O autor explora as estruturas JavaScript modernas e seus conceitos fundamentais compartilhados, como reatividade e modelos clonados.
Eles explicam o uso do cloneNode para otimizar o desempenho e apresentam outras APIs JavaScript modernas, como o Proxy.
O autor discute o processo de criação de um sistema reativo e de renderização DOM, oferecendo sugestões de aprimoramento e comparando diferentes abordagens de estrutura. Ele também destaca os benefícios de sua própria estrutura.
O React e outros frameworks JavaScript atualizam apenas o componente modificado e seus filhos ao reconstruir o DOM virtual, eliminando equívocos sobre atualizações completas do DOM.
O uso de useMemo e React.memo pode evitar a renderização desnecessária de componentes filhos, otimizando o desempenho.
A discussão no fórum explora os recursos e as limitações do Svelte, bem como tópicos como renderização no lado do servidor, gráficos de estado e a complexidade das estruturas JavaScript modernas. Também são mencionadas estruturas alternativas como RxJS, RiotJS e Ember.js.
A pessoa está pedindo aos membros da comunidade que compartilhem projetos que os ajudaram a conseguir um emprego, especificamente se o projeto levou diretamente à obtenção do emprego ou desempenhou um papel no processo de entrevista.
Eles também estão interessados em saber se o projeto estava relacionado ao trabalho de alguma forma.
Além disso, eles querem saber se alguma empresa está contratando no momento.
Os projetos pessoais paralelos podem ter um impacto significativo no desenvolvimento da carreira e nas oportunidades de emprego.
São dados exemplos de pessoas que conseguiram empregos ou tiveram crescimento na carreira por meio de seus projetos.
O compartilhamento de projetos on-line é enfatizado como uma etapa importante para obter reconhecimento e mostrar as habilidades e realizações de uma pessoa.
O autor desenvolveu um site gratuito que ajuda os usuários a identificar a operadora de telecomunicações por trás de chamadas telefônicas não solicitadas ou spam de texto.
Ao denunciar o abuso à operadora, os usuários podem conseguir que o serviço do remetente de spam seja encerrado.
O objetivo é ajudar as operadoras de telecomunicações de boa reputação a desconectar clientes abusivos, fornecendo-lhes informações relacionadas a abusos.
O artigo aborda o problema das chamadas e mensagens de texto de spam e sugere soluções para combatê-los.
A eficácia das denúncias de spam às autoridades e às operadoras de telecomunicações é questionada, e são recomendadas penalidades e aplicação mais rígidas.
A discussão destaca a cumplicidade das empresas de telecomunicações, as estratégias para bloquear chamadas de spam, encaminhar mensagens de texto de spam para denúncia e os desafios da falsificação e do rastreamento de números de telefone.
Os usuários participam de discussões sobre as regras de autopromoção, normas culturais e práticas de moderação das comunidades on-line Lobsters e Hacker News.
As conversas geralmente tratam de controvérsias, da diminuição da participação dos usuários e dos recursos técnicos das plataformas.
As opiniões sobre o Lobsters e o Hacker News variam de positivas a mistas.
A OpenAI, uma importante empresa de IA, planeja comprar US$ 51 milhões em chips inspirados no cérebro, chamados de unidades de processamento neuromórficas (NPUs), da Rain, uma startup apoiada pelo CEO da OpenAI, Sam Altman.
O negócio chama a atenção para possíveis conflitos de interesse decorrentes dos investimentos pessoais de Altman e de sua função como CEO da OpenAI.
O investimento da OpenAI em chips de IA reflete seu compromisso com o avanço da tecnologia de IA.
Os chips da Rain, baseados na arquitetura de código aberto RISC-V, oferecem o potencial de aumentar a capacidade de computação e a eficiência energética em comparação com os chips gráficos atuais usados no desenvolvimento de IA.
A Rain enfrentou desafios, incluindo a remoção de um investidor afiliado à Arábia Saudita devido a preocupações com a segurança nacional.
A Rain afirmou estar em negociações avançadas com gigantes da tecnologia como Google e Microsoft para sistemas de chip.
A rodada de financiamento para a Rain foi examinada pelo Comitê de Investimentos Estrangeiros nos Estados Unidos (CFIUS), destacando as preocupações com o acesso e o controle de tecnologias essenciais.
A OpenAI talvez precise encontrar parceiros com apoio financeiro significativo para atender às suas necessidades de hardware.
As conversas sobre a OpenAI abrangem uma ampla gama de tópicos, incluindo o compromisso da empresa de comprar chips de IA de uma startup e preocupações sobre conflitos de interesse e transparência.
As discussões também envolvem debates sobre a maximização do valor para os acionistas e a responsabilidade corporativa, alegações de desonestidade e abuso na OpenAI e conversas sobre diversidade linguística e diferenças culturais.
Outros tópicos incluem especulações sobre escolhas de investimento e corrupção, críticas à cultura do cancelamento e à proteção da mídia, debates sobre filantropia e as motivações por trás de ações beneficentes e opiniões sobre a ética de separar interesses pessoais de funções profissionais.
O autor expressa insatisfação com o uso do Jenkins para seu pipeline de CI, citando desafios com o Groovy e a falta de suporte para pipelines declarativos.
Eles discutem problemas com permissões, artefatos e integração de contêineres do Docker.
O autor destaca ferramentas úteis como o gerador de snippet e a pesquisa no Github. Em uma empresa diferente, eles não precisam mais gerenciar a CI e o Jenkins, pois há uma equipe dedicada a isso.
