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Stratégies LLM pour les gestionnaires de produits

Les gestionnaires de produits doivent adopter des stratégies de gestion de la vie des produits (LLM) pour garantir le succès à long terme de leurs produits.

Embarquer dans l’excitante aventure de faire passer un produit de l’idée à sa mise sur le marché nécessite une planification et un storytelling minutieux. Les responsables produits jouent un rôle crucial dans la définition et la gestion du succès d’un produit. De l’idée à sa mise sur le marché, les responsables produits doivent naviguer à travers divers défis et prendre des décisions stratégiques. En tant que responsable produit, créer des récits et des stratégies convaincants est essentiel au succès. Alors que le LLM bouleverse le marché, les PM peuvent utiliser les LLM pour construire des stratégies efficaces à chaque étape du cycle de vie du produit afin d’améliorer leur productivité.

L’architecture d’un produit est un voyage passionnant qui commence par une idée et se termine par son lancement sur le marché. Les chefs de produit jouent un rôle crucial dans la définition et la réussite d’un produit. De la conception de l’idée à son lancement sur le marché, les chefs de produit doivent relever de nombreux défis et prendre des décisions stratégiques. En tant que chef de produit, il est essentiel de créer des récits et des stratégies convaincants pour réussir. Avec l’arrivée des modèles d’apprentissage automatique, les chefs de produit peuvent utiliser ces outils pour construire des stratégies efficaces à chaque étape du cycle de vie du produit et améliorer leur productivité.

Cet article vise à identifier le cycle de vie d’une idée à son lancement sur le marché et à montrer comment nous pouvons utiliser l’ingénierie prompte pour interroger un modèle d’apprentissage automatique et augmenter la productivité en tant que chef de produit.

L’architecture d’un produit est un processus complexe qui nécessite une planification et une gestion minutieuses. Les chefs de produit doivent être en mesure de comprendre les différentes phases du cycle de vie du produit et de prendre des décisions stratégiques à chaque étape. La première étape consiste à développer une idée et à la transformer en un produit viable. Une fois que le produit a été conçu, les chefs de produit doivent le tester et le lancer sur le marché. La dernière étape consiste à surveiller les performances du produit et à apporter des modifications si nécessaire.

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour améliorer le processus d’architecture du produit. Les chefs de produit peuvent utiliser ces modèles pour analyser les données du marché et prendre des décisions plus éclairées. Les modèles peuvent également être utilisés pour tester le produit avant son lancement et identifier les points forts et les points faibles. Enfin, les modèles peuvent être utilisés pour surveiller les performances du produit et apporter des modifications si nécessaire.

En conclusion, l’architecture d’un produit est un processus complexe qui nécessite une planification et une gestion minutieuses. Les chefs de produit peuvent utiliser les modèles d’apprentissage automatique pour améliorer le processus d’architecture du produit et augmenter leur productivité. Les modèles peuvent être utilisés pour analyser les données du marché, tester le produit avant son lancement, surveiller les performances du produit et apporter des modifications si nécessaire.

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Optimisation des charges de travail I/O par le profilage en Python

Le profilage en Python est un outil puissant pour optimiser les charges de travail I/O. Il permet d’analyser et de comprendre le comportement des applications et de trouver des moyens d’améliorer les performances.

Optimiser les charges de travail I/O en Python

Testing the Performance

Once you have identified the type of I/O workloads, the next step is to test the performance. This can be done by running the code and measuring the time taken for execution. This will help you understand the areas that need to be optimized. You can also use profiling tools like cProfile and line_profiler to measure the performance of individual functions. These tools provide detailed information about the time taken for each function to execute.

Optimizing the Performance

Once you have identified the areas that need optimization, you can start applying strategies to reduce or manage the bottlenecks. For example, if your code involves multiple disk I/O operations, you can use caching to reduce the number of disk reads and writes. Similarly, if your code involves network I/O, you can use asynchronous programming techniques to improve the performance. Finally, if your code involves database I/O, you can use query optimization techniques to reduce the number of database queries.

Identifier les charges de travail d’E/S

Comprendre le type de charges de travail d’E/S est essentiel comme première étape. Est-ce qu’ils impliquent des opérations d’E/S sur disque, telles que des opérations de lecture/écriture de fichiers, des opérations d’E/S réseau, qui incluent la transmission de données sur un réseau, ou des opérations d’E/S de base de données, comprenant les interactions avec une base de données? Des techniques d’optimisation distinctes s’appliquent à chaque catégorie. J’ai pris en compte les goulots d’étranglement liés aux opérations E/S réseau et aux opérations de lecture/écriture de fichiers pour cet article.

