L'autore esplora i moderni framework JavaScript e i loro concetti fondamentali condivisi, come la reattività e i template clonati.
Spiegano l'uso di cloneNode per ottimizzare le prestazioni e introducono altre moderne API JavaScript come Proxy.
L'autore discute il processo di creazione di un sistema reattivo e di rendering del DOM, offrendo suggerimenti per il miglioramento e confrontando diversi approcci al framework. Vengono inoltre evidenziati i vantaggi del proprio framework.
React e altri framework JavaScript aggiornano solo il componente modificato e i suoi figli quando ricostruiscono il DOM virtuale, dissipando le idee sbagliate sull'aggiornamento completo del DOM.
L'uso di useMemo e React.memo può evitare il rerendering non necessario dei componenti figli, ottimizzando le prestazioni.
La discussione nel forum esplora le caratteristiche e i limiti di Svelte, oltre ad argomenti come il rendering lato server, i grafici di stato e la complessità dei moderni framework JavaScript. Si parla anche di framework alternativi come RxJS, RiotJS e Ember.js.
La persona chiede ai membri della comunità di condividere i progetti che li hanno aiutati a ottenere un lavoro, in particolare se il progetto ha portato direttamente all'ottenimento del lavoro o ha avuto un ruolo nel processo di colloquio.
Sono anche interessati a sapere se il progetto era in qualche modo collegato al lavoro.
Inoltre, vogliono scoprire se ci sono aziende che stanno assumendo.
I progetti collaterali personali possono avere un impatto significativo sullo sviluppo della carriera e sulle opportunità di lavoro.
Vengono forniti esempi di persone che hanno ottenuto un lavoro o che hanno avuto una crescita professionale grazie ai loro progetti.
La condivisione dei progetti online è considerata un passo importante per ottenere il riconoscimento e mostrare le proprie capacità e i propri risultati.
L'autore ha sviluppato un sito web gratuito che aiuta gli utenti a identificare l'operatore di telecomunicazioni che si nasconde dietro le telefonate o gli SMS di spam indesiderati.
Segnalando l'abuso all'operatore, gli utenti possono potenzialmente ottenere l'interruzione del servizio da parte dello spammer.
L'obiettivo è quello di aiutare i vettori di telecomunicazioni affidabili a disconnettere i clienti abusivi fornendo loro informazioni relative agli abusi.
L'articolo affronta il problema delle chiamate e degli SMS di spam e suggerisce soluzioni per combatterli.
Viene messa in discussione l'efficacia della segnalazione dello spam alle autorità e ai gestori delle telecomunicazioni e si raccomandano sanzioni più severe e l'applicazione della legge.
La discussione mette in evidenza la complicità delle società di telecomunicazioni, le strategie per bloccare le chiamate di spam, l'inoltro di messaggi di spam per la segnalazione e le sfide dello spoofing e del tracciamento dei numeri di telefono.
Il progetto Lobsters Rails è una base di codice open-source per il sito web https://lobste.rs, costruito con Ruby on Rails e che utilizza un backend SQL.
È disponibile con una licenza permissiva, che consente ad altri di creare siti web simili.
Il progetto accoglie contributi, segnalazioni di bug e fornisce istruzioni per la configurazione e la gestione del sito web.
Gli utenti si impegnano in discussioni sulle regole di autopromozione, sulle norme culturali e sulle pratiche di moderazione delle comunità online di Lobsters e Hacker News.
Le conversazioni riguardano spesso le controversie, il calo della partecipazione degli utenti e le caratteristiche tecniche delle piattaforme.
Le opinioni su Lobsters e Hacker News variano da positive a contrastanti.
OpenAI, un'importante società di intelligenza artificiale, intende acquistare chip ispirati al cervello, chiamati unità di elaborazione neuromorfiche (NPU), per un valore di 51 milioni di dollari da Rain, una startup sostenuta da Sam Altman, CEO di OpenAI.
L'affare richiama l'attenzione sui potenziali conflitti di interesse derivanti dagli investimenti personali di Altman e dal suo ruolo di CEO di OpenAI.
