Shoaib-Farooq

17/10/2025

15/08/2025

Kafka 101

1 - What is Kafka?
Kafka is a distributed event store and a streaming platform. It began as an internal project at LinkedIn and now powers some of the largest data pipelines in the world in orgs like Netflix, Uber, etc.

2 - Kafka Messages
Message is the basic unit of data in Kafka. It consists of headers, key, and value.

3 - Kafka Topics and Partitions
Every message goes to a particular Topic. Topics have multiple partitions.

4 - Advantages of Kafka
Kafka can handle multiple producers and consumers, while providing disk-based data retention and high scalability.

5 - Kafka Producer
Producers in Kafka create new messages, batch them, and send them to a Kafka topic.

6 - Kafka Consumer
Kafka consumers work together as a consumer group to read messages from the broker.

7 - Kafka Cluster
A Kafka cluster consists of several brokers where each partition is replicated across multiple brokers to provide high availability and redundancy.

8 - Use Cases of Kafka
Kafka can be used for log analysis, data streaming, change data capture, and system monitoring.

Source: Sahn Lam

07/08/2025

New algorithms enable efficient machine learning with symmetric data (MIT Technology Review, July 2025)

"Symmetric data appear in many domains, especially the natural sciences and physics. A model that recognizes symmetries is able to identify an object, like a car, no matter where that object is placed in an image, for example.

Unless a machine-learning model is designed to handle symmetry, it could be less accurate and prone to failure when faced with new symmetric data in real-world situations. On the flip side, models that take advantage of symmetry could be faster and require fewer data for training.

But training a model to process symmetric data is no easy task.

One common approach is called data augmentation, where researchers transform each symmetric data point into multiple data points to help the model generalize better to new data. For instance, one could rotate a molecular structure many times to produce new training data, but if researchers want the model to be guaranteed to respect symmetry, this can be computationally prohibitive.

An alternative approach is to encode symmetry into the model’s architecture. A well-known example of this is a graph neural network (GNN), which inherently handles symmetric data because of how it is designed.

“Graph neural networks are fast and efficient, and they take care of symmetry quite well, but nobody really knows what these models are learning or why they work. Understanding GNNs is a main motivation of our work, so we started with a theoretical evaluation of what happens when data are symmetric,” Tahmasebi says.

They explored the statistical-computational tradeoff in machine learning with symmetric data. This tradeoff means methods that require fewer data can be more computationally expensive, so researchers need to find the right balance.

Building on this theoretical evaluation, the researchers designed an efficient algorithm for machine learning with symmetric data."

https://news.mit.edu/2025/new-algorithms-enable-efficient-machine-learning-with-symmetric-data-0730

Paper: https://arxiv.org/abs/2502.19758

02/08/2025

ML vs DL vs GenAI vs RAG vs AI Agents

Here is the Breakdown!

1. Machine Learning (ML)

Manual Feature Extraction

Models learn from labeled data to classify or predict.

Example: Is this a cat or not?

2. Deep Learning (DL)

End-to-End Learning (no manual features)

Uses neural networks with hidden layers.

Learns both features and tasks from data directly.

3. Artificial Intelligence (AI)

Umbrella term for ML, DL, NLP, robotics, etc.

Goal: Smart automation.

4. Generative AI (GenAI)

Based on LLMs (like ChatGPT, Claude, Gemini).

Can generate text, images, code, etc.

Learns patterns to create new content.

5. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Enhances GenAI with real-time data access.

Uses embeddings + vector search to bring external documents into LLM context.

Great for factual, up-to-date answers.

6. AI Agents

Next evolution of GenAI.

Act autonomously, using tools, memory, logic, and multi-step reasoning.

Example: AutoGPT, BabyAGI.

22/07/2025

5️⃣ Useful neural networks I recommend besides ChatGPT.

1. Midjourney.com - A tool for creating graphics in the style you want. Photorealism with face replacement. Characters. Turbo mode and a huge catalog for inspiration. Recently updated to add new features.

2. Perplexity.ai - for finding information. Works similar to ChatGPT: ask a question and get a detailed explanation with links.

3. 300.ya.ru - reads sammari of long videos on YouTube and watches key points - convenient).

4. Elevenlabs - copies the voice. Just a rescue when you need to do a voiceover on a video without 100500 attempts to re-record because you stutter)))

5. And Udio.com - a new, promising neural network that is in beta testing stage, but already generates background music for videos perfectly.

