‘আমার নীল কি তোমার নীল?’ পরীক্ষা ব্যক্তিরা সায়ান রঙটিকে কীভাবে শ্রেণীবদ্ধ করে তা অনুসন্ধান করে, যা রঙ উপলব্ধিতে বিষয়গত পার্থক্যগুলি প্রকাশ করে।
মনিটরের ক্যালিব্রেশন, পরিবেষ্টিত আলো এবং ব্যক্তিগত ধারণার মতো বিষয়গুলি পরীক্ষার নির্ভুলতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে।
পরীক্ষাটি, যা একজন ভিজ্যুয়াল নিউরোসায়েন্স বিশেষজ্ঞ দ্বারা তৈরি করা হয়েছে, উপলব্ধি এবং ভাষার মধ্যে আন্তঃক্রিয়া সম্পর্ কে বিনোদন এবং চিন্তা উদ্রেক করার উদ্দেশ্যে।
গ্রেপ্যাবিলিটি, কোড উপাদানগুলি অনুসন্ধানের সহজতা, কোড রক্ষণাবেক্ষণে একটি গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু প্রায়শই উপেক্ষিত মেট্রিক।
গ্রেপযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য মূল অনুশীলনগুলির মধ্যে রয়েছে গতিশীল শনাক্তকারী নির্মাণ এড়ানো, স্ট্যাক জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ নামকরণ কনভেনশন ব্যবহার করা এবং নেস্টেড কাঠামোর পরিবর্তে ফ্ল্যাট কাঠামোকে অগ্রাধিকার দেওয়া।
এই অনুশীলনগুলি অপরিচিত কোডবেস নেভিগেট এবং রক্ষণাবেক্ষণ করার সময় হতাশা এবং ত্রুটি প্রতিরোধ করতে সহায়তা করে।
গ্রেপ্যাবিলিটি, কোড সার্চ করার সহজতা যা গ্রেপ ব্যবহার করে করা হয়, এটি একটি অবমূল্যায়িত কিন্তু মূল্যবান মাপকাঠি কোডের গুণমান এবং সামঞ্জস্যের জন্য।
‘সুপার গ্রেপ,’ একটি সরঞ্জাম যা বিভিন্ন নামকরণের নিয়মের মধ্যে উন্নত প্যাটার্ন মিলানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এখন PyPI-তে উপলব্ধ, যা একটি ‘সুপার কেস ইনসেনসিটিভ’ মোড অফার করছে।
যদিও আইডিই (ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট) অনুসন্ধান কার্যকারিতা প্রদান করে, grep বড় বা অপরিচিত কোডবেসে বিশেষ করে গুরুত্ব পূর্ণ, যা বিভিন্ন ভাষার মধ্যে অনুসন্ধানের সহজতা এবং সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে।
লেখক 'হাইড্রা প্রকল্প প্রভাব' বর্ণনা করেছেন, যেখানে একটি প্রকল্পে একটি চ্যালেঞ্জ সমাধান করলে নতুন চ্যালেঞ্জ সৃষ্টি হয়, যা অসমাপ্ত কাজের একটি চক্র তৈরি করে।
এই চক্রটি ভাঙার জন্য, লেখক কিছু কৌশল প্রস্তাব করেছেন যেমন শুরু থেকেই 'সম্পন্ন' এর সংজ্ঞা নির্ধারণ করা, ন্যূনতম কার্যকর পণ্য (MVP) গ্রহণ করা, সময় সীমা নির্ধারণ করা, এবং সম্পন্ন হওয়া উদযাপন করা।
কেন্দ্রবিন্দু হলো এমন অভ্যাস গড়ে তোলা যা প্রকল্পগুলি সম্পন্ন করার সম্ভাবনা বাড়ায়, ফলে প্রকৃত দক্ষতা বৃদ্ধির প্রচার করে এবং অস মাপ্ত কাজের মানসিক ওজন কমায়।
