What Student Performance Data Taught Me About Learning with Python

freeCodeCamp1 Hot13 min10 h agoAI

Prompt vs Loop Engineering: A Guide for Developers

Quy trình AI đơn giản thường gồm viết prompt, nhận phản hồi, sao chép thông tin hữu ích và tiếp tục. Phương pháp này hiệu quả cho nhiều tác vụ như tóm tắt tài liệu.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó giúp họ hiểu cách tối ưu hóa công cụ AI như Prompt và Loop để tự động hóa, giải quyết vấn đề kỹ thuật phức tạp và tăng hiệu suất phát triển bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo với logic lập trình.

#python #ai-agents #prompt-engineering Source

Hackaday40 Hot2 min7 d agoAI

Google Maps Killed The Restaurant Star

Nhà nghiên cứu Lauren Leek phát hiện thuật toán xếp hạng nhà hàng của Google Maps ưu tiên chuỗi cửa hàng, địa điểm đông khách và các vị trí được trả phí, khiến những quán mới hoặc ít tên tuổi khó nổi bật. Cô xây dựng bảng điều khiển công khai sử dụng machine learning để khám phá những quán ẩn mình có chất lượng vượt trội.

Những lập trình viên muốn hiểu cách hệ thống xếp hạng tự động của Google Maps hoạt động, từ đó tìm cách cải thiện hoặc phân tích các cơ chế xếp hạng trong các ứng dụng tương tự để tạo ra giải pháp công bằng và hiệu quả hơn.

#machine-learning #data-science #recommendation-systems Source

Hacker News55 Hot2 min12 d agoAI

[2607.11938] Mathematics of Data Science

Bài báo arXiv 2607.11938 giới thiệu phần tóm tắt về lĩnh vực "Toán học của Khoa học Dữ liệu", đề cập đến các nền tảng toán học ứng dụng trong phân tích dữ liệu.

Những kỹ thuật toán và lý thuyết toán học trong bài viết này sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về cách xây dựng mô hình học máy hiệu quả hơn, từ đó tối ưu hóa thời gian và chất lượng dự án của mình.

#machine-learning #data-science #deep-learning Source

freeCodeCamp1 Hot44 min1 d agoAI

The ETL Pipeline Handbook: How to Build a Production-Grade Pipeline in Python

Bài viết hướng dẫn xây dựng một pipeline ETL (Extract, Transform, Load) bằng Python để xử lý dữ liệu sạch và có cấu trúc, phục vụ theo dõi nguy cơ lũ lụt.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách xây dựng một dòng chảy ETL hiệu quả trong Python, từ việc thu thập dữ liệu đến xử lý và lưu trữ một cách tự động hóa và đáng tin cậy cho ứng dụng sản xuất thực tế.

#python #backend #data-engineering Source

freeCodeCamp1 Hot220 min1 d agoAI

How to Build a Production-Ready DevSecOps Platform from Homelab to AWS [Full Book]

Bạn sẽ xây dựng một hệ thống sổ cái giao dịch fintech từ đầu, dần nâng cấp thành nền tảng DevSecOps sản xuất sẵn sàng, rồi triển khai trên AWS.

Nếu bạn là lập trình viên muốn chuyển từ môi trường thử nghiệm sang triển khai sản phẩm thực tế với an toàn, hiệu suất và quy trình DevSecOps chặt chẽ, thì đọc bài này sẽ giúp bạn hiểu cách xây dựng nền tảng từ cơ sở đến AWS với các kỹ thuật bảo mật, tự động hóa và tối ưu hóa từ đầu đến cuối.

#python #aws #kubernetes Source

Filippo Valsorda2 Hot5 min2 d agoAI

Production ML-DSA Verification in 350 Lines of Python

Bài viết giới thiệu một trình xác thực (verifier) sản xuất cho giao thức ML-DSA, được viết hoàn toàn bằng Python với chỉ 350 dòng code, dễ đọc và đáng tin cậy.

Một lập trình viên cần đọc bài này để tìm hiểu cách triển khai một hệ thống xác minh ML-DSA (Machine Learning Digital Signature Algorithm) trong Python với hiệu suất cao và độ tin cậy, giúp tiết kiệm thời gian phát triển và tối ưu hóa cho ứng dụng sản xuất thực tế.

#python #quantum-computing #cryptography Source

Hacker News1 Hot4 min3 d agoAI

Running a 28.9M parameter LLM on an $8 microcontroller

Một dự án trên GitHub đã triển khai thành công mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với 28,9 triệu tham số chạy trên vi điều khiển ESP32 có giá chỉ 8 USD.

Nếu bạn là lập trình viên muốn khám phá cách tích hợp mô hình AI nhỏ gọn vào thiết bị IoT hoặc hệ thống embedded với chi phí thấp, bài viết này sẽ chỉ cho bạn cách chạy một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với hơn 28 triệu tham số trên một microcontroller giá rẻ như ESP32, giúp mở rộng khả năng trí tuệ cho các dự án thực tế.

#machine-learning #python #llm Source

Medium2 Hot13 min5 d agoAI

Responsible AI in Practice: A Field Guide for Engineers Building Real Products

Bài viết ghi lại cuộc trò chuyện giữa Tom, chuyên gia về AI có trách nhiệm (RAI), và Harry, kỹ sư đang phát triển chatbot AI, cùng sáu nguyên tắc quan trọng trong quá trình xây dựng sản phẩm AI thực tế.

Bài viết giúp lập trình viên như Harry hiểu cách áp dụng nguyên tắc đạo đức AI trong từng giai đoạn phát triển sản phẩm thực tế, từ thiết kế đến triển khai, tránh rủi ro pháp lý và xã hội mà không phải chỉ biết lý thuyết.

#machine-learning #python #llm Source

What Student Performance Data Taught Me About Learning with Python

Recommended for you

Prompt vs Loop Engineering: A Guide for Developers

Google Maps Killed The Restaurant Star

[2607.11938] Mathematics of Data Science

The ETL Pipeline Handbook: How to Build a Production-Grade Pipeline in Python

How to Build a Production-Ready DevSecOps Platform from Homelab to AWS [Full Book]

Production ML-DSA Verification in 350 Lines of Python

Running a 28.9M parameter LLM on an $8 microcontroller

Responsible AI in Practice: A Field Guide for Engineers Building Real Products

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads