Logic for Programmers

Real Python1 Hot1 phút2 giờ trướcAI

Agentic Engineering in Python: From Vibes to Evidence Quiz – Real Python

Bài viết đưa ra bài trắc nghiệm về agentic engineering trong Python, tập trung vào các nhiệm giới hạn và vòng lặp đánh giá. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở sự khó khăn khi đánh giá hệ thống agent, đòi hỏi bằng chứng rõ ràng để đảm bảo tính an toàn. Hệ quả bao gồm sự thiếu hiểu biết có thể dẫn đến triển khai agent không đáng tin cậy. Bài viết hữu ích cho lập trình viên muốn kiểm tra kiến thức về framework agentic và phương pháp đánh giá dựa trên evidence-based validation.

Bài này giúp lập trình viên kiểm tra và nâng cao hiểu biết về agentic engineering trong Python thông qua các bài thực hành hữu ích.

#python #ai-agent #ai-coding Nguồn

Towards Data Science2 Hot10 phút23 giờ trướcAI

Your Model Isn't Done Until Someone Else Can Call It

Xây dựng endpoint churn prediction với FastAPI đòi hỏi nhiều bước quan trọng sau khi code đã chạy được. Bài viết đề cập đến các vấn đề thực tế như Docker hóa ứng dụng, xử lý rate limiting với Limiter, và tích hợp authentication bằng OAuth2. Người gặp lỗi 503 khi quá tải do thiếu connection pooling, dẫn đến việc thêm SQLAlchemy connection pool. Bài học quan trọng là production-ready không chỉ là code chạy được, mà còn xử lý được các edge case như số lượng concurrent requests lớn.

Bài viết này giúp bạn hiểu những vấn đề thực tế khi chuyển mô hình từ phòng thí nghiệm lên production.

#python #docker #aws-ec2 Nguồn

ploeh blog33 Hot8 phút6 ngày trướcAI

Worse is better: C# versus F#

Bài viết so sánh C# và F# trong môi trường .NET, cho thấy C# vẫn là ngôn ngữ phổ biến cho phát triển ứng dụng truyền thống. Nguyên nhân kỹ thuật mà tác giả cho F# vượt trội là sự hỗ trợ mạnh mẽ cho lập trình hàm: kiểu dữ liệu không thay đổi, suy luận kiểu mạnh mẽ và pattern matching tích hợp sẵn. Nhờ những tính năng này, mã F# thường ngắn gọn hơn, dễ duy trì và giảm nguy cơ lỗi thời gian chạy so với mã C# tương đương. Hệ quả là các nhóm phát triển có thể đạt được tốc độ sản xuất cao hơn và chất lượng code ổn định khi áp dụng F# cho các bài toán phức tạp như xử lý dữ liệu hoặc dịch vụ tài chính. Điều đáng học là khi đánh giá ngôn ngữ cho dự án, không chỉ xem xét mức độ phổ biến mà còn cân nhắc lợi ích của paradigm hàm và mức độ trừu tượng mà ngôn ngữ cung cấp để quyết định xem việc đầu tư thời gian học F# có mang lại lợi ích lâu dài không.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu tại sao F# vượt trội hơn C# trong nhiều trường hợp thực tế.

#architecture #.net #c#Nguồn

Stephen Wolfram Writings195 Hot24 phút1 tháng trướcAI

In Memory of My Wife, Elise Cawley (1961–2026), with Thanks for 36 Wonderful Years

Stephen Wolfram tưởng nhớ người vợ tài năng và yêu quý Elise Cawley, chia sẻ kỷ niệm gia đình cùng những đóng góp quan trọng của bà trong lĩnh vực toán học suốt 36 năm chung sống.

Đọc bài này để hiểu cách một nhà khoa học và lập trình viên như Stephen Wolfram thể hiện sự tôn trọng và cảm động qua những nỗ lực truyền cảm hứng về sự nghiệp của Elise Cawley—nhân vật có đóng góp sâu sắc trong toán học mà nhiều người không biết đến.

#math Nguồn

Medium1 Hot6 phút2 ngày trướcAI

Week 1 — Data Science and Machine Learning is not Coding: Context, Problem Solving & Understanding, and then Tools

Bối cảnh của bài viết nhấn mạnh rằng Data Science và Machine Learning không chỉ đơn thuần là lập trình. Nguyên nhân kỹ thuật là nhiều người tập trung quá mức vào công cụ như Python hay TensorFlow mà bỏ qua nền tảng vấn đề. Hệ quả là các dự án AI thất bại do thiếu hiểu biết domain knowledge và không xác định đúng problem statement. Điều đáng học là cần ưu tiên bối cảnh (context), giải quyết vấn đề (problem solving) và sự hiểu biết (understanding) trước khi đến với tools.