L'investimento di OpenAI nei chip AI riflette il suo impegno a far progredire la tecnologia AI.
I chip di Rain, basati sull'architettura open-source RISC-V, offrono il potenziale per una maggiore potenza di calcolo ed efficienza energetica rispetto agli attuali chip grafici utilizzati nello sviluppo dell'intelligenza artificiale.
Rain ha dovuto affrontare alcune sfide, tra cui la rimozione di un investitore affiliato all'Arabia Saudita a causa di problemi di sicurezza nazionale.
Rain ha dichiarato di essere in trattative avanzate con giganti della tecnologia come Google e Microsoft per i sistemi di chip.
Il round di finanziamento di Rain è stato esaminato dal Comitato per gli investimenti esteri negli Stati Uniti (CFIUS), evidenziando le preoccupazioni relative all'accesso e al controllo delle tecnologie critiche.
OpenAI potrebbe aver bisogno di trovare partner con un significativo sostegno finanziario per soddisfare le sue esigenze hardware.
Le conversazioni su OpenAI coprono un'ampia gamma di argomenti, tra cui l'impegno dell'azienda ad acquistare chip AI da una startup e le preoccupazioni sui conflitti di interesse e sulla trasparenza.
Le discussioni riguardano anche i dibattiti sulla massimizzazione del valore per gli azionisti e sulla responsabilità aziendale, le accuse di disonestà e di abuso all'interno di OpenAI e le conversazioni sulla diversità linguistica e sulle differenze culturali.
Altri argomenti includono speculazioni sulle scelte di investimento e sulla corruzione, critiche alla cultura della cancellazione e alla protezione dei media, dibattiti sulla filantropia e sulle motivazioni alla base delle azioni di beneficenza e opinioni sull'etica della separazione degli interessi personali dai ruoli professionali.
L'autore esprime insoddisfazione per l'uso di Jenkins per la sua pipeline CI, citando le difficoltà con Groovy e la mancanza di supporto per le pipeline dichiarative.
Vengono discussi i problemi relativi ai permessi, agli artefatti e all'integrazione dei container Docker.
L'autore evidenzia strumenti utili come il generatore di snippet e la ricerca su Github. In un'altra azienda, non devono più gestire CI e Jenkins perché c'è un team dedicato.
La discussione esplora vari strumenti di CI, tra cui Jenkins, GitLab CI e GitHub Actions.
Gli utenti condividono le loro opinioni sui punti di forza e di debolezza di questi strumenti, criticando l'interfaccia utente, la complessità e le funzionalità di Jenkins ed elogiando l'affidabilità e la facilità d'uso di GitLab CI.
Altri argomenti trattati sono le pipeline portatili, Docker, i test locali e le sfide poste da ambienti diversi.
Viene sottolineata l'importanza di strumenti di CI facili da usare, personalizzabili ed efficienti nei processi di sviluppo del software.
Steel è un linguaggio dialettico per schemi facile da usare e ad alte prestazioni, costruito in Rust.
Ha il supporto per le macro, l'integrazione con le funzioni di Rust e strutture di dati immutabili integrate.
Il linguaggio implementa contratti di ordine superiore per la progettazione per contratto e mostra promettenti benchmark di prestazioni rispetto a Python.
Il codice fornito dimostra come utilizzare la macchina virtuale Steel, registrare funzioni e strutture e interagire con il mondo esterno utilizzando la classe ExternalStruct.
Il programma è disponibile con licenze specifiche e ha linee guida per i contributi.
La discussione esplora un'ampia gamma di argomenti relativi ai linguaggi di programmazione, tra cui l'uso di Scheme come linguaggio plugin e i dibattiti sull'uso di linguaggi Turing-completi per la configurazione del software.
Vengono discussi i vantaggi e i limiti del Lisp e dei suoi dialetti, nonché le strategie di garbage collection in Rust.
La conversazione affronta anche argomenti come la sintassi della programmazione, l'uso delle macro, la sicurezza della memoria e l'ottimizzazione del motore di gioco. In generale, la discussione si concentra sull'utilità, l'adozione e i compromessi di vari concetti e tecnologie di programmazione.
