Autor bada nowoczesne frameworki JavaScript i ich wspólne podstawowe koncepcje, takie jak reaktywność i sklonowane szablony.
Wyjaśniają użycie cloneNode do optymalizacji wydajności i wprowadzają inne nowoczesne API JavaScript, takie jak Proxy.
Autor omawia proces tworzenia systemu reaktywnego i renderowania DOM, oferując sugestie dotyczące ulepszeń i porównując różne podejścia do frameworków. Podkreślają również zalety własnego frameworka.
React i inne frameworki JavaScript aktualizują tylko zmodyfikowany komponent i jego elementy podrzędne podczas odbudowywania wirtualnego DOM, rozwiewając błędne przekonania o pełnej aktualizacji DOM.
Użycie useMemo i React.memo może zapobiec niepotrzebnemu ponownemu renderowaniu komponentów potomnych, optymalizując wydajność.
Dyskusja na forum dotyczy funkcji i ograniczeń Svelte, a także tematów takich jak renderowanie po stronie serwera, wykresy stanów i złożoność nowoczesnych frameworków JavaScript. Wspomniano również o alternatywnych frameworkach, takich jak RxJS, RiotJS i Ember.js.
Osoba ta prosi członków społeczności o podzielenie się projektami, które pomogły im w zdobyciu pracy, w szczególności jeśli projekt bezpośrednio doprowadził do zdobycia pracy lub odegrał rolę w procesie rozmowy kwalifikacyjnej.
Interesuje ich również, czy projekt był w jakikolwiek sposób związany z pracą.
Ponadto chcą dowiedzieć się, czy firmy aktualnie zatrudniają pracowników.
Autor opracował bezpłatną stronę internetową, która pomaga użytkownikom zidentyfikować operatora telekomunikacyjnego stojącego za niechcianymi połączeniami telefonicznymi lub spamem tekstowym.
Zgłaszając nadużycie operatorowi, użytkownicy mogą potencjalnie doprowadzić do zakończenia usługi spamera.
Celem jest pomoc renomowanym operatorom telekomunikacyjnym w odłączaniu nieuczciwych klientów poprzez dostarczanie im informacji związanych z nadużyciami.
W artykule poruszono problem spamu w połączeniach i wiadomościach tekstowych oraz zaproponowano rozwiązania mające na celu jego zwalczanie.
Kwestionowana jest skuteczność zgłaszania spamu władzom i operatorom telekomunikacyjnym, a także zalecane są surowsze kary i egzekwowanie przepisów.
W dyskusji podkreślono współudział firm telekomunikacyjnych, strategie blokowania połączeń spamowych, przekazywanie wiadomości spamowych do zgłaszania oraz wyzwania związane z fałszowaniem i śledzeniem numerów telefonów.
Użytkownicy angażują się w dyskusje na temat zasad autopromocji, norm kulturowych i praktyk moderacji społeczności internetowych Lobsters i Hacker News.
Rozmowy często dotyczą kontrowersji, malejącego udziału użytkowników i technicznych funkcji platform.
Opinie na temat Lobsters i Hacker News wahają się od pozytywnych do mieszanych.
OpenAI, znana firma zajmująca się sztuczną inteligencją, planuje zakup wartych 51 milionów dolarów chipów inspirowanych mózgiem, zwanych neuromorficznymi jednostkami przetwarzającymi (NPU), od Rain, startupu wspieranego przez CEO OpenAI, Sama Altmana.
Transakcja ta zwraca uwagę na potencjalne konflikty interesów wynikające z osobistych inwestycji Altmana i jego roli jako CEO OpenAI.
Inwestycja OpenAI w chipy AI odzwierciedla jej zaangażowanie w rozwój technologii AI.
Układy Rain, oparte na architekturze open-source RISC-V, oferują potencjał zwiększonej mocy obliczeniowej i efektywności energetycznej w porównaniu do obecnych układów graficznych wykorzystywanych w rozwoju sztucznej inteligencji.
Rain stanął w obliczu wyzwań, w tym usunięcia inwestora powiązanego z Arabią Saudyjską z powodu obaw o bezpieczeństwo narodowe.
Rain twierdzi, że prowadzi zaawansowane rozmowy z gigantami technologicznymi, takimi jak Google i Microsoft, w sprawie systemów chipowych.
Inwestycji Zagranicznych w Stanach Zjednoczonych (CFIUS), podkreślając obawy dotyczące dostępu i kontroli technologii krytycznych.
OpenAI może potrzebować partnerów ze znacznym wsparciem finansowym, aby zaspokoić swoje potrzeby sprzętowe.
Rozmowy na temat OpenAI obejmują szeroki zakres tematów, w tym zaangażowanie firmy w zakup chipów AI od startupu oraz obawy dotyczące konfliktów interesów i przejrzystości.
Dyskusje obejmują również debaty na temat maksymalizacji wartości dla akcjonariuszy i odpowiedzialności korporacyjnej, zarzuty dotyczące nieuczciwości i nadużyć w OpenAI oraz rozmowy na temat różnorodności językowej i różnic kulturowych.
Inne tematy obejmują spekulacje na temat wyborów inwestycyjnych i korupcji, krytykę kultury anulowania i ochrony mediów, debaty na temat filantropii i motywacji stojących za działaniami charytatywnymi oraz opinie na temat etyki oddzielania interesów osobistych od ról zawodowych.
Autor wyraża niezadowolenie z używania Jenkinsa w swoim potoku CI, powołując się na wyzwania związane z Groovy i brak wsparcia dla potoków deklaratywnych.
Omówiono kwestie związane z uprawnieniami, artefaktami i integracją kontenerów Docker.
Autor podkreśla pomocne narzędzia, takie jak generator snippetów i wyszukiwanie Github. W innej firmie nie muszą już zarządzać CI i Jenkins, ponieważ jest do tego dedykowany zespół.
W dyskusji omówiono różne narzędzia CI, w tym Jenkins, GitLab CI i GitHub Actions.
Użytkownicy dzielą się swoimi opiniami na temat mocnych i słabych stron tych narzędzi, krytykując interfejs użytkownika, złożoność i zestaw funkcji Jenkinsa oraz chwaląc niezawodność i łatwość obsługi GitLab CI.
Inne omawiane tematy obejmują przenośne potoki, Docker, testowanie lokalne i wyzwania związane z różnymi środowiskami.
Podkreślono znaczenie przyjaznych dla użytkownika, konfigurowalnych i wydajnych narzędzi CI w procesach tworzenia oprogramowania.
Steel to przyjazny dla użytkownika i wydajny język dialektów schematów zbudowany w języku Rust.
Posiada wsparcie dla makr, integrację z funkcjami Rust i wbudowane niezmienne struktury danych.
Język ten implementuje kontrakty wyższego rzędu do projektowania przez kontrakt i wykazuje obiecujące wyniki w porównaniu z Pythonem.
Dostarczony kod demonstruje, jak korzystać z maszyny wirtualnej Steel, rejestrować funkcje i struktury oraz wchodzić w interakcje ze światem zewnętrznym za pomocą klasy ExternalStruct.
Program jest dostępny na określonych licencjach i ma wytyczne dotyczące wkładu.
Dyskusja obejmuje szeroki zakres tematów związanych z językami programowania, w tym wykorzystanie Scheme jako języka wtyczek i debaty na temat używania języków kompletnych Turinga do konfiguracji oprogramowania.
Omówiono zalety i ograniczenia języka Lisp i jego dialektów, a także strategie odśmiecania w języku Rust.
Rozmowa obejmuje również takie tematy, jak składnia programowania, korzystanie z makr, bezpieczeństwo pamięci i optymalizacja silnika gry. Ogólnie rzecz biorąc, dyskusja koncentruje się na użyteczności, adopcji i kompromisach różnych koncepcji i technologii programowania.
Rozmowa koncentruje się wokół możliwości i ograniczeń GPT-4, modelu językowego opracowanego przez OpenAI.
GPT-4 jest w stanie poradzić sobie z segmentacją słów i interpunkcją zakodowanego tekstu, demonstrując swoje zrozumienie języka.
GPT-4 ma jednak niedoskonałości i ograniczenia, takie jak problemy z regułami gramatycznymi i tokenizacją, co skłania do sugestii przetestowania modelu z różnymi językami i alternatywnymi modelami.
Dyskusje koncentrują się na zużyciu pamięci przez narzędzie do parsowania JSON Gron i sugerują alternatywy, takie jak Fastgron i jq, w celu poprawy wydajności.
Omówiono zalety i ograniczenia Gron, a także porównano różne narzędzia.
Omówiono również wszechstronność Gron dla różnych zadań, podkreślając jego przydatność w określonych scenariuszach.
Dyskusja toczy się wokół różnych aspektów historii "The Placeholder Girlfriend", w tym interpretacji zakończenia, debat na temat lojalności i związków oraz krytyki klisz i wiarygodności.
Częścią rozmowy są również portrety płci w opowiadaniu historii oraz dyskusje na temat samodoskonalenia, rozwoju osobistego i wyzwań związanych ze znalezieniem idealnego partnera.
Wykorzystanie numerycznych skal ocen i utowarowienie jednostek to dodatkowe tematy, które zostały zbadane. Ostatecznie dyskusja podkreśla znaczenie krytycznej analizy prac i rozważania różnych punktów widzenia.
Onsites.fyi to platforma, która gromadzi i udostępnia doświadczenia i spostrzeżenia z wywiadów z renomowanymi firmami technologicznymi, takimi jak Apple, Google, Meta, Microsoft i Amazon.
Platforma oferuje cenne zasoby przygotowawcze, przeglądając rzeczywiste doświadczenia z rozmów kwalifikacyjnych, pomagając użytkownikom zorientować się, czego mogą się spodziewać podczas procesu rozmowy kwalifikacyjnej.
Użytkownicy są zachęcani do przekazywania informacji zwrotnych na temat własnych doświadczeń związanych z rozmowami kwalifikacyjnymi, co dodatkowo wzbogaca zawartość platformy i przynosi korzyści przyszłym osobom poszukującym pracy.
Ten artykuł zawiera przegląd koncepcji i implementacji systemu plików, w tym organizacji danych, wykorzystania metadanych i wskaźników oraz metod optymalizacji wyszukiwania plików.
Autor przedstawia swój własny system plików o nazwie GotenksFS, oparty na ext4, wyjaśniając jego strukturę na dysku, opcje konfiguracji i maksymalną pojemność plików.
Artykuł obejmuje proces tworzenia katalogu i zapisu pliku w GotenksFS, a także zawiera dodatkowe zasoby do dalszej lektury i odniesienia użyte w tekście.
Artykuł analizuje proces tworzenia systemu plików w Rust od podstaw, porównując go do uniksowego systemu plików (UFS).
Autor odradza używanie typów libc do definiowania formatu na dysku, ponieważ mogą się one różnić w zależności od systemu.
Pośrednie wskaźniki do bloków danych są krytykowane jako przestarzałe, a użycie rozszerzeń jest proponowane jako bardziej wydajna metoda śledzenia bloków danych w dużych plikach. Artykuł zagłębia się również w arytmetykę stojącą za wskaźnikami pośrednimi i ich maksymalną pojemnością pliku.