Blog of SH

Introduction সহজ কথায় বলতে গেলে, Databricks হলো এমন একটি ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম যা বিশাল পরিমাণ ডেটা জমা রাখা (Store), প্রসেস করা এবং বিশ্লেষণ করার কাজে ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত Apache Spark নামক একটি শক্তিশালী প্রযুক্তির ওপর ভিত্তি করে তৈরি। আপনি যদি ডেটা সায়েন্স বা ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং নিয়ে কাজ করতে চান, তবে Databricks আপনার কাজকে অনেক সহজ করে দেয়। আজকের আলোচনায় আমরা জানবো কেন এটি এত জনপ্রিয় এবং এটি কিভাবে কাজ করে। ১. Apache Spark এবং Databricks-এর সম্পর্ক যেকোনো বড় ডেটা নিয়ে কাজ করতে গেলে একটি ইঞ্জিনের প্রয়োজন হয়, আর সেই ইঞ্জিনটি হলো Apache Spark। কিন্তু এই ইঞ্জিনটি একা চালানো বেশ কঠিন। রেফারেন্স: [ 00:05 ] ভিডিওতে বলা হয়েছে, Databricks মূলত Apache Spark-এর চারপাশেই তৈরি করা হয়েছে। বিস্তারিত আলোচনা: স্পার্ক (Spark) হলো একটি ওপেন-সোর্স সফটওয়্যার। এটি খুব দ্রুত ডেটা প্রসেস করতে পারে। কিন্তু সমস্যা হলো, এটিকে নিজের কম্পিউটারে বা সার্ভারে সেটআপ করা এবং মেইনটেইন করা অনেক ঝামেলার কাজ। Databricks এই সমস্যার সমাধান দেয়। তারা স্পার্কের স্রষ্টাদের দ্বারাই তৈরি, তাই স্পার্ক চালানোর জন্য এর চেয়ে...

Introduction (ভূমিকা) ২০২৬ সালে ডেটা অ্যানালিটিক্স ইন্ডাস্ট্রি আগের চেয়ে অনেক বেশি স্মার্ট এবং চ্যালেঞ্জিং হতে যাচ্ছে। এখন শুধু টুলস জানা যথেষ্ট নয়, বরং ব্যবসার সমস্যা সমাধান এবং AI-এর সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতা থাকা জরুরি। এই গাইডলাইনটি তৈরি করা হয়েছে বাস্তব কাজের অভিজ্ঞতা এবং ১০০০-এর বেশি চাকরির বিজ্ঞাপন বিশ্লেষণ করে। আপনি যদি একদম জিরো থেকে শুরু করতে চান, তবে ১৬ সপ্তাহের এই রোডম্যাপ আপনার জন্য পারফেক্ট। ১. ডেটা অ্যানালিস্ট রোলের ধরন (Job Categories) ভিডিও রেফারেন্স: [ 05:43 ] বর্তমানে ডেটা অ্যানালিস্টদের কাজকে ৪টি ভাগে ভাগ করা যায়: BI Reporting Analyst: এদের কাজ মূলত রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ড তৈরি করা। এটি ফ্রেশারদের জন্য খুব ভালো। Tool Specific Analyst: যেমন- PowerBI বা Tableau ডেভেলপার। নির্দিষ্ট টুলের ওপর এদের গভীর জ্ঞান থাকে। Domain Specific Analyst: কোনো নির্দিষ্ট ইন্ডাস্ট্রি (যেমন- হেলথকেয়ার বা ফিন্যান্স) সম্পর্কে ভালো আইডিয়া থাকা। Full Stack Analyst: এরা ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং অ্যানালিটিক্স—দুই কাজই করতে পারে। বর্তমানে এদের চাহিদা সবচেয়ে বেশি। সহজ ব্যা...

