A small neural network reduces JPEG compression artifacts and drops into any C++ program as a filter for decoded 32bpp RGBA images. The model is a 7x7-window MLP with 52 inputs, including a luma window, block phase and quality factor, with hidden layers of 32 and 16 and leaky ReLU. It has about 2.2k weights stored in a single header file and was trained on an RTX 5090 using libjpeg with a custom training engine. Trained by finite differences on 514 PNGs round-tripped through JPEG at qualities 30 to 95, it gains about 0.95 dB luma PSNR at quality 30, 0.9 dB at 40, and 0.7 dB at 80 on held-out images. It runs about 20 Mpx/s on 32 threads and 1.6 Mpx/s on a single thread.
Nguồn: https://richg42.blogspot.com/2026/10/neural-jpeg-artifact-reduction-in-c.html. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
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 thửBài viết giải thích cách hoạt động của neural networks, bắt đầu bằng phương trình đường thẳng như một bước đệm để hiểu sâu hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là phương trình đường thẳng không đủ sức biểu diễn các bài toán phức tạp, đòi hỏi activation function như ReLU hay sigmoid để tạo ra các đường cong phi tuyến tính. Hệ quả là các neural networks có khả năng phân loại dữ liệu phi tuyến và giải quyết các bài toán nhận dạng hình ảnh, ngôn ngữ tự nhiên. Điều đáng học là việc hiểu activation function giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất mạng, tránh hiện tượng vanishing gradient và cải thiện tốc độ hội tụ của mô hình.
Bài viết giải thích tại sao mạng nơ-ron cần vượt qua giới hạn của đường thẳng để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Model distillation là quy trình chuyển giao kiến thức từ model lớn (teacher) sang model nhỏ hơn (student) để giữ hiệu suất nhưng giảm tài nguyên. Quá trình này sử dụng hàm loss function như knowledge distillation loss để điều chỉnh student model học từ teacher model. Ví dụ, model distillation có thể giảm kích thước model từ 1.2 tỷ parameter xuống chỉ 120 triệu parameter nhưng vẫn giữ 95% accuracy. Công nghệ này đặc biệt hữu ích cho deployment trên thiết bị IoT hoặc mobile devices với hạn chế về computational resources. Điều đáng học là cách kiến thức có thể được "nén" mà không làm mất nhiều thông tin, giúp tối ưu hóa inference time và energy consumption.
Tìm hiểu về Model Distillation giúp các lập trình viên tối ưu hóa hiệu năng mô hình học máy một cách hiệu quả.
The missing chapter of Hacker's Delight
Blender đang tuyển dụng vị trí Software và DevOps Engineer cho các lập trình viên đam mê công nghệ 3D. Công ty cần bổ sung nhân sự để phát triển các dự án như Geometry Nodes và Blender Engine. Các ứng viên sẽ làm việc với công nghệ cụ thể như OpenGL, C++ và Python để cải thiện core functionality của phần mềm. Đây là cơ hội tốt cho những ai muốn đóng góp trực tiếp vào một dự án open-source nổi tiếng toàn cầu. Bạn sẽ được làm việc trong môi trường phát triển năng động và có tác động lớn đến cộng đồng người dùng Blender.
Bài viết này giúp lập trình viên khám phá cơ hội làm việc tại Blender, nơi họ có thể góp sức vào dự án phần mềm mã nguồn mở 3D hàng đầu thế giới.
ClickHouse vừa giới thiệu native TCP client cho .NET giúp tăng tốc độ đọc và insert dữ liệu với số lần phân bổ bộ nhớ ít hơn. API cột (columnar APIs) và hỗ trợ POCO giúp xử lý dữ liệu hiệu quả hơn so với HTTP truyền thống. Client mới này giảm đáng kể chi phí CPU và bộ nhớ nhờ loại bỏ các lớp trung gian không cần thiết. Nếu bạn đang làm việc với ClickHouse trên .NET, việc chuyển sang native TCP client sẽ mang lại hiệu suất vượt trội, đặc biệt với các operation đọc/ghi hàng loạt.
Client TCP native của ClickHouse cho .NET mang lại hiệu suất vượt trội với API cột và hỗ trợ POCO giúp tối ưu hóa hiệu năng ứng dụng của bạn.
Omarchy 4.0.5, bản phân phối Arch Linux dựa trên Hyprland, tăng tốc khởi trình trình duyệt web bằng cách thay thế lời gọi xdg-settings chậm bằng công cụ tùy chỉnh. Việc sử dụng omarchy-cmd-default-browser giúp xác định trình duyệt mặc định trong khoảng 10ms, nhanh hơn đáng kể so với 72ms của xdg-settings do chuỗi script POSIX shell phức tạp. Công cụ này ưu tiên kiểm tra cấu hình Hyprland trước, sau đó mới fallback đến xdg-settings và xdg-mime khi chưa được thiết lập. Tối ưu hóa riêng này cũng giúp giảm thời gian khởi động thanh trạng thái của Omarchy từ khoảng 20 giây xuống còn 15 giây trên hệ thống 6 màn hình với nhiều widget.
Omarchy giúp khởi trình trình duyệt web nhanh hơn đáng kể nhờ loại bỏ lớp xdg-settings chậm và thay bằng công cụ trợ giúp tùy chỉnh.
Trong Go 1.27, cải tiến về việc tái sử dụng kết nối HTTP/1 giúp tăng tốc đáng kể cho các chương trình gửi nhiều request tuần tự. Nguyên nhân kỹ thuật là do Go tối ưu hóa cơ chế keep-alive connection, giảm thời gian thiết lập kết nối TCP mới cho mỗi request. Hệ quả cụ thể là tăng throughput lên đến 40% trong các kịch bản sending nhiều request đến cùng một host. Điểm đáng học tập là tối ưu hóa connection reuse là chiến lược hiệu quả cho ứng dụng web-client, đặc biệt khi sử dụng standard library của Go mà không cần dependency bên thứ ba.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách Go 1.27 tối ưu hóa việc tái sử dụng kết nối HTTP/1 để tăng tốc độ ứng dụng gửi nhiều yêu cầu tuần tự.
C++ liên tục bị các cơ quan như NSA và EU's Cyber Resilience Act đánh dấu là ngôn ngữ không an toàn về bộ nhớ. Bài phân tích ví dụ kiểm tra palindrome trên LinkedIn cho thấy nhiều vi phạm Core Guidelines và rủi ro kỹ thuật như truy cập chỉ mục không được kiểm tra. Dù được viết lại thành hàm is_palindrome() tổng quát hơn, mã vẫn không thể đảm bảo 100% an toàn. Bài viết chứng minh rằng "biên dịch và chạy được" không đồng nghĩa với "an toàn", và phần tiếp theo sẽ đề xuất giải pháp C++ hiện đại hơn.
Bài viết này giúp lập trình viên C++ nhận ra những lỗi bảo mật tiềm ẩn ngay cả trong code "đạt chuẩn" và hiểu sự khác biệt giữa code hoạt động và code an toàn.
Đang tải bình luận…