Inyección de dependencias: una manera en Python
Patrones de DI en Python para código limpio y fácil de probar
Inyección de dependencias (DI) es un patrón de diseño fundamental que promueve código limpio, testable y mantenible en aplicaciones Python.
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Cómo solucioné problemas de red en Ubuntu
Después de instalar automáticamente un nuevo núcleo, Ubuntu 24.04 ha perdido la conexión de red ethernet. Este problema frustrante ocurrió de nuevo para mí, así que estoy documentando la solución aquí para ayudar a otros que enfrenten el mismo problema.
Automatizar el despliegue de Hugo en AWS S3
Implementación de un sitio estático de Hugo en AWS S3 utilizando la CLI de AWS proporciona una solución robusta y escalable para alojar su sitio web. Esta guía cubre el proceso completo de implementación, desde la configuración inicial hasta estrategias de automatización avanzada y gestión de caché.
Domine los patrones DI para código de Go testeable
Inyección de dependencias (DI) es un patrón de diseño fundamental que promueve código limpio, testable y mantenible en aplicaciones de Go.
Atajos esenciales y comandos mágicos
Jumpstart the productividad de Jupyter Notebook con atajos esenciales, comandos mágicos y consejos de flujo de trabajo que transformarán tu experiencia en ciencia de datos y desarrollo.
Publicación breve, solo para mencionar el precio.
Con esta loca volatilidad de los precios de la RAM, para formarnos y tener una mejor imagen, primero vamos a rastrear nosotros mismos el precio de la RAM en Australia.
Acelere las pruebas de Go con ejecución en paralelo
Las pruebas basadas en tablas son el enfoque idiomático en Go para probar múltiples escenarios de manera eficiente.
Cuando se combinan con la ejecución paralela usando t.Parallel(), puedes reducir drásticamente el tiempo de ejecución del conjunto de pruebas, especialmente para operaciones acotadas por E/S.
Construya agentes de búsqueda de IA con Python y Ollama
La biblioteca de Python de Ollama ahora incluye capacidades nativas de búsqueda web de OLLama. Con solo unas pocas líneas de código, puedes mejorar tus LLMs locales con información en tiempo real desde la web, reduciendo las alucinaciones e incrementando la precisión.
Elija la base de datos vectorial adecuada para su pila RAG.
Elegir el almacén de vectores adecuado puede hacer o deshacer el rendimiento, el costo y la escalabilidad de tu aplicación RAG. Esta comparación integral cubre las opciones más populares en 2024-2025.
Construya agentes de búsqueda de IA con Go y Ollama
La API de búsqueda web de Ollama le permite mejorar los LLM locales con información en tiempo real de la web. Esta guía le muestra cómo implementar capacidades de búsqueda web en Go, desde llamadas simples a la API hasta agentes de búsqueda completos.
Los precios de la RAM aumentan entre un 163% y un 619% debido a la escasez provocada por la demanda de IA.
El mercado de la memoria está experimentando una volatilidad de precios sin precedentes a finales de 2025, con un aumento dramático en los precios de la RAM en todos los segmentos.
Generar automáticamente documentos OpenAPI a partir de anotaciones en el código
La documentación de API es crucial para cualquier aplicación moderna, y para Go APIs Swagger (OpenAPI) ha become el estándar de la industria. Para los desarrolladores de Go, swaggo proporciona una solución elegante para generar documentación de API completa directamente desde las anotaciones del código.
Compare las mejores herramientas de alojamiento de LLM locales en 2026: madurez de la API, soporte de hardware, llamadas a herramientas y casos de uso reales.
Ejecutar LLMs (Modelos de Lenguaje Grandes) de forma local es ahora práctico para desarrolladores, startups e incluso equipos empresariales.
Pero elegir la herramienta correcta — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI u otras — depende de tus objetivos:
Domine la calidad del código Go con linters y automatización
El desarrollo moderno de Go exige estándares rigurosos de calidad del código. Linters para Go automatizan la detección de errores, vulnerabilidades de seguridad y inconsistencias de estilo antes de que lleguen a producción.
Domine la calidad del código Python con herramientas modernas de linting
Linters para Python son herramientas esenciales que analizan tu código en busca de errores, problemas de estilo y posibles bugs sin ejecutarlo. Ellos imponen estándares de codificación, mejoran la legibilidad y ayudan a los equipos a mantener bases de código de alta calidad.
Domine la conversión de finales de línea en diferentes plataformas
Inconsistencias de fin de línea entre Windows y Linux causan problemas de formato, advertencias de Git y fallos en scripts. Esta guía completa cubre la detección, conversión y estrategias de prevención.
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