Train YOLO26 on a Custom Dataset with YOLOE-26 Auto-Labeling

The Python documentation is now available in Persian

Python documentation giờ đã có phiên bản tiếng Persian, giúp cộng đồng người dùng Iran và các nước nói tiếng Persian tiếp cận dễ dàng hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là do nỗ lực dịch thuật của cộng đồng, sử dụng công cụ Sphinx và hệ thống tài liệu chính thức của Python. Hệ quả là hàng người dùng ở Iran và các nước lân cận sẽ giảm rào cản ngôn ngữ khi học và sử dụng Python. Điều đáng học là dự án dịch tài liệu open-source cần sự hợp tác từ cộng đồng toàn cầu, không chỉ từ các nước nói tiếng Anh.

Tài liệu Python hiện đã có bằng tiếng Persia giúp lập trình viên tiếp cận kiến thức dễ dàng hơn.

pnpm 12.5

pnpm 12.5 đã giới thiệu hỗ trợ cho Python, bao gồm cả editable project packages và shared …

MemTensor npm and PyPI hit by "supplychain.local" malware

Gần đây các gói MemTensor phiên bản 0.1.21 và 0.1.23 trên npm cùng MemoryOS 2.0.34 trên PyPI bị phát hiện chứa mã độc "supplychain.local". Mã độc này được chèn vào quá trình build package, cho phép kẻ tấn công chiếm quyền điều khiển hệ thống nạn nhân. Hậu quả là hàng nghìn dự án sử dụng các thư viện này có nguy cơ bị nhiễm malware. Nhà phát triển cần kiểm tra lại các dependencies trong dự án và cập nhật lên phiên bản an toàn để tránh rủi ro bảo mật.

Lập trình viên nên đọc bài này để nhận thức về mối đe dọa an ninh chuỗi cung ứng trong các package npm và PyPI nhằm bảo vệ dự án của mình.

Using the Claude API in Python – Real Python

Bối cảnh bài viết hướng dẫn cách tích hợp Claude API vào ứng dụng Python. Nguyên nhân kỹ thuật do Anthropic cung cấp Claude API cho phép developers gửi prompts và điều khiển responses. Hệ quả là bạn có thể sử dụng system instructions để kiểm soát chất lượng output và nhận dữ liệu có cấu trúc. Điều đáng học là bài viết cung cấp code mẫu cụ thể để triển khai Claude API trong Python, giúp bạn tiết kiệm thời gian phát triển.

Hướng dẫn chi tiết sử dụng Claude API trong Python giúp bạn tối ưu hóa prompts và kiểm soát hiệu quả đầu ra từ mô hình ngôn ngữ.

I Built a Green Blob That Lives on My Desktop (and Now It Has Feelings)

Tác giả đã tạo ra một ứng dụng Green Blob chạy trên desktop, sử dụng state machines để mô phỏng "cảm xúc". Dự án được phát triển bằng Python, sử dụng thư viện Pygame cho giao diện đồ họa và chạy trên Linux với mã nguồn mở. Green Blob có khả năng thay đổi trạng thái cảm xúc dựa trên tương tác của người dùng, tạo ra một trải nghiệm sinh động trên desktop. Đây là một ví dụ thú vị về việc áp dụng state machines trong UI design, đặc biệt hữu ích cho các lập trình viên quan tâm đến giao diện tương tác sinh học.

Bài này mang đến góc nhìn sáng tạo về việc tạo ra ứng dụng desktop tương tác với Python, mở rộng khả năng lập trình đồ họa và xử lý trạng thái.

Python Workers are now generally available

Cloudflare vừa chính thức ra mắt Python Workers, cho phép lập trình viên chạy các framework web Python và thư viện AI orchestration trực tiếp trong runtime Cloudflare Workers. Công nghệ này hỗ trợ tích hợp liền mạch với hệ sinh thái Cloudflare bao gồm D1, R2 và Workers AI mà không cần viết bất kỳ JavaScript glue code nào. Việc mở rộng hỗ trợ Python giúp giảm thiểu chi phí chuyển đổi cho các đội nhóm đã làm quen với ngôn ngữ này. Bạn có thể tận dụng Python Workers để triển khai các ứng dụng AI và web dịch vụ hiệu quả hơn với độ trễ thấp toàn cầu.

Python Workers giúp lập trình viên chạy framework web và thư viện AI trên Cloudflare mà không cần viết code JavaScript kết nối.

How to Detect Hidden Target Leakage in Public Datasets with Python and a Dependency Graph

Các tập dữ liệu công cộng như CDC dataset đôi khi chứa hidden target leakage khiến mô hình học máy đạt điểm số không thực tế. Tác giả đã phát hiện vấn đề khi mô hình dự đoán cột dữ liệu thứ sáu với R² lên đến 0.998 bất thường. Python cùng dependency graph là công cụ hữu hiệu để vạch ra mối quan hệ ẩn giữa các features và target variable. Bài viết hướng dẫn cách xây dựng dependency graph để phát hiện và loại bỏ leakage, giúp tránh overfitting trong production model.

Bài viết này giúp phát hiện rò rỉ mục tiêu ẩn trong bộ dữ liệu công khai bằng Python và đồ thị phụ thuộc để tránh tạo ra các mô hình machine learning giả tạo.