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Guide détaillé avec exemples de code pour l'entraînement personnalisé de grands modèles linguistiques

Vous souhaitez entraîner des modèles linguistiques complexes ? Ce guide vous fournira des exemples de code et des instructions détaillées pour vous aider à atteindre vos objectifs.

H2: Dans les dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un grand intérêt en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé et étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code. Prérequis

• A GPU-enabled machine with at least 8GB of RAM

• An understanding of basic ML concepts

• Familiarity with Python and TensorFlow

• Access to a large dataset

Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un intérêt considérable en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code.

Prérequis

Avant de plonger, assurez-vous d’avoir :

• Une machine dotée d’une carte graphique et d’au moins 8 Go de RAM

• Une compréhension des concepts de base d’apprentissage machine

• De la familiarité avec Python et TensorFlow

• Un accès à une grande base de données

Mise en œuvre

Une fois les prérequis remplis, vous êtes prêt à commencer à former votre modèle. La première étape consiste à préparer votre base de données. Vous devrez peut-être nettoyer et normaliser vos données avant de les charger dans votre modèle. Une fois que vos données sont prêtes, vous pouvez les charger dans votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant TensorFlow ou un autre framework de deep learning. Une fois que vos données sont chargées, vous pouvez commencer à entraîner votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant des algorithmes d’apprentissage supervisé ou non supervisé. Lorsque vous entraînez votre modèle, vous devrez définir des paramètres tels que le nombre d’itérations, le taux d’apprentissage et le nombre de couches cachées. Vous devrez également définir des métriques pour mesurer la performance de votre modèle.

Une fois que votre modèle est entraîné, vous pouvez le tester sur des données réelles pour voir comment il se comporte. Vous pouvez également effectuer une validation croisée pour vérifier si votre modèle est capable de généraliser ses résultats sur des données différentes. Une fois que vous êtes satisfait des performances de votre modèle, vous pouvez le déployer pour l’utiliser dans un environnement réel. Vous pouvez le déployer sur un serveur ou un cloud public tel que Google Cloud Platform ou Amazon Web Services. Une fois déployé, votre modèle sera prêt à être utilisé par les utilisateurs finaux.

Enfin, vous devrez peut-être maintenir et mettre à jour votre modèle au fil du temps. Vous devrez peut-être ajouter de nouvelles données à votre base de données ou ajuster les paramètres de votre modèle pour améliorer ses performances. Vous devrez également surveiller les performances de votre modèle pour vous assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il ne se dégrade pas avec le temps. Enfin, vous devrez peut-être effectuer une analyse des performances pour comprendre comment votre modèle est utilisé et pourquoi il fonctionne bien ou mal.

En résumé, la

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Créer une architecture de microservices avec Java

Créer une architecture de microservices avec Java est une tâche complexe, mais qui peut offrir des avantages considérables. Découvrons comment le faire !

« Approche de l’Architecture des Microservices »

En premier lieu, l’architecture des microservices est une approche où un système logiciel est décomposé en services plus petits et indépendants qui communiquent entre eux via des API. Chaque service est responsable d’une fonction commerciale spécifique et peut être développé, déployé et mis à l’échelle indépendamment. Cela facilite la maintenance et la modification du système, car les modifications apportées à un service n’affectent pas l’ensemble du système.

Les avantages de l’architecture des microservices sont nombreux. Tout d’abord, elle permet une plus grande flexibilité et une plus grande évolutivité. Les services peuvent être développés, déployés et mis à l’échelle indépendamment les uns des autres, ce qui permet d’ajouter ou de supprimer des fonctionnalités sans affecter le reste du système. De plus, les microservices sont plus faciles à tester et à maintenir car ils sont isolés et peuvent être testés individuellement.

Java est un excellent choix pour la construction de microservices. Java est une plate-forme très populaire et très répandue, ce qui signifie qu’il y a une grande communauté de développeurs qui peuvent aider à résoudre les problèmes. De plus, Java est très bien adapté pour la construction de microservices car il prend en charge les tests unitaires et intégrés, ce qui permet aux développeurs de tester facilement leurs services. Enfin, Java est très flexible et peut être utilisé pour construire des services basés sur des conteneurs ou des machines virtuelles.

