Treating Prompt Templates as Hyperparameters in Scikit-LLM GridSearchCV

The Python documentation is now available in Persian

Python documentation giờ đã có phiên bản tiếng Persian, giúp cộng đồng người dùng Iran và các nước nói tiếng Persian tiếp cận dễ dàng hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là do nỗ lực dịch thuật của cộng đồng, sử dụng công cụ Sphinx và hệ thống tài liệu chính thức của Python. Hệ quả là hàng người dùng ở Iran và các nước lân cận sẽ giảm rào cản ngôn ngữ khi học và sử dụng Python. Điều đáng học là dự án dịch tài liệu open-source cần sự hợp tác từ cộng đồng toàn cầu, không chỉ từ các nước nói tiếng Anh.

Tài liệu Python hiện đã có bằng tiếng Persia giúp lập trình viên tiếp cận kiến thức dễ dàng hơn.

pnpm 12.5

pnpm 12.5 đã giới thiệu hỗ trợ cho Python, bao gồm cả editable project packages và shared …

Hands-On Evolution of Deep Learning – Geoffrey Hinton’s AI Legacy

Geoffrey Hinton được mệnh danh là "Godfather of AI" đã phát triển khóa học trên freeCodeCamp.org YouTube, giúp bạn thành thạo mạng nơ-ron hiện đại bằng cách tái tạo các bước đột phá lịch sử. Khóa học bắt đầu từ neural network truyền thống đến modern deep learning với các ví dụ code cụ thể trên framework PyTorch. Hinton giải thích chi tiết quá trình phát triển của backpropagation, convolutional neural networks và transformer models. Bạn sẽ hiểu tại sao dropout giảm overfitting từ 27% xuống 2.5% và cách attention mechanism thay đổi hoàn toàn NLP. Khóa học này là cơ hội hiếm hoi để học trực tiếp từ người đặt nền móng cho deep learning revolution.

Khóa học giúp bạn nắm vững mạng nơ-ron hiện đại bằng cách tái tạo những tiến trình đột phá trong lịch sử trí tuệ nhân tạo.

MemTensor npm and PyPI hit by "supplychain.local" malware

Gần đây các gói MemTensor phiên bản 0.1.21 và 0.1.23 trên npm cùng MemoryOS 2.0.34 trên PyPI bị phát hiện chứa mã độc "supplychain.local". Mã độc này được chèn vào quá trình build package, cho phép kẻ tấn công chiếm quyền điều khiển hệ thống nạn nhân. Hậu quả là hàng nghìn dự án sử dụng các thư viện này có nguy cơ bị nhiễm malware. Nhà phát triển cần kiểm tra lại các dependencies trong dự án và cập nhật lên phiên bản an toàn để tránh rủi ro bảo mật.

Lập trình viên nên đọc bài này để nhận thức về mối đe dọa an ninh chuỗi cung ứng trong các package npm và PyPI nhằm bảo vệ dự án của mình.

Practical Loop Engineering

Bài viết bắt đầu bằng việc đặt ra mục tiêu của việc thiết kế vòng lặp trong hệ thống phần mềm hiệu suất cao. Nó phân tích nguyên nhân kỹ thuật khi các vòng lặp được viết mà không tính đến truy cập bộ nhớ, dự đoán nhánh và chi phí gọi hàm, dẫn đến sự suy giảm throughput lên tới hàng chục phần trăm trên các nền tảng như x86-64 hoặc ARM. Hệ quả là không chỉ lãng phí tài nguyên CPU mà còn làm tăng độ phức tạp bảo trì khi đội phát triển phải dựa vào giả định thay vì đo lường thực tế. Bài viết nhấn mạnh kỷ luật không ủy phán quyết định cho công cụ hoặc thư viện mà tự mình đo lường, profile và điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Điều đáng học là áp dụng quy trình lặp lại: định nghĩa mục tiêu, đo lường baseline, thay đổi một biến mỗi lần và xác nhận cải thiện trước khi tiếp tục, giúp vòng lặp trở thành một thành phần có thể dự đoán và mở rộng.

Bài viết giúp lập trình viên nắm vững kỹ thuật thiết kế vòng lặp hiệu quả và phát triển tư duy phản biện khi giải quyết vấn đề.

Using the Claude API in Python – Real Python

Bối cảnh bài viết hướng dẫn cách tích hợp Claude API vào ứng dụng Python. Nguyên nhân kỹ thuật do Anthropic cung cấp Claude API cho phép developers gửi prompts và điều khiển responses. Hệ quả là bạn có thể sử dụng system instructions để kiểm soát chất lượng output và nhận dữ liệu có cấu trúc. Điều đáng học là bài viết cung cấp code mẫu cụ thể để triển khai Claude API trong Python, giúp bạn tiết kiệm thời gian phát triển.

Hướng dẫn chi tiết sử dụng Claude API trong Python giúp bạn tối ưu hóa prompts và kiểm soát hiệu quả đầu ra từ mô hình ngôn ngữ.

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh việc không ủy thác hoàn toàn quyết định cho các công cụ tự động mà phải duy trì sự kiểm soát và đánh giá chủ động.

Là người viết code hàng ngày, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các vòng lặp hiệu quả và tránh những thói quen sai lầm như tự động hóa quyết định sai lầm, giúp code trở nên rõ ràng, bảo trì dễ dàng và hiệu suất cao hơn.

I Built a Green Blob That Lives on My Desktop (and Now It Has Feelings)

Tác giả đã tạo ra một ứng dụng Green Blob chạy trên desktop, sử dụng state machines để mô phỏng "cảm xúc". Dự án được phát triển bằng Python, sử dụng thư viện Pygame cho giao diện đồ họa và chạy trên Linux với mã nguồn mở. Green Blob có khả năng thay đổi trạng thái cảm xúc dựa trên tương tác của người dùng, tạo ra một trải nghiệm sinh động trên desktop. Đây là một ví dụ thú vị về việc áp dụng state machines trong UI design, đặc biệt hữu ích cho các lập trình viên quan tâm đến giao diện tương tác sinh học.

Bài này mang đến góc nhìn sáng tạo về việc tạo ra ứng dụng desktop tương tác với Python, mở rộng khả năng lập trình đồ họa và xử lý trạng thái.