- องค์ประกอบ HTML `` ใช้สำหรับสร้างกล่องโต้ตอบ ซึ่งสามารถเป็นแบบโมดอล (หยุดการโต้ตอบกับหน้า) หรือแบบไม่ใช่โมดอล (อนุญาตให้มีการโต้ตอบได้)
- เมธอด JavaScript
.showModal() และ .show() ใช้สำหรับแสดงไดอะล็อกแบบโมดอลและไม่ใช่โมดอลตามลำดับ ในขณะที่ .close() ใช้สำหรับปิดไดอะล็อกเหล่านั้น
- การเข้าถึงเป็นสิ่งสำคัญ ควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าการโฟกัสถูกตั้งค่าอย่างถูกต้องและมีวิธีการปิด เช่น ปุ่ม ในขณะที่ใช้ CSS
::backdrop สำหรับการจัดสไตล์พื้นหลังของโมดอล
- องค์ประกอบ dialog บน developer.mozilla.org ได้เริ่มต้นการถกเถียงเกี่ยวกับการใช้ HTML องค์ประกอบเชิงโต้ตอบ เช่น ตัวเลือกไฟล์และเครื่องเล่นสื่อ โดยมีความคิดเห็นที่แตกต่างกันเกี่ยวกับความสม่ำเสมอและความสามารถในการคาดเดาของพวกมันในเบราว์เซอร์ต่าง ๆ
- ในขณะที่นักพัฒนาบางคนวิจารณ์องค์ประกอบ dialog ว่าไม่มีสไตล์และไม่ทำงานเหมือนป๊อปอัพพื้นเมือง คนอื่นๆ กลับให้คุณค่ากับประโยชน์ด้านความหมายและการเข้าถึงของมัน
- การอภิปรายเน้นถึงความท้าทายในการรักษาความสม่ำเสมอของการออกแบบและความกังวลเกี่ยวกับการใช้งานที่ไม่เหมาะสมโดยผู้โฆษณา ซึ่งบ่งชี้ว่าองค์ประกอบการสนทนาเป็นก้าวที่ก้าวหน้าแต่ยังคงต้องการการปรับปรุงเพิ่มเติม
- Organic Maps ได้ปล่อยซอร์สโค้ดสำหรับ "เมตาเซิร์ฟเวอร์" ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วในการดาวน์โหลดแผนที่โดยการนำผู้ใช้ไปยังเซิร์ฟเวอร์ Content Delivery Network (CDN) ที่ดีที่สุดตามตำแหน่งที่ตั้งของพวกเขา
- โค้ดที่เคยปิดไว้เพื่อป้องกันการแยกโครงการโดยไม่ได้รับอนุญาต ตอนนี้เปิดภายใต้ใบอนุญาต MIT ส่งเสริมความโปร่งใสและการมีส่วนร่วมของชุมชน
- ทีมกำลังพิจารณาใหม่เกี่ยวกับการใช้ Cloudflare Workers เพื่อป้องกันการผูกขาดกับผู้ให้บริการ และได้ย้อนกลับการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้รับอนุญาตซึ่งทำโดยผู้ร่วมงาน โดยเน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของพวกเขาต่อความเป็นส่วนตัวและความโปร่งใส
- อเล็กซานเดอร์ บอร์ซุก ผู้ร่วมก่อตั้ง Maps.me พยายามปิดโครงการแยกของ Organic Maps ที่เป็นโอเพ่นซอร์สโดยการเปลี่ยนแปลงใบอนุญาต MIT และเพิ่มการบันทึกลงในที่เก็บข้อมูลส่วนตัว - โรมัน ซิสซิค ผู้ดูแลโครงการอีกคนหนึ่งได้ย้อนกลับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้และทำให้ที่เก็บข้อมูลเป็นสาธารณะ นำไปสู่ความขัดแย้งและการเพิกถอนสิทธิ์ของเขา - เหตุการณ์นี้เน้นถึงความขัดแย้งภายในเกี่ยวกับธรรมชาติของโครงการที่เป็นโอเพ่นซอร์ส แต่ Organic Maps ยังคงเป็นแอปพลิเคชันแผนที่ออฟไลน์ที่มีการใช้งานอย่างกว้างขวาง
