ቫረስ አካል እንዴት እንደሚሆን አሳይቷል።
የ Sony metaverseን ማስተዋወቅም በMetaverse ጥያቄዎች ላይ የሁሉንም ሰው ትኩረት የሚስብ ሌላ ጠቃሚ ድምቀት ነው። ሶኒ የ 1 ቢሊዮን ዶላር ኢንቬስት በማድረግ የእነሱን ልዩነት እንዲፈጥር ለ Epic Games አደራ ሰጥቷል። ሜታቫስ የኤፒክ ጨዋታዎች ተባባሪ መስራች ቲም ስዌኒ ህልም ፕሮጀክት ነበር። እንደዚህ ባለ ምቹ የገንዘብ ድልድል፣ የEpic Games ሜታቨርስ እንዲሁ በማደግ ላይ ባለው ሜታቨርስ ውስጥ ወደ ተስፋ ሰጭ ቦታ ሊያድግ ይችላል። የሚገርመው፣ ስዌኒ እንደ ሞኖፖል ከሚመስለው ሜታ ሃሳብ በተቃራኒ ለ Epic Games metaverse የበለጠ ክፍት መስፈርት እንዲሆን አቅዷል።
እንደ ማይክሮሶፍት፣ ሶኒ እና ፌስቡክ ካሉ ከፍተኛ ስሞች በተጨማሪ የሌሎች ኩባንያዎች በሜታቨርስ ውስጥ መሳተፋቸው በእርግጠኝነት በMetaverse FAQs ውስጥ አስፈላጊ ድምቀት ነው። ሜታቫስን ለማዳበር ኢንቨስት ካደረጉት አንዳንድ ኩባንያዎች Nvidia፣ Niantic፣ Apple እና Decentraland ያካትታሉ።
ለምሳሌ፣ ፈጣሪዎች እንደ 3D ሞዴሊንግ፣ ሲሙሌሽን እና ዲዛይን ባሉ የተለያዩ ፕሮጀክቶች ላይ እንዲተባበሩ Nvidia በ2021 ሁሉን አቀፍ ኢንተርፕራይዝ አስታውቋል። ዲሴንትራላንድ ከተመሠረተበት ጊዜ ጀምሮ የሜታቫስን ክፍት ከሆኑት መካከል አንዱ ሲሆን በቅርቡ ከ2 ሚሊዮን ዶላር በላይ የሚያወጣ የቨርቹዋል ሪል ስቴት ሽያጭ መዝግቧል። ከፖክሞን ጎ ጀርባ ያለው ኒአንቲክ ሜታቨርስን ለመገንባት በሚደረገው ጥረት ውስጥ ገብቷል። የራሱን ሜታቨርስ ለማልማት 300 ሚሊዮን ዶላር ኢንቨስትመንት ሰብስቧል።
ስለ ሜታቨርስ በተደጋጋሚ የሚጠየቁ ጥያቄዎች በዘመናዊው የሜታቨርስ አካባቢዎች ውስጥ ባሉ ክፍሎች ላይ ያተኩራሉ። ጀማሪዎች ሁሉም ስለ ምናባዊ ዓለሞች ነው ብለው ከመገመት ይልቅ ሚዛኑን የሚገነቡት ትክክለኛ አካላት ያስባሉ። በሜታቨርስ ውስጥ ያሉት አስፈላጊ ክፍሎች መሠረተ ልማት፣ የሰው ልጅ በይነገጽ፣ ያልተማከለ አሠራር፣ የቦታ ማስላት እና የፈጣሪ ኢኮኖሚን ያካትታሉ።
በተጨማሪም፣ ሜታቫስ ለግኝቶች እና ልምምዶች ክፍሎችን ማካተት አለበት። እያንዳንዱ አካል በተለያዩ አተገባበር ውስጥ የተለያዩ የሜታቫስ ገፅታዎች እውን እንዲሆኑ በመርዳት ረገድ የተለየ ሚና አለው። ለምሳሌ የመሠረተ ልማት ክፍሉ በዋነኝነት የሚያጠነጥነው በግንኙነት ቴክኖሎጂዎች እና እንደ ጂፒዩዎች ባሉ የኮምፒዩተር ሃብቶች ላይ ነው።
የሰዎች በይነገጽ ክፍል የኤአር መነፅርን፣ ቪአር የጆሮ ማዳመጫዎችን እና ሌሎች ሜታቫስን ለመቀላቀል ልትጠቀምባቸው የምትችላቸው ቴክኖሎጂዎች ላይ አፅንዖት ይሰጣል። በተመሳሳይ፣ እያንዳንዱ አካል ልዩ ተግባራትን ያቀርባል እንዲሁም የሜታቫስሱን አቅም ያጎናጽፋል። በተለዩ ንብርብሮች፣ ሜታቨርስ ገንቢዎች ያለልፋት ተጨማሪ ተግባራትን ሊጨምሩ ይችላሉ።
ተጨማሪ ያንብቡ: Metaverse ቴክኖሎጂ ምን አለው | የጀማሪዎች መመሪያ ወደ Metaverse
በMetaverse FAQs ውስጥ ያለው የተለመደ ድምቀት ከሜትታቨርስ ጋር የተያያዙ እድሎችን ያመለክታል። ዓለም ለሕዝብ ጥቅም ጥቅም ላይ እንዲውል ሜታቫስ ሲጠብቅ፣ ብዙም ሳይቆይ የሜታቫረስ አካል የሚሆኑ ብዙ ነጻ የሆኑ ምናባዊ ዓለሞች አሉ። ምናልባት እርስዎ ሳያውቁት የመለኪያው አካል ሊሆኑ ይችላሉ።
ነገር ግን፣ የሜታቫስን ጉዳይ በተመለከተ ያለው ቀዳሚ ስጋት በቅርቡ እውን መሆን አለመሆኑ ላይ በእጅጉ ያተኩራል። እንደ AR እና VR ባሉ ቴክኖሎጂዎች ድጋፍ እንደ ሶኒ፣ ማይክሮሶፍት፣ ፌስቡክ እና ሌሎች ካሉ የቴክኖሎጂ ግዙፍ ኩባንያዎች ጥረት ጋር፣ የመለኪያው ልዩነት በእርግጠኝነት ወደፊት ሊሰፋ ይችላል። ስለ ሜታቫረስ መማር ይጀምሩ እና ሜታቫስ ከመድረሱ በፊት አማራጮችዎን ያስሱ!