Tester les performances

Une fois que vous avez identifié le type de charges de travail d’E/S, la prochaine étape consiste à tester les performances. Cela peut être fait en exécutant le code et en mesurant le temps nécessaire à son exécution. Cela vous aidera à comprendre les domaines qui doivent être optimisés. Vous pouvez également utiliser des outils de profilage tels que cProfile et line_profiler pour mesurer les performances de chaque fonction. Ces outils fournissent des informations détaillées sur le temps nécessaire à l’exécution de chaque fonction.

Optimiser les performances

Une fois que vous avez identifié les domaines qui doivent être optimisés, vous pouvez commencer à appliquer des stratégies pour réduire ou gérer les goulots d’étranglement. Par exemple, si votre code implique plusieurs opérations d’E/S sur disque, vous pouvez utiliser le cache pour réduire le nombre de lectures et d’écritures sur disque. De même, si votre code implique des opérations d’E/S réseau, vous pouvez utiliser des techniques de programmation asynchrones pour améliorer les performances. Enfin, si votre code implique des opérations d’E/S de base de données, vous pouvez utiliser des techniques d’optimisation des requêtes pour réduire le nombre de requêtes vers la base de données.

L’optimisation des charges de travail d’E/S en Python implique généralement la compréhension des goulots d’étranglement et l’application de stratégies pour les réduire ou les gérer. Le profilage est une ét

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Vues PostgreSQL avec paramètres d'exécution

Les vues PostgreSQL sont une fonctionnalité puissante qui permettent aux utilisateurs de créer des vues avec des paramètres d’exécution spécifiques. Découvrez comment les utiliser!

Il y a de nombreuses situations où les applications sont demandées pour être assez agiles et polyvalentes afin qu’elles puissent exécuter des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution.

Cet article vise à présenter une façon d’atteindre cet objectif en utilisant les paramètres de configuration temporaires pris en charge par les bases de données PostgreSQL.

The idea is to create a database table that will contain the parameters that will be used by the application. The application will be responsible for populating this table with the required parameters before running the report. The report query can then use the parameters from this table to filter the data.

Il y a de nombreuses situations où des applications doivent être suffisamment agiles et polyvalentes pour pouvoir exécuter des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution.

Cet article vise à présenter une façon d’atteindre cet objectif en utilisant les paramètres de configuration temporaires pris en charge par les bases de données PostgreSQL.

L’idée est de créer une table de base de données qui contiendra les paramètres qui seront utilisés par l’application. L’application sera responsable du remplissage de cette table avec les paramètres nécessaires avant de lancer le rapport. La requête du rapport peut alors utiliser les paramètres de cette table pour filtrer les données.

Les bases de données PostgreSQL offrent un moyen pratique de gérer ces paramètres temporaires. La fonctionnalité de configuration temporaire permet aux développeurs d’utiliser des variables pour stocker des valeurs qui peuvent être modifiées à la volée. Ces variables peuvent être utilisées dans les requêtes SQL pour filtrer les données et fournir des résultats dynamiques.

Les variables de configuration temporaire peuvent être définies à l’aide de la commande SET ou de la fonction spéciale SET_CONFIG. Les variables peuvent être récupérées à l’aide de la fonction GET_CONFIG et peuvent être supprimées à l’aide de la commande RESET ou de la fonction spéciale RESET_CONFIG.

Les développeurs peuvent créer une table de base de données qui contiendra les paramètres nécessaires à l’exécution du rapport. L’application peut alors remplir cette table avec les paramètres nécessaires avant l’exécution du rapport. La requête du rapport peut alors utiliser ces paramètres pour filtrer les données et fournir des résultats dynamiques.

La fonctionnalité de configuration temporaire est très utile pour les applications qui doivent générer des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution. Elle permet aux développeurs de créer des rapports flexibles et dynamiques sans avoir à modifier le code source. En outre, elle offre une solution simple et efficace pour gérer les paramètres d’une application.

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Analyser les données boursières avec LangChain et Whisper d'OpenAI

Découvrez comment LangChain et Whisper d’OpenAI peuvent vous aider à analyser les données boursières de manière plus efficace et plus précise.

