हाउ-टू: केब्सप्रे द्वारा केबरनेट्स की स्थापना, जिसमें पर्यावरण के सेटअप, इनवेंटरी के संगठन और एंसिबल प्लेबुक्स के चलाने को शामिल करता है।

A
डंबफोन,
जिसे फीचर फोन के रूप में भी जाना जाता है, एक बुनियादी मोबाइल उपकरण है जो आधुनिक स्मार्टफोन की तुलना में न्यूनतम कार्यक्षमता प्रदान करता है।

यहाँ मेरा k8s टिप्पणी शीट है, जो कुबेरनेट्स के महत्वपूर्ण कमांड और अवधारणाओं को कवर करता है, जिसमें इंस्टॉल करने से लेकर कंटेनर चलाने और साफ करने तक के विषय शामिल हैं:

एक डिजिटल डिटॉक्स स्मार्टफोन, टेलीविजन और कंप्यूटर के उपयोग को लगातार कम करने का एक इरादतन कदम है।
मुख्य लक्ष्य एक बार में बहुत अधिक स्क्रीन के उपयोग को कम करना और ऑफलाइन गतिविधियों को बढ़ावा देना है, जो व्यक्तियों को तकनीक से एक अधिक संतुलित संबंध बनाने में मदद करता है
तकनीक के साथ।

यहाँ एक Docker टिप्पणी शीट है जो महत्वपूर्ण कमांड और डॉकर के इस्तेमाल से लेकर कंटेनर चलाने और साफ करने तक के अवधारणाओं को कवर करती है:

रीरङ्किंग Retrieval Augmented Generation (RAG) सिस्टम, रिट्रीवल और जेनरेटिंग के बीच में एक दूसरा चरण है।

जब आपने Flutter प्रोजेक्ट के साथ AWS Amplify बैकएंड बनाया, तो अगला कदम इसे डिप्लॉइ करना है।
यहाँ देखें कैसे Flutter प्रोजेक्ट को AWS Amplify होस्टिंग पर डिप्लॉइ करें

एक क्विकस्टार्ट - कैसे बनाएं फ्लूटर फुलस्टैक प्रोजेक्ट एवं एवीएस एम्पलाइफ़ि एवं एवीएस एम्पलाइफ़ि प्लेटफॉर्म पर।

हाल ही में ब्लैक फॉरेस्ट लैब्स ने एक सेट
टेक्स्ट-टू-इमेज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल का प्रकाशन किया है।
इन मॉडलों के उत्पादन गुणवत्ता बहुत अधिक है।
इन्हें आज़माएं

अद्भुत खाद्य पदार्थ आपके आंखों के लिए भी आनंद है।
लेकिन इस पोस्ट में हम दो AI आधारित खोज प्रणालियों, Farfalle और Perplexica की तुलना करेंगे।

हम एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन को एवीएस डिप्लॉयमेंट के लिए कई भाषाओं में लिख सकते हैं।
चलिए जावास्क्रिप्ट, पायथन और गोलैंग में लिखे गए (लगभग खाली) फ़ंक्शन के प्रदर्शन की तुलना करते हैं…

यह बहुत दिलचस्प है! ऐसे कोपाइलट (copilot) या पर्फ़्लेक्सिटी.एआई (perplexity.ai) जैसे सेवाओं को नामकरण देते हुए, और दुनिया को बताते हुए आप क्या चाहते हैं, आप अब इस प्रकार की सेवाओं को खुद के पीसी (PC) या लैपटॉप (laptop) पर आज़माई कर सकते हैं!

जब मैंने LLMs के साथ प्रयोग शुरू किया तो उनके UIs गतिशील विकास में थे और अब कुछ बहुत अच्छे हैं।

हाल ही में हमने कई नए LLMs के रिलीज को देखा है।
उत्साहजनक समय है।
चलिए टेस्ट करें और देखें कि वे तार्किक गलतियों के पता लगाने में कैसे प्रदर्शन करते हैं।

अभी भी कुछ सामान्य दृष्टिकोण हैं जिनके द्वारा अच्छे प्रॉम्प्ट लिखे जा सकते हैं ताकि LLM को आपके द्वारा चाहे वाले कार्य को समझने में भ्रमित न हो।

मैंने अलग-अलग उपकरणों का उपयोग करके अपने अनुभव से निष्कर्ष निकाला है कि मुझे floccus सबसे अच्छा लगता है।