Penulis mengeksplorasi kerangka kerja JavaScript modern dan konsep dasar yang digunakan bersama seperti reaktivitas dan template yang dikloning.
Mereka menjelaskan penggunaan cloneNode untuk mengoptimalkan kinerja dan memperkenalkan API JavaScript modern lainnya seperti Proxy.
Penulis membahas proses pembuatan sistem reaktif dan rendering DOM, menawarkan saran untuk perbaikan dan membandingkan pendekatan kerangka kerja yang berbeda. Mereka juga menyoroti manfaat dari kerangka kerja mereka sendiri.
React dan framework JavaScript lainnya hanya memperbarui komponen yang dimodifikasi dan anak-anaknya ketika membangun ulang DOM virtual, sehingga menghilangkan kesalahpahaman tentang pembaruan DOM secara penuh.
Penggunaan useMemo dan React.memo dapat mencegah rendering ulang komponen turunan yang tidak perlu, sehingga dapat mengoptimalkan performa.
Diskusi dalam forum ini mengeksplorasi fitur dan keterbatasan Svelte, serta topik-topik seperti server-side rendering, state chart, dan kompleksitas kerangka kerja JavaScript modern. Kerangka kerja alternatif seperti RxJS, RiotJS, dan Ember.js juga disebutkan.
Orang tersebut meminta anggota komunitas untuk berbagi proyek yang telah membantu mereka mendapatkan pekerjaan, khususnya jika proyek tersebut secara langsung menyebabkan mereka mendapatkan pekerjaan atau berperan dalam proses wawancara.
Mereka juga tertarik untuk mengetahui apakah proyek tersebut terkait dengan pekerjaan mereka.
Selain itu, mereka juga ingin mengetahui apakah ada perusahaan yang sedang membuka lowongan kerja.
Penulis telah mengembangkan sebuah situs web gratis yang membantu pengguna mengidentifikasi operator telekomunikasi di balik panggilan telepon yang tidak diminta atau spam teks.
Dengan melaporkan penyalahgunaan ke operator, pengguna berpotensi mendapatkan layanan spammer dihentikan.
Tujuannya adalah untuk membantu operator telekomunikasi terkemuka dalam memutus hubungan dengan pelanggan yang melakukan penyalahgunaan dengan menyediakan informasi terkait penyalahgunaan.
Artikel ini membahas masalah panggilan dan pesan teks spam dan menyarankan solusi untuk memeranginya.
Efektivitas pelaporan spam kepada pihak berwenang dan operator telekomunikasi dipertanyakan, dan hukuman serta penegakan hukum yang lebih ketat direkomendasikan.
Diskusi ini menyoroti keterlibatan perusahaan telekomunikasi, strategi untuk memblokir panggilan spam, meneruskan teks spam untuk pelaporan, dan tantangan pemalsuan dan pelacakan nomor telepon.
Lobsters Rails Project adalah basis kode sumber terbuka untuk situs web https://lobste.rs, yang dibangun dengan Ruby on Rails dan menggunakan backend SQL.
Ini tersedia di bawah lisensi permisif, memungkinkan orang lain untuk membuat situs web serupa.
Proyek ini menerima kontribusi, laporan bug, dan menyediakan instruksi untuk mengatur dan mengelola situs web.
OpenAI, sebuah perusahaan AI terkemuka, berencana untuk membeli chip yang terinspirasi oleh otak senilai $51 juta, yang disebut neuromorphic processing unit (NPU), dari Rain, sebuah perusahaan rintisan yang didukung oleh CEO OpenAI, Sam Altman.
Kesepakatan ini membawa perhatian pada potensi konflik kepentingan yang timbul dari investasi pribadi Altman dan perannya sebagai CEO OpenAI.
Investasi OpenAI dalam chip AI mencerminkan komitmennya untuk memajukan teknologi AI.
Chip Rain, berdasarkan arsitektur sumber terbuka RISC-V, menawarkan potensi peningkatan daya komputasi dan efisiensi energi dibandingkan dengan chip grafis saat ini yang digunakan dalam pengembangan AI.
Rain telah menghadapi berbagai tantangan, termasuk pemecatan seorang investor yang terafiliasi dengan Arab Saudi karena masalah keamanan nasional.
Rain mengklaim sedang dalam pembicaraan lanjutan dengan raksasa teknologi seperti Google dan Microsoft untuk sistem chip.