ይህ ጽሑፍ እንደሚረዳዎት ተስፋ አደርጋለሁ. ላይክ፣ አስተያየት መስጠት እና ለሌሎች ማካፈልን አይርሱ። አመሰግናለሁ!
1670560264
Learn how to use Python arrays. Create arrays in Python using the array module. You'll see how to define them and the different methods commonly used for performing operations on them.
The artcile covers arrays that you create by importing the array module
. We won't cover NumPy arrays here.
Let's get started!
Arrays are a fundamental data structure, and an important part of most programming languages. In Python, they are containers which are able to store more than one item at the same time.
Specifically, they are an ordered collection of elements with every value being of the same data type. That is the most important thing to remember about Python arrays - the fact that they can only hold a sequence of multiple items that are of the same type.
Lists are one of the most common data structures in Python, and a core part of the language.
Lists and arrays behave similarly.
Just like arrays, lists are an ordered sequence of elements.
They are also mutable and not fixed in size, which means they can grow and shrink throughout the life of the program. Items can be added and removed, making them very flexible to work with.
However, lists and arrays are not the same thing.
Lists store items that are of various data types. This means that a list can contain integers, floating point numbers, strings, or any other Python data type, at the same time. That is not the case with arrays.
As mentioned in the section above, arrays store only items that are of the same single data type. There are arrays that contain only integers, or only floating point numbers, or only any other Python data type you want to use.
Lists are built into the Python programming language, whereas arrays aren't. Arrays are not a built-in data structure, and therefore need to be imported via the array module
in order to be used.
Arrays of the array module
are a thin wrapper over C arrays, and are useful when you want to work with homogeneous data.
They are also more compact and take up less memory and space which makes them more size efficient compared to lists.
