A Data Analytics Case Study on Online Job Posting Fraud

Flavio Copes31 Hot11 min3 d agoAI

A deep dive into Nurb

Nurb được thiết kế để biến một agent viết mã thành đối tác CAD thực tế, cho phép các nhà phát triển làm việc trực tiếp trong môi trường mô hình 3D. Nó sử dụng các thành phần Python để tạo và thao tác hình học, đồng thời dựa trên nhân OCCT để xây dựng các thể rắn chính xác. Trong quá trình làm việc, hệ thống thực hiện kiểm tra trực tiếp và đo lường để phát hiện sớm các lỗi hoặc sai lệch về kích thước. Kết quả cuối cùng được xuất ra định dạng 3MF, giúp duy nhất dữ liệu mô hình và dễ dàng chia sẻ với các công cụ CAD khác. Từ đây ta học được rằng sự kết hợp giữa ngôn ngữ scripting linh hoạt và nhân mô hình rắn mạnh mẽ, cùng với việc áp dụng tiêu chuẩn xuất bản mở, có thể tạo ra quy trình thiết kế tự động hóa và đáng tin cậy.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách Nurb biến một agent lập trình thành đối tác CAD hiệu quả.

#python #ai-agent Source

Machine Learning Mastery1 Hot7 min14 h agoAI

Learn Vectorized Thinking in Python Through Examples

Bài viết giải thích tại sao vòng lặp Python thường chậm khi xử lý dữ liệu lớn và giới thiệu cách thay thế bằng các phép toán vector hóa của NumPy. Nó trình bày từng kỹ thuật như phép toán phần tử, masking boolean, broadcasting giữa các hình dạng mảng và tổng hợp theo trục, kèm ví dụ song song giữa mã loop và mã vector hóa cho thuế, cảnh báo nhiệt độ, chuẩn hoá CTR chiến dịch và tính lương làm thêm. Các thí nghiệm cho thấy việc sử dụng NumPy có thể cải thiện đáng kể thời gian thực thi so với vòng lặp thuần Python. Bài cũng đưa ra danh sách kiểm tra để nhanh chóng nhận diện các vòng lặp có thể được vector hóa, giúp lập trình viên tối ưu hoá mã mà không thay đổi logic. Kết luận, việc áp dụng tư duy vector hóa không chỉ làm mã ngắn gọn hơn mà còn nâng đáng kể hiệu suất, đặc biệt khi làm việc với mảng đa chiều và các điều kiện phức tạp.

Bài viết này giúp lập trình viên Python tối ưu hóa hiệu suất bằng cách thay thế vòng lặp chậm bằng các thao tác vector hóa của NumPy.

#python #data-science #performance Source

Real Python1 Hot1 min15 h agoAI

Python 3.15 Preview: Sampling Profiler Quiz – Real Python

Python 3.15 preview đưa ra một sampling profiler mới được tích hợp vào bản phát hành để hỗ trợ đo lường hiệu suất mà không cần thay đổi mã. Profiler hoạt động ở hai chế độ – CPU (lấy mẫu dựa trên thời gian CPU thực) và GIL (lấy mẫu khi luồng giữ GIL), cho phép chọn mức độ chi tiết tùy thuộc vào workload đa luồng hoặc đơn luồng. Người dùng có thể tạo flame graphs và heatmaps trực tiếp từ dữ liệu lấy mẫu, đồng thời có thể đính kèm profiler vào một tiến trình đang chạy để phân tích vấn đề hiệu suất thực tế mà không cần khởi động lại. Việc hiểu sự khác biệt giữa hai chế độ lấy mẫu giúp lập trình viên chọn công cụ phù hợp – CPU mode cho phân tích tổng thời gian thực thi, GIL mode để xác định điểm cạnh tranh về lock trong các ứng dụng đa luồng. Kết hợp với khả năng xuất dữ liệu định dạng phổ biến như Speedscope hoặc perfetto, sampling profiler này trở thành một công cụ nhanh chóng, ít can thiệp để tối ưu hoá mã Python 3.15.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm vững công cụ profiling mới trong Python 3.15 để tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng.

#python #performance Source

Planet Python1 Hot9 min1 d agoAI

#493: CalVer and LTS

Các dự án Python đang thảo luận về việc chuyển từ SemVer sang CalVer – phiên bản dựa trên năm và tháng (ví dụ 2024.09) để làm cho chu kỳ phát hành trở nên dễ dự đoán hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là nhóm phát triển muốn giảm sự nhầm lẫn khi người dùng cần biết bản bản nào mới nhất và khi nào sẽ hết hạn hỗ trợ. Hậu quả của việc áp dụng CalVer kèm LTS (Long Term Support) là các bản bản được đánh dấu sẽ nhận bảo trì bảo mật và sửa lỗi trong một khoảng thời gian dài, thường là ba năm, giúp các doanh nghiệp lên kế hoạch nâng cấp mà không lo ngại về sự thay đổi đột ngột. Điều đáng học là trước khi przyję CalVer, nhóm cần đánh giá tần suất phát hành thực tế của mình và xác định mức độ cam kết hỗ trợ LTS phù hợp với tài nguyên có sẵn. Nếu dự án của bạn không có đủ lực lượng để duy trì các bản LTS dài hạn, việc giữ SemVer có thể vẫn là lựa chọn an toàn hơn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về CalVer và LTS - hai khái niệm quan trọng trong quản lý phiên bản phần mềm.

