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Test d'automatisation piloté par GenAI pour moderniser les mainframes

Test d’automatisation piloté par GenAI pour moderniser les mainframes

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Découvrez comment GenAI peut moderniser les mainframes grâce à son test d’automatisation innovant ! Une solution simple et efficace pour rester à la pointe de la technologie.

## La migration du code et des données d’applications principales vers des technologies contemporaines représente une phase pivotale dans l’évolution des systèmes de technologie de l’information, en particulier dans la poursuite d’une efficacité et d’une scalabilité accrues.

Software solutions such as Worksoft’s Mainframe Migration Solution provide the necessary tools to streamline the migration process and ensure the continuity of existing applications. This solution is designed to enable organizations to quickly and accurately migrate mainframe applications to modernized platforms, while simultaneously ensuring that the migrated applications maintain their original functionalities. The solution also provides automated test suite maintenance capabilities, allowing organizations to quickly and easily update their test suites as new changes are introduced. By leveraging this solution, organizations can ensure that their mainframe applications are successfully migrated and remain operational in their new environment.

La migration des codes d’application et des données de la machine principale vers des technologies contemporaines représente une phase pivotante dans l’évolution des systèmes de technologie de l’information, en particulier dans la poursuite d’une plus grande efficacité et d’une plus grande évolutivité. Cette transition, qui implique souvent le passage d’environnements hérités à des solutions sur site ou basées sur le cloud plus flexibles, n’est pas seulement un déplacement technique des ressources; c’est une transformation fondamentale qui nécessite un test rigoureux pour garantir l’équivalence fonctionnelle. L’objectif est de vérifier que ces applications, une fois exécutées sur des systèmes principaux, conservent leur intégrité et leurs normes de performance lorsqu’elles sont transférées vers des plates-formes modernisées.

Ce processus de migration est encore compliqué par la nature dynamique des environnements d’entreprise. Après la migration, les applications subissent souvent de nombreuses modifications motivées par de nouvelles exigences, des stratégies commerciales évolutives ou des changements de normes réglementaires. Chaque modification, qu’il s’agisse d’un ajustement mineur ou d’une refonte majeure, doit être soigneusement testée. Le défi critique consiste à s’assurer que ces nouveaux changements s’intègrent harmonieusement aux fonctionnalités existantes, sans induire de conséquences ou de perturbations involontaires. Cette double exigence de validation des nouvelles fonctionnalités et de sauvegarde des fonctionnalités existantes souligne la complexité du maintien du jeu de tests automatisés après la migration.

Des solutions logicielles telles que la solution de migration Mainframe Worksoft fournissent les outils nécessaires pour simplifier le processus de migration et assurer la continuité des applications existantes. Cette solution est conçue pour permettre aux organisations de migrer rapidement et précisément les applications principales vers des plates-formes modernisées, tout en garantissant que les applications migrées conservent leurs fonctionnalités originales. La solution fournit également des capacités de maintenance automatisée du jeu de tests, permettant aux organisations de mettre à jour rapidement et facilement leurs jeux de tests lorsque de nouveaux changements sont introduits. En exploitant cette solution, les organisations peuvent s’assurer que leurs applications principales sont migrées avec succès et restent opérationnelles dans leur nouvel environnement.

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IA générative 2024 et au-delà : un aperçu de l'avenir

IA générative 2024 et au-delà : un aperçu de l’avenir

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L’intelligence artificielle générative est en train de révolutionner le monde. Découvrons ensemble ce que nous réserve l’avenir à partir de 2024 et au-delà.

Alors que nous entamons l’année 2024, le domaine de l’IA générative évolue non seulement, mais révolutionne également notre interaction avec la technologie et remodèle les défis commerciaux et mondiaux. Ce voyage est ancré dans les remarquables avancées de 2023, une année charnière dans l’évolution de l’IA.

Tout d’abord, l’intelligence artificielle générative offre aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure efficacité. Les entreprises peuvent désormais automatiser des tâches complexes et chronophages telles que la génération de contenu, la traduction et le traitement des données. De plus, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises d’accélérer leurs processus et de réduire leurs coûts. De plus, les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour créer des produits et services plus personnalisés en fonction des besoins spécifiques des clients. Enfin, l’IA générative peut être utilisée pour améliorer la sécurité et la confidentialité des données des entreprises en identifiant et en corrigeant les erreurs et les anomalies.

Deuxièmement, l’IA générative peut aider les entreprises à améliorer leurs opérations en fournissant des informations précises et à jour sur les tendances du marché. Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour analyser les données du marché et identifier les opportunités de croissance. De plus, l’IA générative peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à leur fournir des produits et services personnalisés. Enfin, l’IA générative peut aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées en fournissant des informations précises et à jour sur le marché.

Enfin, l’utilisation de l’IA générative est un moyen efficace pour les entreprises de se démarquer de la concurrence. Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour créer des produits et services innovants qui répondent aux besoins spécifiques des clients. De plus, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises de s’adapter rapidement aux changements du marché et de prendre des décisions plus éclairées. Enfin, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises d’améliorer leur productivité et leur efficacité en automatisant des tâches complexes et chronophages.

En conclusion, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative est un moyen puissant pour les entreprises de se démarquer de la concurrence, d’améliorer leurs opérations et d’accroître leur productivité. L’utilisation de cette technologie permet aux entreprises de créer des produits et services innovants, d’analyser les données du marché et de prendre des décisions plus éclairées. Dans un avenir proche, l’utilisation de l’IA générative deviendra une norme pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives et réussir dans un monde numérique en constante évolution.

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Passer de Docker Swarm à Kubernetes : transition et mise à l'échelle.

Passer de Docker Swarm à Kubernetes : transition et mise à l’échelle.

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Passer de Docker Swarm à Kubernetes peut être une transition complexe, mais elle offre une meilleure mise à l’échelle et des fonctionnalités avancées. Découvrez comment faciliter cette transition.

Comprendre le changement

Making the Transition

The transition from Docker Swarm to Kubernetes requires careful planning and execution. Organizations should consider the following best practices when making the switch:

  • Understand the differences between Docker Swarm and Kubernetes. This will help ensure that the transition is seamless and that the organization is taking full advantage of Kubernetes’ capabilities.
  • Evaluate existing infrastructure and applications. This will help determine if Kubernetes is the right fit for the organization’s needs.
  • Create a plan for the transition. This should include a timeline, budget, and resource allocation.
  • Test the new system before going live. This will help ensure that everything is working as expected.

Benefits of Kubernetes

Kubernetes offers several advantages over Docker Swarm, including scalability, reliability, and flexibility. Kubernetes is designed to handle large-scale deployments with ease, allowing organizations to quickly and easily scale their applications as needed. It also offers a robust set of features, such as rolling updates, self-healing capabilities, and automated deployment. Finally, Kubernetes is highly extensible, allowing organizations to customize their deployments to meet their specific needs.

Architecture de Kubernetes

Kubernetes est une plateforme open source conçue pour automatiser le déploiement, le dimensionnement et l’exploitation des conteneurs d’applications. Il offre une plus grande flexibilité, un ensemble de fonctionnalités plus riche et un vaste écosystème, ce qui en fait le choix préféré des déploiements à grande échelle et d’entreprise. La transition de Docker Swarm à Kubernetes nécessite une planification et une exécution minutieuses. Les organisations doivent prendre en compte les meilleures pratiques suivantes lors du passage à Kubernetes : comprendre les différences entre Docker Swarm et Kubernetes, évaluer l’infrastructure et les applications existantes, créer un plan de transition et tester le nouveau système avant de le mettre en production.

Avantages de Kubernetes

Kubernetes offre plusieurs avantages par rapport à Docker Swarm, notamment la scalabilité, la fiabilité et la flexibilité. Il est conçu pour gérer facilement les déploiements à grande échelle, ce qui permet aux organisations de redimensionner rapidement et facilement leurs applications selon leurs besoins. Il offre également un ensemble robuste de fonctionnalités, telles que les mises à jour en roulement, les capacités de réparation automatique et le déploiement automatisé. Enfin, Kubernetes est extrêmement extensible, ce qui permet aux organisations de personnaliser leurs déploiements en fonction de leurs besoins spécifiques.

Conclusion

Kubernetes est devenu la solution préférée pour les déploiements à grande échelle et d’entreprise grâce à ses avantages en matière de scalabilité, de fiabilité et de flexibilité. Bien que la transition de Docker Swarm à Kubernetes puisse être complexe et exiger une planification minutieuse, elle offre des avantages considérables pour les organisations qui souhaitent tirer parti des fonctionnalités avancées de Kubernetes. Les organisations doivent donc prendre le temps d’examiner attentivement les avantages et les inconvénients de chaque solution et de choisir celle qui répond le mieux à leurs besoins.

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Les piliers de la sécurité des API

Les piliers de la sécurité des API

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La sécurité des API est un sujet important. Pour assurer une sécurité optimale, il est important de comprendre les piliers qui la sous-tendent.

Les API sont rapidement devenues un élément fondamental de la programmation moderne. Elles alimentent une vaste gamme d’avancées et d’innovations technologiques dans tous les secteurs. Les API sont essentielles au développement d’applications, à l’Internet des objets (IoT), au commerce électronique, aux services financiers numériques, au développement de logiciels et bien plus encore. Sans API, l’Internet tel que nous le connaissons n’existerait pas.

The architecture of an API is based on the concept of client-server. The client is the application that makes the request, and the server is the application that responds to the request. The client sends a request to the server, which then processes the request and returns a response. The response is usually in the form of data, such as a web page or an image. APIs are typically designed to be lightweight and efficient, so they can be used in a wide variety of applications.

Les API sont devenues rapidement un élément fondamental de la modernisation du développement logiciel. Elles alimentent une vaste gamme d’avancées technologiques et d’innovations dans tous les secteurs. Les API sont essentielles au développement d’applications, à l’Internet des Objets (IoT), au commerce électronique, aux services financiers numériques, au développement de logiciels et à bien plus encore. Sans API, l’Internet tel que nous le connaissons n’existerait pas.

Les API, ou interfaces de programmation d’application, sont des règles et des protocoles qui permettent à différentes applications logicielles de communiquer et d’interagir entre elles. Ils définissent les méthodes et les structures de données que les développeurs peuvent utiliser pour accéder à des fonctionnalités ou à des données spécifiques à partir d’un service ou d’une plateforme. Les API permettent aux développeurs de créer des applications qui peuvent tirer parti des fonctionnalités d’autres systèmes logiciels sans avoir à comprendre le fonctionnement interne de ces systèmes.

L’architecture d’une API est basée sur le concept de client-serveur. Le client est l’application qui fait la demande et le serveur est l’application qui répond à la demande. Le client envoie une demande au serveur, qui traite alors la demande et renvoie une réponse. La réponse est généralement sous forme de données, telles qu’une page Web ou une image. Les API sont généralement conçues pour être légères et efficaces, de sorte qu’elles puissent être utilisées dans une large gamme d’applications.

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Cloud Computing et Objets Portables : Une Puissante Association

Cloud Computing et Objets Portables : Une Puissante Association

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Les objets portables et le cloud computing sont une puissante association qui offre de nombreuses possibilités pour améliorer la productivité et la collaboration.

L’évolution des technologies portables

The Power of Cloud Computing

Cloud computing is a key factor in the development of wearable technology. By connecting wearable devices to the cloud, users can access a wide range of features and services. For example, cloud-connected wearables can access real-time data from the internet, such as weather forecasts or traffic updates. They can also store data in the cloud, allowing users to access it from any device. Additionally, cloud-connected wearables can be used to control other devices, such as lights or thermostats. This allows users to automate their homes and offices with minimal effort.

Le Révolution des Objets Connectés

Le marché des objets connectés a connu une croissance remarquable au cours de la dernière décennie. Les objets connectés ne sont plus limités à compter les pas ou à surveiller les fréquences cardiaques. Ils englobent maintenant une vaste gamme d’applications, allant de la santé et du fitness à la réalité augmentée et à la réalité virtuelle. Les montres intelligentes peuvent mesurer vos schémas de sommeil, les trackers de fitness peuvent surveiller votre santé cardiaque et les lunettes de réalité augmentée peuvent superposer des informations numériques sur le monde réel. Ces appareils ont évolué pour devenir des outils puissants, améliorant nos vies quotidiennes.

Le Pouvoir du Cloud Computing

Le cloud computing est un facteur clé dans le développement de la technologie portable. En connectant des appareils portables au cloud, les utilisateurs peuvent accéder à une large gamme de fonctionnalités et de services. Par exemple, les appareils portables connectés au cloud peuvent accéder à des données en temps réel sur Internet, telles que des prévisions météorologiques ou des mises à jour de trafic. Ils peuvent également stocker des données dans le cloud, permettant aux utilisateurs d’y accéder depuis n’importe quel appareil. De plus, les appareils portables connectés au cloud peuvent être utilisés pour contrôler d’autres appareils, tels que des lumières ou des thermostats. Cela permet aux utilisateurs d’automatiser leurs maisons et leurs bureaux avec un effort minimal.

L’Avenir du Codage

Le codage est un autre élément essentiel pour améliorer les capacités des objets connectés. Les développeurs peuvent utiliser le codage pour créer des applications personnalisées qui tirent parti des données recueillies par les appareils portables. Les applications peuvent être conçues pour fournir des informations personnalisées et pertinentes aux utilisateurs, telles que des conseils sur la santé et le fitness ou des mises à jour sur les conditions météorologiques locales. Le codage peut également être utilisé pour créer des applications qui intègrent les objets connectés à d’autres appareils, permettant aux utilisateurs de contrôler leurs appareils à distance.

Le codage est un outil puissant qui permet aux développeurs de créer des applications qui tirent parti des données recueillies par les objets connectés. Les applications peuvent être conçues pour fournir des informations personnalisées et pertinentes aux utilisateurs, tout en leur permettant de contrôler leurs appareils à distance. En combinant le cloud computing et le codage, les développeurs peuvent créer des applications qui tirent parti des capacités des objets connectés et qui améliore
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Former des données avec ChatGPT : Guide pour développeurs

Former des données avec ChatGPT : Guide pour développeurs

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Apprenez à former des données avec ChatGPT et découvrez comment les développeurs peuvent tirer le meilleur parti de cette technologie puissante !

## Le lancement de ChatGPT par OpenAI a été transformateur pour l’intelligence conversationnelle AI. Impressionnant hors de la boîte, les capacités de ChatGPT sont intrinsèquement limitées par ses données d’entraînement fixes de 2021. Pour les développeurs de logiciels et les entreprises technologiques, l’entraînement de ChatGPT sur des jeux de données personnalisés est essentiel pour créer des assistants IA personnalisés qui évoluent avec votre entreprise.

Dans ce guide complet, nous explorerons les meilleures pratiques pour les équipes de logiciels afin de former des modèles ChatGPT personnalisés à l’aide de techniques telles que le réglage fin et la lecture interactive MEMWALKER.

Testing is a critical part of training ChatGPT models. It’s important to evaluate the performance of your model against a test dataset to ensure that it’s accurately predicting the desired output. Testing also helps identify any potential issues with the model, such as overfitting or underfitting. To get the most out of testing, it’s important to use a variety of metrics, such as accuracy, precision, recall, and F1 score.

Le lancement de ChatGPT par OpenAI a été transformateur pour l’intelligence conversationnelle IA. Impressionnant à l’état brut, les capacités de ChatGPT sont intrinsèquement limitées par ses données d’entraînement fixes de 2021. Pour les développeurs de logiciels et les entreprises technologiques, l’entraînement de ChatGPT sur des ensembles de données personnalisés est essentiel pour créer des assistants IA adaptés à votre entreprise.

Dans ce guide complet, nous explorerons les meilleures pratiques pour les équipes de logiciels afin de former des modèles ChatGPT personnalisés à l’aide de techniques telles que le réglage fin et la lecture interactive MEMWALKER.

Le test est une étape essentielle de l’entraînement des modèles ChatGPT. Il est important d’évaluer les performances de votre modèle sur un jeu de données de test pour s’assurer qu’il prédit correctement la sortie souhaitée. Les tests permettent également d’identifier tout problème potentiel avec le modèle, tel que le surapprentissage ou le sous-apprentissage. Pour tirer le meilleur parti des tests, il est important d’utiliser une variété de métriques, telles que la précision, la précision, le rappel et le score F1.

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Maîtriser Git

Maîtriser Git

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Apprenez à maîtriser Git et découvrez comment gérer vos projets de manière efficace et collaborative !

Git est un système de contrôle de révision distribué

The first area is the Working Directory. This is the area where you create and edit files. The Working Directory is the area where you do your day-to-day work.  

The second area is the Staging Area. This is the area where you add files to the repository. You can add files to the repository by using the git add command. The Staging Area is also known as the Index.  

The third area is the Git Repository. This is the area where Git stores all objects, such as commits, blobs, trees, and tags. The Git Repository is stored in the .git folder.  

The fourth area is the Remote Repository. This is the area where you store your project’s files in a remote location, such as GitHub or Bitbucket. You can push your changes to the Remote Repository by using the git push command.  

Les quatre domaines

Git stocke des objets dans quatre domaines illustrés ci-dessous. Ces quatre domaines représentent le flux des modifications dans un workflow Git typique.  

Le premier domaine est le Working Directory. C’est l’espace où vous créez et modifiez des fichiers. Le Working Directory est l’espace où vous faites votre travail quotidien.  

Le deuxième domaine est la Staging Area. C’est l’espace où vous ajoutez des fichiers au référentiel. Vous pouvez ajouter des fichiers au référentiel en utilisant la commande git add. La Staging Area est également connue sous le nom d’Index.  

Le troisième domaine est le Git Repository. C’est l’espace où Git stocke tous les objets, tels que les commits, les blobs, les arbres et les étiquettes. Le Git Repository est stocké dans le dossier .git.  

Le quatrième domaine est le Remote Repository. C’est l’espace où vous stockez les fichiers de votre projet à un emplacement distant, tel que GitHub ou Bitbucket. Vous pouvez envoyer vos modifications vers le Remote Repository en utilisant la commande git push.  

Base de données Git

Git utilise une base de données pour stocker des objets tels que les commits, les blobs, les arbres et les étiquettes. La base de données Git est basée sur un système de fichiers qui stocke des informations sur chaque objet dans le référentiel. Chaque objet est stocké sous forme de fichier et contient des informations sur l’objet, telles que son type et sa taille. Les fichiers sont stockés dans des répertoires qui sont organisés en arborescence.

Git utilise également une base de données pour stocker des informations sur les branches et les tags. Les branches sont des références qui pointent vers un commit spécifique et qui peuvent être utilisées pour suivre le développement d’un projet. Les tags sont des références qui pointent vers un commit spécifique et qui peuvent être utilisés pour marquer des versions spécifiques d’un projet.

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Les pièges de l'utilisation de l'IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l'humain.

Les pièges de l’utilisation de l’IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l’humain.

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Les développeurs logiciels sont confrontés aux risques liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle générale. Une approche centrée sur l’humain est nécessaire pour éviter ces pièges.

## Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité.

The primary challenge is testing. Testing is a critical step in the software development process, as it ensures that the code is functioning correctly and that the system is performing as expected. However, when it comes to General AI-based systems, testing can be a daunting task. This is because the system’s behavior is not predetermined, but rather determined by its own internal logic and learning algorithms. As such, it is difficult to anticipate how the system will behave in a given situation, making it difficult to test for potential bugs and errors.

Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité. Dans le domaine du développement logiciel, l’idée d’utiliser les capacités cognitives de l’IA générale a suscité un intérêt considérable. L’idée d’un logiciel qui peut penser, apprendre et s’adapter comme un programmeur humain est séduisante et promet de rationaliser les processus de développement et de potentiellement révolutionner l’industrie. Cependant, sous le charme de surface se trouve un défi important : la difficulté de modifier les systèmes basés sur l’IA générale une fois qu’ils sont déployés.

L’IA générale, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générale (AGI), incarne le concept des machines possédant une intelligence et une adaptabilité humaines. Dans le monde du développement logiciel, elle a le potentiel d’automatiser une multitude de tâches, allant du codage au débogage. Néanmoins, à mesure que nous plongeons dans les promesses et les périls de l’intégration de l’IA générale dans le processus de développement logiciel, une série de préoccupations et de défis critiques se présentent.

Le défi principal est le test. Le test est une étape essentielle du processus de développement logiciel, car il garantit que le code fonctionne correctement et que le système se comporte comme prévu. Cependant, lorsqu’il s’agit des systèmes basés sur l’IA générale, le test peut être une tâche redoutable. Cela est dû au fait que le comportement du système n’est pas prédéterminé, mais déterminé par sa propre logique interne et ses algorithmes d’apprentissage. Par conséquent, il est difficile de prévoir comment le système se comportera dans une situation donnée, ce qui rend difficile le test des bogues et des erreurs potentiels.

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Créer un plugin ChatGPT To-Do List pour Cassandra.

Créer un plugin ChatGPT To-Do List pour Cassandra.

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Nous avons le plaisir de vous présenter le plugin ChatGPT To-Do List pour Cassandra : une solution simple et intuitive pour gérer vos tâches quotidiennes !

Les plugins ChatGPT offrent une façon d’étendre les fonctionnalités de ChatGPT d’OpenAI en intégrant des fonctionnalités personnalisées directement dans l’interface d’intelligence conversationnelle. Ces plugins permettent aux utilisateurs d’interagir avec des fonctionnalités spécialisées, transformant ChatGPT en un outil polyvalent pour diverses tâches. Pensez à un plugin ChatGPT comme à une ceinture d’outils pratique qui équipe ChatGPT d’OpenAI de super-pouvoirs spécialisés. Tout comme l’ajout d’un nouveau gadget à votre arsenal, un plugin permet à ChatGPT d’effectuer des tâches spécifiques de manière transparente au sein de la conversation. 

L’architecture des plugins ChatGPT offre une façon d’étendre les fonctionnalités d’OpenAI ChatGPT en intégrant des fonctionnalités personnalisées directement dans l’interface d’intelligence conversationnelle. Ces plugins permettent aux utilisateurs d’interagir avec des fonctionnalités spécialisées, transformant ChatGPT en un outil polyvalent pour diverses tâches. Pensez à un plugin ChatGPT comme à une ceinture à outils pratique qui équipe OpenAI ChatGPT de super-pouvoirs spécialisés. Tout comme l’ajout d’un nouveau gadget à votre arsenal, un plugin permet à ChatGPT de réaliser des tâches spécifiques de manière transparente au sein de la conversation.

Dans ce blog, nous plongerons dans la mise en œuvre du plugin de liste de tâches Cassandra ChatGPT, qui agit comme un assistant personnel virtuel pour gérer votre liste de tâches. C’est comme avoir un organisateur de tâches dédié à vos côtés pendant vos conversations alimentées par l’IA. Avec ce plugin, vous pouvez créer, afficher et supprimer des tâches sans effort, apportant un nouveau niveau de productivité et d’organisation à vos interactions basées sur le chat avec ChatGPT.

En plus de cela, l’architecture des plugins ChatGPT offre une grande flexibilité et une facilité d’utilisation. Les plugins peuvent être facilement intégrés à l’interface d’OpenAI ChatGPT et configurés pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs. Les plugins peuvent également être facilement mis à jour pour prendre en charge les nouvelles fonctionnalités et les correctifs. Les développeurs peuvent également créer leurs propres plugins personnalisés pour étendre les capacités de ChatGPT.

Enfin, l’architecture des plugins ChatGPT offre une grande sécurité et une protection contre les attaques. Les plugins sont conçus pour être sûrs et sécurisés, ce qui permet aux utilisateurs de se sentir en sécurité lorsqu’ils interagissent avec leur assistant personnel virtuel. Les plugins sont également conçus pour être faciles à utiliser et à comprendre, ce qui permet aux utilisateurs de tirer le meilleur parti de leur assistant personnel virtuel.

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Marco Codes Live: Gavin King et Hibernate 6.3 [Vidéo]

Marco Codes Live: Gavin King et Hibernate 6.3 [Vidéo]

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Découvrez la vidéo de Marco Codes Live avec Gavin King et Hibernate 6.3! Une occasion unique d’en apprendre plus sur la dernière version de Hibernate.

Dans la vidéo ci-dessous, nous couvrirons la nouvelle version de Hibernate 6.3.

We’ll also look at the architecture of Hibernate 6.3 and how it fits into the larger Java ecosystem.

Dans la vidéo ci-dessous, nous couvrirons la nouvelle version Hibernate 6.3.

Avec ses capacités de traitement des annotations, il offre des approches alternatives aux frameworks tels que Spring Data JPA, et nous explorerons ces approches avec un peu de codage en direct.

Nous examinerons également l’architecture de Hibernate 6.3 et sa place dans le plus grand écosystème Java.

Hibernate 6.3 est une version très puissante et pratique qui offre des fonctionnalités supplémentaires par rapport à ses versions précédentes. Il intègre des technologies telles que Java Persistence API (JPA), Java Transaction API (JTA) et Java Database Connectivity (JDBC). Ces technologies sont très utiles pour le développement d’applications web et mobiles. De plus, Hibernate 6.3 offre une architecture modulaire et extensible qui permet aux développeurs de créer des applications plus flexibles et robustes.

Hibernate 6.3 est également livré avec une série d’outils et de bibliothèques qui aident les développeurs à créer des applications plus efficaces et à améliorer leur productivité. Les outils incluent des moteurs de recherche, des moteurs de mapping, des moteurs de validation et des moteurs de génération de code. Ces outils peuvent être utilisés pour créer des applications plus performantes et plus faciles à maintenir.

Enfin, Hibernate 6.3 offre une architecture extensible qui permet aux développeurs d’ajouter des fonctionnalités supplémentaires à leurs applications. Les développeurs peuvent ajouter des modules supplémentaires pour améliorer la performance et la fonctionnalité de leurs applications. Les développeurs peuvent également ajouter des plugins pour ajouter des fonctionnalités supplémentaires à leurs applications.

En résumé, Hibernate 6.3 est une version puissante et pratique qui offre une architecture modulaire et extensible qui permet aux développeurs de créer des applications plus flexibles et robustes. Il offre également une série d’outils et de bibliothèques qui aident les développeurs à créer des applications plus efficaces et à améliorer leur productivité. Enfin, il offre une architecture extensible qui permet aux développeurs d’ajouter des fonctionnalités supplémentaires à leurs applications.

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