If you want to perform mathematical calculations, then you should use NumPy arrays by importing the NumPy package. Besides that, you should just use Python arrays when you really need to, as lists work in a similar way and are more flexible to work with.
In order to create Python arrays, you'll first have to import the array module
which contains all the necassary functions.
There are three ways you can import the array module
:
import array
at the top of the file. This includes the module array
. You would then go on to create an array using array.array()
.import array
#how you would create an array
array.array()
array.array()
all the time, you could use import array as arr
at the top of the file, instead of import array
alone. You would then create an array by typing arr.array()
. The arr
acts as an alias name, with the array constructor then immediately following it.import array as arr
#how you would create an array
arr.array()
from array import *
, with *
importing all the functionalities available. You would then create an array by writing the array()
constructor alone.from array import *
#how you would create an array
array()
Once you've imported the array module
, you can then go on to define a Python array.
The general syntax for creating an array looks like this:
variable_name = array(typecode,[elements])
Let's break it down:
variable_name
would be the name of the array.typecode
specifies what kind of elements would be stored in the array. Whether it would be an array of integers, an array of floats or an array of any other Python data type. Remember that all elements should be of the same data type.elements
that would be stored in the array, with each element being separated by a comma. You can also create an empty array by just writing variable_name = array(typecode)
alone, without any elements.Below is a typecode table, with the different typecodes that can be used with the different data types when defining Python arrays:
TYPECODE | C TYPE | PYTHON TYPE | SIZE |
---|---|---|---|
'b' | signed char | int | 1 |
'B' | unsigned char | int | 1 |
'u' | wchar_t | Unicode character | 2 |
'h' | signed short | int | 2 |
'H' | unsigned short | int | 2 |
'i' | signed int | int | 2 |
'I' | unsigned int | int | 2 |
'l' | signed long | int | 4 |
'L' | unsigned long | int | 4 |
'q' | signed long long | int | 8 |
'Q' | unsigned long long | int | 8 |
'f' | float | float | 4 |
'd' | double | float | 8 |
Tying everything together, here is an example of how you would define an array in Python:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30])
Let's break it down:
import array as arr
.numbers
array.arr.array()
because of import array as arr
.array()
constructor, we first included i
, for signed integer. Signed integer means that the array can include positive and negative values. Unsigned integer, with H
for example, would mean that no negative values are allowed.Keep in mind that if you tried to include values that were not of i
typecode, meaning they were not integer values, you would get an error:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10.0,20,30])
print(numbers)
#output
#Traceback (most recent call last):
# File "/Users/dionysialemonaki/python_articles/demo.py", line 14, in <module>
# numbers = arr.array('i',[10.0,20,30])
#TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer
In the example above, I tried to include a floating point number in the array. I got an error because this is meant to be an integer array only.
Another way to create an array is the following:
from array import *
#an array of floating point values
numbers = array('d',[10.0,20.0,30.0])
print(numbers)
#output
#array('d', [10.0, 20.0, 30.0])
The example above imported the array module
via from array import *
and created an array numbers
of float data type. This means that it holds only floating point numbers, which is specified with the 'd'
typecode.
To find out the exact number of elements contained in an array, use the built-in len()
method.
It will return the integer number that is equal to the total number of elements in the array you specify.
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(len(numbers))
#output
# 3
In the example above, the array contained three elements – 10, 20, 30
– so the length of numbers
is 3
.
Each item in an array has a specific address. Individual items are accessed by referencing their index number.
Indexing in Python, and in all programming languages and computing in general, starts at 0
. It is important to remember that counting starts at 0
and not at 1
.
To access an element, you first write the name of the array followed by square brackets. Inside the square brackets you include the item's index number.
The general syntax would look something like this:
array_name[index_value_of_item]
Here is how you would access each individual element in an array:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(numbers[0]) # gets the 1st element
print(numbers[1]) # gets the 2nd element
print(numbers[2]) # gets the 3rd element
#output
#10
#20
#30
Remember that the index value of the last element of an array is always one less than the length of the array. Where n
is the length of the array, n - 1
will be the index value of the last item.
Note that you can also access each individual element using negative indexing.
