🖼️ Obecny stan i przyszłość progresywnego renderowania obrazów w sieci
Dogłębna, techniczna analiza dla programistów frontendu i inżynierów wydajności — praktyczny przewodnik po kompromisach i możliwościach nowoczesnych formatów graficznych.
Jake Archibald analizuje aktualny stan i przyszłe kierunki rozwoju progresywnego renderowania obrazów w przeglądarkach. Porównuje formaty JPEG, WebP, AVIF i JPEG XL, oceniając ich wydajność dekodowania, częściowe renderowanie i różnice w implementacji między przeglądarkami. Wnioskuje, że realne korzyści zależą głównie od warunków sieciowych i jakości wdrożenia.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧩 InvisiCaps w praktyce — bezpieczna pamięć w języku C
Śmiały krok w stronę bezpieczniejszego programowania systemowego — InvisiCaps łączy elastyczność C z nowoczesnym podejściem do kontroli pamięci inspirowanym architekturą CHERI.
Projekt Fil-C wprowadza model „InvisiCaps”, oparty na koncepcji uprawnień, który czyni język C bezpiecznym pamięciowo, zachowując jednocześnie pełną kontrolę nad wskaźnikami. Na przykładach pokazano, jak niewidoczne zdolności ograniczają dostęp do pamięci, zapobiegają błędom typu use-after-free czy out-of-bounds oraz obsługują wyścigi wskaźników i wywołania systemowe bez utraty wydajności.
🔗Czytaj Więcej🔗
🐍 Wnętrze Dockera — tworzenie własnego środowiska kontenerowego w Pythonie
Świetny, praktyczny przewodnik edukacyjny, który demistyfikuje konteneryzację i pokazuje, jak naprawdę działają kontenery na poziomie jądra Linuksa.
Artykuł Muhammada Razy krok po kroku pokazuje, jak zbudować minimalistyczny runtime kontenerowy od podstaw. Wykorzystuje mechanizmy Linuksa, takie jak przestrzenie nazw, cgroups i chroot, aby zilustrować działanie izolacji, zarządzania systemem plików i limitów zasobów — fundamentów konteneryzacji. Całość kończy się działającym przykładem i porównaniem do systemów produkcyjnych, takich jak Docker czy containerd.
🔗Czytaj Więcej🔗
🎲 Monte Carlo modeling in Python with probabilit
🔗Czytaj Więcej🔗