🎥
📸
📰

27/05/2025

مستقبل کی ٹیکنالوجی میں ریاضی کا کردار: روایتی نظاموں سے AI کی طرف سفر

دنیا تیزی سے بدل رہی ہے۔ ٹیکنالوجی ہر شعبے میں انقلاب برپا کر رہی ہے۔ مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence)، ڈیٹا سائنس، اور آٹومیشن جیسے تصورات اب صرف سائنس فکشن کا حصہ نہیں رہے، بلکہ یہ ہماری روزمرہ زندگی میں داخل ہو چکے ہیں۔ ایسے میں ایک سوال اٹھتا ہے: ریاضی جیسے روایتی علم کا ان جدید ٹیکنالوجیز میں کیا کردار ہے؟

یہ بلاگ اسی سوال کا تفصیلی جواب ہے، جو طلبہ، اساتذہ، اور ٹیکنالوجی سے دلچسپی رکھنے والے ہر فرد کے لیے اہم ہے۔

ریاضی کیا ہے؟ صرف فارمولے یا ایک سوچنے کا انداز؟

عام طور پر ریاضی کو فارمولوں، گنتی، اور سوال حل کرنے تک محدود سمجھا جاتا ہے، لیکن درحقیقت ریاضی ایک سوچنے کا انداز (Thinking Framework) ہے۔ یہ ہمیں سکھاتا ہے کہ کسی مسئلے کو کیسے منطقی طریقے سے سمجھیں، کیسے اس کا تجزیہ کریں، اور کیسے مؤثر حل نکالیں۔ یہی صلاحیت جدید ٹیکنالوجی کی بنیاد ہے۔

ریاضی کی بڑھتی ہوئی اہمیت: کیوں؟

جب ہم AI یا ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن کی بات کرتے ہیں تو ہر چیز ڈیٹا پر مبنی ہوتی ہے۔ اور ڈیٹا کو سمجھنے، پروسیس کرنے، اور اس سے نتائج اخذ کرنے کے لیے جس سب سے بنیادی علم کی ضرورت ہوتی ہے، وہ ریاضی ہے۔
چاہے وہ مشین لرننگ کے الگوردم ہوں، ڈیٹا ماڈلنگ، یا پیشن گوئی (forecasting)، ہر جگہ ریاضیاتی اصولوں کی ضرورت ہوتی ہے۔

روایتی نظام سے AI کی طرف سفر میں ریاضی کا کردار

آج کی دنیا میں صرف نئے سسٹمز بنانے کی بات نہیں ہو رہی، بلکہ موجودہ مشینوں، پروڈکشن لائنز، سپلائی چین، مالیاتی ماڈلز اور دوسرے روایتی نظاموں کو سمارٹ بنانے کی ضرورت ہے۔ اس عمل میں ریاضی اہم کردار ادا کرتا ہے:

1. سب سے پہلے، ہم موجودہ سسٹمز کا ریاضیاتی ماڈل بناتے ہیں۔ یعنی ان کا تجزیہ کر کے مساواتیں، گراف، یا سمیولیشن ماڈلز تیار کرتے ہیں۔

2. پھر ان ماڈلز کے ذریعے ہم ان نظاموں کے طرزِعمل کو سمجھتے ہیں — مثلاً خرچ، پیداوار، رسک، یا وقت کا اندازہ۔

3. اگلا قدم ان ماڈلز میں AI کو شامل کرنا ہوتا ہے — یعنی سسٹم کو خودکار فیصلے، سیکھنے، اور بدلتے حالات کے مطابق ایڈجسٹ ہونے کی صلاحیت دینا۔

یہ مکمل عمل صرف اس وقت ممکن ہوتا ہے جب آپ کو ریاضی کی گہری سمجھ ہو۔ بغیر ریاضی، نہ ماڈل بن سکتا ہے، نہ اس پر AI لگائی جا سکتی ہے۔

کہاں کہاں ریاضی کا استعمال ہو رہا ہے؟

آج ریاضی تعلیم، صحت، مالیات، صنعت، حکومت، زراعت، اور یہاں تک کہ کھیلوں میں بھی اہم کردار ادا کر رہا ہے۔ گراف تھیوری، شماریات، الجبرا، کیلکولس اور پروبیبلٹی جیسے شعبے AI اور ڈیٹا سائنس کے مرکز میں ہیں۔

کب اور کیسے ریاضی سب سے زیادہ فائدہ مند ہوتا ہے؟

ریاضی سب سے زیادہ فائدہ مند اس وقت ہوتا ہے:

جب ہم کسی فزیکل یا ڈیجیٹل سسٹم کو بہتر بنانے کی کوشش کرتے ہیں؛

جب ہمیں پیشن گوئی کرنی ہوتی ہے کہ مستقبل میں کیا ہوگا؛

جب ہمیں AI کی مدد سے خود سیکھنے والے ماڈلز بنانے ہوتے ہیں؛

اور جب ہم سسٹمز کو ریئل ٹائم میں ڈیسیژن میکنگ کے قابل بنانا چاہتے ہیں۔

نتیجہ: ریاضی، ٹیکنالوجی کا مستقل ساتھی

ریاضی صرف ایک مضمون نہیں بلکہ ایک ایسا علمی اوزار (Strategic Tool) ہے جو ہمیں موجودہ دنیا سے مستقبل کی دنیا کی طرف لے جاتا ہے۔ یہ علم ہمیں سکھاتا ہے کہ ہم ٹیکنالوجی کو صرف استعمال نہ کریں بلکہ اسے تشکیل دیں، بہتر بنائیں، اور انسانیت کے فائدے کے لیے بروئے کار لائیں۔

