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- Erstellen Sie einen KI-Code-Review-Assistenten mit Vev, Litellm und Agenta
- Dieses Tutorial demonstriert den Aufbau eines produktionsbereiten AI-Pull-Request-Reviewers mithilfe der Best Practices von LLMOps. Die hier zugängliche endgültige Anwendung akzeptiert eine öffentliche PRURL und gibt eine von der KI generierte Überprüfung zurück. Anwendungsübersicht: Dieses Tutorial behandelt: Codeentwicklung: Abrufen von PRdiff
- Python-Tutorial 1058 2025-01-14 09:33:44
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- Umbrechen und rendern Sie mehrzeiligen Text auf Bildern mit der Pillow-Bibliothek von Python
- Python-Bildverarbeitung: Die Pillow-Bibliothek implementiert automatische Textanmerkungen mit Zeilenumbruch. Mit seinen umfangreichen Open-Source-Bibliotheken hat sich Python zu einer führenden Programmiersprache im Bereich der Bildverarbeitung entwickelt. Pillow ist eine der am häufigsten verwendeten Bildverarbeitungsbibliotheken. Sie ist einfach, benutzerfreundlich und verfügt über eine vollständige Dokumentation. Sie wird häufig für Vorgänge wie Bildskalierung, Zuschneiden, Helligkeitsanpassung und Anmerkungen verwendet. Pillow hat jedoch ein Problem mit Textanmerkungen: Wenn der Text die Breite des Textfelds überschreitet, wird er nicht automatisch umbrochen. Die Pillow-Bibliothek selbst bietet diese Funktion nicht und wir müssen die Logikimplementierung selbst schreiben. In diesem Tutorial wird gezeigt, wie Sie mithilfe der Pillow-Bibliothek ein Textfeld mit Zeilenumbruch in Python hinzufügen, um eine korrekte Bildtextanmerkung zu erzielen. Der Endeffekt ist wie folgt: Das Bild oben ist
- Python-Tutorial 863 2025-01-14 08:59:15
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- GraphDB für CMDB
- GraphDBvs.RDB:ASpine-LeafArchitectureSuchgeschwindigkeitsvergleichDiese Studie misst die Suchgeschwindigkeit von GraphDB (Neo4j) und RDB (PostgreSQL) bei der Abfrage von Daten, die eine Spine-Leaf-Netzwerkarchitektur darstellen
- Python-Tutorial 219 2025-01-14 08:45:45
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- Exportieren von Mac OSX-Buch-Highlights in einen Obsidian Vault oder in Markdown-Dateien
- Readwise ist ein leistungsstarkes Tool, dessen volles Potenzial jedoch für Benutzer freigeschaltet wird, die umfangreiche Notizen auf mehreren Plattformen erstellen möchten. Mein Hauptanwendungsfall war das Importieren von E-Book-Highlights und Notizen in Obsidian
- Python-Tutorial 516 2025-01-14 08:22:43
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- Docker Hands-on: Lernen Sie Dockerfile, Container und Portweiterleitung mit dem Beispiel-Flask-Projekt
- Dieses Tutorial zeigt das Erstellen und Bereitstellen einer einfachen Flask-Anwendung mit Docker. Wir behandeln das Erstellen einer Docker-Datei, das Erstellen des Images, das Ausführen des Containers und sogar das Pushen des Images an Docker Hub. Wer mit den Docker-Grundlagen nicht vertraut ist, kann sich diesen vorherigen Beitrag ansehen: Docker
- Python-Tutorial 492 2025-01-14 07:36:44
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- Must-Know-Python-Open-Source-Projekte für 5
- Die diesjährigen Stop-Python-Open-Source-Projekte bieten Entwicklern auf allen Ebenen unglaubliche Möglichkeiten. Egal, ob Sie sich auf KI, Webentwicklung oder Befehlszeilenerweiterungen konzentrieren, diese Projekte werden Ihre Fähigkeiten verbessern und Ihren Arbeitsablauf optimieren. FastAPI: RapidAPI DevelopmentFastAPI
- Python-Tutorial 1069 2025-01-14 07:24:45
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- Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) mit .NET Core, Python und Azure
- Inhaltsverzeichnis Einführung Warum große Sprachmodelle verfeinern? Lösungsüberblick Umgebungseinrichtung Trainieren und Feinabstimmen mit Python Feinabgestimmtes Modell in .NET Core integrieren Best Practices in Azure bereitstellen Fazit Einführung Large Language Models (LLMs) haben aufgrund ihrer Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren, große Aufmerksamkeit erhalten. Allerdings verfügen viele Organisationen über einzigartige, domänenspezifische Datensätze und Vokabulare, die von generischen Modellen möglicherweise nicht vollständig erfasst werden. Durch die Feinabstimmung können Entwickler diese großen Modelle an bestimmte Umgebungen oder Branchen anpassen und so die Genauigkeit und Relevanz erhöhen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie ein LLM mithilfe von Python optimieren und anschließend das resultierende Modell in eine .NETCoreC#-Anwendung integrieren und bereitstellen.
- Python-Tutorial 1034 2025-01-14 07:11:42
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- Listen in Python verstehen
- Detaillierte Erklärung von Python-Listen In Python sind Listen eine weit verbreitete und häufig verwendete Datenstruktur. Dabei handelt es sich um geordnete Sequenzen, die Elemente unterschiedlicher Datentypen speichern können, darunter Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, Zeichenfolgen und sogar andere Listen. Diese Flexibilität, gepaart mit seiner intuitiven Struktur, macht es zu einem Eckpfeiler der Python-Programmierung. Wichtige Attributdefinitionen und Syntax für Listen Listen werden mit eckigen Klammern [] definiert und Elemente werden durch Kommas getrennt. Beispiel: my_list=[1,2,3,4,5] Eine heterogene Elementliste kann Elemente unterschiedlicher Datentypen speichern. Beispiel: Mixed_list=[42,"hello",3.14,True] Indizierungs- und Slicing-Listen unterstützen die Indizierung (Zugriff auf bestimmte Elemente).
- Python-Tutorial 833 2025-01-13 22:46:44
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- Erste Schritte mit Python: Python installieren und Ihr erstes Programm schreiben (Day f Days of Python)
- Letztes Mal haben wir die Rolle des Programmierers besprochen: Schritt-für-Schritt-Anleitungen (ein Programm) für Computer erstellen. Heute werden wir Softwaretypen erkunden und unser erstes Python-Programm erstellen
- Python-Tutorial 452 2025-01-13 22:37:44
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- Grundlagen des Data Engineering: Ein praktischer Leitfaden
- Ein praktischer Leitfaden zum Aufbau einer Data-Engineering-ETL-Pipeline. Dieser Leitfaden bietet einen praktischen Ansatz zum Verstehen und Implementieren der Data-Engineering-Grundlagen und deckt Speicherung, Verarbeitung, Automatisierung und Überwachung ab. Was ist Data Engineering? Data Engineering konzentriert sich auf die Organisation
- Python-Tutorial 473 2025-01-13 22:33:44
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- Wie messe ich die Ausführungszeit von Celery-Aufgaben?
- Der Sammlung doppelten Codes wurde ein neues Mitglied hinzugefügt: Verfolgung der Ausführungszeit von Celery-Aufgaben. Jede Celery-Aufgabe hat tatsächlich zwei unterschiedliche „Ausführungszeiten“: Tatsächliche Ausführungszeit: die Zeit, zu der der Code ausgeführt wird. „Abschlusszeit“: Beinhaltet die Zeit, die mit dem Warten in der Warteschlange auf verfügbare Worker-Prozesse verbracht wird. Beides ist wichtig, denn unser oberstes Ziel ist es zu wissen, wann die Aufgabe abgeschlossen ist. Nach dem Auslösen einer Aufgabe müssen wir wissen, wann die Aufgabe abgeschlossen ist und wann mit Ergebnissen zu rechnen ist. Es ist wie eine Projektschätzung. Was Manager wirklich wissen wollen, ist, wann das Projekt abgeschlossen sein wird, und nicht, dass es in einer Woche abgeschlossen sein wird, aber in den nächsten sechs Monaten niemand Zeit dafür haben wird. Verwendung von Celery-Signalen Wir können Celery-Signale zur Zeitmessung von Aufgaben verwenden. Tipp 1: Selleriebrief
- Python-Tutorial 957 2025-01-13 22:28:44
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- Ein Entwicklerhandbuch zur Odoo CRM-Anpassung
- OdooCRM: Eine Spielwiese für Entwickler für maßgeschneiderte Geschäftslösungen. OdooCRM ist mehr als nur ein einfaches Tool für das Kundenbeziehungsmanagement; es ist eine äußerst anpassungsfähige Plattform, die darauf ausgelegt ist, vielfältige Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Für Entwickler sind der Open-Source-Charakter und die umfangreichen Anpassungsoptionen unloc
- Python-Tutorial 650 2025-01-13 20:49:45
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- Scraping von unendlich scrollbaren Seiten mit der Schaltfläche „Mehr laden': Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
- Stecken Ihre Scraper fest, wenn Sie versuchen, Daten von dynamischen Webseiten zu laden? Sind Sie frustriert über das endlose Scrollen oder diese lästigen „Mehr laden“-Schaltflächen?
- Python-Tutorial 857 2025-01-13 18:09:43
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- Intelligente PDF-Datenextraktion und Datenbankerstellung
- Projektziel: Entwicklung eines Systems zum Extrahieren strukturierter und unstrukturierter Daten aus vom Anbieter bereitgestellten PDFs, zum Speichern in einer Datenbank zum effizienten Suchen und Abrufen und zum Integrieren eines Chatbots für die natürliche Sprachabfrage der extrahierten Informationen. Projektumfang: Eingabe: Vielfältig strukturiert
- Python-Tutorial 1021 2025-01-13 16:20:47
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- Erklimmen eines Tiefensuchhügels, Advent of Code, Tag 10
- Heute befasst sich Schallen mit dem Rätsel von Tag 10, einem 2D-Gitter ähnlich wie Tag 6, erfordert jedoch die Erkundung mehrerer Pfade
- Python-Tutorial 397 2025-01-13 14:09:43