Introduction আজকের দুনিয়ায় আমরা যখন উবার ইটস (Uber Eats) বা জোম্যাটো (Zomato) থেকে খাবার অর্ডার করি, তখন পর্দার আড়ালে হাজার হাজার কাজ একসাথে চলতে থাকে। আপনি একটা ক্লিক করলেন আর সাথে সাথে রেস্টুরেন্ট জানতে পারল, ডেলিভারি বয় রেডি হলো এবং আপনার ফোনে মেসেজ চলে এলো। এই বিশাল এবং জটিল কাজগুলো খুব সহজে এবং দ্রুত করার জন্যই Kafka (কাফকা) ব্যবহার করা হয়। সহজ কথায়, এটি ডাটা বা মেসেজ আদান-প্রদান করার একটি সুপার-ফাস্ট মাধ্যম। কেন আমাদের Kafka দরকার? (প্রথাগত সিস্টেমের সমস্যা) আগেকার দিনে সফটওয়্যারগুলো "Tightly Coupled" বা একে অপরের ওপর খুব বেশি নির্ভরশীল ছিল। রেফারেন্স: [ 01:21 ] - ভিডিওতে জোম্যাটোর উদাহরণ দিয়ে এটি বোঝানো হয়েছে। বিস্তারিত: ধরুন, আপনি খাবার অর্ডার করলেন। অর্ডার প্রসেসিং সার্ভিস এখন রেস্টুরেন্টকে জানাবে, তারপর ডেলিভারি সার্ভিসকে বলবে, তারপর নোটিফিকেশন পাঠাবে। যদি কোনো কারণে নোটিফিকেশন সার্ভিস কাজ না করে বা স্লো হয়ে যায়, তাহলে পুরো অর্ডার প্রসেসটাই আটকে যাবে। এটাকে বলা হয় Blocking Call । ট্রাফিক জ্যামের মতো, একটা গাড়ি আটকে গেলে পেছনের সব গাড়ি আটকে যায়। সহজ অ...

Introduction আজকাল AI বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জয়জয়কার। কিন্তু আপনি কি জানেন, ভালো কোয়ালিটির ডাটা ছাড়া যেকোনো AI প্রজেক্টই ফেল করতে পারে? আর এই ভালো মানের ডাটা নিশ্চিত করার জন্য দরকার শক্তিশালী ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিং ইনফ্রাস্ট্রাকচার। একজন ডাটা ইঞ্জিনিয়ার মূলত সেই ব্যক্তি, যিনি একটি কোম্পানির জন্য এই পুরো ইনফ্রাস্ট্রাকচার বা পরিকাঠামো তৈরি করেন। এই ভিডিওতে ২০২৬ সালের জন্য একটি প্র্যাকটিক্যাল রোডম্যাপ শেয়ার করা হয়েছে যা ফ্রেশার এবং অভিজ্ঞ পেশাদার—উভয়ের জন্যই কার্যকরী। এটি তৈরি করা হয়েছে বাস্তব জবের ডাটা অ্যানালাইসিস এবং ইন্ডাস্ট্রি এক্সপার্টদের মতামতের ভিত্তিতে। ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জবের ধরন এবং বেতন রেফারেন্স: [ 02:07 ] ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে ক্যারিয়ার গড়ার আগে এর বাজার সম্পর্কে জানা জরুরি। বর্তমানে নকুরি (Naukri.com) বা লিঙ্কডইনের মতো পোর্টালে হাজার হাজার ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিং জব রয়েছে। বেতন: ভারতে সাধারণত ৬ থেকে ১৫ লাখ টাকা বার্ষিক বেতন শুরু হয়, যা ক্ষেত্রবিশেষে ১ কোটি পর্যন্ত হতে পারে। আমেরিকায় গড় বেতন বছরে প্রায় দেড় লাখ ডলার। কাজের ধরন: ৩টি প্রধান বিভাগ আছে: ...