En résumé, l’architecture des microservices est une approche moderne pour construire des systèmes logiciels flexibles, évolutifs et faciles à maintenir. Les avantages de cette approche sont nombreux, notamment une plus grande flexibilité et une plus grande évolutivité. Java est un excellent choix pour la construction de microservices car il prend en charge les tests unitaires et intégrés et est très flexible.

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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

Créer une chaîne de données optimisée sur Azure n’est pas une tâche facile. Heureusement, avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics, vous pouvez le faire rapidement et efficacement.

Intégration de données avec Azure Data Factory

Processing Data With Apache Spark 

Apache Spark is an open-source distributed computing framework used for big data processing. It is designed to process data in memory, making it much faster than traditional disk-based processing. Spark can be used to process data from various sources such as databases, file systems, and cloud storage. It also provides a rich set of APIs and libraries for data manipulation, machine learning, and graph processing.

Analyzing Data With Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics is a cloud-based analytics platform that enables you to analyze data from various sources. It provides a unified workspace for data preparation, data warehousing, and advanced analytics. It also offers a wide range of features such as data virtualization, machine learning, and natural language processing.

Le traitement des données dans le cloud est devenu de plus en plus populaire en raison de sa scalabilité, de sa flexibilité et de son efficacité économique. Les stacks technologiques modernes tels que Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent des outils puissants pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Cet article explorera comment ces technologies peuvent être utilisées ensemble pour créer un pipeline de données optimisé pour le traitement des données dans le cloud.

Ingestion des données avec Azure Data Factory 

Azure Data Factory est un service d’intégration de données basé sur le cloud qui vous permet d’ingérer des données à partir de diverses sources vers un lac ou un entrepôt de données basé sur le cloud. Il fournit des connecteurs intégrés pour diverses sources de données telles que des bases de données, des systèmes de fichiers, un stockage dans le cloud et plus encore. En outre, vous pouvez configurer Data Factory pour planifier et orchestrer les processus d’ingestion de données et définir les transformations des flux de données.

Traitement des données avec Apache Spark 

Apache Spark est un cadre de calcul distribué open source utilisé pour le traitement des données volumineuses. Il est conçu pour traiter les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide que le traitement traditionnel basé sur le disque. Spark peut être utilisé pour traiter des données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des systèmes de fichiers et un stockage dans le cloud. Il fournit également une riche gamme d’API et de bibliothèques pour la manipulation des données, l’apprentissage automatique et le traitement des graphes.

Analyse des données avec Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics est une plateforme d’analyse basée sur le cloud qui vous permet d’analyser des données provenant de diverses sources. Il fournit un espace de travail unifié pour la préparation des données, le stockage des données et l’analyse avancée. Il offre également une large gamme de fonctionnalités telles que la virtualisation des données, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.

Le logiciel est l’outil principal pour le traitement des données dans le cloud. Les technologies modernes telles qu’Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent aux développeurs et aux entreprises une variété d’options pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Apache Spark est un cadre open source qui permet un traitement rapide des données volumineuses en m

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Analyser et Classer le Sentiment des Textes en Java

Découvrez comment analyser et classer le sentiment des textes en Java grâce à cet article ! Nous allons vous guider pas à pas pour vous aider à maîtriser cette technique.

L’empathie mutuelle joue un rôle clé dans la définition du succès de la relation entre une entreprise et ses clients

De la même manière que l’empathie mutuelle définit le développement de relations à long terme avec nos amis, elle joue également un rôle clé dans la définition du succès de la relation de notre entreprise avec ses clients. Lorsque les clients prennent le temps de taper leurs pensées et leurs sentiments dans une critique d’un produit ou d’un service, partager leurs sentiments via une plate-forme de médias sociaux ou fournir des commentaires via un médium similaire, il est de notre devoir d’éprouver de l’empathie pour eux en tant qu’êtres humains et de déterminer collectivement comment ils se sentent par rapport à ce qu’ils ont vécu. En utilisant des solutions programmatiques, nous pouvons rapidement analyser et ensuite ajuster (ou maintenir) l’expérience que nous offrons à nos clients à grande échelle, améliorant efficacement les relations des clients avec notre marque.

