Python

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.

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.

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.

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.

Konwersja HTML na Markdown to podstawowe zadanie w współczesnych przepływach pracy programistycznych, szczególnie przygotowując treści internetowe do Large Language Models (LLM), systemów dokumentacji lub generatorów stron statycznych takich jak Hugo.

Programiści często napotykają na problem “działa na moim komputerze” z powodu niezgodności zależności, wersji narzędzi lub różnic między systemami operacyjnymi.
Dev Containers w Visual Studio Code (VS Code) rozwiązują to elegancko — umożliwiając rozwijanie wewnątrz zainstalowanego środowiska kontenerowego, skonfigurowanego specjalnie dla projektu.

Oto przykład Python Lambda do przetwarzania wiadomości SQS + interfejsu API REST z ochroną za pomocą klucza API + Terraform skryptu do wdrożenia w trybie bezserwerowym.

W tym wpisie omówimy dwa sposoby łączenia swojej aplikacji Python z Ollama: 1. Poprzez HTTP REST API; 2. Poprzez oficjalną bibliotekę Pythona dla Ollama.

Oto porównanie wsparcia w formie obok siebie dla strukturalnego wyjścia (otrzymywanie niezawodnego JSON) wśród popularnych dostawców LLM, wraz z minimalnymi przykładami w Pythonie

Duże modele językowe (LLMs)
są potężne, ale w środowisku produkcyjnym rzadko chcemy wolnych paragrafów.
Zamiast tego chcemy przewidywalne dane: atrybuty, fakty lub strukturalne obiekty, które można przekazać do aplikacji.
To Strukturalne wyjście LLM.

Konwertowanie dokumentów Word na format Markdown (https://www.glukhov.org/pl/post/2025/09/converting-word-document-to-markdown/ “Konwertowanie dokumentów Word na Markdown”) to bardzo powszechna praca dla pisarzy technicznych, programistów i twórców treści, którzy chcą przenieść swoje treści na platformy z Markdown (np. GitHub, GitLab, generatory statycznych stron internetowych takie jak Hugo).

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.