Avertissement

Nous allons dans cet article montrer comment connecter un courtier Kafka, qui diffuse des données fictives de cours boursiers, à SingleStoreDB. Nous allons ensuite interroger ces données à l’aide de phrases en anglais grâce à LangChain, qui offre une capacité de question-réponse de base pour les données de cours. Nous allons construire une application Python, à travers plusieurs itérations de conception, pour utiliser Whisper d’OpenAI afin de poser des questions par la parole et utiliser la synthèse vocale pour répondre.

Connexion à la base de données

La première étape consiste à connecter le courtier Kafka à SingleStoreDB. Pour ce faire, nous devons configurer un canal Kafka pour le courtier Kafka et un canal SingleStoreDB pour SingleStoreDB. Une fois que ces canaux sont configurés, nous pouvons connecter le courtier Kafka à SingleStoreDB en utilisant le canal Kafka et le canal SingleStoreDB. Une fois que cette connexion est établie, nous pouvons commencer à envoyer des données du courtier Kafka à SingleStoreDB.

La première étape consiste à connecter le courtier Kafka à la base de données SingleStoreDB. Pour ce faire, nous devons configurer un canal Kafka pour le courtier Kafka et un canal SingleStoreDB pour SingleStoreDB. Une fois que ces canaux sont configurés, nous pouvons connecter le courtier Kafka à la base de données SingleStoreDB en utilisant le canal Kafka et le canal SingleStoreDB. Une fois que cette connexion est établie, nous pouvons commencer à envoyer des données du courtier Kafka à la base de données SingleStoreDB.

Interrogation des données

Une fois que les données sont stockées dans la base de données SingleStoreDB, nous pouvons les interroger à l’aide de LangChain. LangChain est une plateforme open source qui permet aux développeurs de créer des applications qui peuvent comprendre et répondre aux questions posées en anglais. Nous pouvons utiliser LangChain pour interroger la base de données SingleStoreDB et obtenir des informations sur les cours boursiers. Nous pouvons également utiliser LangChain pour exécuter des requêtes complexes sur la base de données SingleStoreDB.

Une fois que les données sont stockées dans la base de données SingleStoreDB, nous pouvons les interroger à l’aide de LangChain. LangChain est une plateforme open source qui permet aux développeurs de créer des applications qui peuvent comprendre et répondre aux questions posées en anglais. Nous pouvons utiliser LangChain pour interroger la base de données SingleStoreDB et obtenir des informations sur les cours boursiers. Nous pouvons également utiliser LangChain pour exécuter des requêtes complexes sur la base de données SingleStoreDB afin d’extraire des informations pertinentes à partir des données stockées dans la base de données.

Application Python

Enfin, nous allons créer une application Python qui utilise OpenAI’s Whisper pour poser des questions par la parole et utilise la synthèse vocale pour répondre aux questions. L’application Python va se connecter à LangChain et interroger la base de donné

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Intégration Firebase Firestore et Redux Toolkit Query

L’intégration de Firebase Firestore et Redux Toolkit Query permet de créer des applications web plus robustes et plus performantes. Découvrez comment cela fonctionne!

## Avantages de l’utilisation de Firebase Firestore avec Redux Toolkit Query

1. Simplified Data Management: Firebase Firestore and Redux Toolkit Query work together to simplify data management. Firebase Firestore provides a powerful NoSQL document-oriented database that can store and manage data. Redux Toolkit Query helps to simplify the management of API data in a Redux store. This combination makes it easier to manage data in a web application.

2. Improved Performance: Firebase Firestore and Redux Toolkit Query can improve the performance of a web application. Firebase Firestore is optimized for performance, and Redux Toolkit Query helps to reduce the amount of code needed to manage API data. This combination can help to improve the overall performance of a web application.

3. Reduced Development Time: Firebase Firestore and Redux Toolkit Query can reduce the amount of time needed to develop a web application. By using this combination, developers can quickly and easily manage data in a web application. This reduces the amount of time needed to develop a web application and makes it easier to deploy it.

Intégrer Firebase Firestore à Redux Toolkit Query est un moyen efficace de gérer les données dans les applications web modernes. Redux Toolkit Query est une bibliothèque qui aide à simplifier la gestion des données API dans un magasin Redux. Firebase Firestore, d’autre part, est une base de données orientée document NoSQL qui peut stocker, récupérer et gérer les données. Cet article technique expliquera comment le code ci-dessus intègre Firebase Firestore à Redux Toolkit Query pour organiser le code et les avantages de cette approche.

Avantages de l’utilisation de Firebase Firestore avec Redux Toolkit Query

L’utilisation de Firebase Firestore avec Redux Toolkit Query offre plusieurs avantages. Voici trois d’entre eux :

1. Gestion des données simplifiée : Firebase Firestore et Redux Toolkit Query travaillent ensemble pour simplifier la gestion des données. Firebase Firestore fournit une puissante base de données orientée document NoSQL qui peut stocker et gérer les données. Redux Toolkit Query aide à simplifier la gestion des données API dans un magasin Redux. Cette combinaison facilite la gestion des données dans une application web.

2. Performance améliorée : Firebase Firestore et Redux Toolkit Query peuvent améliorer les performances d’une application web. Firebase Firestore est optimisé pour les performances et Redux Toolkit Query aide à réduire le nombre de lignes de code nécessaires pour gérer les données API. Cette combinaison peut contribuer à améliorer les performances globales d’une application web.

3. Temps de développement réduit : Firebase Firestore et Redux Toolkit Query peuvent réduire le temps nécessaire pour développer une application web. En utilisant cette combinaison, les développeurs peuvent gérer rapidement et facilement les données dans une application web. Cela réduit le temps nécessaire pour développer une application web et la rend plus facile à déployer.

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Principaux enseignements sur les Index PostgreSQL

Les Index sont une méthode très utile pour améliorer les performances d’une base de données. Ils sont principalement utilisés pour accélérer les requêtes et les recherches dans une base de données. Les Index sont des structures de données qui contiennent des informations sur les données stockées dans la base de données. Ils sont créés pour améliorer la vitesse de recherche et de récupération des données. Les Index peuvent être créés sur une ou plusieurs colonnes d’une table, ce qui permet au serveur de base de données de trouver et récupérer des lignes spécifiques beaucoup plus rapidement qu’il ne pourrait le faire sans Index.

Les Index peuvent être créés manuellement ou automatiquement par le système de base de données. La plupart des systèmes de base de données modernes, tels que PostgreSQL, offrent une variété d’options pour créer des Index. Les Index peuvent être créés sur une seule colonne ou sur plusieurs colonnes. Les Index peuvent également être créés sur des colonnes qui contiennent des valeurs uniques (par exemple, une clé primaire) ou sur des colonnes qui contiennent des valeurs répétitives (par exemple, une colonne qui contient le nom d’un client). Les Index peuvent également être créés sur des colonnes qui contiennent des valeurs NULL.

Les Index sont une méthode très utile pour améliorer les performances d’une base de données, mais il est important de se rappeler qu’ils doivent être utilisés de manière sensée. Les Index ajoutent un surcoût au système de base de données dans son ensemble, car ils doivent être maintenus et mis à jour lorsque les données sont modifiées. Il est important de prendre le temps de réfléchir à la façon dont les Index peuvent être utilisés pour améliorer les performances et à la façon dont ils peuvent être maintenus et mis à jour. Une fois que vous avez décidé quels Index créer et comment les maintenir, vous pouvez alors profiter des avantages qu’ils apportent à votre base de données.

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Examine the Impact of Emptiness

 Examine the Impact of Emptiness

Google Cloud Platform: A Revolutionary Discovery

As a scientist, I am always looking for new and innovative ways to make discoveries and advance my research. Recently, I have made a revolutionary discovery that has the potential to revolutionize the way we conduct research and analyze data. This discovery is Google Cloud Platform.

Google Cloud Platform is a suite of cloud computing services that runs on the same infrastructure that Google uses internally for its end-user products, such as Google Search and YouTube. It provides a range of services including computing, storage, networking, big data, machine learning, and more. With Google Cloud Platform, researchers can access powerful computing resources without having to purchase and maintain their own hardware. This makes it much easier and more cost-effective to conduct research, analyze data, and develop new applications.

The power of Google Cloud Platform lies in its scalability. Researchers can easily scale up their computing resources as needed, without having to invest in additional hardware. This makes it ideal for large-scale research projects that require a lot of computing power. Additionally, Google Cloud Platform provides a wide range of tools and services that make it easy to manage and analyze data. This includes BigQuery, which allows researchers to query large datasets quickly and easily, as well as tools for machine learning and artificial intelligence.