Introduction আজকাল AI বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জয়জয়কার। কিন্তু আপনি কি জানেন, ভালো কোয়ালিটির ডাটা ছাড়া যেকোনো AI প্রজেক্টই ফেল করতে পারে? আর এই ভালো মানের ডাটা নিশ্চিত করার জন্য দরকার শক্তিশালী ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিং ইনফ্রাস্ট্রাকচার। একজন ডাটা ইঞ্জিনিয়ার মূলত সেই ব্যক্তি, যিনি একটি কোম্পানির জন্য এই পুরো ইনফ্রাস্ট্রাকচার বা পরিকাঠামো তৈরি করেন। এই ভিডিওতে ২০২৬ সালের জন্য একটি প্র্যাকটিক্যাল রোডম্যাপ শেয়ার করা হয়েছে যা ফ্রেশার এবং অভিজ্ঞ পেশাদার—উভয়ের জন্যই কার্যকরী। এটি তৈরি করা হয়েছে বাস্তব জবের ডাটা অ্যানালাইসিস এবং ইন্ডাস্ট্রি এক্সপার্টদের মতামতের ভিত্তিতে। ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জবের ধরন এবং বেতন রেফারেন্স: [ 02:07 ] ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে ক্যারিয়ার গড়ার আগে এর বাজার সম্পর্কে জানা জরুরি। বর্তমানে নকুরি (Naukri.com) বা লিঙ্কডইনের মতো পোর্টালে হাজার হাজার ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিং জব রয়েছে। বেতন: ভারতে সাধারণত ৬ থেকে ১৫ লাখ টাকা বার্ষিক বেতন শুরু হয়, যা ক্ষেত্রবিশেষে ১ কোটি পর্যন্ত হতে পারে। আমেরিকায় গড় বেতন বছরে প্রায় দেড় লাখ ডলার। কাজের ধরন: ৩টি প্রধান বিভাগ আছে: ...

ভিডিওটি দেখার জন্য এখানে ক্লিক করুন: How to Build an AI Recommendation Engine Introduction আজকাল আমরা ইউটিউব বা নেটফ্লিক্সে যখন কিছু দেখি, তখন তারা আমাদের পছন্দের সাথে মিল রেখে আরও কিছু ভিডিও সাজেস্ট করে। এটাকে বলা হয় Recommendation Engine । এই ভিডিওতে মিলান জোভানোভিচ দেখিয়েছেন কীভাবে এআই (AI) এবং মঙ্গোডিবি (MongoDB) ডাটাবেস ব্যবহার করে আপনি নিজের ওয়েবসাইট বা অ্যাপের জন্য এইরকম একটি সিস্টেম বানাতে পারেন। বিশেষ করে যারা .NET ডেভেলপার, তাদের জন্য এটি দারুণ একটি টিউটোরিয়াল। Topic 1: ভেক্টর এম্বেডিং (Vector Embedding) কী? সিস্টেমটি বোঝার জন্য আগে জানতে হবে এআই কীভাবে টেক্সট বোঝে। এআই সরাসরি ভাষা বোঝে না, সে ভাষাকে সংখ্যায় রূপান্তর করে। বিস্তারিত: যখন আপনি কোনো ব্লগ পোস্ট বা আর্টকেল ডাটাবেসে রাখেন, এআই একটি মডেল ব্যবহার করে সেই টেক্সটকে একগুচ্ছ সংখ্যায় (Array of numbers) রূপান্তর করে। একেই বলে Vector Embedding । এর ফলে এআই বুঝতে পারে কোন আর্টিকেলের সাথে কোনটির মিল আছে। ধরুন, দুটি আর্টিকেলই 'Docker' নিয়ে লেখা, তাহলে তাদের সংখ্যার মানগুলো কাছাকাছি হবে। সহজ ব্যাখ্যা (Difficult...

