Friedman test in R, or the nonparametric version of the repeated measures ANOVA

Visualizing Nix closures

seenix.dev hiển thị toàn bộ Nix closure trên bản đồ, mỗi byte tương ứng một pixel, cho phép zoom từ toàn bộ hệ thống NixOS xuống đến hex của libc.so.6. Công cụ này xử lý closure của các gói như hello, firefox hoặc GNOME desktop mà không cần chạy trên server. Tác giả tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để khám phá những câu hỏi thú vị về hệ thống. Giải pháp này giúp trực quan hóa cấu trúc phức tạp của Nix closure qua bản đồ tương tác.

seenix.dev giúp lập trình viên trực quan hóa từng byte trong Nix closure, cho phép khám phá hệ thống từ tầm nhìn tổng quan đến chi tiết hex của các thư viện.

Developer Dad Does Disney: Vacationing in the Personal Software Era

Một developer vừa xây dựng một ứng dụng dữ liệu tùy chỉnh tích hợp API thời gian thực, dữ liệu lịch sử về thời gian chờ và thông tin thời tiết để chọn chuyến đi tiếp theo phù hợp nhất trong lúc xếp hàng tại Disney World.

Những lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kết hợp công nghệ thực tế—APIs, dữ liệu lịch sử và dự báo—làm cho ứng dụng cá nhân trở nên hiệu quả hơn trong giải quyết vấn đề hàng ngày, từ việc tối ưu hóa thời gian đến tạo ra những giải pháp sáng tạo cho cuộc sống.

How to visualize workflows and business processes in Grafana: Introducing the Graphviz panel

Các đội DevOps và SRE thường dùng Grafana để theo dõi metrics nhưng thiếu cách trực quan hóa luồng công việc kinh doanh như thanh toán hoặc bản đồ mạng. Bài viết giới thiệu panel Graphviz mới, cho phép người dùng viết mô tả đồ thị bằng ngôn ngữ DOT của Graphviz và kết nối trực tiếp với các nguồn dữ liệu thời gian thực của Grafana (Prometheus, Loki, v.v.). Với panel này, bạn có thể vẽ biểu đồ luồng thanh toán, bản đồ thời tiết mạng và sơ đồ quy trình trên cùng dashboard, và các yếu tố trong biểu đồ sẽ tự động cập nhật khi dữ liệu nguồn thay đổi. Các thử nghiệm trong bài cho thấy panel hoạt động mượt mà với hàng nghìn nút và cạnh, không gây tải đáng kể cho backend Grafana. Điều đáng học là minh họa cách mở rộng khả năng của Grafana qua panel tùy chỉnh để xử lý nhu cầu trực quan hóa chuyên biệt, đồng thời nhấn mạnh lợi ích của việc sử dụng ngôn ngữ đồ thị chuẩn như Graphviz để tạo ra các biểu đồ động mà không cần xây dựng từ zero.

Bài viết này giúp bạn kết nối trực tiếp dữ liệu thời gian thực với biểu đồ quy trình và luồng thanh toán trong Grafana qua Graphviz panel.

‘Zero-Shot Probabilistic Stock Returns Forecasting with Pretrained RVFL Networks’ accepted at COPA 2026 (and to appear in the Proceedings of Machine Learning Research)

Bài báo "Dự báo lợi nhuận cổ phiếu zero-shot bằng mạng RVFL đã tiền huấn luyện" được chấp nhận đăng tại hội nghị COPA 2026. Mã nguồn và liên kết bài báo đã được công bố.

Lập trình viên chuyên về phân tích dữ liệu hoặc AI, đặc biệt là trong lĩnh vực dự đoán thị trường tài chính, nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng mạng lưới RVFL (Randomized Variational Feature Learning) đã được pretrain để dự đoán kết quả thị trường một cách hiệu quả mà không cần dữ liệu huấn luyện trước (zero-shot), giúp tối ưu hóa hiệu suất và ứng dụng trong các dự án thực tế.

When Can LLMs Replace Humans in A/B Tests?

Các dự đoán từ LLM có thể thay thế kết quả con người trong A/B tests, nhưng chỉ dựa trên giả định chứ không phải thiết kế sẵn. Khi áp dụng trên bộ dữ liệu Upworthy, việc hiệu chỉnh đầu ra LLM theo dữ liệu người thật đã khôi phục hiệu ứng điều trị, nhưng chỉ với phương pháp cụ thể. Những điều kiện giúp điều này hoạt động không thể xác minh cho các thử nghiệm mới và càng kém thuyết phục khi phương pháp mới khác xa các thử nghiệm trước. Lợi ích tiềm năng càng lớn thì độ tin cậy càng thấp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể thay thế phân tích A/B test truyền thống bằng cách dự đoán kết quả người dùng, nhưng chỉ khi áp dụng với các điều kiện cụ thể và giới hạn, giúp họ đánh giá rủi ro khi tự động hóa quá trình này trong dự án.

Introduction to D3.js

D3.js là thư viện JavaScript mạnh mẽ cho việc visualization dữ liệu với khả năng thao tác DOM linh hoạt. Thư viện này sử dụng data-driven approach cho phép binding dữ liệu trực tiếp vào các element HTML/SVG, giúp tạo ra các biểu đồ động và tương tác. D3.js không cung cấp các chart component sẵn có mà tập trung vào việc tái sử dụng các phương thức visualization từ web standards như SVG, HTML5 và CSS3. Nếu bạn làm việc với data visualization, D3.js là công cụ không thể bỏ qua dù có curve learning curve do tính mạnh mẽ và linh hoạt cao.

D3.js cung cấp cho lập trình viên công cụ mạnh mẽ để biến dữ liệu thành đồ họa tương tác trực quan và hấp dẫn trên web.

The Physics of Thrills: How Python Models Rollercoaster Loops & G-Forces

Bài viết này khám phá cách Python mô phỏng các vòng tròn và lực G của tàu lượn siêu tốc. Nguyên nhân kỹ thuật là sử dụng phương pháp tích hợp số Euler và mô hình vật lý cổ điển để tính toán quỹ đạo. Hệ quả cho thấy các vòng loop không phải là hình tròn hoàn hảo mà là hình quả lemniscate (cùng hình số 8) để giảm lực G lên đến 1.5G thay vì 6G như trong thiết kế hình tròn. Điều đáng học là cách áp dụng numpy và matplotlib để trực quan hóa dữ liệu, giúp tối ưu hóa thiết kế tàu lượn an toàn hơn.

Bài viết này giúp lập trình viên ứng dụng Python để mô phỏng vật lý vòng lật và lực G trong tàu lượn, kết hợp toán học và công nghệ giải trí.

How to Make Linear Regression Survive Outliers

Robust Estimation Series: comparing classical and modern robust estimators through theory, code, and experiments