- “Postgres for Everything” เป็นคลังข้อมูลที่ส่งเสริมการใช้ PostgreSQL ซึ่งเป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบโอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยม สำหรับการใช้งานที่หลากหลายเกินกว่าหน้าที่ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม - คลังข้อมูลนี้เชิญชวนให้มีการร่วมมือและติดตามการใช้งาน PostgreSQL ในรูปแบบที่สร้างสรรค์ต่างๆ เช่น งาน cron, คิวข้อความ, การวิเคราะห์ และอื่นๆ โดยเน้นถึงความหลากหลายในการใช้งาน - โครงการนี้รวมถึง 11 รายการที่เกี่ยวข้องกับ Supabase ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ให้บริการแบ็กเอนด์โดยใช้ PostgreSQL แสดงให้เห็นถึงการบูรณาการและประโยชน์ในการพัฒนาแอปพลิเคชันสมัยใหม่
- การอภิปรายเน้นถึงความหลากหลายของ Postgres ในการใช้งานต่าง ๆ แต่ก็ชี้ให้เห็นข้อจำกัด เช่น การจัดการอักขระ null ในสตริงและการต้องใช้ SQL ที่กำหนดเองสำหรับการสแกนข้ามดัชนี - ความคิดเห็นแตกต่างกันเกี่ยวกับการใช้ Postgres สำหรับทุกวัตถุประสงค์ โดยบางคนเตือนถึงการพึ่งพาฐานข้อมูล เดียวมากเกินไปสำหรับทีมขนาดใหญ่ ในขณะที่คนอื่น ๆ ชื่นชมความเรียบง่ายและความซับซ้อนที่ลดลง - มีการกล่าวถึงทางเลือกอื่น ๆ เช่น Redis พร้อมกับความท้าทายในการขยายขนาดและความสำคัญของการหลีกเลี่ยงการออกแบบที่ซับซ้อนเกินไปในช่วงเริ่มต้นของโครงการ
- เมื่อต้นปี 2024 การวิจัยเกี่ยวกับระบบการแก้ไขร่วมกันสำหรับโปรแกรมแก้ไขข้อความของ Moment ได้เน้นถึงความท้าทายในการแก้ไขแบบออฟไลน์ ซึ่งอัลกอริธึมยอดนิยมอย่าง CRDTs (Conflict-free Replicated Data Types) และ OT (Operational Transformation) มักจะล้มเหลว - การแก้ไขแบบออฟไลน์เพิ่มความขัดแย้งโดยตรง โดย 20-30% ของความขัดแย้งเหล่านี้ส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่เป็นที่ยอมรับ ซึ่งบ่งชี้ว่าปัญหานี้เป็นความท้าทายด้านอินเทอร์เฟซผู้ใช้/ประสบการณ์ผู้ใช้ (UI/UX) มากกว่าปัญหาด้านอัลกอริธึม - นักวิจัยกำลังมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ในการแก้ไขแบบออฟไลน์ โดยเปรียบเทียบกับวิธีที่ git จัดการการรวมเอกสาร ซึ่งเป็นการพัฒนาที่มีแนวโน้มดี
- บทความนี้กล่าวถึงความท้าทายของการแก้ไขร่วมกัน โดยเฉพาะในโหมดออฟไลน์ และวิจารณ์อัลกอริทึมปัจจุบันเช่น Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs) และ Operational Transformation (OT) ที่ไม่สามารถให้ผลลัพธ์ที่มีความหมายทางความหมายเสมอไป มีความเห็นพ้องต้องกันถึงความจำเป็นในการปรับปรุงการแก้ไขความขัดแย้ง ซึ่งอาจทำได้ผ่านการป้อนข้อมูลจากผู้ใช้หรือเครื่องมือขั้นสูงเช่น Large Language Models (LLMs) เพื่อจัดการกับความขัดแย้งทางความหมายอย่างมีประสิทธิภาพ การอภิปรายยังพิจารณาถึงบทบาทของโซลูชัน User Interface/User Experience (UI/UX) ในการเพิ่มประสบการณ์การแก้ไขร่วมกัน โดยเน้นว่าปัญหานี้ขยายเกินกว่าอัลกอริทึมไปถึงการเข้าใจเจตนาของผู้ใช้
- โอแลม่าได้แนะนำการสนับสนุนสำหรับการสร้างผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง ทำให้โมเดลสามารถสร้างผลลัพธ์ในรูปแบบเฉพาะโดยใช้สคีมา JSON