In conclusion, Google Cloud Platform is a revolutionary discovery that has the potential to revolutionize the way we conduct research and analyze data. With its scalability and range of tools and services, it makes it much easier and more cost-effective to conduct research and develop new applications. I am excited to see how this discovery will continue to shape the future of research and data analysis.

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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In this article, we will continue to explain how different components in Milvus interact with each other to complete real-time data queries.

Some useful resources before getting started are listed below. We recommend reading them first to better understand the topic in this post.

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We write this guide to the best new tools for designers and developers each month. For October, we’ve sought out tools to make you a better website builder, some handy utilities to make you more productive, and a spooky font for the end of the month. Enjoy!

Microsoft Designer

Microsoft Designer is a brand-new app for creating images from text prompts. You can create social media posts, blog images, and any other assets you need with its step-by-step guided process.

Remix

Remix is a full-stack web framework for React that lets you focus on designing your UI. Remix is geared towards web standards and delivers a resilient user experience so you can build better sites.

Ultra

Ultra is a super-fast package manager that uses hardlinks to install packages. It’s up to ten times faster than NPM and Yarn, and the project is open-source.

AskEdith

AskEdith is an AI-powered app that translates English into SQL so you can query your database without writing custom SQL. Just type a description of what you want to know, and the app creates the query for you.

Wide Angle Analytics

Wide Angle Analytics is a GDPR-compliant Google Analytics alternative that puts privacy first. Track actions across multiple sites and discover insights about your site without exposing yourself to privacy violations.

story.to.design

Imagine being able to import a whole webpage straight into Figma. You can, with story.to.design, a fantastic app that imports code into Figma for updating UI elements or speeding up redesigns.

Metlo

Metlo is a testing platform for securing APIs. By running comprehensive tests against your API, you can uncover issues like unidentified endpoints, before they become a security threat.

StockAI

Nothing is more frustrating than searching for the right stock image when one doesn’t exist. StockAI is a day-saver that searches for stock images, and if the sought-after image doesn’t exist, it will generate one for you.

Growthfyi

If ad-blockers are playing havoc with your Google Analytics, check out this script from Growthfyi. It’s an invaluable service that doubles the speed of GA while ensuring ad-blockers don’t catch it.

Sourcery

Sourcery is an excellent tool for developers that continually reviews your code and suggests improvements automatically. Write better code, and catch errors before it goes to review.

Cyber Security Icons

This set of Cyber Security Icons contains 20 illustration-style icons. In addition, there are some great interpretations of complex ideas like retina scans, crypto vaults, and end-to-end encryption.

Blinqo

Blinqo is a handy little Chrome extension for anyone that needs to share their screen. It allows you to blur parts of your screen when sharing or recording, so your private details remain private.

Instaprice

Instaprice is a helpful new service that shows you what other freelancers charge for the job you’re quoting on. Earn the actual market rates and never get caught out undercharging again!

Leta

Leta is a great app that allows you to design your own keyboard layout. You can redesign the key positions for macOS, Linux, or Windows and download them for free.

Blogic

Build blogs powered by the Notion API with Blogic, a no-code blog builder that can create fast, SEO-friendly blogs in under a minute. Custom domains and third-party scripts are supported.

Digital Maker Toolkit

The Digital Maker Toolkit is a collection of resources for anyone releasing digital products. It includes guides on process, a handy step-by-step checklist, a list of further resources, and a guide to the available tools.

Slides

Slides is a static website generator you can use to create beautiful, animated websites in minutes. Select layouts from a collection of templates and publish with clean code that downloads fast.

AXplorer

AXplorer is a privacy-focused browser with a built-in VPN. Created by the Axia blockchain network, it generates free crypto in the form of AXIA coins when using it to browse the web.

Font Engine

Can’t decide on a font for your latest side project? Font Engine is a handy little app that will suggest fonts for you. Just tell it your brand values and hit the ‘Suggest’ button.

Deliciozo

Deliciozo is an excellent display font with irregular strokes and styling, making it feel like a paper cut-out. It’s perfect for magazines, cookbooks, and even logos.

Kayino

If you’re looking for a font to convey the hippy era, look no further than the psychedelic stylings of Kayino, a groovy display font with crazy details.

Noganas

Noganas is a spooktacular font for the upcoming Halloween festivities. Use it to add some gruesome frivolity to your seasonal designs.

Source

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