Introduction (ভূমিকা) রমজান মাস আসলে আমাদের মনে একটা কমন প্রশ্ন ঘোরে—তারাবিহ নামাজ আসলে কত রাকাত? কেউ বলেন ৮ রাকাত, কেউ বলেন ২০ রাকাত, আবার ইমাম মালিকের মতে ৩৬ রাকাতের কথাও শোনা যায়। এই ভিডিওতে একজন দর্শক শায়খের কাছে জানতে চেয়েছেন যে, এই ২০ রাকাতের সংখ্যাটা আসলে কোথা থেকে এল এবং কেন ওলামায়ে কেরাম এই সংখ্যাটির ওপর জোর দেন। শায়খ খুব সহজভাবে এই বিতর্কের সমাধান দিয়েছেন এবং ইসলামের উদারতা ব্যাখ্যা করেছেন। তারাবিহ নামাজের রাকাত সংখ্যা নিয়ে মতভেদ (Differences in Rakah Count) রেফারেন্স: [ 00:04 ] থেকে [ 01:06 ] পর্যন্ত এই বিষয়ে আলোচনা করা হয়েছে। বিস্তারিত আলোচনা: ভিডিওর শুরুতে একজন প্রশ্নকারী উল্লেখ করেন যে, ইমাম আবু হানিফা, ইমাম শাফি এবং ইমাম আহমদ (রহ.) ২০ রাকাতের কথা বলেছেন। অন্যদিকে ইমাম মালিক (রহ.) ৩৬ রাকাতের কথা বলেছেন। প্রশ্নটি ছিল—যদি রাসূল (সা.) ৮ রাকাত বা ১১ রাকাত (বিতরসহ) পড়ে থাকেন, তবে ২০ রাকাতের এই "ঐক্যমত" (Consensus) বা সংখ্যাটি কীভাবে এল? শায়খ পরিষ্কার করে দিয়েছেন যে, এখানে আসলে কোনো "একক ঐক্যমত" বা ইজমা নেই। কারণ ভিন্ন ভিন্ন ইমাম ভিন্ন ভিন্ন সংখ্যা ব...

ভূমিকা (Introduction) এই ভিডিওতে লিসা রাস (Lisa Ras) আলোচনা করেছেন কীভাবে সাধারণ এআই অ্যাপকে প্রডাকশন বা ব্যবসার কাজে ব্যবহারের উপযোগী করে তোলা যায়। আমরা অনেক সময় শখের বশে এআই চ্যাটবট বানাই, কিন্তু যখন সেটা আসল গ্রাহকদের জন্য বা বড় কোনো কোম্পানির জন্য ব্যবহার করা হয়, তখন অনেক সমস্যা দেখা দেয়। লিসা ল্যাংচেইন ফোর-জে (LangChain4j) ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে রিট্রিভাল অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) উন্নত করা, টুল কলিং (Tool Calling), এবং এআই এজেন্ট (AI Agents) ডিজাইনের খুঁটিনাটি খুব সহজভাবে বুঝিয়ে দিয়েছেন। অ্যাডভান্সড র‍্যাগ (Advanced RAG) সাধারণ র‍্যাগ বা RAG সিস্টেমে যখন আমরা কোনো ডকুমেন্ট আপলোড করি, এআই মাঝে মাঝে ভুল উত্তর দেয় বা অপ্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে আনে। লিসা এখানে কিছু সমাধান দিয়েছেন: রেফারেন্স: [ 03:16 ] বিস্তারিত: সাধারণ র‍্যাগে বড় লেখাকে ছোট ছোট টুকরো (Chunks) করা হয়। কিন্তু অনেক সময় ব্যবহারকারী এমন প্রশ্ন করে যা এআই ঠিকমতো বুঝতে পারে না (যেমন শুধু "Yes please" বললে এআই কনফিউজ হয়ে যায়)। Query Transformer: এটি ব্যবহারকারীর অস্পষ্ট প্রশ্নকে এমনভাবে গুছিয়ে লিখে যাতে...

