Luca Liu Deutsch Blog | A self-taught coder who dreams of retiring early, working as a Data Analyst in Germany.

Lösung für das URL-Pfad-Stacking-Problem in NotionNext mehrsprachigen Menüs

In diesem Artikel wird das URL-Pfad-Stacking-Problem bei der Erstellung mehrsprachiger Menüs in NotionNext analysiert und eine effektive Lösung präsentiert. Das Problem trat auf, als beim Wechsel zwischen Seiten in verschiedenen Sprachen die URLs inkorrekt formatiert wurden. Durch die Anpassung der SmartMenuLink-Komponente und die Implementierung einer fest programmierten LanguageMenu-Komponente konnte das Problem behoben werden. Diese Lösung ermöglicht eine bessere Benutzererfahrung, indem sie die korrekten Pfade sicherstellt und Routenkonflikte vermeidet. Der Artikel bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung dieser Lösung und empfiehlt, die Sprachmenü-Logik direkt im Code zu implementieren, um die Abhängigkeit von der Notion-Menükonfiguration zu reduzieren.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie programmgesteuert mit Python auf Ihr lokales LLM-Modell zugreifen können. Nach der Einrichtung des LLM-Systems in LM Studio zeigen wir Ihnen, wie Sie die verfügbaren Modelle auflisten und Antworten von Ihrem Modell erhalten. Sie lernen die Verwendung der Endpunkte /v1/completions für einfache Textanfragen und /v1/chat/completions für konversationsbasierte Interaktionen. Diese Anleitung bietet Ihnen die notwendigen Skripte und Parameter, um Ihre Anwendungen mit LLM-Technologie zu integrieren und zu erweitern. Optimieren Sie Ihre Produktivität mit lokal betriebenen LLM-Modellen!

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Lokale LLM-Modelle und bahnbrechende Anwendungsfälle für Life Hacker

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Entdecken Sie die revolutionären Möglichkeiten lokaler LLM-Modelle für Life Hacker in unserem neuesten Artikel. Erfahren Sie, wie diese Modelle persönliche Produktivität durch automatisiertes Wissensmanagement, Datenanalyse und automatisierte Arbeitsabläufe steigern können. Mit dem Fokus auf Datenschutz und Offline-Funktionalität bieten lokale LLMs eine zukunftssichere Lösung für individuelle und berufliche Anforderungen. Prognosen für 2025 zeigen, dass lokale LLMs zentrale Werkzeuge für effizientes Arbeiten werden, während innovative Tools die Integration in den Alltag erleichtern. Teilen Sie Ihre Erfahrungen und lassen Sie uns gemeinsam inspirieren!

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Warum Sie ein lokales LLM-Modell ausprobieren sollten – und wie Sie damit beginnen können

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Erfahren Sie in diesem Artikel, warum lokale LLM-Modelle wie LLaMA eine lohnenswerte Wahl für Datenschutz, Geschwindigkeit und Kosteneffizienz sind. Lernen Sie, wie Sie ein lokales LLM-Modell auf einem Mac installieren und in Obsidian integrieren können. Entdecken Sie die vielfältigen Anwendungsfälle, von der Automatisierung Ihrer Notizen bis hin zur Erstellung von Tages- und Wochenplänen. Tauchen Sie ein in die Welt der lokalen KI-Modelle und optimieren Sie Ihre Arbeitsabläufe als Datenanalyst oder Entwickler!

Erfahren Sie in diesem Artikel alles über SQL-Fensterfunktionen, darunter ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), NTILE(), LEAD() und LAG(). Lernen Sie, wie diese Funktionen leistungsstarke Berechnungen über Zeilen durchführen und Ihnen bei der Datenanalyse helfen können. Mit praktischen Beispielen aus Verkaufsdaten zeigen wir, wie Sie eindeutige Kennungen zuweisen, Ränge erstellen und Vergleiche zwischen benachbarten Zeilen anstellen können. Entdecken Sie, wie Sie mit diesen Tools komplexe Analyse- und Rangierungsaufgaben effektiv bewältigen können!