A discussão explora várias ferramentas de CI, incluindo Jenkins, GitLab CI e GitHub Actions.
Os usuários compartilham suas opiniões sobre os pontos fortes e fracos dessas ferramentas, com críticas à interface do usuário, à complexidade e ao conjunto de recursos do Jenkins, e elogios à confiabilidade e à facilidade de uso do GitLab CI.
Outros tópicos discutidos incluem pipelines portáteis, Docker, testes locais e os desafios apresentados por diferentes ambientes.
A importância de ferramentas de CI fáceis de usar, personalizáveis e eficientes nos processos de desenvolvimento de software é enfatizada.
O Steel é uma linguagem de dialeto de esquema fácil de usar e de alto desempenho criada em Rust.
Ele oferece suporte a macros, integração com funções Rust e estruturas de dados imutáveis incorporadas.
A linguagem implementa contratos de ordem superior para design por contrato e mostra benchmarks de desempenho promissores em comparação com o Python.
O código fornecido demonstra como usar a máquina virtual Steel, registrar funções e structs e interagir com o mundo externo usando a classe ExternalStruct.
O programa está disponível sob licenças específicas e tem diretrizes de contribuição.
A discussão explora uma ampla gama de tópicos relacionados a linguagens de programação, incluindo o uso do Scheme como uma linguagem de plug-in e debates sobre o uso de linguagens Turing-complete para a configuração de software.
Os benefícios e as limitações do Lisp e seus dialetos, bem como as estratégias de coleta de lixo no Rust, são discutidos.
A conversa também aborda tópicos como sintaxe de programação, uso de macros, segurança de memória e otimização de mecanismos de jogos. Em geral, a discussão se concentra na utilidade, na adoção e nas vantagens e desvantagens de vários conceitos e tecnologias de programação.
O documento examina a capacidade dos modelos de linguagem grande (LLMs), como o GPT-4, de lidar com texto codificado.
Os autores apresentam o Scrambled Bench, um conjunto para avaliar a capacidade dos LLMs de lidar com entradas embaralhadas.
Os resultados experimentais revelam que a GPT-4 pode reconstruir com sucesso as frases originais a partir de texto embaralhado, apesar da natureza complexa da tarefa.
A conversa gira em torno dos recursos e das limitações do GPT-4, um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI.
O GPT-4 é capaz de lidar com a segmentação de palavras e pontuar textos embaralhados, demonstrando sua compreensão da linguagem.
No entanto, o GPT-4 tem imperfeições e limitações, como problemas com regras gramaticais e tokenização, o que leva a sugestões para testar o modelo com diferentes idiomas e modelos alternativos.
As discussões se concentram no uso de memória da ferramenta de análise de JSON Gron e sugerem alternativas como Fastgron e jq para aumentar a eficiência.
As vantagens e limitações do Gron são deliberadas, juntamente com comparações entre diferentes ferramentas.
A versatilidade do Gron para várias tarefas também é discutida, destacando sua utilidade em cenários específicos.
A discussão gira em torno de vários aspectos da história "The Placeholder Girlfriend", incluindo interpretações do final, debates sobre lealdade e relacionamentos e críticas sobre clichês e credibilidade.
As representações de gênero na narrativa e as discussões sobre autoaperfeiçoamento, crescimento pessoal e os desafios de encontrar o parceiro ideal também fazem parte da conversa.
O uso de escalas de classificação numérica e a mercantilização de indivíduos são outros tópicos explorados. Por fim, a discussão enfatiza a importância de analisar criticamente os trabalhos e considerar diversos pontos de vista.
Onsites.fyi é uma plataforma que coleta e compartilha experiências de entrevistas e percepções de empresas de tecnologia renomadas, como Apple, Google, Meta, Microsoft e Amazon.
A plataforma oferece recursos valiosos de preparação por meio da análise de experiências reais de entrevistas, ajudando os usuários a ter uma ideia do que esperar durante o processo de entrevista.
Os usuários são incentivados a fornecer feedback sobre suas próprias experiências em entrevistas, enriquecendo ainda mais o conteúdo da plataforma e beneficiando futuros candidatos a emprego.
Estão sendo discutidos os processos de entrevista e as práticas de contratação em empresas de tecnologia de ponta como Google, Apple, Meta, Microsoft e Amazon.
A frustração é expressa em relação a processos de entrevista descoordenados e demorados.
Os benefícios de trabalhar no Google, como o alto salário e a possibilidade de aposentadoria antecipada, são mencionados.
Este artigo apresenta uma visão geral dos conceitos e da implementação do sistema de arquivos, incluindo a organização dos dados, o uso de metadados e ponteiros e os métodos de otimização da pesquisa de arquivos.
O autor apresenta seu próprio sistema de arquivos chamado GotenksFS, baseado no ext4, explicando sua estrutura no disco, opções de configuração e capacidade máxima de arquivos.
O artigo aborda o processo de criação de um diretório e gravação de um arquivo no GotenksFS e inclui recursos adicionais para leitura e referências usadas na redação.
O artigo explora o processo de criação de um sistema de arquivos em Rust a partir do zero, comparando-o com o sistema de arquivos Unix (UFS).
O autor desaconselha o uso de tipos libc ao definir o formato no disco, pois eles podem diferir entre os sistemas.
Os ponteiros indiretos para blocos de dados são criticados por estarem desatualizados, e o uso de extensões é proposto como um método mais eficiente para rastrear blocos de dados em arquivos grandes. O artigo também aborda a aritmética por trás dos ponteiros indiretos e sua capacidade máxima de tamanho de arquivo.