انتخاب بین جنگو و FastAPI برای پروژه‌های پایتون چالش مهمی است. جنگو با قابلیت‌های کامل و FastAPI با عملکرد ناهمزمان و ایمنی نوعی، هر کدام مزایای خاص خود را دارند.

با پیشرفت‌های جدید در هوش مصنوعی، مدیریت حوادث در حال حرکت از مدل واکنشی به سوی رویکرد پیش‌گیرانه است. AIOps با استفاده از یادگیری ماشین به سازمان‌ها امکان می‌دهد قبل از وقوع حوادث اقدامات پیشگیرانه انجام دهند.

راهنمای جامع Azure Data Factory برای مدیریت خطوط داده: مزایا، معایب، و بهترین روش‌های استفاده در سناریوهای ETL. شامل مثال عملی پردازش داده‌های مشتریان با کدهای JSON قابل اجرا.

این مقاله به بررسی کامل پروتکل MCP برای اتصال مدل‌های زبانی بزرگ به منابع داده خارجی می‌پردازد و پیاده‌سازی عملی با زبان C# را آموزش می‌دهد.

تحلیل سه تناقض اصلی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار: پارادوکس مسئولیت‌پذیری، پارادوکس رهبری و پارادوکس اعتماد که تیم‌های توسعه را با چالش‌های جدی مواجه کرده‌اند.

مهندسی آشوب مبتنی بر رویداد، رویکردی جدید برای تست تاب‌آوری در کوبرنتیز است که آزمایش‌های آشوب را بر اساس رویدادهای واقعی سیستم مانند افزایش CPU یا خطای پادها فعال می‌کند. این روش با استفاده از ابزارهایی مانند Chaos Mesh و Prometheus، تاب‌آوری را به صورت مستمر و هوشمندانه تقویت می‌کند.

فضای دیجیتال با سرعت زیادی در حال تغییر است و تهدیدات سایبری پیچیده‌تر می‌شوند. با رشد هوش مصنوعی، غول‌های فناوری از این نوآوری انقلابی برای تقویت دفاع دیجیتال خود استفاده می‌کنند. گوگل و مایکروسافت سیستم‌های امنیتی پیشرفته‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه داده‌اند.

در سازمان‌های مدرن، داده‌ها در ایمیل‌ها، اسناد، سوابق مشتریان و مخازن کد پراکنده‌اند. جستجوی سنتی مبتنی بر کلمات کلیدی اغلب ناکارآمد است. جستجوی معنایی با پایگاه‌های داده برداری با درک معنا به جای تطبیق کلمات، دقت و کارایی را بهبود می‌بخشد.

قالب‌های Copilot به مهندسان نرم‌افزار کمک می‌کنند کدهای تکراری مانند تست‌های واحد، نقاط پایانی API و فایل‌های پیکربندی را سریع‌تر و با کیفیت بهتر تولید کنند. این قالب‌ها باعث افزایش بهره‌وری و ثبات در کد می‌شوند.

تحلیل عملکرد جستجوی متنی کامل PostgreSQL در مقابل جستجوی الگو و regex، با تأکید بر معاوضه‌ها و کارایی اجرا در مجموعه داده‌ای با 3 میلیون رکورد.

این مقاله روش‌های مختلف پوشاندن داده‌های حساس در برنامه‌های یکپارچه‌سازی Mulesoft را بررسی می‌کند. شامل ماسک‌سازی ساده، ماسک‌سازی جزئی، حذف داده‌ها و استفاده از توابع سفارشی DataWeave برای امنیت بهتر لاگ‌ها می‌شود.

آزمایشی که عملکرد Context7 - یک سرور MCP برای بازیابی مستندات - را در پاسخ‌دهی به سوالات فریمورک ZK بررسی کرد. نتایج نشان داد استفاده از این ابزار باعث کاهش ۱۵ درصدی دقت پاسخ‌های هوش مصنوعی شد.

دستیار هوشمند DevEx با استفاده از گراف دانش پیشرفته، بهره‌وری توسعه‌دهندگان را از طریق اتوماسیون وظایف، ارائه بینش‌های زمینه‌ای و راهنمایی رشد شغلی شخصی‌سازی شده افزایش می‌دهد.

ظهور عامل‌های هوش مصنوعی یک «بمب ساعتی امنیتی» ایجاد کرده است. برخلاف مدل‌های قبلی که عمدتاً محتوا تولید می‌کردند، این عامل‌ها مستقیماً با محیط کاربر تعامل دارند و آزادی عمل دارند. این امر سطح حمله بزرگ و پویایی ایجاد می‌کند.

معماری کنترل مقیاس‌پذیر برای خطوط لوله داده ابری با استفاده از Query Vault، رویه‌های کنترل‌کننده و تریگرها برای فعال‌سازی راه‌اندازی مجدد هوشمند، ثبت وقایع و اتوماسیون.

با پیشرفت سریع هوش مصنوعی، نگرانی‌ها درباره سوء‌استفاده از آن در حملات سایبری مانند اکسپلویت‌های خودکار، کلاهبرداری‌های دیپ فیک و بدافزارهای هوشمند افزایش یافته است. این مقاله به بررسی ابعاد اخلاقی این تهدیدات می‌پردازد.

در توسعه اپ‌های اندروید سازمانی مدرن، پیوند عمیق با استفاده از Hilt، ViewModel و UseCases، مسیریابی مستقیم و امن را فراهم می‌کند. این مقاله یک مثال واقعی از چک‌اوت فوری را بررسی می‌کند.

در سال ۲۰۲۵، چابکی رمزنگاری به یک ضرورت برای توسعه‌دهندگان تبدیل شده است. با نزدیک شدن محاسبات کوانتومی و منسوخ شدن استانداردهای رمزنگاری، سیستم‌ها باید قابلیت تغییر سریع الگوریتم‌های رمزنگاری را داشته باشند. این مقاله اهمیت و روش‌های پیاده‌سازی چابکی رمزنگاری را بررسی می‌کند.

مدل‌های زبانی کوچک (SLMs) ۹۰٪ ارزش مدل‌های بزرگ را با کسری از هزینه ارائه می‌دهند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با آموزش این مدل‌ها روی داده‌های حوزه‌ای خاص، بازگشت سرمایه هوش مصنوعی را به حداکثر برسانند.

این اولین مقاله از یک سری دو قسمتی درباره ساخت عامل‌های هوش مصنوعی از پایه است. در این مقاله به بررسی ارزش عامل‌های هوش مصنوعی، معرفی پلتفرم‌های محبوب و آموزش عملی ساخت یک عامل ساده می‌پردازیم.