MQTT delivered the message. Did the database commit?

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 …

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.

5 Event Driven Architecture Problems (And How to Avoid Them)

Event-driven architecture (EDA) phổ biến nhưng tiềm nhiều thách thức trong production environment. Vấn đề truy xuất lỗi (tracing) trở nên phức tạp khi sự kiện (event) đi qua nhiều service khác nhau, đòi hỏi hệ thống phân tích log tập trung như ELK stack. Hàng đợi tin hỏi (dead letter queues) dễ bị đầy nếu không implement validation logic kỹ càng, dẫn đến mất dữ kiện quan trọng. Sự không nhất quán cuối cùng (eventual consistency) gây race condition khi nhiều consumer xử lý cùng event đồng thời. Các EDA system cần thiết kế event schema versioning và comprehensive testing framework với Contract Testing để đảm bảo reliability khi số lượng service tăng lên.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận diện và giải quyết các vấn đề phổ biến trong kiến trúc hướng sự kiện như tracing, dead letter queues, tính nhất quán cuối cùng và testing.

AI in Production Without a WHERE Clause

Bối cảnh triển khai AI mà không có bước review rủi ro giống như thiếu một WHERE clause trong SQL có thể dẫn đến đêm dài khắc phục sự cố. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các model AI có thể tạo ra dữ liệu không mong muốn khi không có bộ lọc phù hợp. Hệ quả có thể rất nghiêm trọng khi hệ thống AI vô tình tạo ra nội dung độc hại, sai lệch hoặc vi phạm chính sách. Đáng học hỏi là bài nhấn mạnh việc xác định rõ vị trí của cơ chế "phanh" (brake) trong hệ thống AI và ai chịu trách nhiệm kiểm soát nó.

Bài viết này giải thích tại sao thiếu bước kiểm duyệt trong AI sản xuất có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng như lỗi query SQL không có WHERE clause.

OpenTodo: Self-Hosted To-Do App (Docker Guide)

OpenTodo là ứng dụng quản lý tác vụ self-hosted giúp bạn kiểm soát công việc trên máy chủ riêng. Cài đặt OpenTodo với Docker khá đơn giản, ứng dụng này hỗ trợ danh sách chia sẻ, đồng bộ hóa và sao lưu mà không cần kết nối internet. Là một giải pháp offline-first, ứng dụng đảm bảo bảo mật dữ liệu cá nhân bằng cách lưu trữ mọi thứ trên máy chủ của bạn. Với tính năng miễn phí và mã nguồn mở, OpenTodo là lựa chọn thay thế tốt cho các dịch vụ cloud-based như Todoist hay Microsoft To Do.

Tự cài đặt và quản lý ứng dụng công việc OpenTodo trên máy chủ riêng của bạn với hướng dẫn Docker chi tiết.