লেখক GPT-4o-এর নতুন কাঠামোগত আউটপুট বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে একটি এআই-সহায়ক ওয়েব স্ক্র্যাপার বিকাশের চেষ্টা করেছেন, এবং প্রাথমিক ফলাফলগুলি Pydantic মডেল ব্যবহার করে আশাব্যঞ্জক ছিল।
চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে ছিল জটিল টেবিলগুলি বিশ্লেষণ করা এবং খরচ পরিচালনা করা, যেখানে দুই দিনের পরীক্ষার খরচ ছিল $24, যা কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য HTML স্ট্রিংগুলি পরিষ্কার করার প্রচেষ্টার দিকে পরিচালিত করেছিল।
স্ট্রিমলিট ব্যবহার করে একটি ডেমো তৈরি করা হয়েছিল, এবং সোর্স কোডটি গিটহাবে শেয়ার করা হয়েছিল, ভবিষ্যতে ব্রাউজার ইভেন্টগুলি ক্যাপচার এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করার পরিকল্পনা সহ।
GPT-4o দিয়ে ওয়েব স্ক্র্যাপিং কার্যকরী হলেও ব্যয়বহুল, যা ব্যবহারকারীদের খরচ কমানোর জন্য HTML-কে সহজতর ফরম্যাট যেমন মার্কডাউনে রূপান্তর করতে উদ্বুদ্ধ করে।
Extractus, dom-to-semantic-markdown, Apify, এবং Firecrawl এর মতো সরঞ্জামগুলি এই রূপান্তরে সহায়তা করে, এবং XPaths তৈরির জন্য ব্যবহারকারী-সহায়ক প্রবাহগুলি অন্বেষণ করা হচ্ছে।
বিকল্প যেমন browserbase.com হেডলেস ব্রাউজারে Chrome এক্সটেনশন চালানোর সমাধান প্রদান করে, এবং ছোট, সূক্ষ্মভাবে টিউন করা মডেল ব্যবহার করা বা স্ক্র্যাপিং কোড তৈরি করা দক্ষতা বৃদ্ধি এবং খরচ কমাতে পারে।
লেখক তাদের এন্টারপ্রাইজ ক্লাউড নিউ মেক্সিকোতে স্থানান্তর করছেন, যার মধ্যে একটি পুরানো সার্ভার প্রতিস্থাপনের জন্য একটি নতুন সার্ভার কেনা অন্তর্ভুক্ত।
আধুনিক সার্ভারগুলি, যেমন Dell PowerEdge এবং HP ProLiant, মূলত শক্তিশালী কম্পিউটার যা দূরবর্তী অ্যাক্সেস এবং ব্যবস্থাপনার জন্য IPMI এর মতো উন্নত ব্যবস্থাপনা বৈশিষ্ট্য সহ আসে।
আইপিএমআই-এর সাথে নিরাপত্তা উদ্বেগগুলি এটিকে অবিশ্বস্ত নেটওয়ার্ক থেকে বিচ্ছিন্ন করার প্রয়োজনীয়তা নির্দেশ করে, যা সার্ভার ব্যবস্থাপনা সিস্টেমের নির্দিষ্ট ক্ষমতা এবং সীমাবদ্ধতাগুলি বোঝার গুরুত্বকে তুলে ধরে।
ইন্টেল বর্তমানে সিপিইউ এবং জিপিইউ পারফরম্যান্সে এএমডির পিছনে রয়েছে, শুধুমাত্র এন১০০ সিরিজের সিপিইউগুলি ব্যতিক্রম।
AMD সিপিইউগুলি তাদের উচ্চতর কর্মক্ষমতা এবং খরচ-দক্ষতার জন্য পছন্দ করা হয়, অন্যদিকে ইন্টেল সিপিইউগুলি প্রায়ই বিদ্যমান সেটআপগুলিতে সরাসরি প্রতিস্থাপনের জন্য ব্যবহৃত হয়।
রেডফিশ সার্ভার ব্যবস্থাপনার জন্য আইপিএমআই-এর তুলনায় একটি আরও নিরাপদ এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব বিকল্প হিসেবে আবির্ভূত হচ্ছে।