Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

View alizaenazet's full-sized avatar

ali zaenal abidin alizaenazet

  • Surabaya, East Java Indonesia
  • 22:56 (UTC -12:00)
  • LinkedIn in/azet
View GitHub Profile
@alizaenazet
alizaenazet / Roles @ Saga Studio server.md
Last active February 17, 2025 13:52
Pada Gist ini saya akan membahas bagaimana sebuah *Activity* akan memberikan dampak pada role-role yang sudah ada, dengan begitu kegunaan *roles* akan lebih berdampak dengan keterlibatan pada kegiatan yang ada di server.

🎯 Objective

  • 🔍 Observasi Roles
  • ⚖️ Potensi role yang perlu diadjust baik secara konsep maupun privilege
  • 🎭 Menambahkan role baru untuk menunjang kesan engaging dan fun dalam berkomunitas, terutama bagi teman-teman yang ingin belajar, menambah relasi, dll.

🎯 Goals

  • 🚀 Meningkatkan aktivitas masyarakat Saga Studio.

⚡ Activity

To create an optimally structured .txt knowledge base for use with a RAG system, consider the following organized approach:

  1. Logical Sectioning:

    • Divide the content into main sections using blank lines. Each section should represent a distinct topic or area of knowledge.
    • Use clear and descriptive headings for each section to provide context.
  2. Paragraph Length and Clarity:

    • Keep paragraphs concise and focused on a single idea or piece of information to enhance embedding effectiveness.
    • Avoid overly long paragraphs that may dilute the key information.

Saya akan menjelaskan secara detail perbandingan dan analisis dari hasil penelitian di halaman 6, khususnya terkait Tabel 1:

ANALISIS PERBANDINGAN FUNGSI FOKUS:

  1. KONDISI PENGUJIAN [hal.6]:
  • Platform: MATLAB R2015a
  • Step size: 1
  • Direction: 90°
  • Threshold: 2/3 (untuk kedua kondisi dengan dan tanpa noise)
  • Gaussian noise: mean 0.1, variance 0.004

Laravel smtp CC24

Prapare the env file

MAIL_MAILER=smtp
MAIL_HOST=mail.doyanbelajar.my.id
MAIL_PORT=587 # ganti ke 465 jika gagal
[email protected]
MAIL_PASSWORD=MYPASSWORD

Artificial Intelligence (AI)

Definition

  • Kecerdasan Buatan adalah cabang ilmu komputer yang berfokus pada simulasi perilaku cerdas di dalam komputer.
  • Mengacu pada kemampuan mesin untuk meniru perilaku cerdas manusia.

Capabilities of AI

  1. Natural Language Processing (NLP): Memungkinkan AI untuk berkomunikasi dalam bahasa seperti Inggris atau bahasa lainnya.
  2. Knowledge Representation: Memungkinkan AI untuk menyimpan apa yang diketahui atau didengarnya.

Aplikasi Foto sebagai Bagian dari Smart City

1. Peningkatan Pelayanan Publik:

  • Deskripsi: Aplikasi distribusi foto ini dapat digunakan oleh pemerintah kota untuk mendukung berbagai layanan publik, seperti dokumentasi acara kota, peristiwa penting, dan kegiatan sosial.
  • Dampak: Meningkatkan transparansi dan keterlibatan warga dengan menyediakan akses mudah ke dokumentasi kegiatan publik. Warga dapat dengan cepat mengakses dan berbagi momen penting, meningkatkan kesadaran dan partisipasi dalam kegiatan kota.

2. Keamanan dan Manajemen Bencana:

  • Deskripsi: Dalam situasi darurat atau bencana, aplikasi ini dapat digunakan untuk mengumpulkan dan mendistribusikan foto-foto area terdampak secara real-time.
  • Dampak: Mempermudah koordinasi penanganan bencana dengan menyediakan data visual yang dapat diakses oleh tim respons cepat dan warga. Pengguna dapat melaporkan kondisi terkini melalui foto, membantu mempercepat tindakan bantuan.

StoreEase

diagram-export-24-4-2024-22 22 32

Architecture Diagram Explanation

Introduction

  • Brief overview of the project
  • Purpose of the architecture diagram Project menggunakan framework SwiftUi dan Swift data untuk dapat berjalan pada device apple yakni _IpadOS _dan _Mac_OS, dengan detail guna berikut :

Nama Web app : IdentPix

Aplikasi akan menggunakan ML model untuk melakukan klasifikasi gambar berdasarkan wajah, dimana foto-foto tersebut disimpan pada google drive user sehingga aplikasi hanya menyimpan data-data yang dibutuhkan untuk merujuk pada foto-foto pada google drive berupa tautan. Pengguna terbagi menjadi 2 role berbeda degan peran yang berbeda pula, sebagai berikut :

Istilah :

  • Sinkronisasi album : Proses ML model melakukan proses klasifikasi gambar pada album berdasarkan foto-foto yang terdapat digoogle drive
  • Entry : Hasil dari proses sinkronisasi untuk disimpan pada database/storage

Gambaran singkat flow aplikasi pada penggunaan ML Model

Menghitung kebutuhan 1liter cat/caping

Baik, jika nampan tersebut berbentuk kerucut, kita akan menghitung cat yang diperlukan berdasarkan luas permukaan kerucut tersebut. Sebuah kerucut memiliki dua bagian utama yang perlu dicat: permukaan samping (selimut kerucut) dan alasnya. Kita akan mengabaikan bagian dalam kerucut dan hanya menghitung untuk permukaan luarnya.

Luas permukaan kerucut ((A)) dapat dihitung dengan rumus: [ A = \pi r^2 + \pi r s ] dimana:

  • (r) adalah jari-jari alas kerucut,
  • (s) adalah garis pelukis (panjang sisi miring kerucut dari puncak ke tepi alas), dan
  • (\pi) adalah konstanta Pi ((\approx 3.14159)).

![[Week 4 - Probability 2023.2.pdf#page=8&rect=267,82,694,312&color=yellow|Week 4 - Probability 2023.2, p.8]]

  • Objektif berdasarkan angka terdiri dari (classical dan empirical)
  • Subjektif: berdasarkan informasi yang tersedia

Classical

[!PDF|yellow] [[Week 4 - Probability 2023.2.pdf#page=5&selection=4,0,5,11&color=yellow|Week 4 - Probability 2023.2, p.5]]

Classical Probability

Probabilitas yang bersifat pasti, seperti dadu