I've released a new library opengl_extrusions which is a Numpy and Cython library that does 3D extrusions (like the GLE library) and tessellations (one of the things the GLU library does). The motivation being that the GLE library is constrained to compatibility contexts (think "legacy OpenGL", so it doesn't work…
Nguồn: http://blog.vrplumber.com/b/2026/08/25/opengl-extrusions-and-tessellation. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
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.
Đang tải bình luận…
Nhiều nhà phát triển thường tạo mô hình trong Blender rồi xuất sang Three.js để chạy trên web, nhưng quy trình xuất‑nhập thủ công thường làm chậm vòng lặp phát triển. Bài viết đưa ra 10 mẹo thực tiễn sử dụng AI và plugin Blender MCP để tự động hoá việc xuất glTF/GLB, nén texture và thiết lập cảnh trực tiếp từ Blender. Khi áp dụng những mẹo này, người dùng cho thấy thời gian chuẩn bị tài sản giảm tới 40 % và giảm đáng kể sự không khớp giữa cảnh Blender và kết quả render trong Three.js, giúp xem trước real‑time mượt mà hơn. Bài học chính là việc kết hợp quy tắc đặt tên do AI tạo ra và các file cấu hình từ Blender MCP vào quy trình làm việc sẽ tạo ra một pipeline lặp lại, giảm thiểu thao tác thủ công và giữ mã Three.js sạch sẽ. Nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc để cải thiện quy trình 3D‑to‑web, các con số cụ thể và tên công cụ như Blender, Three.js, AI và Blender MCP làm cho bài viết đáng để tham khảo.
Bài viết này giúp bạn tối ưu hóa quy trình làm việc giữa Blender và Three.js bằng cách kết hợp với AI và Blender MCP.
Một nhà phát triển đã xây dựng một runtime Python không có phụ thuộc để gán kiểu rõ ràng (INSTRUCTION, EVIDENCE, MEMORY, TOOL_OUTPUT) cho từng mẩu ngữ cảnh được đưa vào prompt của AI agent. Hệ thống lưu nguồn gốc qua một sổ cái và ném ngoại lệ ContextTypeError ngay khi phát hiện việc nâng cấp kiểu không hợp lệ, trước khi prompt nào được tạo ra. Nhờ đó, đầu ra của công cụ hoặc bằng chứng được truy xuất không thể vô tình trở thành lệnh dẫn đến hành vi không mong muốn. Bài viết cho thấy tám bài kiểm traunit xác thực logic này, tất cả chạy mà không cần gọi bất kỳ mô hình LLM nào. Điều này minh họa một lớp kiểm tra tính đúng và quan sát ispirado từ Design by Contract, đồng thời nhấn mạnh các giao dịch như khóa sổ cái dựa trên chuỗi, kênh bảo vệ đơn duy nhất, ID tạm thời, phạm vi chỉ trong bộ nhớ và отсутствие suy luận kiểu tự động.
Phương pháp gán kiểu ngữ cảnh rõ ràng cho AI agent giúp ngăn chặn lỗi do hiểu sai thông tin và tăng độ tin cậy cho hệ thống.
Python đang là ngôn ngữ lập trình được ưa chuộng trongหมู่ sinh viên, người mới bắt đầu và những ai muốn chuyển sang nghề lập trình. DICS tại Rohini cung cấp khóa học Python có chương trình học có cấu trúc, bao gồm lý thuyết, bài tập thực hành và dự án thực tế để học viên nắm vững cú pháp và thư viện phổ biến như NumPy, pandas và Flask. Nhờ môi trường thực hành thường xuyên và sự hướng dẫn từ giảng viên có kinh nghiệm, học viên có thể nhanh chóng phát triển khả năng giải quyết vấn đề và xây dựng portfolio cá nhân. Điều này giúp tăng cơ hội xin việc tại các công ty công nghệ và startup đang tìm kiếm kỹ năng Python. Việc chọn một trung tâm đào tạo có trọng điểm thực hành và dự án thực tế là yếu tố then chốt để rút ngắn thời gian từ học tập sang ứng dụng thực tế trong nghề.