Introduction জাভা (Java) প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ প্রতিনিয়ত নিজেকে আপডেট করছে যাতে ডেভেলপারদের কাজ আরও সহজ হয় এবং কোড আরও দ্রুত চলে। আজকের আলোচনায় আমরা জানবো JDK 26 -এর একটি চমৎকার নতুন ফিচার LazyConstants সম্পর্কে। সহজ কথায়, এটি এমন একটি পদ্ধতি যা আপনার প্রোগ্রামের কোনো ভ্যালু বা ডেটা তখনই তৈরি করবে যখন তার আসলেও প্রয়োজন হবে। এর আগে একে 'Stable Values' বলা হতো, কিন্তু এখন এর নাম ও কাজে বেশ কিছু পরিবর্তন আনা হয়েছে। চলুন বিস্তারিত জানা যাক। অলসতা বা Laziness কি এবং কেন প্রয়োজন? ভিডিও রেফারেন্স: [ 00:38 ] প্রোগ্রামিংয়ে "অলসতা" বা "Laziness" আসলে একটি ভালো গুণ! এর মানে হলো, কোনো একটি কঠিন কাজ বা হিসাব-নিকাশ তখনি করা যখন সেটি ছাড়া আর চলছে না। কেন এটি দরকার? ১. সময় বাঁচানো: যদি কোনো ডেটা আপনার প্রোগ্রামে ব্যবহারই না হয়, তবে সেটি আগে থেকে লোড করে সময় নষ্ট করার দরকার নেই। ২. মেমোরি সাশ্রয়: যখন প্রয়োজন হবে তখন ডেটা তৈরি করলে মেমোরি কম খরচ হয়। সহজ ব্যাখ্যা: ধরুন আপনি একটি লাইব্রেরিতে গিয়েছেন। আপনি সব বই একসাথে টেবিল এনে রাখবেন না (এটি হবে Eager loading)। ব...

Based on the transcript, the video discusses: Java Stream API peek() method. Its main purpose is for debugging. It takes a Consumer and returns elements without changing them. Warnings about using it for side effects, especially in parallel streams. Advice to avoid using it in production environments. Following your instructions, I'll generate the response in Bengali. I'll include the sections you've requested. Heading 1 Title. Heading 6 Tags. Introduction. Topics with headings. Reference (video link). Breakdown/details for beginners. My thinking/AI analysis. Difficult words explanation. Coding snippet and explanation. Analysis, thinking, possibilities, creator's goal, and suggestions. I will make sure it is informal and easy to understand. I will use Bengali as requested. Let's begin. Introduction আমরা যারা জাভা প্রোগ্রামিং শিখছি বা কোডিং করি, তাদের জন্য 'Stream API' খুব শক্তিশালী একটা টুল। এই টুলের ম...

Introduction আজকাল আমরা সবাই AI বা চ্যাটবট ব্যবহার করছি। কিন্তু এই চ্যাটবটগুলো বা AI এজেন্টগুলো যখন আপনার নিজের ডেটাবেস বা পার্সোনাল ফাইলের সাথে কথা বলতে চায়, তখন সেটা বেশ ঝামেলার কাজ হয়ে দাঁড়ায়। এই সমস্যা সমাধান করতেই এসেছে MCP বা Model Context Protocol । সহজ কথায়, এটি একটি নতুন ওপেন-সোর্স স্ট্যান্ডার্ড যেটা আপনার AI এজেন্টকে বিভিন্ন ডেটা সোর্স যেমন—ডেটাবেস, এপিআই (API), বা লোকাল ফাইলের সাথে খুব সহজে জুড়ে দেয়। এটি অনেকটা "প্লাগ অ্যান্ড প্লে" সিস্টেমের মতো কাজ করে। MCP কী এবং এর মূল অংশগুলো ভিডিও রেফারেন্স: [00:00] MCP হলো একটি কানেক্টর বা সেতু। এটি তিনটি প্রধান অংশ নিয়ে কাজ করে: Host (হোস্ট): এটি হলো মূল অ্যাপ্লিকেশান (যেমন: Claude Desktop বা আপনার কোড এডিটর IDE)। Client (ক্লায়েন্ট): হোস্টের ভেতরে থাকা একটি অংশ যা সার্ভারের সাথে যোগাযোগ করে। Server (সার্ভার): এটি সরাসরি আপনার ডেটাবেস বা এপিআই-এর সাথে যুক্ত থাকে এবং তথ্য এনে দেয়। সহজ ব্যাখ্যা: মনে করুন আপনি একটা রেস্টুরেন্টে গিয়েছেন। এখানে আপনি হলেন Host , আপনার টেবিলের ওয়েটার হলো Client , আর রান্নাঘর হ...

