TECH COMMUNITY

Welcome to hidev

A modern community built for developers, software engineers, security researchers, DevOps professionals, AI enthusiasts, and technology lovers.

Discover thousands of high-quality articles, open-source projects, developer tools, software libraries, tutorials, documentation, code snippets, technical resources, and product reviews covering every major area of software engineering.

Join the community, publish your knowledge, collaborate with others, and stay updated with the latest innovations in modern technology.

All Posts

Showing 20880 results
Xây dựng nền tảng giám sát Crypto Arbitrage đa ngôn ngữ với Next.js: Từ ý tưởng đến hiện thực

Khám phá hành trình kỹ thuật đằng sau việc xây dựng nền tảng giám sát chênh lệch giá tiền điện tử (Crypto Arbitrage) sử dụng Next.js. Bài viết phân tích sâu về kiến trúc, thách thức về hiệu năng và cách tối ưu hóa trải nghiệm người dùng đa ngôn ngữ trong môi trường dữ liệu thời gian thực.

Tại sao một màu thương hiệu phẳng không bao giờ là một hệ thống thiết kế hoàn chỉnh

Nhiều đội ngũ phát triển sản phẩm thường mắc sai lầm khi đánh đồng màu sắc thương hiệu với hệ thống màu sắc. Bài viết phân tích tại sao việc chỉ sử dụng một màu phẳng là chưa đủ và cách xây dựng một hệ thống màu (Color System) có khả năng mở rộng, đảm bảo tính nhất quán trên mọi nền tảng kỹ thuật.

AstroCP: Đột phá kỹ thuật Conformal Prediction với độ phủ có điều kiện cho thiên văn học

Khám phá AstroCP, một thư viện tiên tiến áp dụng Conformal Prediction để dự đoán chính xác trong thiên văn học, giúp giải quyết bài toán độ phủ có điều kiện theo từng lớp dữ liệu.

Sự cố phần mềm tính phí AWS: Khi những con số hàng tỷ USD trở thành cơn ác mộng kỹ thuật

Một lỗi nghiêm trọng trong phần mềm tính phí của AWS đã gây ra sự cố hiển thị các ước tính chi phí lên tới hàng tỷ USD, đặt ra bài toán lớn về tính minh bạch và độ tin cậy của các hệ thống quản trị hạ tầng đám mây.

BMad Method vs AI-DLC: Cuộc đối đầu giữa hai framework phát triển AI thế hệ mới

Phân tích chuyên sâu về BMad Method và AI-DLC, hai framework phát triển AI đang thu hút sự chú ý. Bài viết so sánh kiến trúc, hiệu năng và khả năng ứng dụng thực tế để giúp lập trình viên lựa chọn công cụ tối ưu cho dự án của mình.

LIWICODE: Giải pháp phân tích mã nguồn siêu nhẹ và cuộc đối đầu với Visual Studio

Khám phá lý do tại sao LIWICODE được phát triển như một giải pháp thay thế nhẹ nhàng cho các IDE cồng kềnh, cùng phân tích chuyên sâu về hiệu năng và khả năng ứng dụng trong quy trình phát triển phần mềm hiện đại.

Capital One ra mắt VulnHunter: Công cụ AI mã nguồn mở định nghĩa lại cách phát hiện lỗ hổng bảo mật

Capital One vừa công bố VulnHunter, một công cụ bảo mật dựa trên AI có khả năng quét mã nguồn, mô phỏng đường tấn công và đề xuất phương án sửa lỗi tự động trước khi mã được triển khai, đánh dấu bước tiến mới trong việc ứng dụng AI vào phòng thủ phần mềm.

Colibri: Giải pháp đột phá cho phép chạy mô hình AI 744B trên laptop cá nhân

Khám phá Colibri, công nghệ đột phá cho phép lập trình viên vận hành các mô hình AI quy mô khổng lồ lên tới 744 tỷ tham số ngay trên máy tính cá nhân, mở ra kỷ nguyên mới cho AI cục bộ.

Quy trình hai giai đoạn phát hiện rò rỉ dữ liệu: Giải pháp bảo mật tối ưu cho mô hình học máy

Data leakage là kẻ thù thầm lặng trong các dự án AI. Bài viết này giới thiệu quy trình hai giai đoạn giúp phát hiện và ngăn chặn rò rỉ dữ liệu, đảm bảo tính toàn vẹn cho mô hình học máy của bạn.

Xây dựng hệ thống Video Commerce thông minh với Medusa v2 và MeiliSearch

Khám phá cách kết hợp Medusa v2 và MeiliSearch để tạo ra trải nghiệm Video Commerce đột phá, cho phép khớp sản phẩm thông minh và tối ưu hóa quy trình mua sắm trực tuyến.

Bài học từ Intuit: Tại sao việc tái cấu trúc AI Agent hai lần trong bốn tháng lại là con đường nhanh nhất?

Khám phá câu chuyện thực tế tại Intuit khi họ quyết định đập bỏ và xây dựng lại kiến trúc AI Agent hai lần chỉ trong bốn tháng để giải quyết vấn đề suy giảm ngữ cảnh trong các hệ thống orchestration phức tạp.

5 lỗ hổng RLS nguy hiểm trong các ứng dụng Supabase được xây dựng bởi AI

Việc sử dụng AI để tạo code cho các ứng dụng Supabase có thể dẫn đến những lỗ hổng bảo mật RLS nghiêm trọng. Bài viết này phân tích 5 sai lầm phổ biến khiến dữ liệu bị rò rỉ và cách khắc phục triệt để.