Erfahren Sie, wie Sie mit Python und der Medium API Artikel effizient auf Medium veröffentlichen können. In diesem praktischen Tutorial wird Schritt für Schritt erklärt, wie Sie ein Integrations-Token generieren, Benutzerinformationen abrufen und Artikel mit Markdown-Inhalten veröffentlichen. Optimieren Sie Ihren Workflow, indem Sie manuelle Schritte automatisieren und profitieren Sie von den Vorteilen der API-Integration. Beachten Sie, dass Medium ab Januar 2025 keine neuen Integrations-Tokens mehr ausstellt, was es wichtig macht, sich mit den bestehenden Tokens vertraut zu machen.

Entdecken Sie die kostenlose Tableau Desktop Public Edition für leistungsstarke Datenvisualisierung. Diese neue Version, die vor der Tableau Conference 2024 eingeführt wurde, bietet zahlreiche Funktionen zur Datenanalyse, darunter einfache Konnektivität mit verschiedenen Datenquellen, benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Funktionalität und umfangreiche Anpassungsoptionen. Die Software fördert die Zusammenarbeit und das Teilen von Visualisierungen in einer Community von Datenbegeisterten. Ideal für Pädagogen und Fachleute, ermöglicht es die Nutzung ohne finanzielle Hürden. Laden Sie die Tableau Desktop Public Edition noch heute herunter und erleben Sie die Möglichkeiten der Datenvisualisierung!

In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung erfahren Sie, wie Sie Jupyter Notebook auf einem Windows-Server einrichten können, um einen sicheren Fernzugriff zu ermöglichen. Sie lernen die Installation mit Conda oder Pip, die Anpassung der Konfigurationsdatei, das Festlegen eines benutzerdefinierten Passworts und den Zugriff von externen Standorten. Jupyter Notebook ist ein leistungsstarkes Tool für Datenanalysen und maschinelles Lernen, das Ihnen Flexibilität bei der Arbeit mit Daten bietet. Ideal für Datenanalysten und Programmierer, erleichtert es interaktive Visualisierungen und Lernprozesse.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Tabellen in Power BI effektiv verbinden können, indem Sie zwei Hauptmethoden nutzen: die DAX UNION-Funktion und die Funktion "Abfragen anhängen" in Power Query. Der Leitfaden bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung dieser Methoden, um Daten aus mehreren Tabellen zu konsolidieren und einheitliche Datensätze für Ihre Analysen und Visualisierungen zu erstellen. Wählen Sie die Methode, die am besten zu Ihrer Datenstruktur passt, um Ihre Daten nahtlos zu integrieren und zu optimieren.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Python JSON-Dateien effizient lesen, schreiben und bearbeiten können. Sie lernen das json-Modul kennen, das eine integrierte Unterstützung für die Arbeit mit JSON-Daten bietet. Der Artikel führt Sie durch einfache Schritte, um JSON-Dateien zu öffnen, Daten als Python-Dictionary zu speichern und Änderungen vorzunehmen. Praktische Codebeispiele zeigen, wie Sie Daten in JSON-Dateien schreiben und diese bei Bedarf modifizieren können. Diese Kenntnisse sind besonders nützlich für Datenanalysten, die Datenaustausch zwischen Systemen ermöglichen oder API-Antworten verarbeiten möchten.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Zeilen in Spalten und Spalten in Zeilen in einem Pandas DataFrame mit Python umwandeln können. Die Pandas-Bibliothek ermöglicht es Ihnen, tabellarische Daten effizient zu verarbeiten. Durch die Verwendung der Funktionen melt und pivot können Sie Ihre Daten leicht transformieren, um sie für verschiedene Analysen oder Visualisierungen vorzubereiten. Ein praktisches Beispiel zeigt, wie Sie einen DataFrame erstellen, um die Noten von Schülern in ein langes Format zu bringen und anschließend wieder in ein breites Format zurückzuverwandeln. Diese grundlegenden Fähigkeiten sind für jeden Datenanalysten, der mit Python arbeitet, unerlässlich.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie dynamische Ein- und Ausblendpanel für Filter in Power BI erstellen können, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und den Platz auf Ihrem Dashboard zu optimieren. Die Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt, wie Sie Formen, Lesezeichen und Schaltflächen effektiv nutzen, um die Sichtbarkeit von Filterpanels nach Bedarf zu steuern. Diese Technik ermöglicht eine benutzerfreundliche Dashboard-Erfahrung und fördert die Flexibilität bei der Datenanalyse.

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Luca Liu

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