Building software that can withstand failures is essential for high availability and reliability. In this post, we'll explore strategies for designing fault-tolerant Django applications, ensuring they continue functioning even in the face of failures.
Continue reading "Designing Fault-Tolerant Software with Django"
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。
นักพัฒนาหลายคนสร้างโครงการโอเพ่นซอร์สที่ไม่เป็นที่นิยม เพราะพวกเขา ไม่ได้ตรวจสอบความต้องการของตลาดก่อน คุณไม่จำเป็นต้องมี "สัญชาตญาณทางการตลาด" เพียงแค่ ฟังผู้ใช้จริง ค้นหาปัญหาที่พวกเขาพบ และแก้ไขปัญหาที่มีอยู่
Continue reading "วิธีค้นหาไอเดียโครงการโอเพ่นซอร์สที่ผู้คนต้องการจริง ๆ"
Many developers build open-source projects that never gain traction. The biggest reason? They don’t validate demand before building. You don’t need a "marketing brain"—you just need to listen to real users, find pain points, and solve problems people care about.
Continue reading "How to Find Open-Source Project Ideas That People Actually Want"
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。
หลายคนที่ต้องการเป็นโปรแกรมเมอร์ที่เก่ง มักจะใช้เวลาไปกับการดูวิดีโอ อ่านหนังสือ หรือเรียนออนไลน์ แต่จากหนังสือที่มีชื่อเสียง The Power of Output ของ ชิออน คาบาซาวะ (Shion Kabasawa) เคล็ดลับที่แท้จริงในการพัฒนาคือการลงมือสร้างผลงาน (Output) อย่างสม่ำเสมอ มากกว่าการรับข้อมูล (Input) เพียงอย่างเดียว
Continue reading "พลังของการลงมือทำ: วิธีพัฒนาตัวเองให้เป็นโปรแกรมเมอร์ที่เก่งขึ้น"
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"
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。
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ก้าวหน้าไปอย่างมาก แต่ยังคงมีข้อจำกัดที่ขัดขวางศักยภาพสูงสุดของมัน โมเดลอย่าง ChatGPT-4, Grok-3, Qwen และ DeepSeek ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แต่ปัญหาเกี่ยวกับพลังการประมวลผล ข้อจำกัดของข้อมูล ปัญหาภาพลวง และความปลอดภัยยังคงเป็นอุปสรรค ควอนตัมคอมพิวติ้งจะเป็นตัวเปลี่ยนเกมที่ AI ต้องการหรือไม่? มาดูกันว่าควอนตัม AI จะสามารถก้าวข้ามขีดจำกัดเหล่านี้ได้จริงหรือไม่
Continue reading "ควอนตัมคอมพิวติ้งสามารถแก้ไขปัญหาคอขวดของ AI ได้หรือไม่?"
Artificial Intelligence (AI) has made groundbreaking progress, but it still faces several bottlenecks that limit its full potential. As models like ChatGPT-4, Grok-3, Qwen, and DeepSeek continue to push boundaries, issues like computation limits, data shortages, hallucinations, and security concerns persist. Could quantum computing be the game-changer AI needs? Let’s explore whether quantum AI can truly break through these barriers.
Continue reading "Can Quantum Computing Solve AI’s Biggest Bottlenecks"