إنشاء تقارير PDF في GO

إنشاء تقارير PDF في GO

حسنًا. الآن إنشاء ملفات PDF باستخدام لغة GO!

إنشاء مستندات PDF برمجيًا يمكن أن يكون ميزة مهمة في تطبيقك. هنا نستعرض ونقدم مراجعة قصيرة مع أمثلة للibraries المتاحة في لغة البرمجة Go (Golang) لإنشاء ملفات PDF](https://www.glukhov.org/ar/post/2025/05/generating-pdf-reports-in-go/ “المكتبات التي يمكن استخدامها لإنشاء PDFs في GO”).

إنشاء ملف PDF في Python

إنشاء ملف PDF في Python

أفضل مكتبي هي pdf-reports

إنشاء تقارير PDF باستخدام Python

يقدم Python، بفضل مكتباته ووحداته الواسعة، أدوات قوية لإنشاء تقارير PDF احترافية.

بدائل لبايثون جميل في لغة جو

بدائل لبايثون جميل في لغة جو

استكمالًا لحديثنا عن استخراج البيانات من HTML

  • لاستخدام نسخة مباشرة من Beautiful Soup في Go، استخدم soup.
  • لدعم محددات CSS، اعتبر goquery.
  • لاستخدام استعلامات XPath، استخدم htmlquery.
  • لخيار آخر مستوحى من Beautiful Soup، راجع Node.

إذا كنت تبحث عن مثيل لـ Beautiful Soup في Go، فإن عدة مكتبات توفر وظائف مماثلة لتحليل ونسخ HTML:

مشاكل التدهور في معالجات الجيل 13 والـ14 من إنتل

مشاكل التدهور في معالجات الجيل 13 والـ14 من إنتل

وهل من المعقول أن أرى هذا BSOD...

كنت أشعر بالتأثير الكبير من هذه المشكلة. ولكن يجب عليك التحقق والاختبار على جهاز الكمبيوتر الخاص بك إذا كان شاشة الموت الأزرق (BSOD) الخاصة بك مشابهة لصيغتي.

السبب هو مشكلة تدهور معالجات إنتل في الجيل الثالث عشر والرابع عشر.

اختبار: كيف يستخدم Ollama أداء وحدات المعالجة المركزية ووحدات المعالجة الفعالة من إنتل

اختبار: كيف يستخدم Ollama أداء وحدات المعالجة المركزية ووحدات المعالجة الفعالة من إنتل

أولاما على معالج إنتل: الكفاءة مقابل أداء النواة

لدي نظرية أريد اختبارها - هل استخدام جميع النوى على معالج Intel CPU سيزيد سرعة نماذج LLM؟ (اختبار: كيف يستخدم Ollama أداء معالج Intel ووحدات النوى الفعالة) يزعجني أن نموذج gemma3 27 بت (gemma3:27b، 17GB على ollama) لا يناسب 16GB VRAM لبطاقتي الرسومية، ويتم تشغيله جزئيًا على المعالج.

مقارنة ملاءمة وحدات معالجة الرسومات من نفيديا للذكاء الاصطناعي

مقارنة ملاءمة وحدات معالجة الرسومات من نفيديا للذكاء الاصطناعي

تتطلب الذكاء الاصطناعي الكثير من القوة...

في وسط الفوضى في العالم الحديث هنا أنا مقارنة مواصفات التكنولوجيا المختلفة المناسبة لمهام الذكاء الاصطناعي (التعلم العميق, كشف الكائنات ونماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة). ولكنها جميعًا باهظة التكلفة للغاية.