德國的地方法院說使用 Google Fonts 服務沒有告知使用者違反 GDPR

看到「German Court Rules Websites Embedding Google Fonts Violates GDPR」這篇,雖然不是最終判決,但總是個開始:

A regional court in the German city of Munich has ordered a website operator to pay €100 in damages for transferring a user's personal data — i.e., IP address — to Google via the search giant's Fonts library without the individual's consent.

因為 GDPR 內把 IP address 資訊視為 PII,所以看起來任何 3rd-party 的內嵌服務應該都會受到影響,來追起來看一下後續的發展好了...

Tor 在德國的 Relay 節點比重過高的問題

在「The German Problem with Tor」這邊提到了 Tor 在德國的 Relay 節點比重過高的問題,遠超過第二名的法國:

This is where we come to Germany, which has the highest amount of Tor relay capacity in the World at 167Gbps, in contrast France is in 2nd place with 64.5Gbps of capacity aka more than 100Gbps lower than Germany.

Welcome to Tor Metrics 這邊可以拉資料出來看,在「rs.html#aggregate/cc」這頁可以看到差距,現在德國的 Relay 是第一名,比重約 37.7%,法國則是第二名,但卻只佔了 16.7%。

主要還是頻寬費用的關係吧?畢竟網路上租主機時也可以感覺到,德國的頻寬真的很便宜...

二戰時德國坦克製造速度的估算問題

看到「The German Tank Problem」這篇在講二戰很有名的統計應用。這個主題在中文的維基百科寫得還蠻完整的,讀起來應該會更快一些:「德國坦克問題」:

在統計學理論的估計中,用不放回抽樣來估計離散型均勻分布最大值問題中著名的德國坦克問題(英語:German tank problem),它因在第二次世界大戰中用於估計德國坦克數量而得名。

如同上面所說的,這個方法是因為估算的準確度極高而知名:

對坦克車輪的分析產生了對使用中的車輪模具數量的估計。在與英國車輪製造商討論過後,他們估計了這麼多的模具可以生產多少車輪,進而是每個月可生產的坦克數量。對兩輛坦克(每輛32個車輪,總計64個車輪)車輪的分析的結果是1944年2月的生產數量估計在270左右,大大超出此前預期。

德國戰後公布的記錄顯示,1944年2月一個月的生產量是276輛。統計方法結果的精確度是常規情報收集方法所遠遠不能達到的,而「德國坦克問題」這個詞也成為了這種統計分析問題的標誌。

而且之後被拿來推敲經典的 Commodore 64 的數量也還蠻準的:

該公式在非軍事中也有使用,如估計Commodore 64計算機的總數,其結果(1.25億)與官方數字相當匹配。

AWS 的翻譯服務:Amazon Translate

Google 的應該是做的最早的,MicrosoftMicrosoft Translator Text API 也出來一陣子了,而 AWS 在這次 re:Invent 推出了自家的翻譯服務 Amazon Translate:「Introducing Amazon Translate – Real-time Language Translation」。

目前還在 Preview,需要申請才能用,不過價目表「Amazon Translate Pricing」已經先出來了 (畢竟已經有競爭對手,可以參考他們的價錢):

Sign up for the Amazon Translate preview today and try the translation service. Learn more about the service by checking out the preview product page or reviewing the technical guides provided in the AWS documentation.

然後目前支援的語言有這些,都是對英文轉換:

At Preview, Amazon Translate supports translation between English and any of the following languages: Arabic, Chinese (Simplified), French, German, Portuguese, and Spanish. Support for more languages is coming soon.