With negative indexing, the last element would have an index of -1
, the second to last element would have an index of -2
, and so on.
Here is how you would get each item in an array using that method:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(numbers[-1]) #gets last item
print(numbers[-2]) #gets second to last item
print(numbers[-3]) #gets first item
#output
#30
#20
#10
You can find out an element's index number by using the index()
method.
You pass the value of the element being searched as the argument to the method, and the element's index number is returned.
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#search for the index of the value 10
print(numbers.index(10))
#output
#0
If there is more than one element with the same value, the index of the first instance of the value will be returned:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30,10,20,30])
#search for the index of the value 10
#will return the index number of the first instance of the value 10
print(numbers.index(10))
#output
#0
You've seen how to access each individual element in an array and print it out on its own.
You've also seen how to print the array, using the print()
method. That method gives the following result:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30])
What if you want to print each value one by one?
This is where a loop comes in handy. You can loop through the array and print out each value, one-by-one, with each loop iteration.
For this you can use a simple for
loop:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
for number in numbers:
print(number)
#output
#10
#20
#30
You could also use the range()
function, and pass the len()
method as its parameter. This would give the same result as above:
import array as arr
values = arr.array('i',[10,20,30])
#prints each individual value in the array
for value in range(len(values)):
print(values[value])
#output
#10
#20
#30
To access a specific range of values inside the array, use the slicing operator, which is a colon :
.
When using the slicing operator and you only include one value, the counting starts from 0
by default. It gets the first item, and goes up to but not including the index number you specify.
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#get the values 10 and 20 only
print(numbers[:2]) #first to second position
#output
#array('i', [10, 20])
When you pass two numbers as arguments, you specify a range of numbers. In this case, the counting starts at the position of the first number in the range, and up to but not including the second one:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#get the values 20 and 30 only
print(numbers[1:3]) #second to third position
#output
#rray('i', [20, 30])
Arrays are mutable, which means they are changeable. You can change the value of the different items, add new ones, or remove any you don't want in your program anymore.
Let's see some of the most commonly used methods which are used for performing operations on arrays.
You can change the value of a specific element by speficying its position and assigning it a new value:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#change the first element
#change it from having a value of 10 to having a value of 40
numbers[0] = 40
print(numbers)
#output
#array('i', [40, 20, 30])
To add one single value at the end of an array, use the append()
method:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#add the integer 40 to the end of numbers
numbers.append(40)
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30, 40])
Be aware that the new item you add needs to be the same data type as the rest of the items in the array.
Look what happens when I try to add a float to an array of integers:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#add the integer 40 to the end of numbers
numbers.append(40.0)
print(numbers)
#output
#Traceback (most recent call last):
# File "/Users/dionysialemonaki/python_articles/demo.py", line 19, in <module>
# numbers.append(40.0)
#TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer
But what if you want to add more than one value to the end an array?
Use the extend()
method, which takes an iterable (such as a list of items) as an argument. Again, make sure that the new items are all the same data type.
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#add the integers 40,50,60 to the end of numbers
#The numbers need to be enclosed in square brackets
numbers.extend([40,50,60])
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30, 40, 50, 60])
And what if you don't want to add an item to the end of an array? Use the insert()
method, to add an item at a specific position.
The insert()
function takes two arguments: the index number of the position the new element will be inserted, and the value of the new element.
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#add the integer 40 in the first position
#remember indexing starts at 0
numbers.insert(0,40)
print(numbers)
#output
#array('i', [40, 10, 20, 30])
To remove an element from an array, use the remove()
method and include the value as an argument to the method.
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
numbers.remove(10)
print(numbers)
#output
#array('i', [20, 30])
With remove()
, only the first instance of the value you pass as an argument will be removed.
See what happens when there are more than one identical values:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30,10,20])
numbers.remove(10)
print(numbers)
#output
#array('i', [20, 30, 10, 20])
Only the first occurence of 10
is removed.
You can also use the pop()
method, and specify the position of the element to be removed:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30,10,20])
#remove the first instance of 10
numbers.pop(0)
print(numbers)
#output
#array('i', [20, 30, 10, 20])
And there you have it - you now know the basics of how to create arrays in Python using the array module
. Hopefully you found this guide helpful.
