Le balise HTML `` est utilisée pour créer des boîtes de dialogue, qui peuvent être modales (interrompant l'interaction avec la page) ou non modales (permettant l'interaction).
Les méthodes JavaScript .showModal() et .show() sont utilisées pour afficher des boîtes de dialogue modales et non modales, respectivement, tandis que .close() est utilisée pour les fermer.
Accessibilité est cruciale ; assurez-vous que le focus est correctement défini et fournissez un mécanisme de fermeture, comme un bouton, tout en utilisant CSS ::backdrop pour styliser les arrière-plans des modales.
Le débat sur l'élément de dialogue sur developer.mozilla.org a suscité une discussion sur l'utilisation des éléments HTML interactifs, tels que les sélecteurs de fichiers et les lecteurs multimédias, avec des opinions divergentes sur leur cohérence et leur prévisibilité à travers les navigateurs.
Alors que certains développeurs critiquent l'élément de dialogue pour son absence de style et son fonctionnement différent des pop-ups natifs, d'autres apprécient ses avantages sémantiques et en matière d'accessibilité.
Les discussions mettent en lumière les défis liés au maintien de la cohérence du design et les préoccupations concernant une utilisation abusive potentielle par les annonceurs, indiquant que l'élément de dialogue est une étape progressive mais nécessite encore des améliorations.
Organic Maps a publié le code source de son « métaserveur », qui optimise les vitesses de téléchargement des cartes en dirigeant les utilisateurs vers les meilleurs serveurs de réseau de diffusion de contenu (CDN) en fonction de leur emplacement.
Le code, initialement fermé pour empêcher les forks non autorisés, est maintenant ouvert sous la licence MIT, favorisant la transparence et l'implication de la communauté.
Le groupe reconsidère l'utilisation de Cloudflare Workers pour éviter la dépendance à un fournisseur et a annulé les modifications non autorisées effectuées par un contributeur, soulignant leur engagement envers la confidentialité et la transparence.
Alexander Borsuk, cofondateur de Maps.me, a tenté de fermer le fork open-source d'Organic Maps en modifiant sa licence MIT et en ajoutant des journaux à un dépôt privé. - Roman Tsisyk, un autre mainteneur du projet, a annulé ces modifications et rendu le dépôt public, ce qui a conduit à un conflit et à la révocation de ses permissions. - L'incident souligne des désaccords internes sur la nature open-source du projet, mais Organic Maps continue d'être une application de cartographie hors ligne largement utilisée.
« Postgres for Everything » est un dépôt qui promeut l'utilisation de PostgreSQL, une base de données relationnelle open-source populaire, pour un large éventail d'applications au-delà des tâches de base de données traditionnelles. - Le dépôt invite à des contributions et suit diverses utilisations innovantes de PostgreSQL, y compris les tâches cron, les files d'attente de messages, l'analyse, et plus encore, soulignant sa polyvalence. - L'initiative comprend 11 éléments liés à Supabase, une plateforme qui fournit des services backend utilisant PostgreSQL, mettant en avant son intégration et son utilité dans le développement d'applications modernes.
Le débat souligne la polyvalence de Postgres dans diverses applications, mais pointe également des limitations, telles que la gestion des caractères nuls dans les chaînes et la nécessité de SQL personnalisé pour les scans d'index sautés. Les avis divergent quant à l'utilisation de Postgres pour tous les usages, certains mettant en garde contre une dépendance excessive à une seule base de données pour les grandes équipes, tandis que d'autres louent sa simplicité et sa complexité réduite. Des alternatives comme Redis sont mentionnées, ainsi que les défis liés à la mise à l'échelle et l'importance d'éviter la sur-ingénierie aux premiers stades d'un projet.
Au début de 2024, la recherche sur les systèmes d'édition collaborative pour l'éditeur de texte de Moment a mis en lumière les défis liés à l'édition hors ligne, où des algorithmes populaires comme les CRDT (types de données répliquées sans conflit) et OT (transformation opérationnelle) échouent souvent. - L'édition hors ligne augmente les conflits directs, avec 20 à 30 % de ces conflits aboutissant à des résultats inacceptables, ce qui suggère que le problème est davantage un défi d'interface utilisateur/expérience utilisateur (UI/UX) qu'un problème algorithmique. - Les chercheurs se concentrent désormais sur l'amélioration de l'expérience utilisateur dans l'édition hors ligne, en établissant des parallèles avec la manière dont git gère la fusion de documents, ce qui est un développement prometteur.
L'article aborde les défis de l'édition collaborative, en particulier hors ligne, et critique les algorithmes actuels tels que les types de données répliquées sans conflit (CRDT) et la transformation opérationnelle (OT) pour ne pas toujours produire des résultats sémantiquement significatifs. Il y a un consensus sur la nécessité d'améliorer la résolution des conflits, potentiellement par le biais de l'apport des utilisateurs ou d'outils avancés comme les modèles de langage de grande taille (LLM), pour gérer efficacement les conflits sémantiques. La discussion considère également le rôle des solutions d'interface utilisateur/expérience utilisateur (UI/UX) dans l'amélioration de l'expérience d'édition collaborative, soulignant que le problème dépasse les algorithmes pour inclure la compréhension de l'intention de l'utilisateur.
Ollama a introduit la prise en charge des sorties structurées, permettant aux modèles de générer des sorties dans un format spécifique en utilisant un schéma JSON.
Cette fonctionnalité est désormais disponible dans les bibliothèques Ollama Python et JavaScript mises à jour, utile pour des tâches telles que l'analyse de données à partir de documents et d'images.
