Measuring Structure Stability of Econometric Models

From a “Buzzword” to a “Direction” — How AI Pulled Me Into the World of Data

Một sinh viên tốt nghiệp ngành ứng dụng máy tính chia sẻ hành trình từ kiến thức lập trình cơ bản đến xây dựng mô hình phân loại bệnh võng mạc tiểu đường nhờ AI, chứng minh rằng sự tò mò và ham học hỏi là đủ để bước chân vào lĩnh vực AI và khoa học dữ liệu, ngay cả khi không có nền tảng toán nâng cao.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kiến thức cơ bản đến dự án thực tế AI như phân loại bệnh từ hình ảnh, chứng minh rằng với sự tò mò và tinh thần học hỏi, họ có thể xây dựng được những giải pháp mạnh mẽ mà không cần phải nắm toàn bộ lý thuyết toán học phức tạp.

My 7-year-old GPU runs local AI perfectly, and I don't need my cloud subscriptions anymore

Các mô hình MoE và kỹ thuật lượng tử hóa (quantization) cho phép chạy AI cục bộ trên GPU cũ 8GB VRAM như RTX 2070 Super, thay thế được các gói cloud nhờ các model như Qwen3-Coder 8B hay Gemma 4 E4B. Các công cụ như Ollama (dòng lệnh) hay LM Studio (GUI) giúp triển khai dễ dàng, nhưng cần lưu ý tốc độ sinh token, kích thước cửa sổ ngữ cảnh và hỗ trợ tool calling.

Nếu bạn đang tìm cách tiết kiệm chi phí và tăng hiệu suất cho các ứng dụng AI hàng ngày mà vẫn giữ được chất lượng cao, thì bài viết này sẽ cho bạn cách tối ưu hóa mô hình AI với GPU cũ và công nghệ MoE/quantization để làm việc hiệu quả mà không cần phụ thuộc vào cloud.

Which programming language to use for coding interviews

Lựa chọn ngôn ngữ lập trình (Python, Java) cho phỏng vấn coding ảnh hưởng lớn đến hiệu suất, nhưng quan trọng nhất là sử dụng ngôn ngữ bạn đã thành thạo. Ngoại lệ có thể xảy ra với vị trí chuyên môn cụ thể, còn học ngôn ngữ mới chỉ để phỏng vấn thường không nên.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tránh rắc rối khi phải chọn ngôn ngữ mới trong cuộc phỏng vấn, mà thay vào đó hiểu cách tối ưu hóa kiến thức hiện có của mình để trải nghiệm phỏng vấn hiệu quả hơn.

Google Consent Mode v2

Google Consent Mode là tính năng quan trọng giúp quản lý sự đồng thuận (consent) của người dùng đối với cookie và dữ liệu, phiên bản v2 bổ sung các tham số mới (như ad_user_data, ad_personalization) để tối ưu hóa tuân thủ quy định (như GDPR) và cải thiện hiệu quả quảng cáo. Có thể triển khai thông qua Google Tag Manager, SDK hoặc API.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và bảo vệ dữ liệu người dùng trong các chiến dịch quảng cáo và tracking theo quy định GDPR, đồng thời cập nhật các tham số mới của Google Consent Mode v2 để tránh bị lỗi và đảm bảo tính hợp pháp trong hoạt động kinh doanh.

Understanding Tail Analysis in Financial Markets

A practical guide to tail analysis in financial markets using R, comparing Gaussian (thin-tailed) and Student-t (fat-tailed) distributions to classify price movements as either information-driven or liquidity-driven. The workflow fetches gold futures data (GC=F) via tidyquant, fits both distributions using MASS::fitdistr(), compares log-likelihoods to determine the dominant regime, and presents results in a color-coded audit table built with the gt package. A volume impact metric is also computed to highlight whether abnormal trading activity amplifies price changes.

If you use Google, you’re training its AI. Here’s how to opt out.

Google quietly updated its Search services privacy settings in June, opting users into expanded AI training that includes saved media such as images, audio recordings, and video. This applies across Google Search, Maps, Shopping, Translate, and other services. Users can opt out by visiting the Search Services History and Search Services Personalization settings pages, where they can uncheck the 'Save Media' box and configure data retention periods. Notably, the previous Web & App Activity setting no longer covers Search services data — it's now a separate toggle that is on by default.

Netflix Cuts Cassandra Read Latency from Seconds to Milliseconds with Dynamic Partition Splitting

Netflix engineers built a dynamic partition-splitting mechanism for Apache Cassandra to tackle wide partitions in time-series workloads. The system automatically detects oversized partitions exceeding predefined thresholds and asynchronously splits them into smaller child partitions, maintaining a metadata layer to track parent-child relationships and route reads transparently. Results from multiple child partitions are merged before returning to clients, requiring no application changes or downtime. After deployment on Netflix's TimeSeries Abstraction platform, average read latency dropped from seconds to low double-digit milliseconds, tail latencies fell to under 200ms, and CPU utilization and read timeouts decreased significantly. The initial implementation focused on immutable partitions for safety, with phased rollouts and validation pipelines comparing old and new read paths. Future work includes support for mutable partitions and reprocessing of failed splits.