Medium

MotherDuck23 Hot12 min1 mo agoAI

Developer Dad Does Disney: Vacationing in the Personal Software Era

Một developer vừa xây dựng một ứng dụng dữ liệu tùy chỉnh tích hợp API thời gian thực, dữ liệu lịch sử về thời gian chờ và thông tin thời tiết để chọn chuyến đi tiếp theo phù hợp nhất trong lúc xếp hàng tại Disney World.

Những lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kết hợp công nghệ thực tế—APIs, dữ liệu lịch sử và dự báo—làm cho ứng dụng cá nhân trở nên hiệu quả hơn trong giải quyết vấn đề hàng ngày, từ việc tối ưu hóa thời gian đến tạo ra những giải pháp sáng tạo cho cuộc sống.

#react #data-visualization #vibe-coding Source

databricks1 Hot7 min8 d agoAI

Expanding Genie Agents: Deep analysis, file reasoning, and more

Bài viết mô tả vì sao các agent Genie ban đầu chỉ xử lý được truy vấn ngắn và không thể làm việc với nội dung tệp tin phức tạp. Tác giả giải thích cách họ mở rộng hệ thống bằng cách tích hợp một mô-đun phân tích sâu dựa trên transformer lớn và một bộ reasoning file sử dụng truy xuất vector cùng chuỗi suy luận từng bước để đọc, trích xuất và tổng hợp thông tin từ các tài liệu dạng text, PDF và code. Sau khi triển khai, agent mớiแสดง khả năng trả lời đúng và sửa lỗi mã nguồn tốt hơn đáng kể trên các bộ dữ liệu nội bộ so với phiên bản trước đó. Những cải tiến này cho thấy việc tách biệt các khả năng phân tích và reasoning file giúp giảm số lần gọi mô hình và tăng độ tin cậy khi xử lý tác vụ đa bước. Bài viết kết luận rằng thiết kế mô-đun có thể thay đổi và mở rộng là yếu tố then chốt để phát triển hệ thống agent linh hoạt mà không cần xây dựng lại từ đầu.

Bài viết này cung cấp phân tích sâu về công nghệ Genie Agents và khả năng lý luận tệp giúp lập trình viên nâng cao kỹ năng phát triển hệ thống AI phức tạp.

#ai-agent #data-analysis #rag Source

freeCodeCamp1 Hot16 min17 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

Grafana Labs1 Hot14 min17 d agoAI

How to visualize workflows and business processes in Grafana: Introducing the Graphviz panel

Các đội DevOps và SRE thường dùng Grafana để theo dõi metrics nhưng thiếu cách trực quan hóa luồng công việc kinh doanh như thanh toán hoặc bản đồ mạng. Bài viết giới thiệu panel Graphviz mới, cho phép người dùng viết mô tả đồ thị bằng ngôn ngữ DOT của Graphviz và kết nối trực tiếp với các nguồn dữ liệu thời gian thực của Grafana (Prometheus, Loki, v.v.). Với panel này, bạn có thể vẽ biểu đồ luồng thanh toán, bản đồ thời tiết mạng và sơ đồ quy trình trên cùng dashboard, và các yếu tố trong biểu đồ sẽ tự động cập nhật khi dữ liệu nguồn thay đổi. Các thử nghiệm trong bài cho thấy panel hoạt động mượt mà với hàng nghìn nút và cạnh, không gây tải đáng kể cho backend Grafana. Điều đáng học là minh họa cách mở rộng khả năng của Grafana qua panel tùy chỉnh để xử lý nhu cầu trực quan hóa chuyên biệt, đồng thời nhấn mạnh lợi ích của việc sử dụng ngôn ngữ đồ thị chuẩn như Graphviz để tạo ra các biểu đồ động mà không cần xây dựng từ zero.

Bài viết này giúp bạn kết nối trực tiếp dữ liệu thời gian thực với biểu đồ quy trình và luồng thanh toán trong Grafana qua Graphviz panel.

