Coding

wbudowanego pakietu testowego w Go daje potężny, minimalistyczny framework do pisania testów jednostkowych bez zależności zewnętrznych. Oto podstawy testowania, struktura projektu i zaawansowane wzorce do tworzenia niezawodnych aplikacji w Go.

Linux stał się de facto systemem operacyjnym dla nauki o danych profesjonalistów, oferując niezrównane elastyczność, wydajność i bogaty ekosystem narzędzi.

Clean Architecture przekształciła sposób, w jaki programiści tworzą skalowalne, utrzymywalne aplikacje, podkreślając oddzielenie obowiązków i zarządzanie zależnościami.

Wzorzec Saga oferuje eleganckie rozwiązanie, dzieląc transakcje rozproszone na serię lokalnych transakcji z kompensującymi działaniami.

FLUX.1-dev to potężny model generowania obrazów na podstawie tekstu, który daje wspaniałe wyniki, ale jego wymagania co do pamięci (24 GB i więcej) sprawiają, że trudno go uruchomić na wielu systemach. GGUF quantization of FLUX.1-dev oferta rozwiązania, które zmniejsza zużycie pamięci o około 50%, jednocześnie zachowując bardzo dobre jakość obrazów.

Black Forest Labs wydała FLUX.1-Kontext-dev, zaawansowany model AI przekształcający obrazy na podstawie instrukcji tekstowych.

Architektura zero-knowledge reprezentuje przełom w sposobie, w jaki projektujemy systemy zachowujące prywatność.

Generiki w Go reprezentują jedną z najważniejszych funkcji językowych dodanych od Go 1.0. Wprowadzone w Go 1.18, generiki umożliwiają tworzenie kodu bezpiecznego pod względem typów, ponownego wykorzystania, który działa z wieloma typami bez poświęcania wydajności ani przejrzystości kodu.

Multi-tenancy to fundamentalny wzorzec architektoniczny dla aplikacji SaaS, umożliwiający wielu klientom (najemcom) współdzielone korzystanie z tej samej infrastruktury aplikacji, przy jednoczesnym utrzymaniu izolacji danych.

Wybór odpowiedniego headless CMS może zdecydować o sukcesie lub porażce Twojej strategii zarządzania treścią. Porównajmy trzy rozwiązania open source, które wpływają na to, jak programiści budują aplikacje oparte na treści.

Interfejs wiersza poleceń (CLI) to istotne narzędzia dla programistów, administratorów systemów oraz specjalistów DevOps.

Dwie biblioteki w języku Go stały się standardem dla rozwoju CLI w Go: Cobra do struktury poleceń i Viper do zarządzania konfiguracją.

Optymalizacja tokenów to kluczowe umiejętności, które oddzielają kosztowne aplikacje LLM od doświadczeń zużycia budżetu.

AWS Kinesis stał się fundamentem dla budowania nowoczesnych architektur mikroserwisów opartych na wydarzeniach, umożliwiając przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym na dużą skalę z minimalnym nakładem operacyjnym.

Wzorzec Backend for Frontend (BFF) w połączeniu z GraphQL i Apollo Server tworzy potężną architekturę dla nowoczesnych aplikacji webowych.

Testowanie jednostkowe zapewnia, że Twoja kod w Pythonie działa poprawnie i nadal działa, gdy projekt ewoluuje. Ten kompleksowy przewodnik pokrывает wszystko, co musisz wiedzieć na temat testowania jednostkowego w Pythonie, od podstawowych pojęć po zaawansowane techniki.

Protokół Kontekstu Modelu (MCP) rewolucjonizuje sposób, w jaki asystenci AI interagują z zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami. W tym przewodniku omówimy, jak zbudować serwery MCP w Pythonie, z przykładami skupionymi na możliwościach wyszukiwania w sieci i skrapowania.