マルチパスVMマネージャーのチートシート:Ubuntu、WindowsおよびmacOSガイド
マルチパスのインストール、設定、および基本的なコマンド
Multipass は、Linux、Windows、macOS で Ubuntu クラウドインスタンスを作成および管理するのに役立つ軽量な仮想マシンマネージャです。
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Dev Containersを使用して、一貫性があり、移動可能で、再現可能な開発環境を構築しましょう。
開発者は、依存関係の不一致、ツールのバージョン、またはOSの違いにより、「私のマシンでは動く」というジレンマに直面することがよくあります。 Visual Studio Code (VS Code) での Dev Containers は、この問題をエレガントに解決します — あなたのプロジェクトに特化した コンテナ化された環境 で開発できるようにするからです。
OllamaをGoで統合する: SDKガイド、例、およびプロダクションでのベストプラクティス
このガイドでは、利用可能な Go SDK for Ollama の包括的な概要を提供し、それらの機能セットを比較します。
Flutterで状態を管理する方法
この記事では、Flutter アプリで状態を管理する6つの人気のある方法について、実際の例とベストプラクティスを紹介します:
ステップバイステップの例
ここに、Python LambdaのSQSメッセージプロセッサの例 + REST APIとAPIキー保護 + Terraformスクリプトがあり、サーバーレス実行のためにそれをデプロイします。
+ 思考型LLMを使用した具体的な例
この投稿では、PythonアプリケーションをOllamaに接続する2つの方法について紹介します。1つ目はHTTP REST APIを使用する方法、2つ目は公式のOllama Pythonライブラリを使用する方法です。
アマゾンアレクサスキルの開発方法 - 手順
この記事では、**Alexa スキルの開発、テスト、および公開**について詳しく説明します。
また、スキルがユーザーに魅力的で自然な体験を提供できるようにするためのデザインの原則、技術的な考慮事項、およびベストプラクティスについても取り上げます。
あまり良くない。
OllamaのGPT-OSSモデルは、LangChainやOpenAI SDK、vllmなどのフレームワークと使用する際に、構造化された出力を処理する際に繰り返し問題が発生しています。
わずかに異なるAPIには、特別なアプローチが必要です。
主要なLLMプロバイダにおける構造化出力(信頼性の高いJSONの取得)のサポート状況を並べて比較し、最小限のPythonコード例を掲載します。
Ollamaから構造化された出力を取得する方法
大規模言語モデル(LLM) は強力ですが、本番環境では自由な形式のパラグラフ(段落)を返すことは稀です。 代わりに、アプリに投入できる予測可能なデータ:属性、事実、または構造化されたオブジェクトを求めます。 それが LLM 構造化出力 です。
PostgreSQL 早わかり
日々の作業で役立つ、 PostgreSQL のクイックリファレンス:接続、SQL構文、psql メタコマンド、パフォーマンス、JSON、ウィンドウ関数など。
pandoc、python、またはオンラインツールを使用してMDへの変換を行います。
WordドキュメントをMarkdown形式に変換することは、技術ライター、開発者、コンテンツクリエイターにとって非常に一般的なタスクです。彼らはMarkdownをサポートするプラットフォーム(GitHub、GitLab、静的サイトジェネレーターであるHugoなど)にコンテンツを移行したい場合に、この作業を行います。本ガイドは、私たちの2026年のドキュメンテーションツール: Markdown、LaTeX、PDFおよび印刷ワークフローハブの一部です。
GOにおけるORMの実践的かつコード中心の解説
最も注目すべき Go用ORMは、GORM、Ent、Bun、sqlcです。 ここでは、それらを比較し、純粋なGoでのCRUD操作の例を示します。
そして、新しいテレグラムボットをAWSに展開することにしました。
以下は、Telegramボットを実装およびAWSにデプロイするためのステップバイステップのチュートリアルのノートです。Telegramボットを実装およびAWSにデプロイ。
私は、ロングポーリングを使用したクイックスタートと、プロダクション用のウェブフックを使用したパスを追加し、PythonおよびNode.jsでの例を提供しています。
インストール、実行、型、クラス、すべてのおさらい
ここに、開発者が一般的に参照する主要な概念、構文、コード例を網羅した簡潔な TypeScript チートシート をご紹介します:
ソフトウェアエンジニアリングツールおよび言語の比較
The Pragmatic Engineerのレターは数日前に、2025年中盤におけるプログラミング言語、IDE、AIツールの普及状況などのデータを掲載しました。