Elige el gestor de paquetes de Python adecuado
Este guía completa proporciona contexto y una comparación entre Anaconda, Miniconda y Mamba - tres herramientas poderosas que han pasado a ser esenciales para los desarrolladores de Python y los científicos de datos que trabajan con dependencias complejas y entornos de cálculo científico.
Elige el terminal adecuado para tu flujo de trabajo en Linux
Domine la extracción de texto de PDF con Python
PDFMiner.six es una poderosa biblioteca de Python para extraer texto, metadatos y información de diseño de documentos PDF.
Salida de LLM tipo segura con BAML e Instructor
Cuando se trabaja con Modelos de Lenguaje Grande en producción, obtener salidas estructuradas y seguras en cuanto al tipo es crítico.
Dos marcos populares — BAML y Instructor — toman enfoques diferentes para resolver este problema.
Organice proyectos de Go de manera eficiente con espacios de trabajo modernos
Administrar proyectos de Go de forma efectiva requiere comprender cómo los workspaces organizan el código, las dependencias y los entornos de compilación.
Personalización del prompt de Bash para contexto de Git instantáneo
Una configuración bien hecha del prompt de bash que muestra información del repositorio git puede mejorar drásticamente tu flujo de trabajo de desarrollo.
Estructura tus proyectos de Go para escalabilidad y claridad
Structurando un proyecto en Go de manera efectiva es fundamental para la mantenibilidad a largo plazo, la colaboración en equipo y la escalabilidad. A diferencia de los frameworks que imponen una estructura de directorios rígida, Go abraza la flexibilidad, pero con esa libertad viene la responsabilidad de elegir patrones que sirvan a las necesidades específicas de tu proyecto.
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.
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.
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.
Elige la base de datos vectorial adecuada para tu pila RAG
Elegir el almacén de vectores adecuado puede marcar la diferencia en el rendimiento, el costo y la escalabilidad de tu aplicación RAG. Esta comparación abarca las opciones más populares del 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.
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.
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.
