Surviving the Data Science Behavioral Interview

30 EF Core Interview Questions That Actually Get Asked in 2026

Bộ 30 câu hỏi phỏng vấn EF Core năm 2026 được chia thành 7 nhóm: cơ bản (DbContext), truy vấn (LINQ), chiến lược tải dữ liệu, hiệu suất (N+1), migrations, theo dõi thay đổi, và chủ đề nâng cao. Mỗi câu hỏi có bối cảnh, câu trả lời mẫu, lỗi thường gặp và câu hỏi phụ theo sau, cập nhật cho EF Core 10 trên .NET 10.

Là một lập trình viên phát triển ứng dụng với Entity Framework Core, bạn nên đọc bài này để tránh rơi vào những lỗi thường gặp về hiệu suất, quản lý trạng thái dữ liệu và tối ưu hóa các thao tác cơ sở dữ liệu trong các cuộc phỏng vấn năm 2026, đặc biệt khi làm việc với phiên bản mới nhất EF Core 10.

Which programming language to use for coding interviews

Lựa chọn ngôn ngữ lập trình (Python, Java) cho các buổi phỏng vấn coding ảnh hưởng lớn đến hiệu suất, nhưng quan trọng nhất là thành thạo ngôn ngữ đó. Ngoại lệ có thể xảy ra với vị trí chuyên ngành, nhưng không nên học ngôn ngữ mới chỉ vì phỏng vấn.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó giúp họ hiểu rõ cách chọn ngôn ngữ phù hợp cho các cuộc phỏng vấn kỹ thuật, từ đó tối ưu hóa khả năng giải quyết vấn đề và tránh rủi ro khi phải học ngôn ngữ mới bất ngờ.

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 theo dõi dữ liệu, phiên bản v2 bổ sung các tham số mới như ad_user_data và ad_personalization để tối ưu hóa quảng cáo theo quy định pháp lý. Có thể triển khai thông qua Google Tag Manager, gtag.js hoặc API.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và bảo mật dữ liệu quảng cáo trên website theo tiêu chuẩn mới của Google, giúp tránh vi phạm GDPR và cải thiện trải nghiệm người dùng trong môi trường quyền riêng tư ngày càng nghiêm ngặt.

Cloudflare Analytics Engine: store and query metrics

Cloudflare Analytics Engine là giải pháp lưu trữ time-series giá rẻ, dung lượng lớn cho các sự kiện tùy chỉnh từ Cloudflare Workers. Bạn cấu hình dataset binding trong wrangler.jsonc, ghi dữ liệu bằng writeDataPoint() với blobs, doubles và indexes, sau đó truy vấn qua SQL qua HTTP API của Cloudflare. Phù hợp cho metrics, tracking tính năng hay analytics SaaS theo tenant, không dùng cho tra cứu record-level.

Là người phát triển cần thiết phải biết Cloudflare Analytics Engine là giải pháp tối ưu cho việc theo dõi và phân tích lượng lớn dữ liệu thời gian thực từ các ứng dụng Worker, giúp tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa hiệu suất cho các trường hợp sử dụng như thống kê hoạt động, theo dõi tính năng hoặc phân tích SaaS theo tenant.

Gemma 4's smallest model runs on 3GB of VRAM, and it's the one I actually reach for

Mô hình Gemma 4 E2B của Google với ~5 tỷ tham số chỉ cần 3GB VRAM nhờ công nghệ Per-Layer Embeddings, hỗ trợ đa phương thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh), ngữ cảnh 128k token và gọi hàm. Tác giả thử nghiệm trên PC gaming, iPhone 16 và Chromebook, nhận thấy hiệu suất đủ dùng cho phân tích giao diện hay xử lý tài liệu riêng tư, đồng thời tiết kiệm tài nguyên cho các tác vụ khác.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách Gemma 4 tối ưu hóa hiệu suất với bộ nhớ VRAM thấp (3GB) thông qua kiến trúc Per-Layer Embeddings, giúp phát triển ứng dụng AI đa modal (text, hình ảnh, âm thanh) hiệu quả trên thiết bị có tài nguyên hạn chế mà vẫn giữ chất lượng cao.

Updated metrics pricing for Elastic Observability: Best-in-class metrics, now cheaper too!

Elastic giảm giá 75% cho metrics TSDS trên Elastic Observability Serverless, chỉ còn 25% mức phí tiêu chuẩn theo dung lượng (ingest và retention). Đồng thời, hệ thống lưu trữ cột mới cải thiện hiệu suất lưu trữ gấp 2,5 lần và giảm độ trễ truy vấn xuống 30 lần, bổ sung hỗ trợ ingest Prometheus và PromQL. So với Datadog, Elastic rẻ hơn khoảng 67–69% cho workloads cloud/VM và Kubernetes nhờ tính phí theo dung lượng thay vì theo host hay phí vượt mức.

Lập trình viên nên đọc bài này vì Elastic Observability đã nâng cấp công nghệ lưu trữ và xử lý dữ liệu métric với chi phí giảm đáng kể (75% cho TSDS) và hiệu suất cải thiện mạnh mẽ, giúp tối ưu hóa chi phí cho các ứng dụng cloud, VM và Kubernetes mà không cần phụ thuộc vào các tính năng phụ như per-host.

I quantized a local LLM on my home server and ditched cloud AI for smart home control entirely

A home lab enthusiast built a fully local, cloud-free smart home setup by running quantized LLMs (Gemma-4-26B and GPT-OSS-20B) on a Proxmox LXC with a decade-old gaming GPU via llama.cpp. Home Assistant is connected to the LLMs through the Home Agent HACS integration, with Whisper for speech-to-text and Piper for text-to-speech. An old Android tablet acts as a voice satellite for wake word detection. The setup achieves ~15-second response times and extends to other self-hosted services like Nextcloud and TrueNAS via MCP servers, eliminating reliance on any cloud AI service.