Autorul explorează cadrele JavaScript moderne și conceptele lor fundamentale comune, cum ar fi reactivitatea și șabloanele clonate.
Ei explică utilizarea cloneNode pentru a optimiza performanța și introduc alte API-uri JavaScript moderne, cum ar fi Proxy.
Autorul discută procesul de creare a unui sistem reactiv și de redare DOM, oferind sugestii de îmbunătățire și comparând diferite abordări ale cadrului. De asemenea, evidențiază beneficiile propriului cadru.
React și alte cadre JavaScript actualizează doar componenta modificată și copiii săi atunci când reconstruiesc DOM-ul virtual, eliminând concepțiile greșite despre actualizările complete ale DOM-ului.
Folosirea useMemo și React.memo poate preveni reprelucrarea inutilă a componentelor copil, optimizând performanța.
Discuția din forum explorează caracteristicile și limitările lui Svelte, precum și subiecte precum redarea pe partea serverului, diagramele de stare și complexitatea cadrelor JavaScript moderne. De asemenea, sunt menționate cadre alternative precum RxJS, RiotJS și Ember.js.
Persoana le cere membrilor comunității să împărtășească proiectele care i-au ajutat să obțină un loc de muncă, în special dacă proiectul a dus direct la obținerea locului de muncă sau a jucat un rol în procesul de interviu.
De asemenea, aceștia sunt interesați să afle dacă proiectul a fost legat în vreun fel de locul de muncă.
În plus, aceștia vor să afle dacă există companii care fac angajări în prezent.
Autorul a dezvoltat un site web gratuit care îi ajută pe utilizatori să identifice operatorul de telecomunicații care se află în spatele apelurilor telefonice nesolicitate sau al mesajelor spam.
Prin raportarea abuzului către operatorul de telefonie, utilizatorii pot obține rezilierea serviciului spammerului.
Scopul este de a ajuta operatorii de telecomunicații de încredere să deconecteze clienții abuzivi, furnizându-le informații referitoare la abuzuri.
Articolul abordează problema apelurilor și a mesajelor text de tip spam și propune soluții pentru combaterea acestora.
Este pusă sub semnul întrebării eficiența raportării spam-ului către autorități și operatorii de telecomunicații și se recomandă sancțiuni mai stricte și aplicarea legii.
Discuția evidențiază complicitatea companiilor de telecomunicații, strategiile de blocare a apelurilor spam, de redirecționare a mesajelor spam pentru raportare și provocările legate de falsificarea și localizarea numerelor de telefon.
Utilizatorii se angajează în discuții despre regulile de autopromovare, normele culturale și practicile de moderare ale comunităților online Lobsters și Hacker News.
Conversațiile se referă adesea la controverse, la scăderea participării utilizatorilor și la caracteristicile tehnice ale platformelor.
Părerile despre Lobsters și Hacker News variază de la pozitive la mixte.
OpenAI, o importantă companie de inteligență artificială, intenționează să achiziționeze cipuri inspirate de creier, numite unități de procesare neuromorfice (NPU), în valoare de 51 de milioane de dolari de la Rain, un start-up susținut de Sam Altman, directorul general al OpenAI.
Tranzacția atrage atenția asupra unor potențiale conflicte de interese care decurg din investițiile personale ale lui Altman și din rolul său de director general al OpenAI.
Investiția OpenAI în cipuri de inteligență artificială reflectă angajamentul său de a avansa tehnologia inteligenței artificiale.
Cipurile Rain, bazate pe arhitectura RISC-V open-source, oferă potențialul de a crește puterea de calcul și eficiența energetică în comparație cu cipurile grafice actuale utilizate în dezvoltarea inteligenței artificiale.
Rain s-a confruntat cu provocări, inclusiv cu eliminarea unui investitor afiliat Arabiei Saudite din cauza unor probleme de securitate națională.
Rain a afirmat că se află în discuții avansate cu giganți tehnologici precum Google și Microsoft pentru sisteme de cipuri.
Runda de finanțare pentru Rain a fost analizată de Comitetul pentru investiții străine în Statele Unite (CFIUS), subliniind preocupările legate de accesul și controlul tehnologiilor critice.
Este posibil ca OpenAI să fie nevoit să găsească parteneri cu o susținere financiară semnificativă pentru a-și satisface nevoile de hardware.
Conversațiile despre OpenAI acoperă o gamă largă de subiecte, inclusiv angajamentul companiei de a cumpăra cipuri de inteligență artificială de la un startup și preocupările legate de conflictele de interese și de transparență.
Discuțiile implică, de asemenea, dezbateri privind maximizarea valorii acționarilor și responsabilitatea corporativă, acuzații de necinste și abuz în cadrul OpenAI și conversații despre diversitatea lingvistică și diferențele culturale.
Printre alte subiecte se numără speculațiile privind alegerile de investiții și corupția, criticile la adresa culturii de anulare și a protecției mass-media, dezbaterile despre filantropie și motivațiile care stau la baza acțiunilor caritabile, precum și opiniile privind etica separării intereselor personale de rolurile profesionale.
Autorul își exprimă nemulțumirea cu privire la utilizarea Jenkins pentru conducta lor CI, citând provocări cu Groovy și lipsa de suport pentru conductele declarative.
Se discută probleme legate de permisiuni, artefacte și integrarea containerelor Docker.
Autorul evidențiază instrumente utile precum generatorul de fragmente și căutarea Github. Într-o altă companie, nu mai trebuie să gestioneze CI și Jenkins, deoarece există o echipă dedicată pentru aceasta.
Discuția explorează diverse instrumente CI, inclusiv Jenkins, GitLab CI și GitHub Actions.
