การออกแบบซอฟต์แวร์ที่ทนต่อความล้มเหลวด้วย Django

การสร้างซอฟต์แวร์ที่สามารถทนต่อความล้มเหลวเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ระบบมีความพร้อมใช้งานสูงและมีความน่าเชื่อถือ ในโพสต์นี้ เราจะมาดูแนวทางในการออกแบบแอปพลิเคชัน Django ให้มีความสามารถในการทนต่อความล้มเหลวได้

Continue reading "การออกแบบซอฟต์แวร์ที่ทนต่อความล้มเหลวด้วย Django"

実際に求められているオープンソースプロジェクトのアイデアを見つける方法

多くの開発者がオープンソースプロジェクトを作成しますが、なかなか人気が出ません。その最大の理由は、開発前に市場の需要を検証していないからです。マーケティングの知識がなくても、実際のユーザーの声を聞き、課題を見つけ、人々が本当に求めている問題を解決すれば成功できます。

Continue reading "実際に求められているオープンソースプロジェクトのアイデアを見つける方法"

วิธีค้นหาไอเดียโครงการโอเพ่นซอร์สที่ผู้คนต้องการจริง ๆ

นักพัฒนาหลายคนสร้างโครงการโอเพ่นซอร์สที่ไม่เป็นที่นิยม เพราะพวกเขา ไม่ได้ตรวจสอบความต้องการของตลาดก่อน คุณไม่จำเป็นต้องมี "สัญชาตญาณทางการตลาด" เพียงแค่ ฟังผู้ใช้จริง ค้นหาปัญหาที่พวกเขาพบ และแก้ไขปัญหาที่มีอยู่

Continue reading "วิธีค้นหาไอเดียโครงการโอเพ่นซอร์สที่ผู้คนต้องการจริง ๆ"

アウトプットの力:優れたプログラマーになるための方法

多くの人が優れたプログラマーになるために、チュートリアルを見たり、本を読んだり、オンラインコースを受講したりと、情報のインプットに時間を費やします。しかし、樺沢紫苑氏の著書『アウトプット大全』によると、本当に自分のスキルを向上させるためには、インプットではなくアウトプットが重要です。

Continue reading "アウトプットの力:優れたプログラマーになるための方法"

พลังของการลงมือทำ: วิธีพัฒนาตัวเองให้เป็นโปรแกรมเมอร์ที่เก่งขึ้น

หลายคนที่ต้องการเป็นโปรแกรมเมอร์ที่เก่ง มักจะใช้เวลาไปกับการดูวิดีโอ อ่านหนังสือ หรือเรียนออนไลน์ แต่จากหนังสือที่มีชื่อเสียง The Power of Output ของ ชิออน คาบาซาวะ (Shion Kabasawa) เคล็ดลับที่แท้จริงในการพัฒนาคือการลงมือสร้างผลงาน (Output) อย่างสม่ำเสมอ มากกว่าการรับข้อมูล (Input) เพียงอย่างเดียว

Continue reading "พลังของการลงมือทำ: วิธีพัฒนาตัวเองให้เป็นโปรแกรมเมอร์ที่เก่งขึ้น"

The Power of Output: How to Become a Better Programmer

Many of us strive to become proficient programmers, continuously consuming tutorials, documentation, and courses. But according to Shion Kabasawa's influential book, The Power of Output, the secret to genuine improvement lies not in consuming more content—but rather in producing meaningful outputs from our learning.

Continue reading "The Power of Output: How to Become a Better Programmer"

量子コンピューティングはAIのボトルネックを解決できるのか?

人工知能(AI)は急速に進化していますが、まだいくつかの限界に直面しています。ChatGPT-4、Grok-3、Qwen、DeepSeekのようなモデルが進歩を続ける一方で、計算能力の限界、データ不足、幻覚問題、セキュリティリスクなどの課題が残っています。量子コンピューティングは、AIが直面するこれらのボトルネックを解決し、AIの進化を加速させることができるのでしょうか?本記事では、量子AIがどのようにこれらの課題を克服できるのかを探ります。

Continue reading "量子コンピューティングはAIのボトルネックを解決できるのか?"