You'll start from the basics and learn in an interacitve and beginner-friendly way. You'll also build five projects at the end to put into practice and help reinforce what you learned.
Thanks for reading and happy coding!
Original article source at https://www.freecodecamp.org
#python
1666082925
This tutorialvideo on 'Arrays in Python' will help you establish a strong hold on all the fundamentals in python programming language. Below are the topics covered in this video:
1:15 What is an array?
2:53 Is python list same as an array?
3:48 How to create arrays in python?
7:19 Accessing array elements
9:59 Basic array operations
- 10:33 Finding the length of an array
- 11:44 Adding Elements
- 15:06 Removing elements
- 18:32 Array concatenation
- 20:59 Slicing
- 23:26 Looping
Python Array Tutorial – Define, Index, Methods
In this article, you'll learn how to use Python arrays. You'll see how to define them and the different methods commonly used for performing operations on them.
The artcile covers arrays that you create by importing the array module
. We won't cover NumPy arrays here.
Let's get started!
Arrays are a fundamental data structure, and an important part of most programming languages. In Python, they are containers which are able to store more than one item at the same time.
Specifically, they are an ordered collection of elements with every value being of the same data type. That is the most important thing to remember about Python arrays - the fact that they can only hold a sequence of multiple items that are of the same type.
Lists are one of the most common data structures in Python, and a core part of the language.
Lists and arrays behave similarly.
Just like arrays, lists are an ordered sequence of elements.
They are also mutable and not fixed in size, which means they can grow and shrink throughout the life of the program. Items can be added and removed, making them very flexible to work with.
However, lists and arrays are not the same thing.
Lists store items that are of various data types. This means that a list can contain integers, floating point numbers, strings, or any other Python data type, at the same time. That is not the case with arrays.
As mentioned in the section above, arrays store only items that are of the same single data type. There are arrays that contain only integers, or only floating point numbers, or only any other Python data type you want to use.
Lists are built into the Python programming language, whereas arrays aren't. Arrays are not a built-in data structure, and therefore need to be imported via the array module
in order to be used.
Arrays of the array module
are a thin wrapper over C arrays, and are useful when you want to work with homogeneous data.
They are also more compact and take up less memory and space which makes them more size efficient compared to lists.
If you want to perform mathematical calculations, then you should use NumPy arrays by importing the NumPy package. Besides that, you should just use Python arrays when you really need to, as lists work in a similar way and are more flexible to work with.
In order to create Python arrays, you'll first have to import the array module
which contains all the necassary functions.
There are three ways you can import the array module
:
import array
at the top of the file. This includes the module array
. You would then go on to create an array using array.array()
.import array
#how you would create an array
array.array()
array.array()
all the time, you could use import array as arr
at the top of the file, instead of import array
alone. You would then create an array by typing arr.array()
. The arr
acts as an alias name, with the array constructor then immediately following it.import array as arr
#how you would create an array
arr.array()
from array import *
, with *
importing all the functionalities available. You would then create an array by writing the array()
constructor alone.from array import *
#how you would create an array
array()
Once you've imported the array module
, you can then go on to define a Python array.
