- การทดสอบ "สีฟ้าของฉันคือสีฟ้าของคุณหรือไม่?" สำรวจวิธีที่บุคคลต่างๆ จัดประเภทสีฟ้าอมเขียว เผยให้เห็นความแตกต่างเชิงอัตวิสัยในการรับรู้สี
- ปัจจัยต่างๆ เช่น การปรับเทียบจอภาพ แสงสว่างในสภาพแวดล้อม และการรับรู้ส่วนบุคคล มีผลกระทบอย่างมากต่อความแม่นยำของการทดสอบ
- การทดสอบนี้ ซึ่งสร้างขึ้นโดยผู้เชี่ยวชาญด้านประสาทวิทยาทางการมองเห็น มีเป้าหมายเพื่อสร้างความบันเทิงและกระตุ้นความคิดเกี่ยวกับการทำงานร่วมกันระหว่างการรับรู้และภาษา
- ความสามารถในการค้นหา ความง่ายในการค้นหาส่วนประกอบของโค้ด เป็นตัวชี้วัดที่สำคัญแต่บ่อยครั้งถูกมองข้ามในการบำรุงรักษาโค้ด
- แนวปฏิบัติหลักในการเพิ่มความสามารถในการค้นหาประกอบด้วยการหลีกเลี่ยงการสร้างตัวระบุแบบไดนามิก การใช้มาตรฐานการตั้งชื่อที่สอดคล้องกันทั่วทั้งสแต็ก และการเลือกใช้โครงสร้างแบบแบนแทนโครงสร้างแบบซ้อน
- แนวปฏิบัติเหล่านี้ช่วยป้องกันความหงุดหงิดและข้อผิดพลาดเมื่อสำรวจและดูแลฐานโค้ดที่ไม่คุ้นเคย
- ความสามารถในการค้นหา (Greppability) ซึ่งหมายถึงความง่ายในการค้นหาซอร์สโค้ดโดยใช้คำสั่ง grep เป็นตัวชี้วัดที่มีคุณค่าและมักถูกมองข้ามสำหรับคุณภาพและความสม่ำเสมอของโค้ด
- Super Grep" เครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อการจับคู่รูปแบบที่ดีขึ้นในหลายๆ การตั้งชื่อ ตอนนี้มีให้ใช้งานบน PyPI พร้อมโหมด "ไม่สนใจตัวพิมพ์ใหญ่พิมพ์เล็กแบบสุดยอด
- แม้ว่า IDEs (Integrated Development Environments) จะมีฟังก์ชันการค้นหา แต่ grep ยังคงมีความสำคัญ โดยเฉพาะในโค้ดเบสที่ใหญ่หรือไม่คุ้นเคย เพื่อให้การค้นหาง่ายและมีความสม่ำเสมอในภาษาต่าง ๆ
- ผู้เขียนอธิบายถึง "ผลกระทบโครงการไฮดรา" ซึ่งการแก้ปัญหาหนึ่งในโครงการนำไปสู่ปัญหาใหม่ ๆ ทำให้เกิดวงจรของงา นที่ยังไม่เสร็จสิ้น
- เพื่อทำลายวงจรนี้ ผู้เขียนแนะนำกลยุทธ์ต่างๆ เช่น การกำหนดความหมายของคำว่า "เสร็จ" ตั้งแต่เริ่มต้น การยอมรับแนวคิดผลิตภัณฑ์ขั้นต่ำที่ใช้งานได้ (MVP) การกำหนดกรอบเวลา และการเฉลิมฉลองเมื่อทำงานเสร็จสิ้น
- การเน้นไปที่การสร้างนิสัยที่เพิ่มโอกาสในการทำโครงการให้เสร็จสมบูรณ์ จึงส่งเสริมการเติบโตของทักษะที่แท้จริงและลดภาระทางจิตใจจากงานที่ยังไม่เสร็จสิ้น
- มองโครงการที่ยังไม่เสร็จเป็นโอกาสในการสำรวจความคิดสร้างสรรค์และการเรียนรู้ แทนที่จะมองเป็นแหล่งของความกดดัน
- ยอมรับกระบวนการของการทดลองและการเล่น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเติบโตทั ้งในด้านส่วนตัวและด้านอาชีพ
- ตั้งเป้าหมายและกำหนดเวลาที่เป็นจริงสำหรับบางโครงการ ในขณะที่ปล่อยให้โครงการอื่นๆ เปิดกว้างเพื่อจัดลำดับความสำคัญของงานอย่างมีประสิทธิภาพ
- ผู้เขียนได้สำรวจการใช้คุณสมบัติการส่งออกแบบมีโครงสร้างใหม่ของ GPT-4o เพื่อพัฒนาเครื่องมือเก็บข้อมูลเว็บที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI โดยมีผลลัพธ์เริ่มต้นที่น่าพอใจโดยใช้โมเดล Pydantic
