The Error Check

GitHub - tomasz-lisowski/swsim: A software SIM card.

swSIM là trình giả lập SIM card hoàn toàn bằng phần mềm, mã nguồn mở, không cần phần cứng vật lý. Nó kết nối với PC qua PC/SC nhờ swICC reader, tương thích với mọi điện thoại có khe SIM, được xây dựng bằng make/gcc và không phụ thuộc runtime.

Lập trình viên phát triển ứng dụng di động hoặc hệ thống liên quan đến SIM card nên đọc để tìm hiểu cách tạo mô phỏng SIM card hoàn toàn phần mềm, giúp tiết kiệm chi phí phát triển và mở rộng khả năng tương thích với các thiết bị không cần thiết bị vật lý.

GitHub - Wren6991/RISCBoy: Portable games console, designed from scratch: CPU, graphics, PCB, and the kitchen sink

RISCBoy là máy chơi game cầm tay mã nguồn mở hoàn toàn từ đầu, tích hợp CPU tương thích RISC-V (RV32IMC), pipeline đồ họa raster, bộ điều khiển hiển thị, bus fabric, bộ điều khiển bộ nhớ và layout PCB đầy đủ trong KiCad. Dự án sử dụng Verilog 2005 nhắm tới FPGA iCE40-HX8k với toolchain mã nguồn mở (Yosys, nextpnr, Project Icestorm) và đã vượt qua bộ kiểm thử tuân thủ RISC-V.

Để khám phá cách xây dựng một hệ thống vi xử lý từ đầu đến cuối với kiến trúc RISC-V, từ thiết kế logic cho đến PCB thực tế, giúp hiểu rõ hơn về quy trình phát triển hệ thống vi mô và ứng dụng của FPGA trong thiết kế máy tính.

GitHub - danielefrisanco/data_redactor: A Ruby gem with a C extension for scanning and redacting sensitive patterns (AWS keys, Italian fiscal codes, passport numbers, etc.)

Gem Ruby tích hợp extension C giúp quét và ẩn dữ liệu nhạy cảm như AWS keys, mã số thuế Italy, số hộ chiếu,...

Lập trình viên cần đọc để khám phá cách tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật bằng cách tích hợp các C extension vào Ruby, giúp xử lý và giấu các thông tin nhạy cảm (chẳng hạn như AWS keys) một cách hiệu quả hơn so với các giải pháp truyền thống.

GitHub - ruby-rice/rice: Ruby Interface for C++ Extensions

Rice is a header-only C++ library that simplifies creating Ruby bindings for C++ libraries and embedding Ruby in C++ projects. Similar to Boost.Python and pybind11, it minimizes boilerplate by automatically handling type conversions between C++ and Ruby, exception conversions, smart pointers for garbage collection, and wrappers for built-in types. It requires C++17 or later and supports Windows, macOS, and Linux. Version 4.x is the current header-only release, installable via gem install rice.

GitHub - swellweb/reame: Reame — CPU-first LLM inference server on llama.cpp: disk KV cache, self-regulating speculation, generation archive, interleaved multi-user, the Conclave. Your hardware, your

Reame là máy chủ suy luận LLM ưu tiên CPU dựa trên llama.cpp, tối ưu cho phần cứng yếu như VM miễn phí hay ARM 2 nhân. Nó sử dụng KV cache trên đĩa, lưu trữ thế hệ (Palimpsest), giải mã dự đoán tự điều chỉnh, cơ chế đồng thuận (The Conclave) và phục vụ đa người dùng xen kẽ, cung cấp API tương thích OpenAI. Benchmark ghi nhận tốc độ tăng 4.8× với cache đĩa, 3.2× nhờ giải mã dự đoán và 2.3× nhờ lưu trữ thế hệ.

Nếu bạn muốn tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình LLM trên CPU với chi phí thấp, Reame là giải pháp đột phá so với các giải pháp truyền thống như Ollama, vì nó sử dụng cache disk, speculation tự điều chỉnh và multi-user đồng thời để tăng tốc đáng kể.

Where did my segfault go?

Khi chạy chương trình C lỗi segmentation fault qua entr, thông báo lỗi biến mất do shell (không phải chương trình) in ra khi thu hồi tiến trình con bị SIGSEGV. Bash có thể tối ưu bằng cách exec trực tiếp lệnh (không fork), khiến không còn shell cha để in lỗi. Giải pháp là bọc lệnh trong ngoặc đơn (./hello) hoặc thêm ; true để buộc bash fork.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh lỗi ẩn giấu khi debug chương trình C chạy trong shell, khi lỗi segmentation fault không xuất hiện rõ ràng vì shell xử lý không đúng cách.

Tensor is the might

Bài viết giới thiệu quá trình phát triển từ một mảng 1D đơn giản chứa các số float cho đến việc xây dựng một autograd hoàn chỉnh có khả năng huấn luyện các mô hình tinyML.

Lập trình viên muốn xây dựng các mô hình tinyML hiệu quả từ cơ sở dữ liệu đơn giản đến việc huấn luyện tự động bằng cách hiểu rõ cách Tensor hoạt động trong PyTorch và cách áp dụng autograd để tối ưu hóa mô hình.