The general syntax for creating an array looks like this:
variable_name = array(typecode,[elements])
Let's break it down:
variable_name
would be the name of the array.typecode
specifies what kind of elements would be stored in the array. Whether it would be an array of integers, an array of floats or an array of any other Python data type. Remember that all elements should be of the same data type.elements
that would be stored in the array, with each element being separated by a comma. You can also create an empty array by just writing variable_name = array(typecode)
alone, without any elements.Below is a typecode table, with the different typecodes that can be used with the different data types when defining Python arrays:
TYPECODE | C TYPE | PYTHON TYPE | SIZE |
---|---|---|---|
'b' | signed char | int | 1 |
'B' | unsigned char | int | 1 |
'u' | wchar_t | Unicode character | 2 |
'h' | signed short | int | 2 |
'H' | unsigned short | int | 2 |
'i' | signed int | int | 2 |
'I' | unsigned int | int | 2 |
'l' | signed long | int | 4 |
'L' | unsigned long | int | 4 |
'q' | signed long long | int | 8 |
'Q' | unsigned long long | int | 8 |
'f' | float | float | 4 |
'd' | double | float | 8 |
Tying everything together, here is an example of how you would define an array in Python:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30])
Let's break it down:
import array as arr
.numbers
array.arr.array()
because of import array as arr
.array()
constructor, we first included i
, for signed integer. Signed integer means that the array can include positive and negative values. Unsigned integer, with H
for example, would mean that no negative values are allowed.Keep in mind that if you tried to include values that were not of i
typecode, meaning they were not integer values, you would get an error:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10.0,20,30])
print(numbers)
#output
#Traceback (most recent call last):
# File "/Users/dionysialemonaki/python_articles/demo.py", line 14, in <module>
# numbers = arr.array('i',[10.0,20,30])
#TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer
In the example above, I tried to include a floating point number in the array. I got an error because this is meant to be an integer array only.
Another way to create an array is the following:
from array import *
#an array of floating point values
numbers = array('d',[10.0,20.0,30.0])
print(numbers)
#output
#array('d', [10.0, 20.0, 30.0])
The example above imported the array module
via from array import *
and created an array numbers
of float data type. This means that it holds only floating point numbers, which is specified with the 'd'
typecode.
To find out the exact number of elements contained in an array, use the built-in len()
method.
It will return the integer number that is equal to the total number of elements in the array you specify.
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(len(numbers))
#output
# 3
In the example above, the array contained three elements – 10, 20, 30
– so the length of numbers
is 3
.
Each item in an array has a specific address. Individual items are accessed by referencing their index number.
Indexing in Python, and in all programming languages and computing in general, starts at 0
. It is important to remember that counting starts at 0
and not at 1
.
To access an element, you first write the name of the array followed by square brackets. Inside the square brackets you include the item's index number.
The general syntax would look something like this:
array_name[index_value_of_item]
Here is how you would access each individual element in an array:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(numbers[0]) # gets the 1st element
print(numbers[1]) # gets the 2nd element
print(numbers[2]) # gets the 3rd element
#output
#10
#20
#30
Remember that the index value of the last element of an array is always one less than the length of the array. Where n
is the length of the array, n - 1
will be the index value of the last item.
Note that you can also access each individual element using negative indexing.
With negative indexing, the last element would have an index of -1
, the second to last element would have an index of -2
, and so on.
Here is how you would get each item in an array using that method:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(numbers[-1]) #gets last item
print(numbers[-2]) #gets second to last item
print(numbers[-3]) #gets first item
#output
#30
#20
#10
You can find out an element's index number by using the index()
method.
You pass the value of the element being searched as the argument to the method, and the element's index number is returned.
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#search for the index of the value 10
print(numbers.index(10))
#output
#0
If there is more than one element with the same value, the index of the first instance of the value will be returned:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30,10,20,30])
#search for the index of the value 10
#will return the index number of the first instance of the value 10
print(numbers.index(10))
#output
#0
You've seen how to access each individual element in an array and print it out on its own.
You've also seen how to print the array, using the print()
method. That method gives the following result:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30])
What if you want to print each value one by one?
This is where a loop comes in handy. You can loop through the array and print out each value, one-by-one, with each loop iteration.
For this you can use a simple for
loop:
import array as arr
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
for number in numbers:
print(number)
#output
#10
#20
#30
You could also use the range()
function, and pass the len()
method as its parameter. This would give the same result as above:
import array as arr
values = arr.array('i',[10,20,30])
#prints each individual value in the array
for value in range(len(values)):
print(values[value])
#output
#10
#20
#30
To access a specific range of values inside the array, use the slicing operator, which is a colon :
.
When using the slicing operator and you only include one value, the counting starts from 0
by default. It gets the first item, and goes up to but not including the index number you specify.