Putaran pendanaan untuk Rain diteliti oleh Komite Penanaman Modal Asing di Amerika Serikat (CFIUS), yang menyoroti kekhawatiran tentang akses dan kontrol teknologi yang penting.
OpenAI mungkin perlu mencari mitra dengan dukungan finansial yang signifikan untuk memenuhi kebutuhan perangkat kerasnya.
Percakapan tentang OpenAI mencakup berbagai topik, termasuk komitmen perusahaan untuk membeli chip AI dari startup dan kekhawatiran tentang konflik kepentingan dan transparansi.
Diskusi juga melibatkan perdebatan tentang memaksimalkan nilai pemegang saham dan tanggung jawab perusahaan, dugaan ketidakjujuran dan penyalahgunaan dalam OpenAI, dan percakapan tentang keragaman bahasa dan perbedaan budaya.
Topik lainnya termasuk spekulasi tentang pilihan investasi dan korupsi, kritik terhadap budaya pembatalan dan perlindungan media, perdebatan tentang filantropi dan motivasi di balik tindakan amal, dan pendapat tentang etika memisahkan kepentingan pribadi dari peran profesional.
Penulis mengungkapkan ketidakpuasannya menggunakan Jenkins untuk pipeline CI mereka, mengutip tantangan dengan Groovy dan kurangnya dukungan untuk pipeline deklaratif.
Mereka membahas masalah perizinan, artefak, dan mengintegrasikan kontainer Docker.
Penulis menyoroti alat bantu yang bermanfaat seperti pembuat cuplikan dan pencarian Github. Di perusahaan lain, mereka tidak lagi harus mengelola CI dan Jenkins karena ada tim khusus untuk itu.
Diskusi ini membahas berbagai alat bantu CI, termasuk Jenkins, GitLab CI, dan GitHub Actions.
Para pengguna berbagi pendapat mereka tentang kekuatan dan kelemahan alat ini, dengan kritik terhadap UI, kompleksitas, dan rangkaian fitur Jenkins, dan pujian untuk keandalan dan keramahan GitLab CI.
Topik lain yang dibahas termasuk pipa portabel, Docker, pengujian lokal, dan tantangan yang ditimbulkan oleh lingkungan yang berbeda.
Pentingnya alat bantu CI yang mudah digunakan, dapat disesuaikan, dan efisien dalam proses pengembangan perangkat lunak ditekankan.
Steel adalah bahasa dialek skema yang ramah pengguna dan berkinerja tinggi yang dibangun di Rust.
Memiliki dukungan untuk makro, integrasi dengan fungsi Rust, dan struktur data bawaan yang tidak dapat diubah.
Bahasa ini mengimplementasikan kontrak tingkat tinggi untuk desain berdasarkan kontrak dan menunjukkan tolok ukur kinerja yang menjanjikan dibandingkan dengan Python.
Kode yang disediakan menunjukkan cara menggunakan mesin virtual Steel, mendaftarkan fungsi dan struktur, dan berinteraksi dengan dunia luar menggunakan kelas ExternalStruct.
Program ini tersedia di bawah lisensi khusus dan memiliki panduan kontribusi.
Diskusi ini mengeksplorasi berbagai topik yang berkaitan dengan bahasa pemrograman, termasuk penggunaan Scheme sebagai bahasa plugin dan perdebatan tentang penggunaan bahasa Turing-lengkap untuk konfigurasi perangkat lunak.
Manfaat dan keterbatasan Lisp dan dialeknya, serta strategi pengumpulan sampah di Rust, dibahas.
Pembicaraan ini juga mencakup topik-topik seperti sintaks pemrograman, penggunaan makro, keamanan memori, dan pengoptimalan mesin game. Secara keseluruhan, diskusi ini berfokus pada kegunaan, adopsi, dan tradeoff berbagai konsep dan teknologi pemrograman.
Percakapan berpusat pada kemampuan dan keterbatasan GPT-4, model bahasa yang dikembangkan oleh OpenAI.
GPT-4 mampu menangani segmentasi kata dan memberi tanda baca pada teks yang diacak, yang menunjukkan pemahamannya tentang bahasa.
Namun, GPT-4 memiliki ketidaksempurnaan dan keterbatasan, seperti masalah dengan aturan tata bahasa dan tokenisasi, yang mendorong saran untuk menguji model dengan bahasa yang berbeda dan model alternatif.
