De beste Linux-terminalprogramma's: vergelijking 2026
Kies het juiste terminalvenster voor je Linux-werkstroom
Een van de meest essentiële tools voor Linux-gebruikers is de terminal emulator.
Kies het juiste terminalvenster voor je Linux-werkstroom
Een van de meest essentiële tools voor Linux-gebruikers is de terminal emulator.
Meester PDF tekstextractie met Python
PDFMiner.six is een krachtige Python-bibliotheek voor het extraheren van tekst, metadata en layoutinformatie uit PDF-documenten.
Typeveilig LLM-uitvoer met BAML en Instructor
Bij het werken met grote taalmodellen in productie is het verkrijgen van gestructureerde, typeveilige uitvoer van kritiek belang. Twee populaire frameworks - BAML en Instructor - nemen verschillende benaderingen om dit probleem op te lossen.
Organiseer Go-projecten efficiënt met moderne workspaces
Go-projects beheren op een effectieve manier vereist het begrijpen van hoe workspaces code, afhankelijkheden en buildomgevingen organiseren.
Aanpassen van de Bash-prompt voor directe Git-context
Een goed geconfigureerde bash prompt die git repository informatie toont kan het ontwikkelingswerkflow aanzienlijk verbeteren.
Structureer je Go-projecten voor schaalbaarheid en duidelijkheid
Structureren van een Go-project is fundamenteel voor langdurige onderhoudbaarheid, team samenwerking en schaalbaarheid. In tegenstelling tot frameworks die rigide mapstructuur afdwingen, accepteert Go flexibiliteit—maar met die vrijheid komt ook de verantwoordelijkheid om patronen te kiezen die het specifieke behoeften van je project dienen.
Python DI patronen voor schone, testbare code
Dependency injection (DI) is een fundamenteel ontwerpmodel dat de schrijfbaarheid, testbaarheid en onderhoudbaarheid van code bevordert in Python-toepassingen.
Meester DI patronen voor testbare Go-code
Dependency injection (DI) is een fundamenteel ontwerppatroon dat de schrijfbaarheid, toetsbaarheid en onderhoudbaarheid van code in Go-toepassingen bevordert.
Essentiële snelkoppelingen en magische opdrachten
Start de Jupyter Notebook productiviteit op met essentiële sneltoetsen, magische commando’s en workflow-tips die uw data science- en ontwikkelingservaring kunnen transformeren.
Voer Go-tests sneller uit met parallelle uitvoering
Table-driven tests zijn de idiomatische manier in Go om meerdere scenario’s efficiënt te testen.
Wanneer gecombineerd met parallelle uitvoering met behulp van t.Parallel(), kunt u de testuitvoeringstijd van de testsuite aanzienlijk verminderen, vooral voor I/O-bound operaties.
Maak AI-zoekagents aan met Python en Ollama
De Ollama Python-bibliotheek bevat nu native OLlama web zoekfunctie mogelijkheden. Met slechts een paar regels code kunt u uw lokale LLMs verrijken met real-time informatie van het web, waardoor hallucinaties worden verminderd en de nauwkeurigheid wordt verbeterd.
Kies het juiste vector DB voor je RAG stack
Het kiezen van de juiste vector store kan het verschil maken tussen succes en falen van de prestaties, kosten en schaalbaarheid van je RAG-toepassing. Deze uitgebreide vergelijking bespreekt de meest populaire opties in 2024-2025.
Maak AI zoekagents met Go en Ollama
Ollama’s Web Search API laat je lokale LLMs verrijken met real-time webinformatie. Deze gids laat je zien hoe je web zoekfunctionaliteiten in Go kunt implementeren, van eenvoudige API-aanroepen tot volledig uitgeruste zoekagenten.
OpenAPI-documentatie automatisch genereren op basis van codeannotaties
API-documentatie is essentieel voor elke moderne toepassing, en voor Go API’s Swagger (OpenAPI) is geworden de industrie-standaard. Voor Go-ontwikkelaars biedt swaggo een elegante oplossing om uitgebreide API-documentatie direct te genereren uit code-annotaties.
Master Go code kwaliteit met linters en automatisering
Moderne Go-ontwikkeling vereist strikte kwaliteitsstandaarden voor code. Linters voor Go automatiseren het detecteren van fouten, beveiligingsproblemen en stijlproblemen voordat ze in productie komen.
Master Python code kwaliteit met moderne linting tools
Python linters zijn essentiële tools die uw code analyseren op fouten, stijlproblemen en potentieel bugs zonder deze uit te voeren. Ze bevorderen code-standaarden, verbeteren leesbaarheid en helpen teams om hoge kwaliteit codebases te behouden.