آیا مهندس نرم‌افزار، واقعا مهندس حساب می‌شود؟ https://www.hillelwayne.com/post/are-we-really-engineers/

آیا مهندس نرم‌افزار، واقعا مهندس حساب می‌شود؟
https://www.hillelwayne.com/post/are-we-really-engineers/

هرچیزی که برنامه‌نویس های سی در مورد رفتار غیرقطعی باید بدانند:
http://blog.llvm.org/2011/05/what-every-c-programmer-should-know.html

اوپن‌روتر، یک سرویس پیشرفته هوش مصنوعی هست که امکان استفاده از انواع مدل‌های زبانی رو با یک API ساده فراهم می‌کنه. تصور کنید به جای اینکه مجبور باشید برای هر مدل هوش مصنوعی یک حساب جداگانه بسازید، می‌تونید از طریق یک درگاه واحد به همه اونها دسترسی داشته باشید.

تنوع مدل‌های موجود در اوپن‌روتر واقعاً چشمگیره. از مدل‌های سبک و سریع مثل Llama گرفته تا مدل‌های قدرتمندی مثل GPT و Claude. هر کدوم از این مدل‌ها برای کار خاصی بهینه شدن؛ مثلاً بعضی‌هاشون توی خلاصه‌نویسی عالی عمل می‌کنن، بعضی‌ها توی برنامه‌نویسی، و بعضی‌ها توی تحلیل متن‌های طولانی.

در مورد هزینه‌ها، اوپن‌روتر کاملاً شفاف عمل می‌کنه. شما می‌تونید قبل از استفاده، قیمت دقیق هر مدل رو ببینید و مقایسه کنید. سیستم پرداخت هم خیلی ساده‌ست، حسابتون رو شارژ می‌کنید و فقط به اندازه استفاده‌تون هزینه پرداخت می‌کنید. این یعنی هم برای یک کاربر عادی مناسبه، هم برای یک برنامه‌نویس مستقل، و هم برای یک شرکت بزرگ. ضمنا میتونید با رمزارزها هم حسابتون رو شارژ کنید که برای کاربران ایرانی به دلیل در دسترس نبودن سیستم های پرداخت سنتی بسیار حائز اهمیت هست.

نکته جالب دیگه اینه که به عنوان توسعه دهنده می‌تونید خیلی راحت بین مدل‌های مختلف جابجا بشید. مثلاً اگه دیدید یک مدل جدید اومده که برای کارتون بهتره، کافیه فقط اسم مدل رو عوض کنید - نیازی نیست کل برنامه‌تون رو تغییر بدید. این ویژگی باعث می‌شه اوپن‌روتر برای همه کاربرها، از مبتدی تا حرفه‌ای، یک گزینه عالی باشه.

نکته هیجان‌انگیز اینه که حتی اگه برنامه‌نویس نیستید یا اصلاً نمی‌دونید API چیه، می‌تونید از طریق رابط کاربری ساده چت اوپن‌روتر، با بیش از ۲۰۰ مدل هوش مصنوعی مختلف گفتگو کنید. یکی از قابلیت‌های جالبش اینه که می‌تونید همزمان از چند مدل مختلف جواب بگیرید و جواب‌ها رو با هم مقایسه کنید تا از درستی اطلاعات مطمئن بشید. حتی می‌تونید تنظیمات مختلف هر مدل رو تغییر بدید - مثلاً میزان خلاقیت یا دقت مدل رو کم و زیاد کنید - تا دقیقاً به جوابی که می‌خواید برسید.

لازمه بدونید که حتی بدون شارژ کردن حسابتون هم میتونید از تعدادی از این مدل‌ها به صورت کاملا رایگان برای تست API و یا قابلیت چت اوپن روتر استفاده کنید که لیست این مدل ها از اینجا قابل مشاهده‌ست.

به زبون ساده‌تر، اوپن‌روتر مثل یک مرکز خرید بزرگ برای هوش مصنوعی می‌مونه - همه چیز رو یکجا و با قیمت‌های شفاف پیدا می‌کنید، و می‌تونید هر وقت خواستید از هر مدلی که دوست دارید استفاده کنید، چه برنامه‌نویس باشید چه نباشید.

سرویس چت اوپن روتر از اینجا در دسترسه، همچنین لیست مدل های موجود رو از اینجا و مستندات API رو از اینجا میتونید مشاهده کنید.

@aipulse24

اگه میخواین یه جایگزین بهتر از rm داشته باشید توصیه من به شما rm improved یا همون rip هست. هم امکان recyclebin رو داره (یا به قول خودشون graveyard) هم خیلی ساده و سرراسته. https://github.com/nivekuil/rip

اگه میخواین یه جایگزین بهتر از rm داشته باشید توصیه من به شما rm improved یا همون rip هست.

هم امکان recyclebin رو داره (یا به قول خودشون graveyard) هم خیلی ساده و سرراسته.

https://github.com/nivekuil/rip

?مجموعه مقاله های مفاهیم دیتابیس?

سعی کردم تا جایی که جا داره مفاهیم رو ساده توضیح بدم و شک نکنید ازشون تو مصاحبه ها پرسیده میشه ?

✅ نبرد بین نظم و انعطاف (قسمت اول از مفاهیم دیتابیس)
?? کی به وجود اومدن؟
?? چرا به وجود اومدن؟
?? چه موقع از کدوم استفاده کنیم و چه موقع استفاده نکنیم؟
?? مزیت و معایبشون چیه؟ به درد چه پروژه هایی میخوره ؟
?? مقیاس پذیری افقی و عمودی چیه ؟

✅ وقتی جدول‌ها عاشق می‌شوند (قسمت دوم از مفاهیم دیتابیس)
?? کلید ها چی هستن و انواع شون ؟
?? انواع ریلیشن توی دیتابیس چطوری استفاده میشه؟
?? چه موقع از ON DELETE استفاده کنیم ؟

✅ دیتابیس بدون ایندکس، مثل کتابخانه بدون فهرست! (قسمت سوم از مفاهیم دیتابیس)
?? مفهوم ایندکس چیه؟ چه موقع استفاده کنیم چه موقع نکنیم ؟
?? انواع ایندکس کدوما هستن؟چطوری کار میکنن ؟
?? بررسی سه ساختار داده مهم ایندکس ها B-tree , Bitmap, hash table

✅ نرمال‌سازی دیتابیس: از آشفتگی تا آسودگی در چند مرحله ساده(قسمت چهارم از مفاهیم دیتابیس)
?? مفهوم نرمالایز چیه؟
?? سطوح نرمالایز کدوما هست ؟
?? معایبش چیه و چه موقع استفادش نکنیم ؟

✅ اسید: این بار نه شیمی، بلکه دیتابیس!(قسمت پنجم از مفاهیم دیتابیس)
?? اسید(ACID) در دیتابیس به چه معنیه؟
?? اگه ایزوله سازی رو رعایت نکنی چه مشکلاتی پیش میاد ؟ dirty read و phantom readو non-repeatable read چیا هستن ؟
?? چهار سطح ایزوله سازی کدوما هستن ؟

✅ تکه‌ تکه، اما قوی‌ : Sharding، Partitioning و Replication (قسمت آخر از مفاهیم دیتابیس)
?? رپلیکیشن، شاردینگ و پارتیشن چی هستن ؟
?? مزیت هرکدوم چیه ؟
?? چه موقع از کدوم استفاده کنیم ؟

@LearnByLearn