از الزامات امنیتی و گوچاهای نمایه سازی گرفته تا نکات تکراری و اشتراک گذاری، این بایدها و نبایدهای ضروری را دنبال کنید تا از سیستم های پایگاه داده MongoDB خود نهایت استفاده را ببرید.
با استفاده از یک نمونه برنامه کاربردی مبتنی بر جاوا ۲۱ با Hibernate 6.3، مدل سازی موجودیت ها و روابط برای ماندگاری داده جاوا را شروع کنید.
Azul Vulnerability Detection با استفاده از قابلیت‌های نظارت و تشخیص در Azul JVM، وعده‌های مثبت کاذب را بدون تأثیر بر عملکرد حذف می‌کند.
پروژه tRPC تایپ قوی با قابلیت‌های جاوا اسکریپت سمت سرور را در یک پروتکل تعامل مشتری و سرور جمع می‌کند. بیایید ببینیم چگونه کار می کند.
در حالی که شرکت های کوته فکر ممکن است برای کاهش مشاغل و هزینه ها به هوش مصنوعی نگاه کنند، شرکت های هوشمند از هوش مصنوعی برای افزایش بهره وری و چابکی استفاده خواهند کرد. درست همانطور که با منبع باز و ابر انجام دادند.
Vertex AI Vision منابع ویدئویی، مدل‌های یادگیری ماشین و انبارهای داده را ترکیب می‌کند تا بینش‌های غنی و تجزیه و تحلیل بینایی کامپیوتری را بدون انجام کارهای سنگین ارائه دهد.
چارچوب‌های مبتنی بر React که صفحات وب را بر روی سرور ارائه می‌کنند، می‌توانند به‌طور متناقضی آینده توسعه front-end باشند. در اینجا دلیل است.
اجرای پایدار Server Actions نیز در آخرین ارتقاء به چارچوب محبوب مبتنی بر React برجسته شده است.
اساساً یک سیستم ساخت، Astro یک رویکرد جدید امیدوارکننده برای جاوا اسکریپت جلویی دارد. و با React، Svelte، Vue و دیگر فریمورک های محبوب کار می کند.
اجزای مستقل قول می‌دهند که توسعه برنامه‌های Angular را با کاهش نیاز به NgModules ساده‌تر کنند.
بیش از ۲۰۰۰۰ توسعه دهنده در ۱۶۶ کشور در نظرسنجی SlashData شرکت کردند که نشان داد استفاده از Rust در ۲۴ ماه گذشته تقریباً چهار برابر شده است.
در AWS re:Invent، این شرکت پیشرفت های قابل توجهی در هوش مصنوعی را اعلام کرد که ممکن است AWS را به یک رهبر در هوش مصنوعی مولد تبدیل کند.
TinyIoC یک وارونگی سبک و سریع محفظه کنترلی است که تزریق وابستگی را ساده و آسان می کند. در اینجا نحوه استفاده از آن در برنامه های ASP.NET Core آورده شده است.
اکثریت قریب به اتفاق متخصصان جاوا که مورد بررسی قرار گرفتند، نسخه پشتیبانی طولانی مدت را اجرا می کنند، با جاوا ۱۱ و جاوا ۱۷ جلوتر از جاوا ۸.
MongoDB علاوه بر یکپارچه‌سازی مدل‌های پایه هوش مصنوعی Vertex Google Cloud، ویژگی‌هایی را اضافه می‌کند که هدف آن تبدیل Atlas به یک پلتفرم کامل داده توسعه‌دهنده است.
با پرداختن به ملاحظات کلیدی در مراحل اولیه معماری داده، می توانید از مشکلات جدی در آینده جلوگیری کنید.
اکثر شرکت‌ها از چند ابری استفاده می‌کنند، بنابراین کارمندانی که می‌خواهند پیشرفت کنند باید در بیش از یک ابر «چندزبانه» باشند.
Amazon CodeWhisperer، Google Bard، و GitHub Copilot X چالش برنامه‌نویسی جفت هوش مصنوعی ما را پشت سر می‌گذارند. هر ابزاری نقاط قوت خود را دارد و هیچ کدام کامل نیستند.
ما می توانیم دقت یک مدل زبان بزرگ را با ارائه زمینه از منابع داده سفارشی به طور چشمگیری افزایش دهیم. LangChain این ادغام را آسان می کند.
انتقال علم داده به سمت تولید شباهت های زیادی با بکارگیری یک برنامه کاربردی دارد. اما تفاوت های کلیدی وجود دارد که نباید آنها را نادیده گرفت.
