8 دقیقه زمان مطالعه
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.
برنامه – توسعه
2 دقیقه زمان مطالعه
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.
8 دقیقه زمان مطالعه
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.
7 دقیقه زمان مطالعه
از آنجایی که توسعه دهندگان بیشتری سهام خود را افزایش می دهند و از مراکز اصلی استخدام مانند سیاتل، سانفرانسیسکو و نیویورک خارج می شوند، مجموعه جدیدی از شهرهای ایالات متحده به عنوان نقاط داغ کار از راه دور در حال ظهور هستند.
9 دقیقه زمان مطالعه
LLVM یک چارچوب کامپایلر برای تولید کدهای بومی ماشین به صورت برنامه‌نویسی است. توسعه دهندگان از آن برای ارائه زبان های جدید و تقویت زبان های موجود استفاده می کنند.
10 دقیقه زمان مطالعه
پایگاه‌های داده برداری، بینش‌های مدفون در داده‌های پیچیده از جمله اسناد، فیلم‌ها، تصاویر، فایل‌های صوتی، گردش کار، و هشدارهای تولید شده توسط سیستم را باز می‌کنند. در اینجا نحوه
4 دقیقه زمان مطالعه
زمان آن رسیده است که Rambos منبع باز مبارزه را متوقف کند و موافقت کند که توسعه دهندگان بیشتر به دسترسی و سهولت استفاده نرم افزار اهمیت می دهند تا خلوص مجوز آن.
6 دقیقه زمان مطالعه
از مزیت Dapper برای ایجاد روابط یک به یک، یک به چند و چند به چند در برنامه های ASP.NET Core خود استفاده کنید.
7 دقیقه زمان مطالعه
ترکیبی از آموزش، آموزش در حین کار، و گواهی در علم داده، راه را از علوم بهداشتی به مهندسی داده هموار کرد.
5 دقیقه زمان مطالعه
از دیپ فیک گرفته تا پردازش زبان طبیعی و موارد دیگر، دنیای منبع باز با پروژه هایی برای پشتیبانی از توسعه نرم افزار در مرزهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی آماده است.
2 دقیقه زمان مطالعه
الگوی برنامه وب قابل اعتماد مایکروسافت مجموعه ای از بهترین روش ها برای انتقال برنامه های وب ASP.NET به ابر Azure آن است.
10 دقیقه زمان مطالعه
یادگیری ماشینی از الگوریتم‌هایی برای تبدیل یک مجموعه داده به مدلی استفاده می‌کند که می‌تواند الگوها را شناسایی کند یا از داده‌های جدید پیش‌بینی کند. اینکه کدام الگوریتم بهتر عمل می کند به مشکل بستگی دارد.
8 دقیقه زمان مطالعه
از نوار مغناطیسی گرفته تا مین فریم، گاهی اوقات فناوری قدیمی واقعا بهتر است. با این فناوری‌های سرسخت که هنوز هم قدرتمند هستند، به گذشته سفر کنید.
6 دقیقه زمان مطالعه
GitHub Actions یک پلت فرم خودکار CI/CD است که با GitHub ادغام می شود تا خطوط لوله CI/CD یکپارچه و همه کاره ایجاد کند. در اینجا نحوه کار آن آمده است.
5 دقیقه زمان مطالعه
نحوه استفاده از تماس‌های همگام و ناهمزمان در جاوا را بیاموزید – از جمله تماس‌های با عبارات لامبدا، CompletableFuture و موارد دیگر.
9 دقیقه زمان مطالعه
ثبت فرآیند توسعه مدل در بلاک چین می‌تواند آن فرآیند را ساختارمندتر، شفاف‌تر و تکرارپذیرتر کند و در نتیجه سوگیری کمتر و مسئولیت‌پذیری بیشتری را به همراه داشته باشد.
1 دقیقه زمان مطالعه
GitHub Copilot Chat به طور کلی در ماه دسامبر در دسترس خواهد بود. و GitHub دستیار هوش مصنوعی را مستقیماً در پلتفرم GitHub ادغام خواهد کرد.
4 دقیقه زمان مطالعه
چگونه پرسش‌های API Steampipe و نمودارهای رابطه، نقشه‌هایی را فعال می‌کنند که موارد مفید را انتخاب می‌کنند و موارد غیر مفید را حذف می‌کنند.
3 دقیقه زمان مطالعه
خروجی هوش مصنوعی مولد همیشه قابل اعتماد نیست، اما در اینجا نحوه بهبود کد و جستجوهای ایجاد شده توسط فناوری پشت سر ChatGPT و جلوگیری از ارسال داده های حساس آورده شده است.
7 دقیقه زمان مطالعه
سیستم‌های هوش مصنوعی هنوز به بلوغ و توانایی کافی برای عملکرد مستقل نرسیده‌اند، اما همچنان می‌توانند با کمک انسان معجزه کنند. فقط به چند نرده محافظ نیاز داریم.
