Escolha o gerenciador de pacotes Python certo
Este guia abrangente fornece contexto e uma comparação detalhada entre Anaconda, Miniconda e Mamba – três ferramentas poderosas que se tornaram essenciais para desenvolvedores Python e cientistas de dados que trabalham com dependências complexas e ambientes de computação científica.
Escolha o terminal certo para seu fluxo de trabalho no Linux
Mestre na extração de texto de PDF com Python
PDFMiner.six é uma poderosa biblioteca Python para extrair texto, metadados e informações de layout de documentos PDF.
Saída de LLM segura do ponto de vista do tipo com BAML e Instructor
Quando se trabalha com Modelos de Linguagem de Grande Porte em produção, obter saídas estruturadas e com segurança de tipos é crítico. Dois frameworks populares - BAML e Instructor - abordam esse problema de formas diferentes.
Organize projetos Go de forma eficiente com espaços de trabalho modernos
Gerenciando projetos Go de forma eficaz requer compreender como os workspaces organizam o código, dependências e ambientes de build.
Personalização do prompt Bash para contexto Git instantâneo
Uma linha de comando bem configurada exibindo informações do repositório git pode melhorar significativamente seu fluxo de trabalho de desenvolvimento.
Estruture seus projetos Go para escalabilidade e clareza
Structurar um projeto em Go de forma eficaz é fundamental para a manutenibilidade a longo prazo, colaboração em equipe e escalabilidade. Ao contrário de frameworks que impõem layouts de diretórios rígidos, o Go valoriza a flexibilidade — mas com essa liberdade vem a responsabilidade de escolher padrões que atendam às necessidades específicas do seu projeto.
Padrões de DI em Python para código limpo e testável
Injeção de dependência (DI) é um padrão de design fundamental que promove código limpo, testável e mantível em aplicações Python.
Mestre os padrões DI para código Go testável
Injeção de dependência (DI) é um padrão de design fundamental que promove código limpo, testável e mantível em aplicações Go.
Atalhos essenciais e comandos mágicos
Jumpstart the produtividade do Jupyter Notebook com atalhos essenciais, comandos mágicos e dicas de fluxo de trabalho que transformarão sua experiência em ciência de dados e desenvolvimento.
Acelere os testes em Go com execução paralela
Testes orientados por tabela são a abordagem idiomática no Go para testar múltiplos cenários de forma eficiente.
Quando combinados com a execução paralela usando t.Parallel(), você pode reduzir drasticamente o tempo de execução do conjunto de testes, especialmente para operações limitadas por E/S.
Construa agentes de busca com IA com Python e Ollama
A biblioteca Python do Ollama agora inclui capacidades nativas de pesquisa web do OLLama. Com apenas algumas linhas de código, você pode complementar seus LLMs locais com informações em tempo real da web, reduzindo alucinações e melhorando a precisão.
Escolha o banco de dados vetorial certo para sua pilha RAG
Escolher o armazenamento de vetores certo pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso no desempenho, custo e escalabilidade da sua aplicação RAG. Esta comparação abrangente abrange as opções mais populares de 2024-2025.
Construa agentes de busca com IA usando Go e Ollama
A API de pesquisa web do Ollama permite que você amplie LLMs locais com informações da web em tempo real. Este guia mostra como implementar capacidades de pesquisa web em Go, desde chamadas simples da API até agentes de pesquisa completos.
Gerar automaticamente documentação OpenAPI a partir de anotações no código
A documentação da API é crucial para qualquer aplicação moderna, e para Go APIs Swagger (OpenAPI) tornou-se o padrão da indústria. Para desenvolvedores Go, o swaggo oferece uma solução elegante para gerar documentação abrangente diretamente das anotações do código.
Mestre a qualidade do código Go com linters e automação
O desenvolvimento moderno em Go exige padrões rigorosos de qualidade do código. Linters para Go automatizam a detecção de bugs, vulnerabilidades de segurança e inconsistências de estilo antes que cheguem à produção.