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#get the values 10 and 20 only
print(numbers[:2]) #first to second position
#output
#array('i', [10, 20])
When you pass two numbers as arguments, you specify a range of numbers. In this case, the counting starts at the position of the first number in the range, and up to but not including the second one:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#get the values 20 and 30 only
print(numbers[1:3]) #second to third position
#output
#rray('i', [20, 30])
Arrays are mutable, which means they are changeable. You can change the value of the different items, add new ones, or remove any you don't want in your program anymore.
Let's see some of the most commonly used methods which are used for performing operations on arrays.
You can change the value of a specific element by speficying its position and assigning it a new value:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#change the first element
#change it from having a value of 10 to having a value of 40
numbers[0] = 40
print(numbers)
#output
#array('i', [40, 20, 30])
To add one single value at the end of an array, use the append()
method:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#add the integer 40 to the end of numbers
numbers.append(40)
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30, 40])
Be aware that the new item you add needs to be the same data type as the rest of the items in the array.
Look what happens when I try to add a float to an array of integers:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#add the integer 40 to the end of numbers
numbers.append(40.0)
print(numbers)
#output
#Traceback (most recent call last):
# File "/Users/dionysialemonaki/python_articles/demo.py", line 19, in <module>
# numbers.append(40.0)
#TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer
But what if you want to add more than one value to the end an array?
Use the extend()
method, which takes an iterable (such as a list of items) as an argument. Again, make sure that the new items are all the same data type.
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#add the integers 40,50,60 to the end of numbers
#The numbers need to be enclosed in square brackets
numbers.extend([40,50,60])
print(numbers)
#output
#array('i', [10, 20, 30, 40, 50, 60])
And what if you don't want to add an item to the end of an array? Use the insert()
method, to add an item at a specific position.
The insert()
function takes two arguments: the index number of the position the new element will be inserted, and the value of the new element.
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
#add the integer 40 in the first position
#remember indexing starts at 0
numbers.insert(0,40)
print(numbers)
#output
#array('i', [40, 10, 20, 30])
To remove an element from an array, use the remove()
method and include the value as an argument to the method.
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30])
numbers.remove(10)
print(numbers)
#output
#array('i', [20, 30])
With remove()
, only the first instance of the value you pass as an argument will be removed.
See what happens when there are more than one identical values:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30,10,20])
numbers.remove(10)
print(numbers)
#output
#array('i', [20, 30, 10, 20])
Only the first occurence of 10
is removed.
You can also use the pop()
method, and specify the position of the element to be removed:
import array as arr
#original array
numbers = arr.array('i',[10,20,30,10,20])
#remove the first instance of 10
numbers.pop(0)
print(numbers)
#output
#array('i', [20, 30, 10, 20])
And there you have it - you now know the basics of how to create arrays in Python using the array module
. Hopefully you found this guide helpful.
Thanks for reading and happy coding!
#python #programming
1658878980
(This suite of tools is 100% compatible with branches. If you think this is confusing, you can suggest a new name here.)
git-branchless
is a suite of tools which enhances Git in several ways:
It makes Git easier to use, both for novices and for power users. Examples:
git undo
: a general-purpose undo command. See the blog post git undo: We can do better.git restack
: to repair broken commit graphs.It adds more flexibility for power users. Examples:
git sync
: to rebase all local commit stacks and branches without having to check them out first.git move
: The ability to move subtrees rather than "sticks" while cleaning up old branches, not touching the working copy, etc.git next/prev
: to quickly jump between commits and branches in a commit stack.git co -i/--interactive
: to interactively select a commit to check out.It provides faster operations for large repositories and monorepos, particularly at large tech companies. Examples:
git status
or invalidate build artifacts).git-branchless
provides the fastest implementation of rebase among Git tools and UIs, for the above reasons.See also the User guide and Design goals.
Undo almost anything:
Why not git reflog
?
git reflog
is a tool to view the previous position of a single reference (like HEAD
), which can be used to undo operations. But since it only tracks the position of a single reference, complicated operations like rebases can be tedious to reverse-engineer. git undo
operates at a higher level of abstraction: the entire state of your repository.
git reflog
also fundamentally can't be used to undo some rare operations, such as certain branch creations, updates, and deletions. See the architecture document for more details.
What doesn't git undo
handle?
git undo
relies on features in recent versions of Git to work properly. See the compatibility chart.
