6 sposobów zarządzania stanem w aplikacjach Flutter (z przykładami kodu)
Jak zarządzać stanem w Flutterze
W tym artykule omówimy sześć popularnych sposobów zarządzania stanem w Flutter aplikacji, w tym rzeczywiste przykłady i najlepsze praktyki:
Jak zarządzać stanem w Flutterze
W tym artykule omówimy sześć popularnych sposobów zarządzania stanem w Flutter aplikacji, w tym rzeczywiste przykłady i najlepsze praktyki:
Przykład krok po kroku
Oto przykład Python Lambda do przetwarzania wiadomości SQS + interfejsu API REST z ochroną za pomocą klucza API + Terraform skryptu do wdrożenia w trybie bezserwerowym.
+ Konkretne Przykłady Używania Myślących LLMów
W tym wpisie omówimy dwa sposoby połączenia swojej aplikacji Python z Ollama: 1. Poprzez HTTP REST API; 2. Poprzez oficjalną bibliotekę Pythona do Ollama.
Jak opracować umiejętności Amazon Alexa – instrukcje.
W tym artykule pогlądamy w głębi na rozwój, testowanie i publikację umiejętności Alexa. Omówimy również zasady projektowania, kwestie techniczne oraz najlepsze praktyki, aby upewnić się, że Twoja umiejętność zapewnia zaangażowaną i naturalną doświadczenie użytkownika.
Nie bardzo ładnie.
Modely GPT-OSS z Ollama mają powtarzające się problemy z obsługą strukturalnego wyjścia, szczególnie gdy są używane wraz z frameworkami takimi jak LangChain, OpenAI SDK, vllm i innymi.
Nieco odmienne interfejsy API wymagają specjalnego podejścia.
Oto porównanie obsługi strukturyzowanej odpowiedzi (uzyskiwanie niezawodnego JSONa) u popularnych dostawców modeli LLM, wraz z minimalnymi przykładami w języku Python
Kilka sposobów na uzyskanie sformatowanego wyjścia z Ollama
Duże modele językowe (LLM) są potężne, ale w środowiskach produkcyjnych rzadko interesują nas swobodne akapity tekstu. Zamiast tego chcemy przewidywalnych danych: atrybutów, faktów lub ustrukturyzowanych obiektów, które można przekazać do aplikacji. Oto ustrukturyzowana wyjścia z LLM.
Szybkie odniesienie do PostgreSQL
Szybkie odniesienie do codziennej pracy z PostgreSQL: połączenia, składnia SQL, metapolecenia psql, wydajność, JSON, funkcje okna i wiele więcej.
Używanie pandoc, pythona lub narzędzi online do konwersji na MD
Konwertowanie dokumentów Word na format Markdown jest bardzo powszechnym zadaniem dla autorów technicznych, programistów i twórców treści, którzy chcą przenieść swoje materiały na platformy wykorzystujące Markdown (np. GitHub, GitLab, generatory statycznych stron takie jak Hugo). Niniejszy przewodnik jest częścią naszego Narzędzi do Dokumentacji w 2026: Markdown, LaTeX, PDF i Przepływy Pracy nad Dokumentami hub.
Praktyczne, bogate w kod spojrzenie na ORM-y w GO
Najpopularniejsze ORM-y w Go to GORM, Ent, Bun oraz sqlc. Poniżej znajduje się krótkie porównanie tych narzędzi wraz z przykładami operacji CRUD w czystym Go.
I wdrażanie nowego bota Telegram na AWS
Oto moje notatki z krok po kroku instrukcją, jak zaimplementować i wdrożyć na AWS bota Telegrama. Dodaję szybki start (długi poling) oraz ścieżkę do wdrożenia (webhooki), z przykładami w Pythonie i Node.js.
Instalacja, uruchamianie, typy, klasy – wszystkie podstawy.
Oto moje zwięzłe poradnik TypeScript obejmujące kluczowe pojęcia, składnię i przykłady kodu, do których często odwołują się programiści:
Porównanie narzędzi i języków inżynierii oprogramowania
Liczba przesłanych danych z ankiety o popularność języków programowania, IDE i narzędzi AI z kilku dni temu została opublikowana w liście The Pragmatic Engineer popularność języków programowania, IDE i narzędzi AI oraz inne dane na temat połowy 2025 roku.
Długi artykuł o specyfikacjach i implementacji MCP w GO
Oto opis Protokołu Kontekstu Modelu (MCP), krótkie uwagi dotyczące sposobu implementacji serwera MCP w Go, w tym struktura wiadomości i specyfikacja protokołu.
Wybór najlepszego narzędzia do tworzenia zapytań i wykonywania kopii zapasowych
Nowa wersja pulpitu Ubuntu 24.04 Linuxa zaproponowała mi zainstalowanie Beekeeper Studio jako edytora SQL i narzędzia do zarządzania bazami danych.
Wcześniej korzystałem z DBeavera.
OK.
Zobaczmy porównanie DBeavera z Beekeeper Studio.
Dobry framework do ETS/MLOPS z użyciem Pythona
Apache Airflow to otwarty platforma programowy, zaprojektowana do programistycznej tworzenia, harmonogramowania i monitorowania przepływów pracy – całkowicie w kodzie Pythona, oferując elastyczne i potężne alternatywy dla tradycyjnych, ręcznych lub opartych na interfejsie graficznym narzędzi do zarządzania przepływami pracy.