Les utilisateurs doivent mettre à jour vers la dernière version d'Ollama et utiliser le paramètre de format dans les requêtes cURL ou les bibliothèques, avec des mises à jour futures promettant des améliorations de performance et plus d'options de format.
Ollama fournit une méthode pour générer des données structurées, telles que JSON, à partir de modèles de langage, avec des discussions sur l'utilisation des grammaires GBNF pour des formats de sortie plus polyvalents comme XML ou SQL. - Les utilisateurs débattent de la fiabilité des sorties JSON par rapport au langage naturel, avec des perspectives sur la façon dont les modèles de langage (LLM) génèrent du texte et le rôle des invites structurées. - L'intégration d'Ollama avec llama.cpp est notée pour simplifier l'utilisation des modèles, bien que certains la considèrent comme un simple wrapper, et la fonctionnalité prend en charge divers modèles avec des niveaux de précision différents.
RollerCoaster Tycoon, développé principalement en langage d'assemblage par une petite équipe, est devenu un best-seller en 1999, mettant en avant un style de développement rare.
Les fans suggèrent OpenRCT2 pour des fonctionnalités améliorées et une compatibilité accrue, et Roller Coaster Tycoon Classic pour les appareils modernes, tandis que des alternatives comme Parkitect et Planet Coaster offrent des expériences variées.
La vidéo met en lumière l'évolution du développement de jeux et les défis auxquels les petites équipes sont confrontées lorsqu'elles rivalisent avec de plus grands studios, avec des succès indépendants comme Minecraft illustrant le potentiel des réalisations des petites équipes.
Au cours des 50 dernières années, la consommation de fructose a considérablement augmenté, principalement en raison du sirop de maïs à haute teneur en fructose présent dans les boissons et les aliments transformés.
Des recherches de l'Université de Washington à St. Louis indiquent que bien que le fructose ne nourrisse pas directement les tumeurs, le foie le convertit en nutriments qui soutiennent la croissance tumorale dans des cancers tels que le mélanome, le cancer du sein et le cancer du col de l'utérus.
Selon l'étude, de nouveaux traitements potentiels contre le cancer pourraient être développés en explorant des méthodes pour empêcher le fructose de favoriser la croissance tumorale, éventuellement par des changements alimentaires ou des produits pharmaceutiques, avec un financement partiel des National Institutes of Health (NIH).
Des recherches de l'Université de Washington indiquent qu'une consommation élevée de fructose pourrait favoriser la croissance tumorale en augmentant les lipides circulants, qui sont utilisés par les cellules cancéreuses pour croître. - Bien que le fructose présent dans les fruits soit généralement sans danger en raison des nutriments supplémentaires, une consommation excessive provenant de sources comme le sirop de maïs à haute teneur en fructose pourrait être risquée. - L'étude souligne la complexité du métabolisme du cancer et l'influence potentielle de l'alimentation sur la progression du cancer, bien que des recherches supplémentaires soient nécessaires pour comprendre pleinement ces mécanismes.
Cette page met en avant des programmes shell significatifs, en se concentrant sur des scripts écrits à la main plutôt que ceux générés par des outils comme autoconf. - Les entrées notables incluent akinomyoga/ble.sh, un éditeur de ligne Bash avec 61K lignes de code (LoC), et kalua, un addon OpenWRT avec 56K lignes de code source (SLoC). - La liste offre un aperçu de la complexité et de la diversité de la programmation shell, présentant des programmes qui utilisent des structures de données et des algorithmes, dépassant généralement 5 000 lignes de code.
Les discussions portent sur les complexités et les défis liés à l'utilisation de grands scripts shell, tels que les problèmes de lisibilité, de gestion des erreurs et de portabilité. - Les utilisateurs suggèrent de considérer des alternatives comme Python ou AWK pour les tâches complexes en raison d'une meilleure maintenabilité, tandis que des outils comme ShellCheck peuvent aider à améliorer la qualité des scripts shell. - La conversation souligne l'équilibre entre l'utilisation de scripts shell pour des tâches rapides et le choix de langages de programmation plus robustes pour des projets plus importants.
DSPy est un cadre conçu pour construire des systèmes d'IA modulaires en utilisant du code Python compositionnel, se concentrant sur l'amélioration des sorties des modèles de langage (LM) sans se reposer uniquement sur les invites. Il prend en charge plusieurs fournisseurs de grands modèles de langage (LLM) comme OpenAI, Anthropic et Databricks, permettant aux utilisateurs de décrire le comportement de l'IA sous forme de code, facilitant ainsi l'itération et l'optimisation. Originaire du Stanford NLP, DSPy a une forte présence communautaire sur GitHub et Discord, contribuant à la recherche en IA open-source et faisant progresser les architectures de programmes et les optimiseurs.
DSPy est un cadre conçu pour optimiser les invites pour les modèles de langage (LM) en automatisant la sélection de sous-ensembles de données d'entraînement, améliorant ainsi les performances et minimisant les ajustements manuels.
Il prend en charge la formation de bout en bout des programmes de grands modèles de langage (LLM), empêchant l'utilisation de prompts obsolètes dans le code, et est particulièrement utile pour des tâches telles que l'extraction de données et la synthèse.
Bien que certains utilisateurs trouvent la complexité de DSPy difficile, il est apprécié pour son approche structurée et ses fonctionnalités telles que les assertions et les suggestions qui imposent des contraintes de sortie.