جو طلبہ اور پیشہ ور افراد آج ریاضی کو اپنی بنیاد بنا لیں گے، وہی کل کے لیڈر، موجد، اور وژنری ہوں گے۔

27/05/2025

کوئی تو بات پسند آئی ہوگی رب کو، کہ ایک بندے کے بغیر کئی بندوں کی حاضری قبول نہیں ہو رہی تھی

زیر نظر تصویر لیبیا سے تعلق رکھنے والا "عامر" نامی شخص کی ہے

یہ شخص اس سال حج کی نیت سے عازم سفر ہوا تو ایئرپورٹ پہ نام میں (القذ اافی) ہونے کے سبب سیکورٹی کلیئرنس نہیں دیا گیا اور جہاز عامر کے بغیر ہی پرواز کر گیا
لیکن کچھ فنی خرابی کے سبب کچھ ہی دیر میں جہاز کو واپس اسی ایئرپورٹ پہ لینڈنگ کرنا پڑی تو ایک بار پھر عامر نے کوشش کی کہ وہ بھی حج بیت اللہ کے لیے جہاز میں سوار ہو مگر پائلٹ نے جہاز کے دروازے کھولنے سے انکار کر دیا اور ٹیکنیکل کلیرنس کے بعد جہاز ایک بار پھر پرواز کر گیا
لیکن ایک بار پھر فنی خرابی کے سبب واپس لینڈنگ کرنا پڑی
عامر نے اس بار پھر سفر کی کوشش کی مگر پھر انکار ہوا
اور جہاز پرواز کر گیا
لیکن تیسری بار پھر فنی خرابی کے باعث جہاز کو واپس لوٹنا پڑا
اس بار پائلٹ نے کہا کہ جب تک "عامر" جہاز میں سوار نہیں ہوتا وہ جہاز نہیں اڑائیں گے
اس بار عامر کو سیکورٹی کلیئرنس کے بعد جہاز کے مسافروں میں شامل کیا گیا اور جہاز بخیر وعافیت سعودیہ کے ائیرپورٹ پر لینڈ کر گیا۔

زیارت بیت اللہ الحرام کے لیے قبولیت اصل ہے

کچھ لوگ زمین پہ غیر معروف ہیں
لیکن عرش پہ معروف و محبوب ہیں

07/05/2025

گوگل اتنا طاقت ور ہے کہ وہ دوسرے سرچ سسٹم کو ہم سے ”چھپاتا“ہے، ہم صرف ان میں سے اکثر کے وجود کو نہیں جانتے، دریں اثنا، دنیا میں اب بھی بہترین تلاش کرنے والوں کی ایک بڑی تعداد موجود ہے جو کتابوں، سائنس اور دیگر سمارٹ معلومات میں مہارت رکھتے ہیں، ان سائٹس کی فہرست دیکھیں جن کے بارے میں آپ نے کبھی نہیں سنا __

www.refseek.com

تعلیمی وسائل کی تلاش، ایک ارب سے زیادہ ذرائع، انسائیکلو پیڈیا، مونوگرافی، رسالے

www.worldcat.org

دنیا بھر کی بیس ہزار لائبریریوں کے مواد کی تلاش، معلوم کریں کہ آپ کی ضرورت کی قریب ترین نایاب کتاب کہاں ہے

https://link.springer.com

دس ملین سے زیادہ سائنسی دستاویزات تک رسائی کتابیں، مضامین، تحقیقی پروٹوکول

www.bioline.org.br

ترقی پذیر ممالک میں شائع ہونے والے سائنسی بائیو سائنس جرنلز کی ایک لائبریری ہے

http://repec.org

ایک سو دو ممالک کے رضاکاروں نے معاشیات اور متعلقہ سائنس پر تقریباً چار ملین اشاعتیں جمع کی ہیں

www.science.gov

2200+ سائنسی سائٹس پر ایک امریکی ریاستی سرچ انجن ہے، 200 ملین سے زیادہ مضامین کی ترتیب دی گئی ہے

www.base-search.net

اکیڈمک اسٹڈیز ٹیکسٹس پر سب سے طاقتور ریسرچز میں سے ایک ہے، 100 ملین سے زیادہ سائنسی دستاویزات، ان میں سے 70% مفت ہیں

Academic search engine for students and researchers. Locates relevant academic search results from web pages, books, encyclopedias, and journals.