Bien sûr, contrairement au cerveau humain, les ordinateurs ne sont pas élevés et socialisés pour tirer des conclusions émotionnelles spécifiques d’une langue humaine en évolution. Ils doivent être formés pour le faire – et c’est là que le domaine de l’analyse et de la classification des sentiments entre en jeu. En utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP), nous pouvons former des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser et classer des sentiments uniques dans le texte. Ces algorithmes peuvent être entraînés sur des jeux de données étiquetés qui contiennent des exemples de phrases et de leurs sentiments associés. Une fois entraînés, ces algorithmes peuvent être appliqués à des données non étiquetées pour prédire le sentiment associé à chaque phrase.

Les algorithmes d’analyse et de classification des sentiments peuvent être utilisés pour comprendre les sentiments des clients à l’égard de votre marque, produit ou service. Les données collectées peuvent être analysées pour déterminer si les clients sont satisfaits ou insatisfaits, et pourquoi. Les données peuvent également être utilisées pour identifier les points forts et les points faibles du produit ou du service, ainsi que pour comprendre les tendances et les préférences des clients. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer l’expérience client en répondant aux besoins et aux préférences des clients. Enfin, les données peuvent être utilisées pour aider à développer des stratégies marketing plus efficaces et plus ciblées.

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Utiliser GPT-3 dans nos applications.

GPT-3 est une technologie révolutionnaire qui peut être intégrée dans nos applications pour améliorer leurs performances et leur fonctionnalité. Découvrons comment l’utiliser !

Bienvenue à un nouvel épisode sur l’intelligence artificielle. Comme je l’ai expliqué dans mon précédent article, GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) est un modèle de traitement du langage de pointe développé par OpenAI. Il a été entraîné sur une grande quantité de données et peut générer du texte similaire à celui des humains sur une large gamme de sujets. L’une des façons d’accéder aux capacités de GPT-3 est via son API, qui permet aux développeurs d’intégrer facilement GPT-3 dans leurs applications.

Dans cet article, nous fournirons un guide détaillé sur la façon d’utiliser l’API GPT-3, y compris comment configurer votre clé API, générer des réponses et accéder au texte généré. À la fin de cet article, nous aurons une base pour savoir comment utiliser GPT-3 dans nos propres projets et applications.

## Guide détaillé pour utiliser l’API GPT-3

Bienvenue dans un nouvel article sur l’intelligence artificielle. Comme je l’ai expliqué dans mon précédent article, GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) est un modèle de traitement du langage de pointe développé par OpenAI. Il a été entraîné sur une grande quantité de données et peut générer du texte similaire à celui des humains sur une large gamme de sujets. L’une des façons d’accéder aux capacités de GPT-3 est via son API, qui permet aux développeurs d’intégrer facilement GPT-3 dans leurs applications.

Dans cet article, nous fournirons un guide détaillé sur la façon d’utiliser l’API GPT-3, y compris comment configurer votre clé API, générer des réponses et accéder au texte généré. À la fin de cet article, nous aurons une base pour savoir comment utiliser GPT-3 dans nos propres projets et applications.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je voudrais partager mon expérience avec l’API GPT-3. Pour commencer, vous devez créer un compte OpenAI et obtenir votre clé API. Une fois que vous avez votre clé API, vous pouvez l’utiliser pour accéder à l’API GPT-3 et générer des réponses à partir de données textuelles. Vous pouvez également spécifier des paramètres supplémentaires pour contrôler le type de réponse que vous souhaitez obtenir. Par exemple, vous pouvez spécifier le nombre de mots que vous souhaitez générer, le type de langage à utiliser et le type de contenu que vous souhaitez obtenir.

