Migliori emulatori di terminale Linux: confronto del 2026
Scegli il terminale giusto per il tuo flusso di lavoro Linux
Uno degli strumenti più essenziali per gli utenti Linux è l’emulatore di terminale.
Scegli il terminale giusto per il tuo flusso di lavoro Linux
Uno degli strumenti più essenziali per gli utenti Linux è l’emulatore di terminale.
Mastery della estrazione del testo da PDF con Python
PDFMiner.six è una potente libreria Python per l’estrazione del testo, dei metadati e delle informazioni sul layout da documenti PDF.
Output sicuri dal punto di vista del tipo di LLM con BAML e Instructor
Quando si lavora con i Large Language Models in produzione, ottenere output strutturati e sicuri dal punto di vista dei tipi è fondamentale. Due framework popolari - BAML e Instructor - adottano approcci diversi per risolvere questo problema.
Organizza i progetti Go in modo efficiente con ambienti di lavoro moderni
Managing Go projects deve essere effettuato in modo efficace comprendendo come gli spazi di lavoro organizzano il codice, le dipendenze e gli ambienti di compilazione.
Personalizzazione del prompt Bash per il contesto Git immediato
Un prompt bash ben configurato che mostra le informazioni del repository git bash prompt displaying git repository information può migliorare drasticamente il tuo flusso di lavoro di sviluppo.
Struttura i tuoi progetti Go per scalabilità e chiarezza
Strutturare un progetto Go in modo efficace è fondamentale per la manutenibilità a lungo termine, la collaborazione in team e la scalabilità. A differenza dei framework che impongono layout di directory rigidi, Go accetta la flessibilità—ma con questa libertà arriva anche la responsabilità di scegliere modelli che soddisfano i bisogni specifici del tuo progetto.
Pattern DI in Python per codice pulito e testabile
Iniezione di dipendenze (DI) è un modello di progettazione fondamentale che promuove codice pulito, testabile e mantenibile in applicazioni Python.
Padronare i pattern DI per codice Go testabile
Iniezione delle dipendenze (DI) è un pattern di progettazione fondamentale che promuove codice pulito, testabile e mantenibile nelle applicazioni Go.
Scorciatoie essenziali e comandi magici
Jumpstart the produttività del Jupyter Notebook con scorciatiere essenziali, comandi magici e suggerimenti per il flusso di lavoro che trasformeranno l’esperienza di data science e sviluppo.
Accelerare i test Go con l'esecuzione parallela
Test-driven tests basati su tabelle sono l’approccio idiomatico in Go per testare efficacemente diversi scenari.
Quando combinati con l’esecuzione parallela utilizzando t.Parallel(), è possibile ridurre drasticamente il tempo di esecuzione del suite di test, specialmente per operazioni I/O-bound.
Costruisci agenti di ricerca AI con Python e Ollama
La libreria Python di Ollama ora include funzionalità native di ricerca web OLLama. Con poche righe di codice, puoi arricchire i tuoi LLM locali con informazioni in tempo reale dal web, riducendo le illusioni e migliorando l’accuratezza.
Scegli il database vettoriale giusto per il tuo stack RAG
Scegliere il giusto archivio vettoriale può fare la differenza tra il successo e il fallimento delle prestazioni, dei costi e della scalabilità dell’applicazione RAG. Questo confronto completo copre le opzioni più popolari del 2024-2025.
Costruisci agenti di ricerca AI con Go e Ollama
L’API di ricerca web di Ollama ti permette di integrare LLM locali con informazioni in tempo reale dal web. Questa guida ti mostra come implementare le capacità di ricerca web in Go, dal semplice utilizzo dell’API alle funzionalità complete degli agenti di ricerca.
Generare automaticamente i documenti OpenAPI dagli annotazioni del codice
La documentazione API è fondamentale per qualsiasi applicazione moderna, e per Go APIs Swagger (OpenAPI) è diventato lo standard dell’industria. Per gli sviluppatori Go, swaggo fornisce una soluzione elegante per generare una documentazione API completa direttamente dalle annotazioni del codice.
Migliora la qualità del codice Go con linters e automazione
Sviluppo moderno Go richiede standard rigorosi di qualità del codice. Linters per Go automatizzano la rilevazione di bug, vulnerabilità di sicurezza e incoerenze di stile prima che arrivino in produzione.
Migliora la qualità del codice Python con strumenti moderni di linting
Python linters sono strumenti essenziali che analizzano il tuo codice per errori, problemi di stile e potenziali bug senza eseguirlo. Enforzano gli standard di codifica, migliorano la leggibilità e aiutano i team a mantenere codici di alta qualità.