Engineering Insights

Web Analytics and Speed Insights are now more cost-efficient

and are now almost 10% more cost-efficient for all Pro and Enterprise teams.Web AnalyticsSpeed Insights Infrastructure and event-processing improvements reduced cost across both products, so page views, referrers, top routes, and Core Web Vitals are now processed more efficiently, and savings scale with your event volume. The change applies automatically, with no configuration, plan changes, or code to update. You'll see the change reflected on your next bill. Learn more in the and documenta

Spring Office Hours Podcast: S5E18 - The Latest from OpenAI, Anthropic and Spring AI 2.0

Circular Obstacle Pathfinding (2017)

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DesiDash: Celebrating the Passion of Indian Festivals on Solana!✨

This is a submission for Weekend Challenge: Passion Edition DesiDash is a high-speed, mobile-first Web3 casual arcade game that captures the vibrant energy and passion of Indian folk festivals. Built using Next.js, it transforms traditional festive celebrations into an interactive Rangoli tap-board game. To bridge the gap between Web2 gaming speeds and Web3 transparency, the entire real-time gameplay loop leverages MagicBlock Ephemeral Rollups to handle lightning-fast transaction validations un

Do We Actually Need Fable 5? A Reality Check on Frontier AI

Now that Fable 5 is open to the public again, I decided to jump back in and start tinkering. So, what are my conclusions after spending hard-earned cash on tokens? Are Fable 5's responses good? Yes, of course they are. Granted, that is a complex claim to make, so let me break down how I am looking at it. To figure out if the cost is justified, the real question you have to ask is: What is your end goal? Are you building a full front-to-backend web or mobile app? Are you tackling a complete websi

SQL: Normalização e Formas Normais

Introdução Imagine uma planilha onde cada linha de um pedido guarda também o nome do cliente, o email, a cidade, o nome do produto e a categoria — tudo junto. Funciona no começo. Mas conforme o sistema cresce, começam a aparecer problemas silenciosos: dados duplicados, inconsistências difíceis de rastrear, operações que quebram coisas inesperadas. A normalização existe para eliminar esses problemas sistematicamente. Proposta por Codd nos anos 1970 e formalizada ao longo das décadas seguintes,

Data Manipulation Language (DML)

Introdução DML é o conjunto de comandos que os usuários e aplicações usam no dia a dia: consultar, inserir, atualizar e deletar dados. Se o DDL define o esquema, o DML é o que acontece dentro dele ao longo de toda a vida do sistema. SELECT O comando mais usado em SQL. Consulta dados de uma ou mais tabelas. SELECT nome, email FROM clientes WHERE criado_em>= '2024-01-01' ORDER BY nomeASC; O SELECT é composto por cláusulas que se encaixam numa ordem lógica: Cláusula Função FROM Define d

Data Definition Language (DDL)

Introdução DDL é o conjunto de comandos responsável por definir e modificar a estrutura do banco de dados: criar tabelas, alterar colunas, remover objetos. Operações DDL geralmente são irreversíveis — um DROP TABLE não pede confirmação, ele simplesmente executa. CREATE TABLE Cria uma nova tabela com suas colunas, tipos de dados e restrições. CREATE TABLE clientes ( id INT PRIMARY KEY, nomeVARCHAR(100) NOT NULL, emailVARCHAR(150) UNIQUE, criado_em DATE DEFAULT CURRENT_DATE ); Neste e