Python

Python लिंटर्स कोड को त्रुटियों, शैली के मुद्दों, और संभावित बग्स के लिए विश्लेषण करने वाले आवश्यक उपकरण हैं बिना इसे चलाए। वे कोडिंग मानकों को लागू करते हैं, पठनयोग्यता को सुधारते हैं, और टीमों को उच्च गुणवत्ता वाले कोडबेस बनाए रखने में मदद करते हैं।

जैसे ही AI और ML कार्यभार increasingly जटिल हो जाते हैं, robust orchestration systems की आवश्यकता बढ़ जाती है। Go की simplicity, performance, और concurrency इसे ML pipelines के orchestration layer बनाने के लिए ideal choice बनाती है, भले ही models खुद Python में लिखे हों।

क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/using-cross-modal-embeddings/ “क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स”) कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो एक संयुक्त प्रतिनिधित्व स्थान में विभिन्न डेटा प्रकारों को समझने और तर्क करने की अनुमति देते हैं।

LaTeX दस्तावेज़ों को Markdown में बदलना आधुनिक प्रकाशन वर्कफ्लो के लिए आवश्यक हो गया है, जो स्टैटिक साइट जनरेटर, दस्तावेज़ेशन प्लेटफॉर्म, और वर्जन कंट्रोल सिस्टम को एकीकृत करता है, जबकि पठनयोग्यता और सरलता बनाए रखता है।

Python पैकेजिंग ने काफी विकास किया है, जिसमें आधुनिक उपकरण और मानक इसे अपने कोड को वितरित करने के लिए आसान बनाते हैं।

एआई का लोकतांत्रीकरण अब यहाँ है। ओपन-सोर्स एलएलएम जैसे लामा 3, मिक्स्ट्रल, और क्वेन अब प्रोप्राइटरी मॉडल्स के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, टीम्स पावरफुल एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर कन्स्यूमर हार्डवेयर का उपयोग करके बना सकते हैं - लागत को कम करते हुए डेटा प्राइवेसी और डिप्लॉयमेंट पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हैं।

आधुनिक वेब में, आपके डिजिटल पहचान को बिना कुकीज़ या स्पष्ट सहमति के ट्रैक किया जा सकता है, उन्नत डिजिटल फिंगरप्रिंटिंग तकनीकों के माध्यम से।

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ने बहुत सरल वेक्टर समानता खोज से परे विकास किया है। LongRAG, Self-RAG, और GraphRAG इन क्षमताओं के अग्रणी उदाहरण हैं।

FastAPI पाइथन वेब फ्रेमवर्क्स में से एक सबसे रोमांचक फ्रेमवर्क के रूप में उभर कर आया है, जो आधुनिक पाइथन फीचर्स को उत्कृष्ट प्रदर्शन और डेवलपर एक्सपीरियंस के साथ मिलाता है।

लिनक्स डेटा साइंस के लिए डिफ़ॉल्ट ऑपरेटिंग सिस्टम बन गया है, जो अनमैच्ड फ्लेक्सिबिलिटी, परफॉर्मेंस, और टूल्स के एक समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है। डेटा साइंस प्रोफेशनल्स के लिए यह सबसे अच्छा विकल्प है।

साफ़ आर्किटेक्चर ने विकसकों को स्केलेबल, मेन्टेनएबल एप्लिकेशन्स बनाने के तरीके को क्रांतिकारी बनाया है, जिसमें अलग-अलग चिंताओं का प्रबंधन और डिपेंडेंसी मैनेजमेंट पर जोर दिया गया है।

FLUX.1-dev एक शक्तिशाली टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है जो आश्चर्यजनक परिणाम उत्पन्न करता है, लेकिन इसकी 24GB+ मेमोरी आवश्यकता इसे कई सिस्टम पर चलाने में चुनौतीपूर्ण बनाती है। GGUF क्वांटाइजेशन के साथ FLUX.1-dev एक समाधान प्रदान करता है, जो मेमोरी उपयोग को लगभग 50% कम करता है जबकि उत्कृष्ट इमेज क्वालिटी बनाए रखता है।

ब्लैक फॉरेस्ट लैब्स ने FLUX.1-Kontext-dev जारी किया है, एक उन्नत इमेज-टू-इमेज एआई मॉडल जो टेक्स्ट निर्देशों का उपयोग करके मौजूदा इमेजों को बढ़ाता है।

टोकन अनुकूलन वह महत्वपूर्ण कौशल है जो लागत-प्रभावी एलएलएम अनुप्रयोगों को बजट-खर्च करने वाले प्रयोगों से अलग करता है।

AWS Kinesis ने आधुनिक इवेंट-ड्राइवन माइक्रोसर्विसेस आर्किटेक्चर बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण आधार बन गया है, जो कम ऑपरेशनल ओवरहेड के साथ रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग को स्केल करने की अनुमति देता है।

यूनिट टेस्टिंग यह सुनिश्चित करता है कि आपका पाइथन कोड सही से काम करता है और जब आपका प्रोजेक्ट विकसित होता है तो यह काम जारी रखता है। यह व्यापक गाइड यूनिट टेस्टिंग के बारे में सब कुछ कवर करता है, बुनियादी अवधारणाओं से लेकर उन्नत तकनीकों तक।