Структура проекту FastAPI та посібники з найкращих практик
Дізнайтеся, як структурувати проекти FastAPI, від макетів папок до асинхронізації, безпеки та найкращих практик тестування, використовуючи реальні шаблони.
Python
З Python мало що можна познайомити. Це добре відомо всім розробникам.
З Python можна зробити все, що завгодно, і це разом із його простотою та невибагливістю зробило його однією з зіркових мов програмування сьогодні. Це строго типізована об'єктно-орієнтована мова, в якій особливо важливо підтримувати читабельність коду.
Це зіркова мова в науці про дані, машинному навчанні, глибокому навчанні та всьому, що пов’язано з цим.
Але ви все ще можете створювати веб-програми або будь-який інший інструмент, який тільки придумаєте.
На все є книжкові магазини!!!
У цьому розділі ми вирішуємо деякі з основних проблем, з якими часто стикається розробник Python. Таким чином, ви зможете стати розробником ніндзя на Python.
Галюцинації штучного інтелекту: чому розумні моделі досі вигадують
Дізнайтеся, чому виникають галюцинації від штучного інтелекту, реальні приклади, їхні ризики та найкращі сучасні методи їх виявлення та зменшення.
Посібник розробника щодо багатоагентних шаблонів з ADK
Вивчіть ключові багатоагентні шаблони в ADK, від послідовних до паралельних робочих процесів, та як надійно їх запускати в Google Cloud.
Оновлення, моделі та посібник з міграції API Gemini 3
Дізнайтеся про всі оновлення API Gemini 3, нові моделі, інструменти та рекомендації щодо міграції та створення потужних мультимодальних агентів.
Пояснення платформ оцінювання моделей мови з відкритим кодом
Відкрийте для себе ключові платформи з відкритим кодом та корпоративні платформи для оцінки, моніторингу та управління сучасними мовними моделями та агентами LLM.
Як розміщувати мовні моделі з низьким бюджетом
Дізнайтеся, як розміщувати потужні мовні моделі з обмеженим бюджетом, порівнюючи API, хмарні графічні процесори та локальні налаштування, щоб скоротити витрати без втрати продуктивності.
Оперативне проектування для виявлення викидів у штучному інтелекті та аналізі даних
Дізнайтеся, як розробляти підказки, що виявляють аномалії, захищають LLM та покращують надійне виявлення викидів у реальних даних.
Google об'єднується з PyTorch від Meta, щоб кинути виклик домінуванню Nvidia у сфері штучного інтелекту
Google посилює підтримку PyTorch на TPU за допомогою TorchTPU та альянсу Meta, прагнучи послабити вплив Nvidia на ринку обчислень зі штучним інтелектом.
Перша 3D-карта світу з 2.75 мільярдами будівель: як GlobalBuildingAtlas перемальовує планету
Новий 3D-атлас відображає 2.75 мільярда будівель по всьому світу, виявляючи нерівності та допомагаючи в міському плануванні, кліматичних моделях та аналізі ризиків стихійних лих.