Il tag HTML `` viene utilizzato per creare finestre di dialogo, che possono essere modali (interrompendo l'interazione con la pagina) o non modali (consentendo l'interazione).
Il metodo JavaScript .showModal() viene utilizzato per visualizzare finestre di dialogo modali, mentre .show() viene utilizzato per visualizzare finestre di dialogo non modali. Il metodo .close() viene utilizzato per chiuderle.
È fondamentale garantire l'accessibilità; assicurati che il focus sia impostato correttamente e fornisci un meccanismo di chiusura, come un pulsante, mentre utilizzi CSS ::backdrop per lo stile degli sfondi dei modali.
Il dibattito sull'elemento dialog su developer.mozilla.org ha avviato una discussione sull'uso di elementi HTML interattivi, come selettori di file e lettori multimediali, con opinioni divergenti sulla loro coerenza e prevedibilità tra i vari browser.
Anche se alcuni sviluppatori criticano l'elemento dialogo perché non è stilizzato e non funziona come i popup nativi, altri ne apprezzano i benefici semantici e di accessibilità.
Il dibattito evidenzia le sfide nel mantenere la coerenza del design e le preoccupazioni riguardo al potenziale uso improprio da parte degli inserzionisti, indicando che l'elemento di dialogo è un passo progressivo ma necessita ancora di miglioramenti.
Organic Maps ha rilasciato il codice sorgente del suo "metaserver", che ottimizza la velocità di download delle mappe indirizzando gli utenti ai migliori server della Content Delivery Network (CDN) in base alla loro posizione.
Il codice, inizialmente chiuso per prevenire fork non autorizzati, è ora aperto sotto la licenza MIT, promuovendo trasparenza e coinvolgimento della comunità.
Il team sta riconsiderando l'uso di Cloudflare Workers per prevenire il lock-in del fornitore e ha annullato le modifiche non autorizzate apportate da un collaboratore, sottolineando il loro impegno per la privacy e la trasparenza.
Alexander Borsuk, co-fondatore di Maps.me, ha cercato di chiudere il fork open-source di Organic Maps modificando la sua licenza MIT e aggiungendo registri a un repository privato. Roman Tsisyk, un altro manutentore del progetto, ha annullato queste modifiche e reso pubblico il repository, portando a un conflitto e alla revoca dei suoi permessi. L'incidente sottolinea i disaccordi interni sulla natura open-source del progetto, tuttavia Organic Maps continua a essere un'applicazione di mappe offline ampiamente utilizzata.
“Postgres for Everything” è un repository che promuove l'uso di PostgreSQL, un popolare database relazionale open-source, per una vasta gamma di applicazioni oltre i compiti tradizionali dei database. - Il repository invita a contribuire e traccia vari usi innovativi di PostgreSQL, inclusi cron jobs, code di messaggi, analisi e altro, evidenziando la sua versatilità. - L'iniziativa include 11 elementi relativi a Supabase, una piattaforma che fornisce servizi backend utilizzando PostgreSQL, mostrando la sua integrazione e utilità nello sviluppo di applicazioni moderne.
Il dibattito sottolinea la versatilità di Postgres in varie applicazioni, ma evidenzia anche delle limitazioni, come la gestione dei caratteri nulli nelle stringhe e la necessità di SQL personalizzato per le scansioni di indici saltati. - Le opinioni variano sull'uso di Postgres per tutti gli scopi, con alcuni che mettono in guardia contro l'eccessivo affidamento su un singolo database per grandi team e altri che ne lodano la semplicità e la ridotta complessità. - Vengono menzionate alternative come Redis, insieme alle sfide nella scalabilità e all'importanza di evitare un'eccessiva ingegnerizzazione nelle fasi iniziali di un progetto.
Inizio 2024, la ricerca sui sistemi di editing collaborativo per l'editor di testo di Moment ha evidenziato sfide con l'editing offline, dove algoritmi popolari come i CRDT (Conflict-free Replicated Data Types) e OT (Operational Transformation) spesso falliscono. L'editing offline aumenta i conflitti diretti, con il 20-30% di questi conflitti che risultano in esiti inaccettabili, suggerendo che il problema è più una sfida di interfaccia utente/esperienza utente (UI/UX) che algoritmica. I ricercatori si stanno ora concentrando sul miglioramento dell'esperienza utente nell'editing offline, tracciando parallelismi con il modo in cui git gestisce la fusione dei documenti, il che rappresenta uno sviluppo promettente.
Il articolo affronta le sfide della modifica collaborativa, specialmente offline, e critica gli algoritmi attuali come i Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs) e la Trasformazione Operativa (OT) per non produrre sempre risultati semanticamente significativi. C'è un consenso sulla necessità di migliorare la risoluzione dei conflitti, potenzialmente attraverso l'input degli utenti o strumenti avanzati come i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMs), per gestire efficacemente i conflitti semantici. La discussione considera anche il ruolo delle soluzioni di Interfaccia Utente/Esperienza Utente (UI/UX) nel migliorare l'esperienza di modifica collaborativa, sottolineando che il problema si estende oltre gli algoritmi alla comprensione dell'intento dell'utente.
Ollama ha introdotto il supporto per output strutturati, consentendo ai modelli di generare output in un formato specifico utilizzando uno schema JSON.
Questa funzionalità è ora disponibile nelle librerie aggiornate di Ollama Python e JavaScript, utili per compiti come l'analisi dei dati da documenti e immagini.