Une fois que vous avez généré des réponses à partir de l’API GPT-3, vous pouvez les afficher dans votre application ou les enregistrer dans un fichier pour une utilisation ultérieure. Vous pouvez également utiliser ces réponses pour entraîner un modèle personnalisé qui peut être utilisé pour générer des réponses plus spécifiques à des questions spécifiques. Enfin, vous pouvez également utiliser ces réponses pour créer des applications plus intelligentes qui peuvent comprendre et répondre aux questions des utilisateurs.

En conclusion, l’API GPT-3 est un outil puissant qui peut être utilisé pour créer des applications plus intelligentes et plus interactives. Il offre aux développeurs une façon simple et rapide d’accéder aux capacités de GPT-3 et de générer des réponses à partir de données textuelles. En utilisant cette API, les développeurs peuvent créer des applications plus intelligentes et plus interactives qui peuvent comprendre et répondre aux questions des utilisateurs.

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Analyse des sentiments : Quoi, Pourquoi et Comment ?

L’analyse des sentiments est un domaine important pour comprendre les opinions et les émotions des gens. Découvrons ensemble ce qu’elle est, pourquoi elle est importante et comment elle peut être appliquée.

## Qu’est-ce que l’analyse des sentiments ?

Sentiment analysis is the process of understanding the emotions and opinions of people regarding a particular topic. It is a type of natural language processing (NLP) that helps to identify and extract opinions from text. The goal of sentiment analysis is to determine the attitude of a speaker or writer with respect to some topic or the overall contextual polarity of a document.

En tant qu’enthousiaste informaticien, je suis très intéressé par le sentiment analysis. C’est un type de traitement du langage naturel (NLP) qui aide à identifier et à extraire les opinions d’un texte. L’objectif du sentiment analysis est de déterminer l’attitude d’un locuteur ou d’un écrivain par rapport à un sujet donné ou à la polarité globale d’un document.

Avec l’augmentation des utilisateurs sur les médias sociaux, le sentiment analysis est devenu une partie importante de la stratégie marketing des entreprises. Les entreprises peuvent utiliser le sentiment analysis pour comprendre les sentiments des utilisateurs sur leurs produits et services. En analysant les données des médias sociaux, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur leurs clients et leurs produits.

Le sentiment analysis est un outil puissant qui peut être utilisé pour tester la réputation et la perception des produits et services d’une entreprise. Les entreprises peuvent également utiliser le sentiment analysis pour surveiller la satisfaction des clients et prendre des mesures pour améliorer leurs produits et services. De plus, le sentiment analysis peut être utilisé pour analyser les tendances et les préférences des consommateurs. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour adapter leurs produits et services aux besoins des consommateurs.

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Ruby prend en charge WebAssembly

Ruby, le langage de programmation populaire, a récemment annoncé qu’il prend désormais en charge WebAssembly, ce qui ouvre de nouvelles possibilités pour les développeurs.

« Ruby Rejoint le Rang des Langues Capables de Cibler WebAssembly avec sa Dernière Version 3.2 »

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis ravi de voir que Ruby a rejoint les rangs des langages capables de cibler WebAssembly avec sa dernière version 3.2. Cette mise à jour apparemment mineure pourrait être la plus grande chose qui soit arrivée à ce langage depuis Rails, car elle permet aux développeurs Ruby d’aller au-delà du back-end. En portant leur code sur WebAssembly, ils peuvent le faire fonctionner n’importe où : sur le front-end, sur des périphériques embarqués, en tant que fonctions sans serveur, à la place des conteneurs ou sur le bord. WebAssembly a le potentiel de faire de Ruby un langage universel.

Qu’est-ce que WebAssembly?

WebAssembly (souvent abrégé en Wasm) est un format d’instructions binaires bas niveau qui s’exécute sur une machine virtuelle. Le langage a été conçu comme alternative à JavaScript. Son objectif est de faire fonctionner des applications sur n’importe quel navigateur à des vitesses proches de celles natives. Wasm peut être ciblé depuis n’importe quel langage de haut niveau tel que C, Go, Rust et maintenant également Ruby.