#python #django #cpython Source

Towards Dev56 Hot17 min17 d agoAI

Announcing Open Knowledge Compiler: a compiler for the Open Knowledge Format

Open Knowledge Compiler (OKC) là trình biên dịch mới chuyển đổi dữ liệu thô thành Open Knowledge Format (OKF), tạo ra một cơ sở tri thức sống, truy vấn được và đọc được bởi agent.

Những lập trình viên muốn xây dựng hệ thống thông minh, tự động hóa xử lý dữ liệu khoa học hoặc ứng dụng AI/ML hiệu quả sẽ tìm hiểu Open Knowledge Compiler để tối ưu hóa cách chuyển đổi và khai thác kiến thức từ các nguồn nguyên thủy sang các định dạng hoạt động tự động.

#python #ai-agents #mcp Source

Hackaday69 Hot1 min28 d agoAI

DOOM Using Regular Expressions

Một nhà phát triển đã xây dựng hệ thống chạy trò chơi DOOM hoàn toàn bằng biểu thức chính quy (regex), trong đó CPU tùy chỉnh, RAM, framebuffer, engine DOOM và file WAD được mã hóa thành một chuỗi văn bản 96,6 MB. Một trình điều khiển bằng C áp dụng hơn 10.000 quy tắc thay thế regex có thứ tự để tạo ra từng khung hình, đạt tốc độ thay thế khoảng 80.000 lần mỗi giây, mang lại trải nghiệm chơi game ở mức chấp nhận được.

Đọc bài này để khám phá cách regex có thể tái tạo một game như DOOM hoàn toàn bằng chuỗi văn bản, chứng minh rằng ngôn ngữ biểu diễn quy tắc này có thể thực hiện mọi thứ từ máy tính lý thuyết.

#python Source

freeCodeCamp1 Hot16 min2 d agoAI

What Happens to a Medical Image Before and After a Model Sees It

Bài viết bắt đầu bằng việc giải thích tại sao các bước tiền xử lý hình ảnh y tế như đọc DICOM, điều chỉnh cửa sổ Hounsfield và resampling voxel là không thể bỏ qua trước khi đưa vào mô hình học sâu. Nó mô tả chi tiết cách các thư viện như SimpleITK và MONAI được dùng để chuyển đổi không gian ảnh về kích thước đồng nhất (ví dụ 1 mm³) và chuẩn hóa intensity bằng Z‑score hoặc histogram matching để giảm sự khác biệt giữa các bộ quét. Sau khi mô hình (thường là một mạng CNN 3D hoặc Transformer được huấn luyện trên PyTorch) xử lý ảnh, bài viết phân tích các bước hậu xử lý như ngưỡng xác suất, ánh xạ nhãn lại về không gian gốc và tính toán chỉ số Dice hoặc AUC để đánh giá hiệu suất. Các thí nghiệm được báo cáo cho thấy việc bỏ qua bước resampling có thể làm giảm Dice score xuống 15 % trong phân đoạn u não, trong khi sử dụng chuẩn hóa intensity tăng AUC lên 0.92 so với 0.84 khi không chuẩn hóa. Bài kết xuất rằng các nhà phát triển cần xem tiền xử lý không phải là bước “boilerplate” mà là một phần thiết yếu của pipeline, và việc ghi lại chính xác các tham số (kích thước voxel, giá trị Hounsfield window, phương pháp chuẩn hóa) là điều cần thiết để tái tạo kết quả và so sánh công bằng giữa các nghiên cứu.

Bài viết giải thích chi tiết quá trình tiền xử lý ảnh y tế, yếu tố quyết định hiệu suất của các mô hình học máy trong lĩnh vực chuyên biệt này.

#machine-learning #data-analysis Source

Python Insider27 Hot4 min22 d agoAI

Python 3.15.0 candidate 1 is here!

Python 3.15.0 phiên bản ứng viên 1 (candidate 1) đã được phát hành.

Lập trình viên nên đọc bài này vì phiên bản mới Python 3.15.0 mang đến những cải tiến mới như hỗ trợ cho các tính năng mới như tương tác với các ngôn ngữ lập trình khác thông qua Python 3.15.0, giúp mở rộng khả năng tích hợp và phát triển ứng dụng đa ngôn ngữ hiệu quả hơn.

#python #cpython Source

A Data Analytics Case Study on Online Job Posting Fraud

What do you remember?

Recommended for you

Bình luận

A deep dive into Nurb

Learn Vectorized Thinking in Python Through Examples

Python 3.15 Preview: Sampling Profiler Quiz – Real Python

#493: CalVer and LTS

Announcing Open Knowledge Compiler: a compiler for the Open Knowledge Format

DOOM Using Regular Expressions

What Happens to a Medical Image Before and After a Model Sees It

Python 3.15.0 candidate 1 is here!

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads