مقاله‌ای درباره توصیه‌های کتاب برای توسعه‌دهندگان ارشد که شامل کتاب‌های فنی و غیرفنی برای بهبود مهارت‌های حرفه‌ای می‌شود. نویسنده کتاب‌هایی مانند Clean Code و Thinking, Fast and Slow را پیشنهاد می‌دهد.

هوش مصنوعی عاملی سیستمی است که می‌تواند به صورت خودکار کارها را انجام دهد، برنامه‌ریزی کند، تصمیم‌گیری نماید و با سایر عامل‌ها هماهنگ شود. این تحول در سال 2025 نحوه ساخت و استقرار نرم‌افزار را دگرگون خواهد کرد.

داده‌های تاریخ‌خورده در لایه‌های کش، همگام‌سازی‌ها و پشتیبان‌ها پنهان می‌شوند و به آرامی یکپارچگی سیستم را از بین می‌برند. حل این مشکل با درنظرگرفتن تازگی داده به عنوان یک اصل طراحی آغاز می‌شود.

اسنوفلیک یک پلتفرم داده ابری با قابلیت مقیاس‌پذیری بالا و موتور SQL عالی است که برای بارهای کاری تحلیل مدرن ایده‌آل می‌باشد. این مقاله به بررسی هفت کوئری پیشرفته برای تحلیل‌های خرده‌فروشی آنلاین می‌پردازد.

CNCF با همکاری Ampere و Equinix، محیط CI/CD امنی را برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزارهای متن‌باز ایجاد کرده است. این ابتکار امکان تست و ساخت نرم‌افزارها روی معماری Arm64 را به صورت بومی فراهم می‌کند و شکاف تاریخی با x86 را کاهش می‌دهد.

مدیریت زیرساخت کلید عمومی (PKI) در محیط‌های ابری پویا چالش‌برانگیز است. این مقاله نشان می‌دهد چگونه HashiCorp Vault را به عنوان مرجع گواهی میانی زیر FreeIPA پیکربندی کنید تا مدیریت گواهی‌ها را ساده‌تر و خودکار کنید.

مایکروسافت فابریک از یک پلتفرم داده یکپارچه به یک اکوسیستم کامل تبدیل شده است. این مقاله به بررسی عامل‌های داده، Copilot Studio و هوش بلادرنگ در این پلتفرم می‌پردازد.

این مقاله به بررسی اهمیت بهبود کیفیت هوش مصنوعی از سه منظر کاربران نهایی، توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها می‌پردازد و راهکارهای عملی برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی قابل‌اعتماد و کارآمد ارائه می‌دهد.

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.