Les avantages de WebAssembly pour les développeurs Ruby

Les développeurs Ruby peuvent tirer parti de WebAssembly pour créer des applications plus performantes et plus flexibles. Les applications compilées en Wasm sont plus rapides et plus légères que les applications JavaScript, ce qui les rend plus faciles à télécharger et à exécuter. De plus, les applications Wasm peuvent être exécutées sur des périphériques embarqués et des systèmes d’exploitation légers, ce qui permet aux développeurs Ruby d’accéder à une gamme plus large de plates-formes et de périphériques. Enfin, le code Wasm peut être exécuté en tant que fonction sans serveur, ce qui permet aux développeurs Ruby de réduire leurs coûts de serveur et d’améliorer la scalabilité et la sécurité de leurs applications.

En conclusion, l’ajout de WebAssembly à Ruby est une excellente nouvelle pour les développeurs Ruby. Grâce à cette technologie, ils peuvent créer des applications plus performantes et plus flexibles qui peuvent être exécutées sur une variété de plates-formes et de périphériques. De plus, le code Wasm peut être exécuté en tant que fonction sans serveur, ce qui permet aux développeurs Ruby de réduire leurs coûts de serveur et d’améliorer la scalabilité et la sécurité de leurs applications. Enfin, cette technologie offre aux développeurs Ruby la possibilité de travailler avec des données volumineuses et complexes, ce qui ouvre la voie à un nouveau type d’applications.

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WordPress is a highly flexible content management system for website creation. A key reason for this flexibility is the wide variety of plugins available. You can add features and other improvements to your site.

The thousands of available useful WordPress plugins cover almost every feature for any type of website. Your website’s niche determines the kind of plugins you should have. There are some great WordPress plugins that every blog site needs; security, speed, SEO, and contact form, to name several.

The most effective WordPress websites create an enjoyable visitor experience. Whether you’re blogging about the latest fashion trends or selling products for your brand, you can enhance your website. Do it with one or more of these ten great WordPress plugins.

1. Brizy: The Best Website Builder for Non-techies

You might want to approach Brizy with caution because once you start using it, no other website theme builder you might try will ever seem as easy to use. Even better, you can download this WordPress website builder for non-techies (and for techies as well) for Free.

With the Brizy WordPress theme builder at your fingertips, you can –

  • build a brand new website or upgrade an existing one;
  • create dynamic templates for your blog and archive pages, headers, footers, custom pages, and more;
  • enjoy instant access to 150+ customer-friendly pre-made templates;
  • build your blog exactly as you envisioned it;
  • easily customize your WooCommerce shop site.

Brizy’s Theme Builder, Global Blocks, and Global Styling features are right at your fingertips, and WooCommerce integration is also included.

You can also choose the 100% White Label option if you wish to brand the Brizy Builder as your own. A Pro option is available.

Click on the banner to learn more about Brizy and download it free.

2. WpDataTables – WordPress tables plugin

While there are a host of good reasons for using wpDataTables, the main benefit is that it works with any WordPress theme, it can create a responsive table in minutes, and it requires no coding to use.

With this WordPress tables plugin, you can take advantage of a host of useful features that include –

  • four chart-building engines: Google Charts, Highcharts, Chart.js, and the new Apex Charts;
  • connecting to multiple database sources, e.g., MYSQL, MS SQL, and PostgreSQL;
  • fine-tuning a table or chart to make it responsive or editable and using conditional formatting to highlight critical data;
  • the ability to create tables from a nested JSON file;
  • and use dynamic single-cell shortcodes in many different options;
  • integration with Elementor, Divi, WPBakery, and Avada.

wpDataTables is a robust table and chart-building plugin that’s remarkably straightforward. Just click on the banner to learn more.

3. Amelia – WordPress booking plugin

Amelia is a WordPress booking plugin that can fully automate and streamline its appointment booking operations when added to a business’s WordPress site. This makes Amelia an excellent choice for beauty, healthcare, fitness, consulting, educational, and similar client-dependent businesses.

The Amelia plugin can –

  • manage an unlimited number of appointment bookings at multiple locations, and do so from a single platform and dashboard;
  • enable clients to book appointments online 24/7;
  • easily manage group appointments, package bookings, and events;
  • send notifications and reminders to clients via Email or SMS, and make payments online with PayPal, Stripe, Mollie, or Razor;
  • customize booking forms to match its host’s brand.

