Python

أدوات تحويل LaTeX إلى Markdown

أدوات تحويل LaTeX إلى Markdown

تحويل الوثائق المكتوبة بلغة LaTeX إلى Markdown بكفاءة

تحويل وثائق LaTeX إلى Markdown أصبح ضروريًا لتدفق العمل الحديث في النشر، حيث يدمج مولّدي المواقع الثابتة، والمنصات الخاصة بالتوثيق، وأنظمة تحكم الإصدارات مع الحفاظ على سهولة القراءة والبساطة.

بنية تحتية للذكاء الاصطناعي على الأجهزة المية

بنية تحتية للذكاء الاصطناعي على الأجهزة المية

قم بتشغيل الذكاء الاصطناعي المؤسسي على معدات ميسرة بأسعار معقولة باستخدام نماذج مفتوحة المصدر

الديموقراطية في الذكاء الاصطناعي هنا. مع نماذج LLM المفتوحة المصدر مثل Llama 3، وMixtral، وQwen الآن تنافس النماذج الخاصة، يمكن للمجموعات بناء بنية تحتية قوية للذكاء الاصطناعي باستخدام معدات الاستهلاك - مما يقلل التكاليف مع الحفاظ على التحكم الكامل في خصوصية البيانات والنشر.

FastAPI: إطارة ويب حديثة عالية الأداء لغة بايثون

FastAPI: إطارة ويب حديثة عالية الأداء لغة بايثون

أنشئ واجهات برمجة تطبيقات سريعة جدًا مع وثائق تلقائية وسلامة النوع

FastAPI ظهر كأحد أكثر إطارات الويب لبايثون إثارة للإعجاب في بناء واجهات برمجة التطبيقات، حيث يجمع بين ميزات بايثون الحديثة وأداء متميز وتجربة مطور ممتازة.

تشغيل FLUX.1-dev GGUF Q8 في Python

تشغيل FLUX.1-dev GGUF Q8 في Python

تسريع FLUX.1-dev باستخدام كمّ量化 GGUF

FLUX.1-dev هو نموذج قوي لتحويل النص إلى صورة ينتج نتائج مذهلة، ولكن متطلباته من الذاكرة البالغة 24 جيجابايت أو أكثر تجعله تحديًا لتشغيله على العديد من الأنظمة. تكميم GGUF لـ FLUX.1-dev يقدم حلًا، حيث يقلل من استخدام الذاكرة بنسبة تصل إلى 50% مع الحفاظ على جودة الصورة الممتازة.

اختبار الوحدات في بايثون: دليل شامل مع أمثلة

اختبار الوحدات في بايثون: دليل شامل مع أمثلة

اختبار بايثون باستخدام pytest، وTDD، وmocking، وcoverage

اختبار الوحدات يضمن أن كود بايثون الخاص بك يعمل بشكل صحيح ويستمر في العمل مع تطور مشروعك. هذا الدليل الشامل يغطي كل ما تحتاج معرفته حول اختبار الوحدات في بايثون، من المفاهيم الأساسية إلى التقنيات المتقدمة.

بناء خوادم MCP في بايثون: دليل البحث على الويب والتنقيب

بناء خوادم MCP في بايثون: دليل البحث على الويب والتنقيب

بناء خوادم MCP لمساعدي الذكاء الاصطناعي مع أمثلة بلغة بايثون

بروتوكول سياق النموذج (MCP) يُحدث طريقة تفاعل مساعدي الذكاء الاصطناعي مع مصادر البيانات الخارجية والأدوات. في هذا الدليل، سنستعرض كيفية بناء خوادم MCP في Python، مع أمثلة تركز على قدرات البحث عبر الإنترنت والتنقيب.

استيعاب حاويات Dev في VS Code

استيعاب حاويات Dev في VS Code

أنشئ بيئات تطوير متسقة وقابلة للنقل وقابلة للتكرار باستخدام حاويات التطوير

يواجه المطورون غالبًا مشكلة “يعمل على جهازي” بسبب اختلافات في الاعتماديات، إصدارات الأدوات، أو اختلافات أنظمة التشغيل. الحاويات التطويرية في Visual Studio Code (VS Code) تحل هذه المشكلة بشكل أنيق — من خلال السماح لك بالتطوير داخل بيئة مُحاوية تم تكوينها خصيصًا لمشروعك.