Bài viết này giúp lập trình viên tìm hiểu về cơ hội học Python tại một trong những viện hàng đầu ở Rohini để phát triển sự nghiệp coding hiệu quả.
Tìm kiếm instituts Python tốt nhất ở Rohini để chuyển đổi sở thích lập trình thành kỹ năng thực tế là nhu cầu phổ biến giữa những người mới bắt đầu. Các trung tâm này cung cấp đào tạo thực hành, dự án thực tế và bài tập giải quyết vấn đề để học viên áp dụng ngay kiến thức vào mã nguồn. Nhờ phương pháp học bằng doing, học sinh nhanh chóng nắm vững cú pháp Python, thư viện phổ biến và kỹ năng debug, từ đó tăng khả năng làm việc trên các dự án web, tự động hóa hoặc phân tích dữ liệu. Kết quả là họ có portfolio cụ thể để trình bày trước nhà tuyển dụng và giảm thời gian адаптация khi vào làm việc. Điều đáng học là khi chọn khóa học, ưu tiên những chương trình tập trung vào thực hành và dự án thực tế sẽ giúp đạt được trình độ coding thực dụng nhanh hơn lý thuyết chỉ dòm ngó.
Bài viết này giúp bạn biến đam mê lập trình thành kỹ năng thực tế thông qua khóa học Python chuyên nghiệp.
Nhà phát triển game Sol tạo ra các sticker tương tác với hiệu ứng giả 3D bằng shaders trong Godot.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng shaders trong Godot để tạo hiệu ứng ảo 3D trên các stickers tương tác, giúp mở rộng khả năng tạo game và thiết kế đồ họa với hiệu ứng hiện đại mà không cần phụ thuộc vào mô hình 3D phức tạp.
Các hướng dẫn dựa trên prompt để buộc LLM trả về JSON thường失效 khi hệ thống chịu tải cao, vì mô hình có thể tạo ra các token không tuân thủ cấu trúc và dẫn đến chuỗi JSON không hợp lệ. Bài viết giải thích rằng nguyên nhân gốc rễ là thiếu cơ chế kiểm soát cú pháp trong quá trình giải mã, khiến xác suất sinh ra JSON lỗi tăng lên đáng kể khi throughput tăng. Để khắc phục, tác giả đề xuất sử dụng giải mã ràng buộc bởi ngữ pháp (grammar‑constrained decoding) dựa trên Máy trạng thái hữu hạn (FSM), который chỉ cho phép các token theo các quy tắc của grammar JSON tại mỗi bước. Khi áp dụng FSM, tỷ lệ sản xuất JSON hợp lệ đạt gần 100% ngay cả dưới tải trọng lớn, trong khi phương pháp prompt‑based thường còn lại khoảng 15‑20% lỗi. Bài học chính là: thay dựa vào hướng dẫn mô hình qua prompt, chúng ta nên tích hợp kiểm soát cú pháp trực tiếp vào quá trình giải mã để đảm bảo đầu ra có cấu trúc đáng tin cậy.
Bài này giải thích cách Grammar-Constrained Decoding giúp LLM tạo JSON chính xác mà không cần dùng prompt định dạng.
Open Knowledge Compiler (OKC) là trình biên dịch mới chuyển đổi dữ liệu thô thành Open Knowledge Format (OKF), tạo ra một cơ sở tri thức sống, truy vấn được và đọc được bởi agent.
Những lập trình viên muốn xây dựng hệ thống thông minh, tự động hóa xử lý dữ liệu khoa học hoặc ứng dụng AI/ML hiệu quả sẽ tìm hiểu Open Knowledge Compiler để tối ưu hóa cách chuyển đổi và khai thác kiến thức từ các nguồn nguyên thủy sang các định dạng hoạt động tự động.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000+ bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thử