DumboDB: Does it Work?

Merge Conflicts Are a Process Problem, Not a Git Problem

Xung đột merge không phải do Git gây ra. …

Centralizing Pricing Logic: Stop Scattering Your Business Rules

Bài viết chỉ ra vấn đề khi logic định giá bị phân tán ở nhiều nơi (frontend, backend, job …

Node.js — Check out the New Node.js API Documentation Preview

Node.js là môi trường runtime JavaScript miễn phí, mã nguồn mở, đa nền tảng, cho phép lập …

Tradeoffs in Every System

Mỗi quyết định kỹ thuật đều bao hàm sự đánh đổi (tradeoff), tức là tối ưu một thuộc tính …

Announcing DuckDB 1.5.5

Phiên bản DuckDB 1.5.5 vừa được phát hành với các bản sửa lỗi và cải thiện hiệu suất.

What's new in Git 2.55.0?

Git 2.55.0 bổ sung nhiều tính năng mới như lệnh git history fixup để sửa đổi commit đã tồn tại, hỗ trợ fsmonitor daemon trên Linux qua inotify(7), khả năng đẩy lên nhiều remote cùng lúc, tùy chọn --graph-lane-limit cho git log --graph, tải xuống blob theo lô cho partial clones, và Rust trở thành dependency bắt buộc trong quá trình build (có thể tắt nếu cần).

Lập trình viên cần đọc để cập nhật về các tính năng mới trong Git 2.55.0 như cách sửa đổi commit và tự động rebase nhánh chồng lấn, giúp tối ưu hóa công việc quản lý lịch sử mã và hiệu suất clone, đặc biệt khi làm việc với các dự án lớn hoặc hệ thống phân tán.

Deno 2.9

Phiên bản Deno 2.9 bổ sung công cụ deno desktop để xây dựng ứng dụng desktop native từ công nghệ web, tạo ra các tệp thực thi duy nhất với backend webview hoặc CEF. Cải tiến đáng chú ý bao gồm hỗ trợ di chuyển từ lockfile npm/pnpm/yarn/Bun, snapshot testing, test theo tham số, tối ưu hiệu suất khởi động lạnh gấp đôi và giảm 3 lần bộ nhớ khi tải nặng.

Nếu bạn đang tìm cách xây dựng ứng dụng desktop hiệu quả từ công nghệ web, nâng cấp khả năng kiểm thử và an toàn trong dự án của mình, hoặc muốn tối ưu hóa hiệu suất và quản lý phụ thuộc, Deno 2.9 sẽ là công cụ quan trọng giúp bạn giải quyết những thách thức này một cách hiện đại và hiệu quả.

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.