- ฟีเจอร์นี้พร้อมใช้งานแล้วในไลบรารี Ollama Python และ JavaScript ที่อัปเดต ซึ่งมีประโยชน์สำหรับงานต่าง ๆ เช่น การแยกวิเคราะห์ข้อมูลจากเอกสารและภาพ
- ผู้ใช้ควรอัปเดตเป็นเวอร์ชันล่าสุดของ Ollama และใช้พารามิเตอร์รูปแบบในคำขอ cURL หรือไลบรารี โดยการอัปเดตในอนาคตจะมีการปรับปรุงประสิทธิภาพและตัวเลือกการจัดรูปแบบเพิ่มเติม
- Ollama นำเสนอวิธีการสร้างข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น JSON จากโมเดลภาษา พร้อมการอภิปรายเกี่ยวกับการใช้ไวยากรณ์ GBNF สำหรับรูปแบบผลลัพธ์ที่หลากหลายมากขึ้น เช่น XML หรือ SQL - ผู้ใช้ถกเถียงกันถึงความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ JSON เมื่อเทียบกับภาษาธรรมชาติ พร้อมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีที่โมเดลภาษา (LLMs) สร้างข้อความและบทบาทของคำสั่งที่มีโครงสร้าง - การผสานรวมของ Ollama กับ llama.cpp ถูกกล่าวถึงว่าเป็นการทำให้การใช้งานโมเดลง่ายขึ้น แม้ว่าบางคนจะมองว่าเป็นเพียงตัวห่อหุ้ม และฟีเจอร์นี้รองรับโมเดลต่างๆ ที่มีระดับความแม่นยำที่แตกต่างกัน
- RollerCoaster Tycoon ซึ่งพัฒนาขึ้นเป็นหลักด้วยภาษาแอสเซมบลีโดยทีมงานขนาดเล็ก กลายเป็นเกมขายดีในปี 1999 แสดงให้เห็นถึงรูปแบบการพัฒนาที่หายาก
- แฟน ๆ แนะนำ OpenRCT2 สำหรับฟีเจอร์ที่ปรับปรุงและความเข้ากันได้ และ Roller Coaster Tycoon Classic สำหรับอุปกรณ์สมัยใหม่ ในขณะที่ทางเลือกอื่น ๆ อย่าง Parkitect และ Planet Coaster มอบประสบการณ์ที่หลากหลาย
- วิดีโอนี้เน้นถึงวิวัฒนาการของการพัฒนาเกมและความท้าทายที่ทีมเล็กต้องเผชิญเมื่อแข่งขันกับสตูดิโอขนาดใหญ่ โดยมีความสำเร็จของเกมอินดี้อย่าง Minecraft เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงศักย ภาพของความสำเร็จจากทีมเล็ก
- การบริโภคฟรุกโตสเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วง 50 ปีที่ผ่านมา ส่วนใหญ่เนื่องจากน้ำเชื่อมข้าวโพดที่มีฟรุกโตสสูงในเครื่องดื่มและอาหารแปรรูป
- งานวิจัยจากมหาวิทยาลัยวอชิงตันในเซนต์หลุยส์ระบุว่า แม้ฟรุกโตสจะไม่เป็นแหล่งพลังงานโดยตรงให้กับเนื้องอก แต่ตับจะเปลี่ยนฟรุกโตสเป็นสารอาหารที่สนับสนุนการเจริญเติบโตขอ งเนื้องอกในมะเร็ง เช่น มะเร็งผิวหนัง มะเร็งเต้านม และมะเร็งปากมดลูก
- การศึกษานี้เสนอแนวทางการรักษามะเร็งใหม่ ๆ โดยการสำรวจวิธีการป้องกันไม่ให้ฟรุกโตสช่วยในการเจริญเติบโตของเนื้องอก ซึ่งอาจทำได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงทางอาหารหรือการใช้ยา โดยได้รับการสนับสนุนทางการเงินบางส่วนจากสถาบันสุขภาพแห่งชาติ (NIH)
- งานวิจัยจากมหาวิทยาลัยวอชิงตันระบุว่าการบริโภคฟรุกโตสในปริมาณสูงอาจส่งเสริมการเติบโตของเนื้องอกโดยการเพิ่มระดับไขมันในเลือด ซึ่งเซลล์มะเร็งใช้ในการเจริญเติบโต - แม้ว่าฟรุกโตสในผลไม้จะปลอดภัยเนื่องจากมีสารอาหารเพิ่มเติม แต่การบริโภคมากเกินไปจากแหล่งเช่นน้ำเช ื่อมข้าวโพดฟรุกโตสสูงอาจมีความเสี่ยง - การศึกษานี้เน้นย้ำถึงความซับซ้อนของการเผาผลาญมะเร็งและอิทธิพลที่อาจเกิดขึ้นของอาหารต่อการพัฒนามะเร็ง แม้ว่าจะจำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจกลไกเหล่านี้อย่างเต็มที่
