Python Workers are now generally available

Your Neon Functions can now run on a schedule

Function Triggers let Neon invoke a function for you, starting with cron jobs compatible with scale to zero

Saving another 100TB of RAM with math (and Rust)

Cloudflare đã giảm thành công việc sử dụng RAM lên đến 100TB cho dịch vụ dựa trên Pingora …

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.

pnpm 12.5

pnpm 12.5 đã giới thiệu hỗ trợ cho Python, bao gồm cả editable project packages và shared workspace. Bản cập nhật này cho phép người dùng quản lý các gói Python một cách hiệu quả hơn, tương tự như cách pnpm đã làm cho JavaScript. Shared workspace giúp tối ưu hóa việc chia sẻ dependencies giữa các dự án trong cùng một workspace, giảm thiểu việc cài lại các gói trùng lặp. Editable project packages cho phép phát triển các gói Python ở chế độ chỉnh sửa trực tiếp mà không cần cài đặt lại. Đây là bước tiến quan trọng giúp pnpm trở thành một công cụ đa ngôn ngữ mạnh mẽ hơn.

Lập trình viên cần đọc về pnpm 12.5 để hiểu cách tối ưu hóa quản lý các gói dự án editable trong môi trường Python cùng với việc chia sẻ workspaces hiệu quả hơn, giúp tiết kiệm bộ nhớ và cải thiện trải nghiệm phát triển đa ngôn ngữ.

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.

How to Build a GraphRAG System with Python, Neo4j and ServiceNow

Trong ServiceNow, câu trả lời cho câu hỏi "nếu cái này hỏng thì cái gì khác sắp hỏng?" luôn ẩn giấu trong cơ sở dữ liệu. GraphRAG kết hợp retrieval augmented generation với graph databases như Neo4j để phân tích mối quan hệ giữa các sự cố kỹ thuật. Hệ thống này trích xuất thực thể và quan hệ từ dữ liệu ServiceNow, xây dựng graph knowledge rồi dùng LLM để tổng hợp câu trả lời. Bạn có thể triển khai hệ thống này với Python và Neo4j để nâng cao khả năng hiểu biết mối quan hệ hệ thống, giúp phát hiện sớm sự cố phụ thuộc.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng hệ thống GraphRAG với Python, Neo4j và ServiceNow để phân tích mối quan hệ hệ thống và dự đoán lỗi tiềm ẩn.

This Month in Ladybird

Ladybird là một dự án trình duyệt mới được xây dựng từ đầu, nhằm mang lại trải nghiệm hiện đại và khả năng tùy chỉnh cao cho nhà phát triển và người dùng cuối. Trong bản cập nhật này, nhóm đã thêm chế độ duyệt ẩn danh, hỗ trợ nhiều hồ sơ người dùng, cũng như tích hợp chức năng undo/redo cho trình soạn thảo nội dung, đồng thời mở rộng hỗ trợ API Geolocation và WebAudio để nâng cao tính tương tác đa phương tiện. Những thay đổi này đi kèm với việc di chuyển bộ xử lý style và layout sang Rust, giúp tăng tốc compositor khoảng 30 % và giảm mức tiêu thụ bộ nhớ, đồng thời làm cho các tính năng mới như private browsing và profiles hoạt động ổn định hơn. Kết quả cho thấy việc áp dụng Rust cho các thành phần hiệu suất cao mang lại lợi ích rõ rệt về tốc độ và an toàn bộ nhớ, cung cấp bài học quan trọng cho các dự án trình duyệt khác khi cân nhắc di chuyển một phần mã nguồn sang ngôn ngữ này.

Bài viết cập nhật những tiến bộ mới nhất về trình duyệt Ladybird giúp lập trình viên nắm bắt công nghệ và cải thiện hiệu suất phát triển web.

Introducing G#: A Go-like language for .NET

G# là ngôn ngữ kết hợp giữa cấu trúc của .NET và Go, mang lại sự linh hoạt cao cho người dùng.

Lập trình viên .NET sẽ tìm hiểu G# để khám phá cách kết hợp tính linh hoạt của Go với cơ chế quản lý bộ nhớ và đa nền tảng của .NET, giúp tối ưu hóa phát triển ứng dụng đa nền tảng hiệu quả hơn.