Il documento esamina la capacità dei Large Language Models (LLM), come il GPT-4, di gestire il testo criptato.
Gli autori introducono lo Scrambled Bench, una suite per valutare la capacità dei LLM di gestire input criptati.
I risultati sperimentali rivelano che il GPT-4 è in grado di ricostruire con successo le frasi originali dal testo criptato, nonostante la natura complessa del compito.
La conversazione verte sulle capacità e sui limiti del GPT-4, un modello linguistico sviluppato da OpenAI.
Il GPT-4 è in grado di gestire la segmentazione delle parole e la punteggiatura di testi criptati, dimostrando di comprendere il linguaggio.
Tuttavia, il GPT-4 presenta imperfezioni e limitazioni, come problemi con le regole grammaticali e la tokenizzazione, che suggeriscono di testare il modello con lingue diverse e modelli alternativi.
Le discussioni si concentrano sull'utilizzo della memoria dello strumento di parsing JSON Gron e suggeriscono alternative come Fastgron e jq per migliorare l'efficienza.
Vengono discussi i vantaggi e i limiti di Gron e il confronto tra i diversi strumenti.
Viene inoltre discussa la versatilità di Gron per vari compiti, evidenziandone l'utilità in scenari specifici.
La discussione verte su vari aspetti del racconto "La fidanzata segnaposto", tra cui interpretazioni del finale, dibattiti sulla lealtà e sulle relazioni, critiche sui cliché e sulla credibilità.
La rappresentazione del genere nella narrazione e le discussioni sull'auto-miglioramento, la crescita personale e le sfide per trovare il partner ideale fanno parte della conversazione.
L'uso di scale di valutazione numeriche e la mercificazione degli individui sono ulteriori argomenti esplorati. In definitiva, la discussione sottolinea l'importanza di analizzare criticamente le opere e di considerare diversi punti di vista.
Onsites.fyi è una piattaforma che raccoglie e condivide esperienze di interviste e approfondimenti di rinomate aziende tecnologiche come Apple, Google, Meta, Microsoft e Amazon.
La piattaforma offre preziose risorse di preparazione attraverso la revisione di esperienze di colloquio reali, aiutando gli utenti a farsi un'idea di cosa aspettarsi durante il processo di colloquio.
Gli utenti sono incoraggiati a fornire un feedback sulle proprie esperienze di colloquio, arricchendo ulteriormente i contenuti della piattaforma e favorendo le future persone in cerca di lavoro.
Si discutono i processi di colloquio e le pratiche di assunzione presso le aziende Big Tech di alto livello come Google, Apple, Meta, Microsoft e Amazon.
La frustrazione è espressa nei confronti di processi di intervista non coordinati e che richiedono molto tempo.
Vengono citati i vantaggi di lavorare in Google, come la retribuzione elevata e la possibilità di andare in pensione anticipata.
Questo articolo fornisce una panoramica dei concetti e dell'implementazione del file system, compresa l'organizzazione dei dati, l'uso dei metadati e dei puntatori e i metodi di ottimizzazione della ricerca dei file.
L'autore introduce il proprio file system chiamato GotenksFS, basato su ext4, spiegandone la struttura su disco, le opzioni di configurazione e la capacità massima dei file.
L'articolo copre il processo di creazione di una directory e di scrittura di un file in GotenksFS e include risorse aggiuntive per ulteriori letture e riferimenti utilizzati nella stesura.
L'articolo esplora il processo di creazione di un file system in Rust da zero, confrontandolo con il Filesystem Unix (UFS).
L'autore sconsiglia di usare i tipi di libc quando si definisce il formato su disco, perché possono differire da un sistema all'altro.
I puntatori indiretti ai blocchi di dati vengono criticati in quanto obsoleti e viene proposto l'uso degli estensioni come metodo più efficiente per tracciare i blocchi di dati nei file di grandi dimensioni. L'articolo approfondisce anche l'aritmetica alla base dei puntatori indiretti e la capacità massima di dimensione dei file.