È consigliabile che gli utenti aggiornino alla versione più recente di Ollama e utilizzino il parametro di formato nelle richieste cURL o nelle librerie, con futuri aggiornamenti che promettono miglioramenti delle prestazioni e più opzioni di formato.
Ollama fornisce un metodo per generare dati strutturati, come JSON, dai modelli linguistici, con discussioni sull'uso delle grammatiche GBNF per formati di output più versatili come XML o SQL. Gli utenti dibattono sull'affidabilità degli output JSON rispetto al linguaggio naturale, con approfondimenti su come i modelli linguistici (LLM) generano testo e il ruolo dei prompt strutturati. L'integrazione di Ollama con llama.cpp è nota per semplificare l'uso del modello, anche se alcuni la vedono solo come un involucro, e la funzione supporta vari modelli con livelli di accuratezza differenti.
RollerCoaster Tycoon, sviluppato principalmente in linguaggio assembly da un piccolo team, è diventato un best-seller nel 1999, mostrando uno stile di sviluppo raro.
Fan suggeriscono OpenRCT2 per funzionalità avanzate e compatibilità, e Roller Coaster Tycoon Classic per dispositivi moderni, mentre alternative come Parkitect e Planet Coaster offrono esperienze diverse.
Il video mette in evidenza l'evoluzione dello sviluppo dei giochi e le sfide che i piccoli team affrontano quando competono con studi più grandi, con successi indie come Minecraft che illustrano il potenziale per i successi dei piccoli team.
Il consumo di fruttosio è aumentato significativamente negli ultimi 50 anni, principalmente a causa dello sciroppo di mais ad alto contenuto di fruttosio presente nelle bevande e nei cibi trasformati.
Le ricerche della Washington University di St. Louis indicano che, sebbene il fruttosio non alimenti direttamente i tumori, il fegato lo converte in nutrienti che supportano la crescita tumorale in tumori come il melanoma, il cancro al seno e il cancro cervicale.
Lo studio suggerisce potenziali nuovi trattamenti contro il cancro esplorando metodi per impedire al fruttosio di favorire la crescita tumorale, possibilmente attraverso cambiamenti dietetici o farmaceutici, con un finanziamento parziale da parte dei National Institutes of Health (NIH).
Le ricerche della Washington University indicano che un elevato consumo di fruttosio potrebbe favorire la crescita tumorale aumentando i lipidi circolanti, che vengono utilizzati dalle cellule cancerose per crescere. - Mentre il fruttosio presente nella frutta è generalmente sicuro grazie ai nutrienti aggiuntivi, un'assunzione eccessiva da fonti come lo sciroppo di mais ad alto contenuto di fruttosio potrebbe essere rischiosa. - Lo studio sottolinea la complessità del metabolismo del cancro e la potenziale influenza della dieta sulla progressione del cancro, sebbene siano necessarie ulteriori ricerche per comprendere appieno questi meccanismi.
Questa pagina mette in evidenza programmi shell significativi, concentrandosi su script scritti a mano piuttosto che su quelli generati da strumenti come autoconf. - Tra le voci notevoli ci sono akinomyoga/ble.sh, un editor di linea Bash con 61K linee di codice (LoC), e kalua, un addon OpenWRT con 56K linee di codice sorgente (SLoC). - La lista fornisce approfondimenti sulla complessità e diversità della programmazione shell, presentando programmi che utilizzano strutture dati e algoritmi, tipicamente superando le 5.000 linee di codice.
Il dibattito si concentra sulle complessità e le sfide dell'utilizzo di grandi script shell, come problemi di leggibilità, gestione degli errori e portabilità. - Gli utenti suggeriscono di considerare alternative come Python o AWK per compiti complessi a causa di una migliore manutenibilità, mentre strumenti come ShellCheck possono aiutare a migliorare la qualità degli script shell. - La conversazione mette in evidenza l'equilibrio tra l'uso di script shell per compiti rapidi e l'adozione di linguaggi di programmazione più robusti per progetti più grandi.
DSPy è un framework progettato per costruire sistemi di intelligenza artificiale modulari utilizzando codice Python composizionale, concentrandosi sul miglioramento degli output dei modelli linguistici (LM) senza fare affidamento esclusivamente sui prompt. Supporta diversi fornitori di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come OpenAI, Anthropic e Databricks, permettendo agli utenti di descrivere il comportamento dell'IA come codice, facilitando iterazioni e ottimizzazioni più semplici. Originato dal Stanford NLP, DSPy ha una forte presenza comunitaria su GitHub e Discord, contribuendo alla ricerca open-source sull'IA e avanzando le architetture dei programmi e gli ottimizzatori.
Il DSPy è un framework progettato per ottimizzare i prompt per i modelli di linguaggio (LM) automatizzando la selezione di sottoinsiemi di dati di addestramento, migliorando così le prestazioni e riducendo al minimo le regolazioni manuali.
Supporta l'addestramento end-to-end di programmi di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), prevenendo l'uso di prompt obsoleti nel codice, ed è particolarmente utile per compiti come l'estrazione e la sintesi dei dati.
Anche se alcuni utenti trovano la complessità di DSPy impegnativa, esso è apprezzato per il suo approccio strutturato e per funzionalità come asserzioni e suggerimenti che impongono vincoli sull'output.