Gron adalah alat yang mengubah JSON menjadi penugasan diskrit, sehingga lebih mudah untuk mencari nilai tertentu dan melihat jalurnya.
Ini bermanfaat untuk menjelajahi API dengan respons JSON yang luas dan dokumentasi yang tidak memadai.
Gron juga dapat mengubah data yang telah difilter kembali menjadi JSON dan dapat dengan mudah dipasang dan digunakan bersama dengan grep dan alat lainnya.
Diskusi ini berfokus pada penggunaan memori dari alat pengurai JSON, Gron, dan menyarankan alternatif lain seperti Fastgron dan jq untuk meningkatkan efisiensi.
Keuntungan dan keterbatasan Gron dibahas, bersama dengan perbandingan antara alat yang berbeda.
Keserbagunaan Gron untuk berbagai tugas juga dibahas, dengan menyoroti kegunaannya dalam skenario tertentu.
Narator bergulat dengan perasaan sebagai pasangan sementara dari seseorang yang mereka kagumi.
Setelah menemukan spreadsheet yang menilai kinerja mereka, mereka mempertimbangkan untuk membalas dendam namun pada akhirnya memilih untuk memperbaiki diri.
Narator mengkonfrontasi pacar mereka tentang kekhawatiran mereka, yang mengarah ke akhir hubungan dan memulai hubungan yang baru.
Diskusi berkisar pada berbagai aspek cerita "The Placeholder Girlfriend," termasuk interpretasi akhir cerita, perdebatan tentang kesetiaan dan hubungan, dan kritik terhadap klise dan kepercayaan.
Penggambaran gender dalam cerita dan diskusi tentang pengembangan diri, pertumbuhan pribadi, dan tantangan dalam menemukan pasangan yang ideal juga menjadi bagian dari percakapan.
Penggunaan skala penilaian numerik dan komodifikasi individu adalah topik tambahan yang dieksplorasi. Pada akhirnya, diskusi ini menekankan pentingnya menganalisis karya secara kritis dan mempertimbangkan berbagai sudut pandang.
Onsites.fyi adalah sebuah platform yang mengumpulkan dan berbagi pengalaman wawancara dan wawasan dari perusahaan teknologi terkenal seperti Apple, Google, Meta, Microsoft, dan Amazon.
Platform ini menawarkan sumber daya persiapan yang berharga dengan mengulas pengalaman wawancara nyata, membantu pengguna mendapatkan gambaran tentang apa yang diharapkan selama proses wawancara.
Pengguna didorong untuk memberikan umpan balik mengenai pengalaman wawancara mereka sendiri, sehingga semakin memperkaya konten platform dan memberikan manfaat bagi para pencari kerja di masa depan.
Proses wawancara dan praktik perekrutan di perusahaan-perusahaan teknologi besar seperti Google, Apple, Meta, Microsoft, dan Amazon sedang ramai diperbincangkan.
Rasa frustrasi diekspresikan terhadap proses wawancara yang tidak terkoordinasi dan memakan waktu.
Manfaat bekerja di Google, seperti gaji tinggi dan potensi pensiun dini, disebutkan.
Artikel ini memberikan gambaran umum tentang konsep dan implementasi sistem file, termasuk organisasi data, penggunaan metadata dan pointer, dan metode optimasi pencarian file.
Penulis memperkenalkan sistem file mereka sendiri yang disebut GotenksFS, berdasarkan ext4, menjelaskan struktur pada disk, opsi konfigurasi, dan kapasitas file maksimum.
Artikel ini mencakup proses pembuatan direktori dan penulisan berkas pada GotenksFS, serta menyertakan sumber tambahan untuk bacaan lebih lanjut dan referensi yang digunakan dalam penulisan.
Artikel ini membahas proses pembuatan sistem berkas di Rust dari awal, membandingkannya dengan Unix Filesystem (UFS).
Penulis menyarankan agar tidak menggunakan tipe libc saat menentukan format on-disk, karena mungkin berbeda di berbagai sistem.
Penunjuk tidak langsung ke blok data dikritik sebagai sesuatu yang ketinggalan zaman, dan penggunaan ekstensi diusulkan sebagai metode yang lebih efisien untuk melacak blok data dalam file besar. Artikel ini juga membahas aritmatika di balik penunjuk tidak langsung dan kapasitas ukuran file maksimumnya.