El autor explora los frameworks modernos de JavaScript y los conceptos básicos que comparten, como la reactividad y las plantillas clonadas.
Explican el uso de cloneNode para optimizar el rendimiento e introducen otras API modernas de JavaScript como Proxy.
El autor analiza el proceso de creación de un sistema reactivo y de renderización DOM, ofreciendo sugerencias de mejora y comparando distintos enfoques de framework. También destacan las ventajas de su propio framework.
React y otros frameworks de JavaScript sólo actualizan el componente modificado y sus hijos al reconstruir el DOM virtual, disipando ideas erróneas sobre actualizaciones completas del DOM.
El uso de useMemo y React.memo puede evitar el rerenderizado innecesario de los componentes hijos, optimizando el rendimiento.
La discusión en el foro explora las características y limitaciones de Svelte, así como temas como el renderizado del lado del servidor, los gráficos de estado y la complejidad de los frameworks JavaScript modernos. También se mencionan marcos alternativos como RxJS, RiotJS y Ember.js.
La persona pide a los miembros de la comunidad que compartan proyectos que les hayan ayudado a conseguir un trabajo, en concreto si el proyecto les llevó directamente a conseguirlo o desempeñó un papel en el proceso de la entrevista.
También les interesa saber si el proyecto estaba relacionado de algún modo con el trabajo.
Además, quieren saber si alguna empresa está contratando actualmente.
El autor ha desarrollado un sitio web gratuito que ayuda a los usuarios a identificar el operador de telecomunicaciones que está detrás de llamadas telefónicas o mensajes de spam no solicitados.
Denunciando el abuso al operador, los usuarios pueden conseguir que se cancele el servicio del spammer.
El objetivo es ayudar a las empresas de telecomunicaciones acreditadas a desconectar a los clientes abusivos facilitándoles información relacionada con los abusos.
El artículo aborda el problema de las llamadas y mensajes de texto basura y sugiere soluciones para combatirlos.
Se cuestiona la eficacia de denunciar el spam a las autoridades y los operadores de telecomunicaciones, y se recomiendan sanciones más estrictas y el cumplimiento de la normativa.
El debate pone de relieve la complicidad de las empresas de telecomunicaciones, las estrategias para bloquear las llamadas de spam, el reenvío de mensajes de spam para su denuncia y los retos que plantean la suplantación y el rastreo de números de teléfono.
El proyecto Lobsters Rails es una base de código abierto para el sitio web https://lobste.rs, construido con Ruby on Rails y que utiliza un backend SQL.
Está disponible bajo una licencia permisiva, que permite a otros crear sitios web similares.
El proyecto acepta contribuciones, informes de errores y proporciona instrucciones para configurar y gestionar el sitio web.
Los usuarios debaten sobre las reglas de autopromoción, las normas culturales y las prácticas de moderación de las comunidades en línea Lobsters y Hacker News.
Las conversaciones suelen girar en torno a las polémicas, la disminución de la participación de los usuarios y las características técnicas de las plataformas.
Las opiniones sobre Lobsters y Hacker News varían de positivas a mixtas.
OpenAI, una destacada empresa de IA, planea comprar chips inspirados en el cerebro, denominados unidades de procesamiento neuromórfico (NPU), por valor de 51 millones de dólares a Rain, una startup respaldada por Sam Altman, consejero delegado de OpenAI.
El acuerdo llama la atención sobre los posibles conflictos de intereses derivados de las inversiones personales de Altman y su papel como consejero delegado de OpenAI.
La inversión de OpenAI en chips de IA refleja su compromiso con el avance de la tecnología de IA.
Los chips de Rain, basados en la arquitectura de código abierto RISC-V, ofrecen la posibilidad de aumentar la potencia de cálculo y la eficiencia energética en comparación con los actuales chips gráficos utilizados en el desarrollo de IA.
Rain se ha enfrentado a dificultades, como la retirada de un inversor afiliado a Arabia Saudí por motivos de seguridad nacional.
Rain ha afirmado estar en conversaciones avanzadas con gigantes tecnológicos como Google y Microsoft para sistemas de chips.
La ronda de financiación de Rain fue objeto de escrutinio por parte del Comité de Inversiones Extranjeras en Estados Unidos (CFIUS), que puso de relieve la preocupación por el acceso y control de tecnologías críticas.
Es posible que OpenAI necesite encontrar socios con un respaldo financiero significativo para cubrir sus necesidades de hardware.
Las conversaciones sobre OpenAI abarcan un amplio abanico de temas, como el compromiso de la empresa de comprar chips de IA a una startup y la preocupación por los conflictos de intereses y la transparencia.
Las discusiones también incluyen debates sobre la maximización del valor para el accionista y la responsabilidad corporativa, acusaciones de deshonestidad y abuso dentro de OpenAI, y conversaciones sobre diversidad lingüística y diferencias culturales.
Otros temas son las especulaciones sobre las opciones de inversión y la corrupción, las críticas a la cultura de la cancelación y la protección de los medios de comunicación, los debates sobre la filantropía y las motivaciones de las acciones benéficas, y las opiniones sobre la ética de separar los intereses personales de las funciones profesionales.
El autor expresa su insatisfacción con el uso de Jenkins para su tubería de CI, citando los desafíos con Groovy y la falta de apoyo a las tuberías declarativas.
Se discuten temas relacionados con permisos, artefactos e integración de contenedores Docker.
El autor destaca herramientas útiles como el generador de fragmentos y la búsqueda en Github. En otra empresa, ya no tienen que gestionar CI y Jenkins, pues hay un equipo dedicado a ello.
El debate explora varias herramientas de CI, como Jenkins, GitLab CI y GitHub Actions.