#observability #data-visualization #grafana Source

dltHub1 Hot8 min1 mo agoAI

Transformations that know their context

dlthub cung cấp hai cách chạy transformations: sử dụng dự án dbt có sẵn hoặc transformations native của dlthub. Bài viết so sánh sự khác biệt giữa hai phương pháp này cho người thực hành và nhà ra quyết định kỹ thuật.

Một lập trình viên cần hiểu cách dlthub cung cấp hai cách thực hiện biến đổi dữ liệu (từ dự án dbt cá nhân hoặc biến đổi bản địa của dlthub) để quyết định lựa chọn phương pháp phù hợp với quy mô, tính linh hoạt và chi phí của dự án mình.

#backend #data-analysis Source

Community Picks39 Hot3 min2 y agoAI

Introduction to D3.js

D3.js là thư viện JavaScript mạnh mẽ dành cho data visualization, cho phép bạn thao tác trực tiếp với DOM dựa trên dữ liệu input. Thư viện này cung cấp các API để binding dữ liệu vào elements, áp dụng transitions và các đồ thị phức tạp như hierarchical trees, force-directed graphs. Với chỉ ~90KB minified version, D3.js nhẹ nhàng nhưng cực kỳ linh hoạt trong việc tạo ra các visualization tương tác. Bạn nên đọc bài gốc để hiểu cách sử dụng selections, data joins và scales - những khái niệm nền tảng giúp tối ưu hiệu suất khi làm việc với dataset lớn.

D3.js giúp lập trình viên biến dữ liệu thành biểu đồ tương tác sinh động và hiệu quả.

#webdev #javascript #data-visualization Source

Medium0 Hot2 min1 d agoAI

How to Build an Interactive Data Dashboard in Hex with Python and SQL

Hex là nền tảng giúp xây dựng dashboard tương tác bằng Python và SQL mà không cần chuyển đổi từ notebook. Công cụ này cho phép trực quan hóa dữ liệu trực tiếp từ code, giảm thiểu thời gian tái tạo dashboard riêng biệt. Kỹ thuật sử dụng Hex bao gồm tích hợp SQL queries, Python data processing libraries như Pandas, và các widget tương tác với API. Điều đáng học là cách Hex đơn giản hóa quy trình từ phân tích đến chia sẻ kết quả cho stakeholder mà không cần chia tách code và UI.

Bài viết hướng dẫn cách xây dựng bảng điều khiển tương tác trong Hex bằng Python và SQL giúp bạn tiết kiệm thời gian khi chuyển phân tích dữ liệu sang báo cáo trực quan cho người liên quan.

#python #sql #data-visualization Source

Towards Data Science0 Hot12 min1 d agoAI

10 Statistical Traps We Often Overlook

Trong lĩnh vực data science, các lập trình viên thường mắc phải 10 sai số thống kê phổ biến khi phân tích dữ liệu. Các lỗi này phát sinh do hiểu sai về định nghĩa p-value, kết hợp sai ANOVA với multiple comparisons, hoặc diễn giải nhầm correlation coefficient. Hậu quả là những kết luận sai lệch dẫn đến quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu không đáng tin cậy. Những bài học đắt giá nhất là việc luôn kiểm định giả thuyết một cách cẩn trọng và sử dụng các công cụ như Bootstrap để giảm thiểu sai số trong phân tích thống kê.

Bài viết này giúp lập trình viên tránh các sai sót thống kê phổ biến khi phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.

#data-science #data-visualization #statistics Source

Medium

What do you remember?

Recommended for you

Bình luận

Developer Dad Does Disney: Vacationing in the Personal Software Era

Expanding Genie Agents: Deep analysis, file reasoning, and more

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

How to visualize workflows and business processes in Grafana: Introducing the Graphviz panel

Transformations that know their context

Introduction to D3.js

How to Build an Interactive Data Dashboard in Hex with Python and SQL

10 Statistical Traps We Often Overlook

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads