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如何像真正的专业人士一样过度设计网站?

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为您的下一个 Web 应用程序选择正确的技术堆栈:综合指南 构建 Web 应用程序涉及选择正确的技术组合 - 您的技术堆栈。 这个选择至关重要,因为以后改变它可能很困难。这个图形用户界面

Jan 21, 2025 pm 06:30 PM
使用 React 和 Node.js 构建可扩展的应用程序

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创建可扩展的应用程序对开发人员来说是一项重大挑战,特别是在处理大量用户群、复杂功能和高流量时。 React 和 Node.js 的结合为 b 提供了强大的解决方案

Jan 21, 2025 pm 02:30 PM
Golang 对比。 Python 性能:哪种编程语言更好?

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在现代编程的动态环境中,项目的成功通常取决于所选的语言。 Golang 和 Python 都是强大的竞争者,引发了关于性能和灵活性的持续争论。 每个都拥有充满活力的社区、广泛的

Jan 20, 2025 pm 10:15 PM
YAML 与 YML:语法和易用性开发人员指南

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有趣的是,YAML 代表“YAML Ain't Markup Language”。 尽管它的名字很有趣,但它是一种广泛采用的数据序列化格式,因其可读性和可扩展性而备受赞誉。 幽默延伸到 YML,一个简洁的替代方案

Jan 20, 2025 pm 04:50 PM
5 人的移动开发技术堆栈

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掌握 2025 年移动开发:您的技术堆栈指南 移动开发格局正在迅速变化。 为了成功,您需要正确的工具和策略。本指南提供了一种实用、简洁的方法来构建成功的移动应用程序

Jan 20, 2025 am 12:30 AM
金丝雀测试:确保顺利推出

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在软件开发的动态领域,金丝雀测试是部署的关键风险缓解策略。 其增量、受控方法可确保平稳发布,同时优先考虑用户体验。 了解金丝雀测试

Jan 18, 2025 am 02:31 AM
Java 的最新趋势、框架和库 ()

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Java 持久的多功能性和适应性继续推动其发展,与技术进步和行业需求保持同步。 2025 年,Java 开发人员将见证重大变化,包括有影响力的更新、创新框架

Jan 17, 2025 pm 08:29 PM
为什么每个人都爱上 Go!

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Go,也称为Golang,已成为全球开发者的最爱。 让我们深入探讨其广泛吸引力背后的原因。 ✨ 简约优雅 干净的语法:Go 拥有简单的语法,使其非常容易学习,甚至

Jan 17, 2025 pm 02:04 PM
如何使用 GitHub Actions 和 JavaScript 自动创建和删除 Kafka 主题

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对于使用事件驱动架构的开发人员来说,自动化 Kafka 主题创建和删除至关重要。 随着 Kafka 部署的扩展,无论您是在处理不断增长的系统还是在实施基础设施,手动管理都变得不切实际。

Jan 17, 2025 am 08:32 AM
5 岁以下编程语言趋势

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2025 年,各行业的编程语言正在发生重大变化。特别是,它们在云计算、网络开发、移动安全、数据分析和人工智能(AI)方面发挥着至关重要的作用。这些

Jan 16, 2025 pm 04:14 PM
Docker 实践:学习 Docker 使用 Nodejs、Flask、PostgreSQL 编写文件

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在上一篇文章中,我们提到了 Docker 教程。 https://dev.to/omerberatsezer/docker-tutorial-dockerfile-commands-container-images-volume-network-docker-compose-2p9h 这次,我们开始运行示例项目:

Jan 14, 2025 pm 06:28 PM
Kubernetes 的 MySQL Operator MOCO 入门第 1 部分

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MOCO (MySQL Operator for Kubernetes) 是一款功能强大的云原生工具,旨在简化 Kubernetes 内的 MySQL 集群管理。它可以自动执行配置、扩展、备份和维护等关键任务,确保高可用性和可靠性。MOCO 利用 Kubernetes

Jan 14, 2025 pm 02:02 PM
Docker 实践:通过示例 Flask 项目学习 Dockerfile、容器、端口转发

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本教程演示如何使用 Docker 构建和部署一个简单的 Flask 应用程序。我们将介绍如何创建 Docker 文件、构建映像、运行容器,甚至将映像推送到 Docker Hub。对于那些不熟悉 Docker 基础知识的人,请查看上一篇文章:Docker

Jan 14, 2025 am 07:36 AM
使用 .NET Core、Python 和 Azure 微调大型语言模型 (LLM)

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目录引言为什么微调大型语言模型?解决方案概述环境设置使用Python进行训练和微调在.NETCore中集成微调后的模型部署到Azure最佳实践结论引言大型语言模型(LLM)因其理解和生成类似人类文本的能力而受到广泛关注。然而,许多组织拥有独特的、特定于领域的数据集和词汇表,通用模型可能无法完全捕捉到这些数据集和词汇表。微调使开发人员能够根据特定环境或行业调整这些大型模型,从而提高准确性和相关性。本文将探讨如何使用Python微调LLM,然后将生成的模型集成并部署到.NETCoreC#应用程序中,

Jan 14, 2025 am 07:11 AM

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