Introduction বন্ধুরা, আজকের দুনিয়ায় এআই (AI) শুধু চ্যাট করার মধ্যে সীমাবদ্ধ নেই। ২০২৬ সালের শুরুর দিকে OpenClaw (আগে যার নাম ছিল Claudebot বা Moltbot) ডেভেলপারদের মধ্যে এক বিশাল আলোড়ন তৈরি করেছে। এটি কেবল সাধারণ কোনো চ্যাটবট নয়, বরং এটি এমন একটি ওপেন-সোর্স টুল যা আপনার হয়ে বাস্তবে কাজ করতে পারে—২৪ ঘণ্টা, ৭ দিন। আপনি চাইলে এটি আপনার টেলিগ্রাম বা হোয়াটসঅ্যাপের সাথে কানেক্ট করে আপনার পুরো জীবনকে অটোমেট করে ফেলতে পারেন। আজকের আলোচনায় আমরা এই জাদুকরী টুলের আদ্যোপান্ত সহজ ভাষায় জানবো। ১. ওপেনক্ল-এর জন্ম এবং নামকরণের লড়াই ভিডিও রেফারেন্স: [00:51] ওপেনক্ল-এর যাত্রাটা বেশ নাটকীয়। শুরুতে এর নাম ছিল Claudebot । কিন্তু 'Anthropic' নামক একটি বড় কোম্পানি (যারা বিখ্যাত 'Claude' এআই বানিয়েছে) তাদের নামের সাথে মিল থাকায় মামলা করার হুমকি দেয়। এরপর এর নাম রাখা হয় Moltbot , এবং সবশেষে এর স্থায়ী নাম হয় OpenClaw । এটি তৈরি করেছেন অভিজ্ঞ সফটওয়্যার ডেভেলপার পিটার স্টেইনবার্গার (Peter Steinberger)। সহজ কথায় ব্যাখ্যা: Open Source (ওপেন-সোর্স): এর মানে হলো এই সফটওয়্যারের কোড সবার জন্য...

Introduction আজকাল AI বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে চারদিকে অনেক হইচই। বিশেষ করে Model Context Protocol (MCP) বিষয়টি এখন টেকনোলজি দুনিয়ায় বেশ আলোচিত। সহজ কথায় বলতে গেলে, MCP হলো এমন একটি মাধ্যম যা বিভিন্ন AI মডেলকে (যেমন ChatGPT বা Claude) বাইরের জগতের ডেটা বা টুলসের সাথে খুব সহজে এবং একটি নির্দিষ্ট নিয়ম মেনে কানেক্ট করতে সাহায্য করে। এই ভিডিওতে আমরা জানবো MCP আসলে কী, এটি কেন দরকার এবং কীভাবে এটি AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরির কাজকে আরও সহজ করে দিচ্ছে। ১. MCP কী এবং কেন এটি প্রয়োজন? ভিডিও রেফারেন্স: [00:40] আগে যখন কেউ AI অ্যাপ বানাতো, তখন AI-কে বিভিন্ন ডাটাবেস বা থার্ড-পার্টি সার্ভিস (যেমন: গুগল ম্যাপস বা স্টক মার্কেট ডাটা) এর সাথে যুক্ত করতে অনেক জটিল কোড লিখতে হতো। একে বলা হয় "Glue Code" । সমস্যা হলো, একেকজন একেকভাবে এই কোড লিখতো, যার ফলে মেইনটেইন করা কঠিন হয়ে পড়ত। সহজ উদাহরণ: আগেকার দিনে কম্পিউটারে মাউস, কিবোর্ড বা প্রিন্টার লাগানোর জন্য আলাদা আলাদা পোর্টের প্রয়োজন হতো। কিন্তু এখন USB-C আসার ফলে আমরা একটি পোর্ট দিয়েই সব কিছু কানেক্ট করতে পারি। MCP হলো AI দুনিয়ার সেই USB-C।...

Introduction (ভূমিকা) আজকাল সফটওয়্যার বা অ্যাপ তৈরির সময় আমরা প্রায়ই শুনি যে 'এপিআই' (API) ব্যবহার করা হয়েছে। কিন্তু সব অ্যাপের জন্য একই ধরণের এপিআই কাজ করে না। এই ভিডিওতে জাভা ব্রেইনস (Java Brains) এর ইন্সট্রাক্টর আমাদের শিখিয়েছেন যে কখন কোন প্রোটোকল ব্যবহার করা উচিত। আপনি যদি কেবল ইন্টারভিউয়ের জন্য প্রস্তুতি নেন বা নতুন কোনো প্রজেক্ট শুরু করেন, তবে সঠিক প্রোটোকল বেছে নেওয়াটা আপনার অ্যাপের পারফরম্যান্স এবং আপনার ক্যারিয়ারের জন্য কতটা গুরুত্বপূর্ণ, তা এখানে বিস্তারিত বলা হয়েছে। ১. REST: প্রথাগত এবং নির্ভরযোগ্য স্টাইল Reference: [01:09] REST হলো সবচেয়ে জনপ্রিয় পদ্ধতি। এটি কোনো নির্দিষ্ট প্রোটোকল নয়, বরং একটি 'আর্কিটেকচারাল স্টাইল' বা কাজের ধরণ। এখানে আমরা বিভিন্ন 'রিসোর্স' (যেমন: ইউজার, পোস্ট) নিয়ে কাজ করি এবং নির্দিষ্ট কিছু 'ভার্ব' (GET, POST, DELETE) ব্যবহার করি। সহজ ব্যাখ্যা: এটি অনেকটা রেস্টুরেন্টের মেনুর মতো। মেনুতে যা আছে আপনাকে সেখান থেকেই অর্ডার করতে হবে। আপনি চাইলেই আপনার মায়ের হাতের রান্নার মতো কোনো কাস্টম ডিশ অর্ডার করতে পারবেন না। ...

Introduction (ভূমিকা) আজকের এই আলোচনায় আমরা জানবো বিশ্বের অন্যতম জনপ্রিয় AI প্ল্যাটফর্ম OpenAI (চ্যাটজিবিটি-র নির্মাতা) কীভাবে তাদের ডাটাবেস ম্যানেজ করে। ভাবুন তো, ৮০০ মিলিয়ন বা ৮০ কোটি মানুষ যখন একসাথে একটি সার্ভিস ব্যবহার করে, তখন ডাটাবেসের ওপর কতটা চাপ পড়ে! তারা PostgreSQL (পোস্টগ্রেস) নামক একটি ডাটাবেস ব্যবহার করে এই বিশাল ট্রাফিক সামলায়। এই কন্টেন্টে আমরা শিখবো তারা ধাপে ধাপে কীভাবে একটি সাধারণ ডাটাবেস থেকে বিশ্বমানের বিশাল এক সিস্টেমে রূপান্তরিত হয়েছে। ১. শুরুর ধাপ: ভার্টিক্যাল স্কেলিং (Vertical Scaling) যেকোনো সিস্টেম যখন শুরু হয়, তখন সাধারণত একটি মাত্র ডাটাবেস থাকে। যখন ইউজার বাড়তে থাকে, তখন ডাটাবেসটি স্লো হয়ে যায়। ভিডিও রেফারেন্স: [01:00] বিস্তারিত ব্যাখ্যা: ওপেনএআই শুরুতে একটি মাত্র ডাটাবেস দিয়ে কাজ শুরু করেছিল। যখনই চাপ বাড়ত, তারা Vertical Scaling করত। সহজ কথায়: আপনার কম্পিউটারের র‍্যাম (RAM) বা প্রসেসর বাড়িয়ে নেওয়াকে ভার্টিক্যাল স্কেলিং বলে। যেমন, আগে ৮ জিবি র‍্যাম ছিল, এখন ১৬ জিবি করলেন। আমার চিন্তা: এটা সাময়িক সমাধানের জন্য ভালো, কিন্তু একটা সময় পর হার্...