- หน้าดังกล่าวเน้นโปรแกรมเชลล์ที่สำคัญ โดยมุ่งเน้นไปที่สคริปต์ที่เขียนด้วยมืออย่างมาก แทนที่จะเป็นสคริปต์ที่สร้างโดยเครื่องมือเช่น autoconf.- รายการที่น่าสนใจรวมถึง akinomyoga/ble.sh ซึ่งเป็น Bash Line Editor ที่มี 61K บรรทัดของโค้ด (LoC) และ kalua ซึ่งเป็นส่วนเสริมของ OpenWRT ที่มี 56K บรรทัดของ โค้ดต้นฉบับ (SLoC).- รายการนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความซับซ้อนและความหลากหลายของการเขียนสคริปต์เชลล์ โดยมีโปรแกรมที่ใช้โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึม ซึ่งมักจะมีมากกว่า 5,000 บรรทัดของโค้ด
- การสนทนามุ่งเน้นไปที่ความซับซ้อนและความท้าทายของการใช้สคริปต์เชลล์ขนาดใหญ่ เช่น ปัญหาด้านการอ่าน ความผิดพลาดในการจัดการ และความสามารถในการพกพา - ผู้ใช้แนะนำให้พิจารณาทางเลือกอื่น ๆ เช่น Python หรือ AWK สำหรับงานที่ซับซ้อนเนื่องจากการบำรุงรักษาที่ดีกว่า ในขณะที่เครื่องมืออย่าง ShellCheck สามารถช่วยปรับปรุงคุณภาพของสคริปต์เชลล์ได้ - การสนทนานี้เน้นถึงความสมดุลระหว่างการใช้สคริปต์เชลล์สำหรับง านที่รวดเร็วและการเลือกใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมที่มีความแข็งแกร่งมากขึ้นสำหรับโครงการขนาดใหญ่
- DSPy เป็นกรอบการทำงานที่ออกแบบมาเพื่อสร้างระบบ AI แบบโมดูลาร์โดยใช้โค้ด Python แบบองค์ประกอบ โดยมุ่งเน้นที่การปรับปรุงผลลัพธ์ของโมเดลภาษา (LM) โดยไม่พึ่งพาเพียงแค่คำสั่งเท่านั้น - รองรับผู้ให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) หลายราย เช่น OpenAI, Anthropic และ Databricks ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอธิบายพฤติกรรม AI เป็นโค้ด ทำให้การทำซ้ำและการปรับแต่งง่ายขึ้น - มีต้นกำเนิดจาก Stanford NLP, DSPy มีชุมชนที่แข็ง แกร่งบน GitHub และ Discord ซึ่งมีส่วนร่วมในการวิจัย AI แบบโอเพนซอร์สและพัฒนาสถาปัตยกรรมโปรแกรมและตัวปรับแต่ง
- DSPy เป็นกรอบการทำงานที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของคำสั่งสำหรับโมเดลภาษา (LMs) โดยการทำให้การเลือกชุดข้อมูลการฝึกอบรมเป็นอัตโนมัติ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดการปรับแต่งด้วยตนเอง
- มันสนับสนุนการฝึกอบรมแบบครบวงจรของโปรแกรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ป้องกันการใช้พรอมต์ที่ล้าสมัยในโค้ด และมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานต่างๆ เช่น การสกัดข้อมูลและการสรุปข้อมูล
- แม้ว่าผู้ใช้บางคนจะพบว่าความซับซ้อนของ DSPy เป็นเรื่องท้าทาย แต่ก็มีคุณค่าในด้านวิธีการที่มีโครงสร้างและคุ ณสมบัติต่าง ๆ เช่น การยืนยันและข้อเสนอแนะที่บังคับใช้ข้อจำกัดของผลลัพธ์