Iniezione di dipendenze: un modo Python
Pattern DI in Python per codice pulito e testabile
Iniezione di dipendenze (DI) è un modello di progettazione fondamentale che promuove codice pulito, testabile e mantenibile in applicazioni Python.
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Come ho risolto i problemi di rete in Ubuntu
Dopo l’installazione automatica di un nuovo kernel, Ubuntu 24.04 ha perso la connessione Ethernet. Questo problema frustrante è successo nuovamente a me, quindi sto documentando la soluzione qui per aiutare gli altri che affrontano lo stesso problema.
Automatizzare il deployment di Hugo su AWS S3
Deploying a Hugo static site to AWS S3 utilizzando l’AWS CLI fornisce una soluzione robusta e scalabile per ospitare il tuo sito web. Questa guida copre l’intero processo di deployment, dall’impostazione iniziale alle strategie di automazione avanzata e gestione del cache.
Padronare i pattern DI per codice Go testabile
Iniezione delle dipendenze (DI) è un pattern di progettazione fondamentale che promuove codice pulito, testabile e mantenibile nelle applicazioni Go.
Scorciatoie essenziali e comandi magici
Jumpstart the produttività del Jupyter Notebook con scorciatiere essenziali, comandi magici e suggerimenti per il flusso di lavoro che trasformeranno l’esperienza di data science e sviluppo.
Posto breve, solo per segnalare il prezzo.
Con questa pazzesca volatilità dei prezzi della RAM, per fare chiarezza e avere un quadro migliore, iniziamo a monitorare noi stessi i prezzi della RAM in Australia.
Accelerare i test Go con l'esecuzione parallela
Test-driven tests basati su tabelle sono l’approccio idiomatico in Go per testare efficacemente diversi scenari.
Quando combinati con l’esecuzione parallela utilizzando t.Parallel(), è possibile ridurre drasticamente il tempo di esecuzione del suite di test, specialmente per operazioni I/O-bound.
Costruisci agenti di ricerca AI con Python e Ollama
La libreria Python di Ollama ora include funzionalità native di ricerca web OLLama. Con poche righe di codice, puoi arricchire i tuoi LLM locali con informazioni in tempo reale dal web, riducendo le illusioni e migliorando l’accuratezza.
Scegli il database vettoriale giusto per il tuo stack RAG
La scelta del giusto vettore store può fare la differenza per le prestazioni, i costi e la scalabilità della tua applicazione RAG. Questo confronto completo copre le opzioni più popolari nel 2024-2025.
Costruisci agenti di ricerca AI con Go e Ollama
L’API di ricerca web di Ollama ti permette di integrare LLM locali con informazioni in tempo reale dal web. Questa guida ti mostra come implementare le capacità di ricerca web in Go, dal semplice utilizzo dell’API alle funzionalità complete degli agenti di ricerca.
I prezzi della RAM schizzano del 163-619% mentre la domanda di AI mette sotto pressione l'offerta.
Il mercato della memoria sta vivendo una volatilità dei prezzi senza precedenti alla fine del 2025, con i prezzi della RAM in forte aumento che si stanno verificando drammaticamente in tutti i segmenti.
Generare automaticamente i documenti OpenAPI dagli annotazioni del codice
La documentazione API è fondamentale per qualsiasi applicazione moderna, e per Go APIs Swagger (OpenAPI) è diventato lo standard dell’industria. Per gli sviluppatori Go, swaggo fornisce una soluzione elegante per generare una documentazione API completa direttamente dalle annotazioni del codice.
Confronta i migliori strumenti di hosting locale per LLM nel 2026: maturità dell'API, supporto hardware, tool calling e casi d'uso reali.
L’esecuzione di LLM in locale è ora pratica per sviluppatori, startup e persino team aziendali.
Ma la scelta dello strumento giusto — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI o altri — dipende dai tuoi obiettivi:
Migliora la qualità del codice Go con linters e automazione
Sviluppo moderno Go richiede standard rigorosi di qualità del codice. Linters per Go automatizzano la rilevazione di bug, vulnerabilità di sicurezza e incoerenze di stile prima che arrivino in produzione.
Migliora la qualità del codice Python con strumenti moderni di linting
Python linters sono strumenti essenziali che analizzano il tuo codice per errori, problemi di stile e potenziali bug senza eseguirlo. Enforzano gli standard di codifica, migliorano la leggibilità e aiutano i team a mantenere codici di alta qualità.
Padroneggia la conversione degli elementi finali delle righe su diversi piattaforme
Incoerenze nei caratteri di fine riga tra Windows e Linux causano problemi di formattazione, avvisi di Git e fallimenti di script. Questa guida completa copre rilevamento, conversione e strategie di prevenzione.
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