Utilizatorii își împărtășesc opiniile cu privire la punctele forte și punctele slabe ale acestor instrumente, criticând interfața de utilizare, complexitatea și setul de caracteristici ale lui Jenkins și lăudând fiabilitatea și ușurința de utilizare a lui GitLab CI.
Printre alte subiecte discutate se numără conductele portabile, Docker, testarea locală și provocările reprezentate de diferite medii.
Este subliniată importanța instrumentelor de IC ușor de utilizat, personalizabile și eficiente în procesele de dezvoltare de software.
Steel este un limbaj de dialect de scheme ușor de utilizat și foarte performant, construit în Rust.
Are suport pentru macro-uri, integrare cu funcțiile Rust și structuri de date imuabile încorporate.
Limbajul implementează contracte de ordin superior pentru proiectarea prin contract și prezintă criterii de performanță promițătoare în comparație cu Python.
Codul furnizat demonstrează cum se utilizează mașina virtuală Steel, cum se înregistrează funcțiile și structurile și cum se interacționează cu lumea exterioară folosind clasa ExternalStruct.
Programul este disponibil în baza unor licențe specifice și are linii directoare privind contribuțiile.
Discuția explorează o gamă largă de subiecte legate de limbajele de programare, inclusiv utilizarea lui Scheme ca limbaj plug-in și dezbateri privind utilizarea limbajelor Turing-complete pentru configurarea software-ului.
Sunt discutate avantajele și limitările lui Lisp și ale dialectelor sale, precum și strategiile de colectare a gunoiului în Rust.
Conversația acoperă, de asemenea, subiecte precum sintaxa de programare, utilizarea macrourilor, siguranța memoriei și optimizarea motorului de joc. În general, discuția se concentrează pe utilitatea, adoptarea și compromisurile diferitelor concepte și tehnologii de programare.
Conversația se axează pe capacitățile și limitele GPT-4, un model de limbaj dezvoltat de OpenAI.
GPT-4 este capabilă să gestioneze segmentarea cuvintelor și să puncteze textul încâlcit, demonstrând astfel că înțelege limbajul.
Cu toate acestea, GPT-4 are imperfecțiuni și limitări, cum ar fi probleme legate de regulile gramaticale și de tokenizare, ceea ce a determinat sugestii de testare a modelului cu diferite limbi și modele alternative.
Gron este un instrument care convertește JSON în atribuții discrete, ceea ce face mai simplă căutarea unor valori specifice și vizualizarea traseelor acestora.
Este benefică pentru explorarea API-urilor cu răspunsuri JSON extinse și documentație inadecvată.
Gron poate, de asemenea, să convertească datele filtrate înapoi în JSON și poate fi ușor de instalat și utilizat împreună cu grep și alte instrumente.
Discuțiile se concentrează pe utilizarea memoriei instrumentului de analiză JSON Gron și sugerează alternative precum Fastgron și jq pentru o mai bună eficiență.
Avantajele și limitările Gron sunt analizate, împreună cu comparații între diferite instrumente.
Versatilitatea Gron pentru diferite sarcini este, de asemenea, discutată, subliniind utilitatea sa în scenarii specifice.
Discuția se învârte în jurul diverselor aspecte ale povestirii "Prietena de serviciu", inclusiv interpretări ale finalului, dezbateri despre loialitate și relații, precum și critici ale clișeelor și credibilității.
Reprezentările de gen în povești și discuțiile despre autodepășire, dezvoltare personală și provocările legate de găsirea partenerului ideal fac, de asemenea, parte din conversație.
Utilizarea scărilor de evaluare numerică și transformarea indivizilor în bunuri de larg consum sunt subiecte suplimentare explorate. În cele din urmă, discuția subliniază importanța analizei critice a lucrărilor și a luării în considerare a diverselor puncte de vedere.
Onsites.fyi este o platformă care colectează și împărtășește experiențe și idei de interviuri de la companii de tehnologie renumite, precum Apple, Google, Meta, Microsoft și Amazon.
Platforma oferă resurse valoroase de pregătire prin revizuirea unor experiențe reale de interviu, ajutându-i pe utilizatori să își facă o idee despre ceea ce îi așteaptă în timpul procesului de interviu.
Utilizatorii sunt încurajați să ofere feedback cu privire la propriile experiențe la interviuri, îmbogățind și mai mult conținutul platformei și aducând beneficii viitorilor candidați la un loc de muncă.
Acest articol oferă o prezentare generală a conceptelor și implementării sistemului de fișiere, inclusiv organizarea datelor, utilizarea metadatelor și a indicatoarelor, precum și a metodelor de optimizare a c ăutării de fișiere.
Autorul își prezintă propriul sistem de fișiere numit GotenksFS, bazat pe ext4, explicând structura sa pe disc, opțiunile de configurare și capacitatea maximă a fișierelor.
Articolul acoperă procesul de creare a unui director și de scriere a unui fișier în GotenksFS și include resurse suplimentare pentru lecturi suplimentare și referințe utilizate în scriere.
Articolul explorează procesul de creare de la zero a unui sistem de fișiere în Rust, comparându-l cu sistemul de fișiere Unix (UFS).
Autorul recomandă să nu se utilizeze tipurile libc atunci când se definește formatul pe disc, deoarece acestea pot fi diferite de la un sistem la altul.
Indicatorii indirecți la blocurile de date sunt criticați ca fiind învechiți, iar utilizarea extents este propusă ca o metodă mai eficientă pentru urmărirea blocurilor de date în fișierele mari. Articolul aprofundează, de asemenea, aritmetica din spatele pointerelor indirecte și capacitatea maximă a acestora în ceea ce privește dimensiunea fișierelor.