Currently, git undo
can't undo the following. You can find the design document to handle some of these cases in issue #10.
git reset HEAD^
.git uncommit
command instead. See issue #3.git status
shows a message like path/to/file (both modified)
, so that you can resolve that specific conflict differently. This is tracked by issue #10 above.Fundamentally, git undo
is not intended to handle changes to untracked files.
Comparison to other Git undo tools
gitjk
: Requires a shell alias. Only undoes most recent command. Only handles some Git operations (e.g. doesn't handle rebases).git-extras/git-undo
: Only undoes commits at current HEAD
.git-annex undo
: Only undoes the most recent change to a given file or directory.thefuck
: Only undoes historical shell commands. Only handles some Git operations (e.g. doesn't handle rebases).Visualize your commit history with the smartlog (git sl
):
Why not `git log --graph`?
git log --graph
only shows commits which have branches attached with them. If you prefer to work without branches, then git log --graph
won't work for you.
To support users who rewrite their commit graph extensively, git sl
also points out commits which have been abandoned and need to be repaired (descendants of commits marked with rewritten as abcd1234
). They can be automatically fixed up with git restack
, or manually handled.
Edit your commit graph without fear:
Why not `git rebase -i`?
Interactive rebasing with git rebase -i
is fully supported, but it has a couple of shortcomings:
git rebase -i
can only repair linear series of commits, not trees. If you modify a commit with multiple children, then you have to be sure to rebase all of the other children commits appropriately.When you use git rebase -i
with git-branchless
, you will be prompted to repair your commit graph if you abandon any commits.
See https://github.com/arxanas/git-branchless/wiki/Installation.
Short version: run cargo install --locked git-branchless
, then run git branchless init
in your repository.
git-branchless
is currently in alpha. Be prepared for breaking changes, as some of the workflows and architecture may change in the future. It's believed that there are no major bugs, but it has not yet been comprehensively battle-tested. You can see the known issues in the issue tracker.
git-branchless
follows semantic versioning. New 0.x.y versions, and new major versions after reaching 1.0.0, may change the on-disk format in a backward-incompatible way.
To be notified about new versions, select Watch » Custom » Releases in Github's notifications menu at the top of the page. Or use GitPunch to deliver notifications by email.
There's a lot of promising tooling developing in this space. See Related tools for more information.
Thanks for your interest in contributing! If you'd like, I'm happy to set up a call to help you onboard.
For code contributions, check out the Runbook to understand how to set up a development workflow, and the Coding guidelines. You may also want to read the Architecture documentation.
For contributing documentation, see the Wiki style guide.
Contributors should abide by the Code of Conduct.
Download details:
Author: arxanas
Source code: https://github.com/arxanas/git-branchless
License: GPL-2.0 license
#rust #rustlang #git
1624388400
0:00 Intro
0:15 Patreon
0:43 Coin #10
2:03 Coin #9
3:33 Coin #8
5:20 Coin #7
6:14 Coin #6
7:49 Coin #5
9:19 Coin #4
11:22 Coin #3
12:19 Coin #2
14:51 Coin #1
16:17 Join The Patreon!
📺 The video in this post was made by K Crypto
The origin of the article: https://www.youtube.com/watch?v=u0Cm8KqjDU4
🔺 DISCLAIMER: The article is for information sharing. The content of this video is solely the opinions of the speaker who is not a licensed financial advisor or registered investment advisor. Not investment advice or legal advice.
Cryptocurrency trading is VERY risky. Make sure you understand these risks and that you are responsible for what you do with your money
🔥 If you’re a beginner. I believe the article below will be useful to you ☞ What You Should Know Before Investing in Cryptocurrency - For Beginner
⭐ ⭐ ⭐The project is of interest to the community. Join to Get free ‘GEEK coin’ (GEEKCASH coin)!
☞ **-----CLICK HERE-----**⭐ ⭐ ⭐
Thanks for visiting and watching! Please don’t forget to leave a like, comment and share!
#bitcoin #blockchain #10 coins to $10 million #top coins #rich #10 coins to $10 million! top coins to get rich in april 2021