Bài viết này giúp lập trình viên nhận ra rằng Data Science và Machine Learning không chỉ là kỹ năng lập trình mà cần hiểu bối cảnh và tư duy giải quyết vấn đề trước tiên.

#python #data-science #career Nguồn

Polars Blog18 Hot7 phút12 ngày trướcAI

Pre-release of Polars 2.0

Polars là thư viện DataFrame viết bằng Rust có API Python, và bản pre‑release 2.0 đang được công bố. Phiên bản này tích hợp streaming engine vào mọi truy vấn lazy, cho phép thực hiện xử lý luồng thay vì tải toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ. Với streaming engine, các truy vấn lazy có thể làm việc trên tập dữ liệu lớn hơn RAM mà mức tiêu thụ bộ nhớ gần như không đổi, đồng thời giảm thời gian thực hiện do tránh việc sao chép dữ liệu trung gian. Việc đưa streaming engine vào mô hình lazy cho thấy cách mở rộng khả năng xử lý dữ liệu lớn mà không cần thay đổi API hiện tại, nên các nhà phát triển cân nhắc nâng cấp để xử lý workload out‑of‑core. Bản pre‑release vẫn có thể thay đổi, vì vậy trước khi áp dụng trong sản phẩm nên kiểm tra tính ổn định và benchmark trên dữ liệu thực tế.

Polars 2.0 giới thiệu công cụ streaming cho tất cả các truy vấn lazy, giúp xử lý dữ liệu lớn hiệu quả hơn.

#python #data-engineering #polars Nguồn

Planet Python1 Hot1 phút2 ngày trướcAI

Hardware Accelerated Video Capture for PyOpenGL

PyOpenGL-video là một thư viện nhỏ giúp chuyển FrameBufferObjects (FBOs) trực tiếp đến thư viện mã hóa video nền tảng, hoặc sử dụng bộ nhớ video hiện làm FBO tùy thuộc hệ điều hành. Thư mục đích cho phép renderer off-screen tạo video mà không cần sao chép bộ nhớ giữa GPU và CPU, giải quyết nút thắt cổ chai hiệu năng trong các ứng dụng xử lý video thực thời. Giải pháp này hoạt động trên các nền tảng khác nhau như Windows với Media Foundation, macOS với AVFoundation và Linux với GStreamer. Công nghệ đặc biệt hữu ích khi làm việc với OpenGL và cần tối ưu hóa hiệu năng ghi video không đè màn hình.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất xử lý video trong ứng dụng OpenGL phải đọc bài này để khám phá cách sử dụng Hardware Accelerated Video Capture thông qua pyopengl-video, giúp chuyển giao trực tiếp các FrameBufferObjects sang bộ xử lý video của hệ thống, giảm thiểu thời gian xử lý và tăng hiệu năng cho các ứng dụng render không màn hình.

#python Nguồn

Flavio Copes35 Hot11 phút22 ngày trướcAI

A deep dive into Nurb

Nurb được thiết kế để biến một agent viết mã thành đối tác CAD thực tế, cho phép các nhà phát triển làm việc trực tiếp trong môi trường mô hình 3D. Nó sử dụng các thành phần Python để tạo và thao tác hình học, đồng thời dựa trên nhân OCCT để xây dựng các thể rắn chính xác. Trong quá trình làm việc, hệ thống thực hiện kiểm tra trực tiếp và đo lường để phát hiện sớm các lỗi hoặc sai lệch về kích thước. Kết quả cuối cùng được xuất ra định dạng 3MF, giúp duy nhất dữ liệu mô hình và dễ dàng chia sẻ với các công cụ CAD khác. Từ đây ta học được rằng sự kết hợp giữa ngôn ngữ scripting linh hoạt và nhân mô hình rắn mạnh mẽ, cùng với việc áp dụng tiêu chuẩn xuất bản mở, có thể tạo ra quy trình thiết kế tự động hóa và đáng tin cậy.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách Nurb biến một agent lập trình thành đối tác CAD hiệu quả.

#python #ai-agent Nguồn

Logic for Programmers

Bạn nhớ được gì?

Đề xuất cho bạn

Bình luận

Agentic Engineering in Python: From Vibes to Evidence Quiz – Real Python

Your Model Isn't Done Until Someone Else Can Call It

Worse is better: C# versus F#

In Memory of My Wife, Elise Cawley (1961–2026), with Thanks for 36 Wonderful Years

Week 1 — Data Science and Machine Learning is not Coding: Context, Problem Solving & Understanding, and then Tools

Pre-release of Polars 2.0

Hardware Accelerated Video Capture for PyOpenGL

A deep dive into Nurb

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads