Snowpack, Bundler Baru yang Lebih Cepat

 Disaat udah ada Webpack, Rollup, dan Parcel, apa yang membuat developer yakin Snowpack adalah next-gen bundler?

Konfigurasi Lebih Simpel

Snowpack bisa dijalankan langsung tanpa konfigurasi, bahkan tidak perlu diinstall kalau kita pake npx, tinggal npx snowpack, beres deh.

Atau buat project yang lebih kompleks, ada juga create-snowpack-app yang menyediakan template buat React, Vue, Svelte, Preact, dan banyak lagi.

Build Time Lebih Cepat

Yap, inilah keunggulan utama dari Snowpack.

Module bundler biasanya perlu build ulang semua chunk dari dari aplikasi yang kita buat. Sementara Snowpack cuma perlu build ulang file yang kita ubah. Inilah yang disebut dengan unbundled development.

Walau begitu, Snowpack tetap support bundling secara menyeluruh ketika produksi. Jadi tetap cepat dan ringan.

Kekurangan

Snowpack masih tergolong teknologi baru dibanding module bundler lainnya, yang artinya komunitas dan pluginnya juga belum sebanyak module bundler lainnya.

Selain itu karena Snowpack ditargetkan untuk next-gen, hanya ESM Module saja yang disupport.

Jadi, haruskah pake Snowpack?

Kalau kamu hanya memakai ESM-ready package, lebih baik kamu memakai Snowpack. Dan kalau misalkan kamu perlu untuk memakai CommonJS package, kamu bisa migrate lagi ke webpack/rollup/parcel.

Eh, ngomong-nomong SvelteKit bakal pake Snowpack lho.

 

PyRobot, Python Untuk Robotika

Sebagai programmer, pembaca mungkin sudah tak asing lagi dengan Python, salah satu bahasa pemrograman yang biasa digunakan untuk data science, pengembangan website, maupun pengembangan aplikasi dekstop. Namun, kali ini sudah saatnya para programmer mengetahui bahwa bahasa pemrograman Python juga dapat digunakan dalam dunia robotika. Dalam dunia robotika, programmer dapat menggunakan Python dengan memanfaatkan framework PyRobot.

PyRobot merupakan framework berbasis Python yang dirilis baru-baru ini oleh AI Research Facebook yang berkolaborasi dengan Institut Robotika dari Universitas Carnegie Mellon. Tujuannya tak lain yaitu untuk menjadikan riset robotika sebagai konsep yang jauh lebih mudah dengan menyediakan lingkungan software development yang mudah diakses. Dengan model pretrained, PyRobot menyediakan API yang independen untuk navigasi, pemahaman, algoritma, dan manipulasi robot.

PyRobot didesain guna membantu para peneliti dan ilmuwan untuk bekerja dengan sebuah robot dalam waktu yang cepat. Selain itu, PyRobot juga dapat mempercepat adopsi dan pertumbuhan ekosistem robotik research dengan memberikan AI community dukungan API yang dapat memudahkan para programmer untuk menetapkan tolok ukur, berbagi data, dan membangun karya satu sama lain.

Sebagai contoh, programmer dapat menggunakan API PyRobot untuk membuat robot yang mampu menangkap objek dengan menggunakan model PyTorch. Hal itu menunjukkan bahwa melalui PyRobot, programmer dapat mengontrol robot dengan menggunakan machine learning dan bukan hanya dengan instruksi program saja.

Untuk mempermudah integrasi, PyRobot menggunakan dua robot model hardware yaitu:

LoCoBot

LoCoBot merupakan robot manipulator seluler berbiaya rendah yang cocok untuk navigasi dan manipulasi.

Sawyer

Sawyer adalah robot kolaboratif yang dirancang untuk melakukan perawatan mesin, pengujian papan sirkuit, dan tugas presisi lainnya yang secara historis tidak praktis untuk diotomatisasi dengan robot industri tradisional.

Penutup

Dalam setiap framework bahasa pemrograman, tentunya memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing, begitu pula dengan PyRobot. Ada peringatan khusus yang harus diperhatikan bagi kita yang ingin menginstall PyRobot seperti pernyataan dari repositori https://github.com/facebookresearch/pyrobot yang menyatakan:

Karena realsense terus memperbarui, masalah kompatibilitas mungkin terjadi jika Anda secara tidak sengaja memperbarui paket yang terkait dengan realsense dari Software Updater milik ubuntu. Karena itu, kami menyarankan Anda untuk tidak memperbarui perpustakaan yang terkait dengan realsense. Periksa daftar pembaruan dengan cermat ketika Ubuntu meminta update.