- ความท้าทายรวมถึงการแยกวิเคราะห์ตารางที่ซับซ้อนและการจัดการค่าใช้จ่าย โดยการทดลองสองวันมีค่าใช้จ่าย $24 ทำให้ต้องพยายามทำความสะอาดสตริง HTML เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ
- มีการสร้างการสาธิตโดยใช้ Streamlit และได้แชร์ซอร์สโค้ดบน GitHub พร้อมแผนการในอนาคตที่จะจับเหตุการณ์ในเบราว์เซอร์และปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้
- การดึงข้อมูลจากเว็บด้วย GPT-4o มีประสิทธิภาพแต่มีค่าใช้จ่ายสูง ทำให้ผู้ใช้ต้องแปลง HTML เป็นรูปแบบที่ง่ายกว่าเช่น markdown เพื่อลดค่าใช้จ่าย
- เครื่องมือเช่น Extractus, dom-to-semantic-markdown, Apify, และ Firecrawl ช่วยในการแปลงนี้ และกำลังมีการสำรวจการไหลของผู้ใช้ที่ช่วยในการสร้าง XPaths
- ทางเลือกเช่น browserbase.com ให้โซลูช ันสำหรับการใช้งานส่วนขยายของ Chrome บนเบราว์เซอร์ที่ไม่มีส่วนหัว และการใช้โมเดลที่เล็กลงและปรับแต่งอย่างละเอียดหรือการสร้างโค้ดสำหรับการดึงข้อมูลสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดค่าใช้จ่ายได้
- ผู้เขียนกำลังย้ายระบบคลาวด์ขององค์กรไปยังนิวเม็กซิโก รวมถึงการซื้อเซิร์ฟเวอร์ใหม่เพื่อแทนที่เซิร์ฟเวอร์ที่ล้าสมัย
- เซิร์ฟเวอร์สมัยใหม่ เช่น Dell PowerEdge และ HP ProLiant เป็นคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงพร้อมฟีเจอร์การจัดการขั้นสูง เช่น IPMI สำหรับการเข้าถึงและการจัดการระยะไกล
- ความกังวลด้านความปลอดภัยกับ IPMI ทำให้จำเป็นต้องแยกมันออกจากเครือข่ายที่ไม่น่าเชื่อถือ ซึ่งเน้นย้ำถึงความสำคัญของการเข้าใจความสามารถและข้อจำกัดเฉพาะของระบบการจัดการเซิร์ฟเวอร์
- ปัจจุบัน Intel กำลังตามหลัง AMD ทั้งในด้านประสิทธิภาพของ CPU และ GPU ยกเว้นซีพียูในซีรีส์ N100
- ซีพียูของ AMD ได้รับความนิยมเนื่องจากประสิทธิภาพที่เหนือกว่าและความคุ้มค่า ในขณะที่ซีพียูของ Intel มักถูกใช้สำหรับการเปลี่ยนทดแทนโดยตรงในระบบที่มีอยู่แล้ว
- Redfish กำลังกลายเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยและใช้งานง่ายกว่า IPMI สำหรับการจัดการเซิร์ฟเวอร์
- โมเดลการแพร่และโมเดลอัตโนมัติมีความคล้ายคลึงกัน โดยโมเดลการแพร่ทำการอัตโนมัติแบบประมาณในโดเมนความถี่
- แบบจำลองการแพร่กระจายสร้างภาพจากรายละเอียดหยาบไปจนถึงละเอียด โดยวิเคราะห์ด้วยการวิเคราะห์สเปกตรัม ซึ่งแสดงให้เห็นว่าสเปกตรัมของภาพธรรมชาติตามกฎพลังงาน
- กระบวนการคอร์รัปชันในแบบจำลองการแพร่กระจายกรองข้อมูลความถี่สูงออก ทำให้กระบวนการสร้างคล้ายกับการถดถอยอัตโนมัติในพื้นที่ความถี่ ซึ่งบ่งชี้ถึงความเป็นไปได้ในการผสานรวมทั้งสองแนวทางสำหรับข้อมูลหลายรูปแบบในอนาคต