Click on the banner to find out more about how the Amelia WordPress plugin could be used to upgrade your business’s booking operations.

4. Slider Revolution – more than a WordPress slider plugin

Slider Revolution is a WordPress plugin that is more than just a slider plugin. It’s a highly popular plugin that designers rely on to create visuals they know their clients and customers will love.

Slider Revolution features –

  • 250+ website and slider templates designed to impress;
  • innovative website animation effects and other features that push the boundaries of what is possible in web design.

Slider Revolution is trusted by over 9 million users around the world.

5. WordLift – AI-powered SEO

Structured data helps your website speak the language of Google, and WordLift is the most innovative way to create one.

It is an AI-powered SEO tool that: 

  • adds structured data to your content;
  • creates a Knowledge Graph that makes it easier for Google to understand the relevance of pages, their relationship, and their value;
  • build up the expertise, authority, and trustworthiness of your website.

As a result, you get more organic traffic and audience engagement.

6. TheDock – Ship Solid Websites

TheDock is a design team-oriented WordPress theme builder that supports collaboration, speeds up website design, and helps to create sites that look sharp, perform great, and are easily maintained because of its –

  • custom Post Types and Custom Fields;
  • speedy page load;
  • flexible auto-adjusting layout system with UI components;
  • white-label builder for sharing access to TheDock if you want to;
  • built-in features that assure excellent security and easy maintenance.

7. Download Monitor – Best WordPress Download Manager

Download Monitor is a WordPress downloads manager that can help you streamline your business operations without having to go through the process of setting up a complicated or costly tracking solution.

With the Download Monitor plugin, you can –

  • track any type of file download (ZIP, PPT, XSLX, PDF, etc.);
  • assemble aggregated file download statistics about different file download types;
  • establish access rules based on user roles and download quotas.

8. Essential Grid – best WordPress grid plugin

Essential Grid is, by all accounts, the best WordPress grid plugin on the market. Essential Grid makes it ever so easy to spice up your websites by using it to create superbly engaging and professional-looking galleries.

This WordPress plugin can give you –

  • stunning, fully customizable boxed and full-width to full-screen grid layout options and various grid designs;
  • responsive designs that enable you to control grid appearance on various devices;
  • access to social media content. 

9. LayerSlider – Best WordPress Slider Builder Plugin

LayerSlider is the best WordPress slider plugin, but it is not just for sliders. Create image galleries, popups, landing pages, animated page blocks, parallax and scroll scenes, and even full websites.

LayerSlider –

  • will fit your needs and is easy to use;
  • can spice up and add flair and style to an otherwise run-of-the-mill website;
  • supports any WordPress theme and page builder;
  • features 210+ highly customizable websites, slider, and popup templates.

10. YellowPencil – Visual CSS Editor

YellowPencil is a visual CSS editor you can use to customize any WordPress site in minutes.

Key features include –

  • a complete visual editing interface that allows you to redesign a page with a few clicks;
  • a simple interface that does not require coding;
  • the capability to edit any font and any color;
  • the capability to visually edit a design element’s size, margin, and padding properties;
  • the ability to undo/redo mistakes.

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It is almost needless to tell any WordPress user how important plugins are for a website. A good WordPress plugin has the power to boost the success of your business online by adding a range of helpful features and functionality to your website.

In this article, we have shared our expert pick of 10 great WordPress plugins for your websites in 2023.

 

[– This is a sponsored post on behalf of BAW media –]

Source

The post 10 Great WordPress Plugins in 2023 first appeared on Webdesigner Depot.

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SQL (Structured Query Language) is a powerful and widely-used language for managing and manipulating data stored in relational databases. However, it’s important to be aware of common mistakes that can lead to bugs, security vulnerabilities, and poor performance in your SQL code. In this article, we’ll explore some of the most common mistakes made when writing SQL code and how to avoid them.

1. Not Properly Sanitizing User Input

One common mistake made when writing SQL code is not properly sanitizing user input. This can lead to security vulnerabilities such as SQL injection attacks, where malicious users can inject harmful code into your database.

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