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RubyMine 2024.3: Rails 8 Support, Enhanced Cloud-based Code Completion, Inline AI Prompts, Integration With RBS Collection, Ruby 3.4 Updates | The RubyMine Blog

RubyMine 2024.3 propose un support pour Rails 8, incluant des fonctionnalités avancées comme l'achèvement de code basé sur le cloud grâce à l'AI Assistant, des annotations de nilabilité pour le support de type, ainsi qu'une intégration avec la collection RBS. Des améliorations significatives ont été apportées à la génération de tests unitaires avec un meilleur contexte pour les applications Rails, et RubyMine prend désormais en charge les chaînes 'chilled' de Ruby 3.4, offrant une gestion automatique des signatures de type pour les dépendances du projet. Des vérifications grammaticales automatisées sont également intégrées.

blog.jetbrains.com

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Less than a month to go: Get ready for SymfonyCon Vienna 2024! (Symfony Blog)

SymfonyCon Vienna 2024 approche à grands pas, avec un programme complet en ligne. Les journées de workshop se tiendront les 3 et 4 décembre, suivies de la conférence les 5 et 6 décembre, proposant des sessions par des experts, des ateliers spécialisés en Symfony, PHP, et des pratiques de codage modernes, ainsi qu'une piste d'Unconference. Inscription possible pour divers types de billets adaptés aux participants.

symfony.com

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Fullstack

GitHub Next | GitHub Spark

GitHub Spark est un outil alimenté par l'IA pour créer et partager des micro-apps personnalisables sans écrire de code. Il comprend un éditeur basé sur le langage naturel pour décrire les idées, un environnement d'exécution géré et un tableau de bord PWA pour gérer ces créations. L'outil favorise la personnalisation et le partage entre utilisateurs, permettant de créer des applications simples et ciblées en évolution continue.

githubnext.com

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Code Smell 276 — Untested Regular Expressions

L'article souligne l'importance de tester rigoureusement les expressions régulières pour éviter des erreurs inattendues. Il aborde des problèmes comme la lisibilité, l'absence de cas de test, et des messages d'erreur peu clairs. Des solutions incluent l'utilisation de l'IA pour générer des tests, la décomposition des expressions complexes, et l'amélioration des messages d'erreur pour une meilleure expérience utilisateur.

medium.com

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Optical Character Recognition on Handwritten Documents

Cet article explore les défis de l'OCR sur des documents manuscrits, en se concentrant sur des recensements de population. Il passe en revue des bibliothèques open-source comme Tesseract et OpenCV, ainsi que des services cloud tels qu'AWS Textract, Azure AI Document Intelligence et Google Cloud Document AI. Malgré des tentatives variées, aucune solution ne répond adéquatement aux besoins, ce qui pousse les auteurs à se tourner vers la littérature scientifique pour trouver une solution. Ils mentionnent un projet de recherche de l'Université de Rouen sur l'OCR pour des recensements similaires dans les années 1920 et 1930.

marmelab.com

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