এই ভিডিওতে আমরা জানবো যে বর্তমানে যেভাবে এআই (AI) বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শক্তিশালী হচ্ছে, তাতে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের ভবিষ্যৎ কী। অনেকে ভাবছেন এআই সব কোড লিখে দিলে প্রোগ্রামারদের চাকরি চলে যাবে। কিন্তু আসল সত্যটা একটু ভিন্ন। ভিডিওর বক্তা খুব সহজভাবে দেখিয়েছেন যে এআই আসলে আমাদের শত্রু নয়, বরং একটি শক্তিশালী টুল যা আমাদের কাজকে আরও দ্রুত এবং সহজ করে দেয়। এআই কোডিংয়ের বাস্তব উদাহরণ এবং ডেমো ভিডিও রেফারেন্স: [01:44] এখানে Cursor নামের একটি এআই এডিটর ব্যবহার করে দেখানো হয়েছে কিভাবে খুব সহজে কোডিংয়ের বাগ (Bug) বা সমস্যা সমাধান করা যায়। কী করা হয়েছে: একটি অ্যাপ্লিকেশন চালানোর সময় এরর (Error) দেখা দিলে, সেই এররের স্ক্রিনশট এবং এরর মেসেজ কপি করে এআই-কে বলা হলো "fix this"। ফলাফল: এআই নিজে থেকেই পুরো কোড অ্যানালাইসিস করে ভুল খুঁজে বের করলো এবং তা ঠিক করার জন্য নতুন কোড লিখে দিলো। এমনকি ভয়েস কমান্ড (Voice Command) দিয়েও নতুন নতুন ফিচার যোগ করা সম্ভব হচ্ছে। [05:44] সহজ ভাষায় ব্যাখ্যা: বাগ (Bug): সফটওয়্যারের ভেতর কোনো ভুল বা ত্রুটি যা কাজ করতে বাধা দেয়। এআই এডিটর (AI...

পরিচয় (Introduction): আজকাল টেক দুনিয়ায় AI বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে আলোচনার শেষ নেই। বিশেষ করে "Cursor" (কার্সার) নামক একটি কোডিং টুল বা IDE বর্তমানে ডেভেলপারদের কাছে খুব জনপ্রিয়। সম্প্রতি কার্সার একটি দাবি করেছে যে, তারা তাদের AI এজেন্ট ব্যবহার করে মাত্র এক সপ্তাহে একদম শুরু থেকে (from scratch) একটি পূর্ণাঙ্গ ওয়েব ব্রাউজার তৈরি করেছে। এই ভিডিওতে আলোচনা করা হয়েছে সেই দাবির পেছনে আসলে কতটা সত্যতা আছে, কত টাকা খরচ হয়েছে এবং কেন এটাকে অনেকে স্রেফ "হাইপ" বা অতিরঞ্জিত প্রচার বলছেন। ১. কার্সারের বড় দাবি এবং ব্রাউজার তৈরির ঘোষণা এই আলোচনার শুরুতে কার্সারের সেই বিতর্কিত ব্লগ পোস্টের কথা বলা হয়েছে। তারা দাবি করেছে যে, তাদের AI এজেন্টগুলো মানুষের সাহায্য ছাড়াই নিজে নিজে কোড লিখে একটি জটিল সফটওয়্যার অর্থাৎ ব্রাউজার বানিয়ে ফেলেছে। রেফারেন্স: [00:34] - [01:13] বিস্তারিত এবং আমার ভাবনা: কার্সার বলছে যে তাদের এজেন্টরা প্রায় ১ মিলিয়ন লাইনের কোড লিখেছে। কিন্তু মজার ব্যাপার হলো, আপনি যদি একজন অভিজ্ঞ ডেভেলপার হন, তবে জানবেন যে একটি ব্রাউজার তৈরি করা পৃথিবীর অন্যতম কঠিন কাজ...