Los usuarios comparten sus opiniones sobre los puntos fuertes y débiles de estas herramientas, con críticas a la interfaz de usuario, la complejidad y el conjunto de funciones de Jenkins, y elogios a la fiabilidad y facilidad de uso de GitLab CI.
Otros temas tratados son las canalizaciones portátiles, Docker, las pruebas locales y los retos que plantean los distintos entornos.
Se subraya la importancia de contar con herramientas de IC fáciles de usar, personalizables y eficientes en los procesos de desarrollo de software.
Steel es un lenguaje dialectal de esquemas fácil de usar y de alto rendimiento construido en Rust.
Tiene soporte para macros, integración con funciones Rust y estructuras de datos inmutables incorporadas.
El lenguaje implementa contratos de orden superior para el diseño por contrato y muestra un rendimiento prometedor en comparación con Python.
El código proporcionado demuestra cómo utilizar la máquina virtual Steel, registrar funciones y structs, e interactuar con el mundo exterior utilizando la clase ExternalStruct.
El programa está disponible bajo licencias específicas y tiene directrices de contribución.
La discusión explora una amplia gama de temas relacionados con los lenguajes de programación, incluido el uso de Scheme como lenguaje plugin y los debates sobre el uso de lenguajes Turing-completos para la configuración de software.
Se discuten las ventajas y limitaciones de Lisp y sus dialectos, así como las estrategias de recolección de basura en Rust.
La conversación también abarca temas como la sintaxis de programación, el uso de macros, la seguridad de la memoria y la optimización del motor de juego. En general, el debate se centra en la utilidad, la adopción y las ventajas y desventajas de diversos conceptos y tecnologías de programación.
En este artículo se examina la capacidad de los grandes modelos lingüísticos (LLM), como el GPT-4, para manejar texto codificado.
Los autores presentan el Scrambled Bench, un conjunto para evaluar la capacidad de los LLM para tratar entradas codificadas.
Los resultados experimentales revelan que GPT-4 puede reconstruir con éxito las frases originales a partir de texto codificado, a pesar de la complejidad de la tarea.
La conversación se centra en las capacidades y limitaciones de GPT-4, un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI.
GPT-4 es capaz de segmentar palabras y puntuar textos codificados, lo que demuestra su comprensión del lenguaje.
Sin embargo, GPT-4 tiene imperfecciones y limitaciones, como problemas con las reglas gramaticales y la tokenización, por lo que se sugiere probar el modelo con diferentes lenguas y modelos alternativos.
Gron es una herramienta que convierte JSON en asignaciones discretas, lo que simplifica la búsqueda de valores específicos y la visualización de sus rutas.
Es beneficioso para explorar API con respuestas JSON extensas y documentación inadecuada.
Gron también puede convertir los datos filtrados de nuevo en JSON y se puede instalar y utilizar fácilmente junto con grep y otras herramientas.
Las discusiones se centran en el uso de memoria de la herramienta de análisis JSON Gron y sugieren alternativas como Fastgron y jq para mejorar la eficiencia.
Se deliberan las ventajas y limitaciones de Gron, junto con comparaciones entre distintas herramientas.
También se analiza la versatilidad de Gron para diversas tareas, destacando su utilidad en escenarios específicos.
La discusión gira en torno a diversos aspectos de la historia "La novia de alquiler", incluidas las interpretaciones del final, los debates sobre la lealtad y las relaciones, y las críticas a los clichés y la verosimilitud.
Las representaciones de género en la narrativa y los debates sobre superación personal, crecimiento personal y los retos de encontrar la pareja ideal también forman parte de la conversación.
El uso de escalas numéricas de valoración y la mercantilización de las personas son otros de los temas tratados. En última instancia, el debate hace hincapié en la importancia de analizar críticamente las obras y tener en cuenta diversos puntos de vista.
Onsites.fyi es una plataforma que recoge y comparte experiencias de entrevistas y opiniones de empresas tecnológicas de renombre como Apple, Google, Meta, Microsoft y Amazon.
La plataforma ofrece valiosos recursos de preparación mediante la revisión de experiencias reales de entrevistas, lo que ayuda a los usuarios a hacerse una idea de lo que pueden esperar durante el proceso de entrevista.
Se anima a los usuarios a comentar sus propias experiencias en las entrevistas, lo que enriquece aún más el contenido de la plataforma y beneficia a futuros solicitantes de empleo.
Se debaten los procesos de entrevista y las prácticas de contratación de las grandes empresas tecnológicas como Google, Apple, Meta, Microsoft y Amazon.
Se expresa frustración por la falta de coordinación y la lentitud de los procesos de entrevista.
Se mencionan las ventajas de trabajar en Google, como el elevado salario y la posibilidad de jubilación anticipada.
Este artículo ofrece una visión general de los conceptos y la implementación de los sistemas de archivos, incluida la organización de los datos, el uso de metadatos y punteros, y los métodos de optimización de la búsqueda de archivos.
El autor presenta su propio sistema de archivos llamado GotenksFS, basado en ext4, explicando su estructura en disco, opciones de configuración y capacidad máxima de archivos.
El artículo cubre el proceso de creación de un directorio y la escritura de un archivo en GotenksFS, e incluye recursos adicionales para lecturas complementarias y referencias utilizadas en la escritura.
El artículo explora el proceso de creación de un sistema de archivos en Rust desde cero, comparándolo con el Unix Filesystem (UFS).
El autor desaconseja el uso de tipos libc al definir el formato en disco, ya que pueden diferir de un sistema a otro.
Los punteros indirectos a bloques de datos se critican por anticuados, y se propone el uso de extents como método más eficaz para rastrear bloques de datos en archivos de gran tamaño. El artículo también profundiza en la aritmética que hay detrás de los punteros indirectos y su capacidad máxima de tamaño de archivo.