Extracting Billy Hatcher “Joycarry Game” ROMs with Python

The Missing Cent: A Beginner’s Guide to Harness Engineering.

The Missing Cent: A Beginner’s Guide to Harness Engineering. AI agents can write code, but can you trust it? Part 1 of my Harness Engineering From Scratch series. This is Part 1 of my series …

Part — 1 All you need to know about CNN

Part — 1 All you need to know about CNN Introduction to Convolutional Neural Networks A Convolutional Neural Network (CNN) is a type of neural network designed to work with data that has a …

GTA.js, a reimplementation of the 1997 Grand Theft Auto engine in JavaScript and WebGL

Dự án GTA.js tái tạo lại engine của game Grand Theft Auto năm 1997 bằng JavaScript và WebGL, có thể chơi tại gtajs.wtf. Đây là bản reimplement chứ không phải emulator, nên một số vật lý và animation khác với bản gốc, nhưng engine nhiệm vụ chính xác dựa trên tài liệu mtd.doc. Tác giả sử dụng Gemini AI để triển khai hầu hết các tính năng, tham khảo tài liệu mở, ghi chú cộng đồng và trí nhớ cá nhân về game. Hiện tại game đã chơi được nhưng cảnh sát (cops) vẫn chưa được implement.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tái tạo lại engine game cổ bằng JavaScript và WebGL từ con số không.

The Model Never Runs Your Code

The Model Never Runs Your Code A practical guide to LLM tool calling: how it works, how to design tools models use well and how to build a safe agent loop in Python A developer gives a language model …

Got Milk (Data)? How I Uncovered a $100M+ UK Trade Story Using Pandas, SQL, and Seaborn

Got Milk (Data)? How I Uncovered a $100M+ UK Trade Story Using Pandas, SQL, and Seaborn My Week 8 deep dive at the DataraFlow Data Science Internship: mastering the Split-Apply-Combine paradigm …

Build Your Own Reasoning Model: A Full Video Course

Khóa học video kéo dài 11 giờ tập trung vào việc xây dựng model reasoning với Python và PyTorch. Nội dung bao gồm các kỹ thuật advanced như evaluation, inference-time scaling, reinforcement learning và distillation. Qua khóa học, bạn sẽ học cách tối ưu hiệu suất của các reasoning model hiện đại. Các bài thực hành code chi tiết giúp hiểu sâu về quy trình training và fine-tuning. Giá trị lớn nhất nằm ở việc kết hợp lý thuyết với thực hành để xây dựng được hệ thống AI có khả năng reasoning mạnh mẽ.

Lập trình viên muốn nâng cấp kiến thức về mô hình học máy từ cơ bản đến ứng dụng thực tế—đặc biệt là trong scaling mô hình, reinforcement learning, và distillation—để áp dụng ngay trong dự án AI của mình với Python và PyTorch.

MQTT delivered the message. Did the database commit?

A runnable MQTT crash/reconnect example shows why a database commit needs a durable event key. Compare a naive counter with atomic SQLite deduplication.

11 Networking Concepts Explained in 11 Minutes

Bối cảnh bài này cung cấp 11 khái niệm mạng cơ bản cho lập trình viên trong 11 phút. Nguyên nhân kỹ thuật là bài tập trung vào các khái niệm nền tảng như Ethernet, MAC addresses, DHCP, routing, OSPF, ICMP và Ping. Hệ quả giúp bạn nắm vững kiến thức cần thiết để hiểu hoạt động của mạng trong các ứng dụng phần mềm. Điều đáng học là các khái niệm này giúp bạn giao tiếp hiệu quả hơn với đội ngũ network và xử lý vấn đề liên quan đến mạng một cách chuyên nghiệp.

Bài này giúp lập trình viên nắm vững các khái niệm mạng cơ bản cần thiết để tối ưu hóa ứng dụng và giải quyết sự hiệu quả.