Python

Linux 已成为数据科学专业人士事实上的操作系统，提供无与伦比的灵活性、性能和丰富的工具生态系统。

Clean Architecture 通过强调关注点分离和依赖管理，彻底改变了开发人员构建可扩展、可维护应用程序的方式。

FLUX.1-dev 是一款功能强大的文本到图像模型，能够生成令人惊叹的结果，但其24GB以上的内存需求使得在许多系统上运行变得具有挑战性。 FLUX.1-dev的GGUF量化版本 提供了一种解决方案，将内存使用量减少约50%，同时保持出色的图像质量。

Black Forest Labs 已发布 FLUX.1-Kontext-dev，这是一款先进的图像到图像 AI 模型，它可以通过文本指令增强现有图像。

令牌优化是区分成本效益高的LLM应用与耗费预算的实验的关键技能。

AWS Kinesis 已成为构建现代事件驱动微服务架构的基石，它能够以最小的操作开销实现大规模的实时数据处理。

单元测试确保你的 Python 代码正常工作，并且随着项目的演进继续正常运行。
本全面指南涵盖了关于 Python 单元测试 的所有内容，从基本概念到高级技术。

模型上下文协议（MCP）正在革新AI助手与外部数据源和工具的交互方式。在本指南中，我们将探讨如何构建 MCP 服务器（Python），重点介绍网络搜索和爬取功能的示例。

将HTML转换为Markdown是现代开发工作流程中的基本任务，特别是在为大型语言模型（LLMs）、文档系统或静态站点生成器（如Hugo）准备网页内容时。

开发人员常常会遇到“在我的机器上可以运行”的困境，这是由于依赖项不匹配、工具版本或操作系统差异所致。
Visual Studio Code (VS Code) 中的开发容器 优雅地解决了这个问题 —— 通过让您在一个为项目特别配置的容器化环境中进行开发。

在这里，我们有一个 Python Lambda 示例：SQS 消息处理器 + REST API（带 API 密钥保护）+ Terraform 脚本，用于部署无服务器执行。

在本文中，我们将探讨两种连接您的 Python 应用程序到 Ollama 的方法：1. 通过 HTTP REST API；2. 通过 官方 Ollama Python 库。

以下是结构化输出在主流大语言模型（LLM）提供商之间的对比，以及一些Python示例：

大型语言模型（LLMs） 功能强大，但在生产环境中，我们很少希望得到自由形式的段落。 相反，我们希望获得可预测的数据：属性、事实或可以输入到应用程序中的结构化对象。 这就是LLM结构化输出。

将 Word 文档转换为 Markdown 格式是技术作家、开发人员和内容创作者在将内容迁移到支持 Markdown 的平台（如 GitHub、GitLab、静态站点生成器如 Hugo）时非常常见的任务。