این مقاله به بررسی روش‌های عملی بهینه‌سازی برنامه‌های Apache Spark می‌پردازد، از تنظیمات پیکربندی و کدنویسی کارآمد تا مدیریت حافظه و نظارت بر عملکرد.

داده‌های مصنوعی به کوانت‌ها اجازه می‌دهند استراتژی‌های سهام را فراتر از بازارهای پرسر و صدا تست استرس کنند، نوسانات را حفظ کرده و تاب‌آوری را قبل از ریسک سرمایه واقعی بسازند.

این مقاله راهنمایی برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد در تولید با ادغام استراتژی‌های کاهش سوگیری ارائه می‌دهد. تمرکز بر پنج بعد اصلی: عدالت، شفافیت، حریم خصوصی، پاسخگویی و پایداری.

مقاله‌ای درباره استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای خودکارسازی تولید رابط‌های REST در توسعه برنامه‌های خدمات مالی که کاهش ۳۰ درصدی زمان توسعه را گزارش می‌دهد.

فرمت جدول باز آپاچی آیسبرگ با قابلیت تعامل‌پذیری، آن را مستقل از فروشنده و موتورهای SQL کرده است. کاتالوگ REST آیسبرگ این تعامل‌پذیری را ساده‌تر نموده و چالش‌های یکپارچه‌سازی در اکوسیستم‌های تحلیل کلان‌داده‌ها را حل می‌کند.

آزمایش API یکی از مباحث داغ صنعت نرم‌افزار است که کیفیت و قابلیت اطمینان سیستم‌ها را تضمین می‌کند. این مقاله به بررسی انواع API، متدهای HTTP مختلف، تکنیک‌های تست و ابزارهای مورد استفاده می‌پردازد.

در این مقاله سوم از سری مقالات زیرساخت هوش مصنوعی، درباره معماری لایه پردازش، ذخیره‌سازی، نظارت، بهینه‌سازی عملکرد و امنیت در زیرساخت‌های هوش مصنوعی یاد خواهید گرفت.

هوش مصنوعی دیگر یک فناوری دور از دسترس در توسعه نرم‌افزار نیست، بلکه یک کاتالیزور قدرتمند برای تغییر است. ابزارهای مبتنی بر AI سرعت، کیفیت و امنیت را با خودکارسازی کدنویسی، تست و دیباگینگ افزایش می‌دهند.

با استفاده از Open Policy Agent و زبان Rego، سازمان‌ها می‌توانند سیاست‌های امنیتی را یک‌بار نوشته و در هر دو مرحله ساخت (CI/CD) و اجرا (runtime) استفاده کنند. این رویکرد از تکرار جلوگیری کرده و انسجام امنیتی را تضمین می‌نماید.

مسیریابی استنتاج فرآیند هدایت درخواست‌های استنتاج هوش مصنوعی به مناسب‌ترین مدل بر اساس هزینه، تاخیر، کیفیت و غیره است. برخلاف متعادل‌کننده‌های بار سنتی که از الگوریتم‌های ساده مانند round robin استفاده می‌کنند، مسیریاب‌های استنتاج عوامل پیچیده‌تری را در نظر می‌گیرند.

پروژه‌های هوش مصنوعی سازمانی اغلب در چالش‌های زیرساختی متوقف می‌شوند. پلتفرم‌های پیام‌رسانی عامل‌محور با یکپارچه‌سازی APIها، ابزارها و قابلیت‌های نظارتی، تمرکز تیم‌ها را بر منطق هوش مصنوعی متمرکز می‌کنند.

آموزش مقدماتی برای توسعه‌دهندگان جاوا در مورد نوشتن برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از Quarkus و LangChain4j. برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی نیازی به پایتون ندارید.

تجربه عملی کار با رابط بومی جاوا (JNI) برای ادغام دستیار هوش مصنوعی C++ در اپلیکیشن اندروید، شامل چالش‌های مدیریت منابع، تولید کد خودکار و راهکارهای تست

این مقاله چگونگی ترکیب Spring AI با Dapr Workflows برای ایجاد عوامل هوش مصنوعی ماندگار و مقاوم در برابر خطا را بررسی می‌کند. با استفاده از الگوهای workflow، می‌توان اجرای طولانی‌مدت و مقیاس‌پذیر عوامل LLM را تضمین کرد.

این مقاله راهنمای جامعی برای شروع کار با Spring Data Elasticsearch 5.5 و Elasticsearch 8.18 به عنوان پایگاه داده NoSQL ارائه می‌دهد. شامل تنظیمات Docker، پیکربندی Spring و پیاده‌سازی REST API می‌شود.

آموزش مدیریت خطاهای React Native در سه لایه مختلف شامل خطاهای محلی، سطح کامپوننت و خطاهای جهانی برای ساخت اپلیکیشن‌های موبایل مقاوم و قابل اعتماد

تست‌های نرم‌افزاری مکانیسم‌های ضروری در چرخه توسعه هستند که برای تأیید رفتار صحیح کد طراحی شده‌اند. آن‌ها باگ‌ها را شناسایی کرده و قابلیت اطمینان سیستم را از طریق ادعاهای خودکار حفظ می‌کنند.

ابزار تشخیص خودکار مشکلات پادهای کوبرنتیز با استفاده از GPT-4 که خطاهای رایج مانند CrashLoopBackOff و OOMKilled را شناسایی و راه‌حل پیشنهاد می‌دهد.

آموزش ساخت API ساده برای تولید داده‌های جعلی باورپذیر با استفاده از کتابخانه‌های DataFaker و EasyRandom در Spring Boot 3. مناسب برای تست، دمو و نمونه‌سازی UI.

این مقاله به بررسی حملات شخص-در-میانه (PITM) در ارتباطات HTTPS می‌پردازد و راهکارهای عملی مانند پینینگ گواهی و رمزنگاری لایه کاربردی برای مقابله با رهگیری سمت کلاینت ارائه می‌دهد.