Articoli, guide pratiche e casi reali da 13 anni di esperienza nello sviluppo web
Bug risolti alle 2 di notte, architetture ripensate tre volte, migrazioni che sembravano semplici e non lo erano. E Copilot che non riesce a modificare un CSV e dà la colpa al terminale.
Questo blog è il posto dove racconto tutto questo: problemi reali, soluzioni concrete, nessun tutorial di fantasia.
Quando si lavora con video generati da intelligenza artificiale, c’è una fase che molti sottovalutano: la pulizia finale. All’inizio è tutto entusiasmo, generi clip su clip, provi modelli diversi, cambi prompt e ottieni risultati sempre più interessanti.
Negli ultimi mesi è diventato praticamente impossibile aprire TikTok senza vedere video animati partiti da una semplice foto. Gente che trasforma un ritratto in un personaggio che cammina, canta, guarda in camera o fa movimenti perfettamente sincronizzati con la musica.
Ti sei messo a chiedere un articolo sugli assistenti di codice gratuiti. Ovviamente. Perché ormai non basta più litigare con il compilatore, adesso dobbiamo pure far finta che una macchina sia il collega junior che non chiede ferie e non ruba il pranzo dal frigo.
Ho passato un pomeriggio a installare e testare FaceFusion su Linux con CPU, partendo da zero. Vi racconto com'è andata davvero — senza filtri.Cos'è FaceFusion e perché l'ho provatoStavo usando iRoop per il face swap, ma aveva due problemi evidenti: da vicino faceva schifo e quando la persona nel video girava la testa era un disastro.
Nel Natural Language Processing esistono architetture che fanno molto rumore e architetture che fanno molto lavoro. La combinazione BiGRU + CRF appartiene decisamente alla seconda categoria.Per molti anni è stata la soluzione di riferimento per problemi di sequence labeling.
Chiunque abbia provato a costruire un sistema di Named Entity Recognition o part-of-speech tagging si scontra prima o poi con un problema molto specifico: le predizioni indipendenti.Molti modelli neurali classificano ogni token separatamente.
Nel mondo del Natural Language Processing esiste una tendenza abbastanza prevedibile: ogni anno nasce un nuovo modello più grande, più complesso e con più parametri del precedente.
Parlare di FastText significa parlare di uno di quegli strumenti che non fanno rumore, non hanno l'aura mistica dei transformer di ultima generazione, ma quando devi fare le cose sul serio, su macchine normali, con tempi normali, lui è lì.
Spostare file tra due macchine Linux sembra una cosa banale finché non ti trovi in produzione, con permessi che non tornano, directory che pesano decine di gigabyte e servizi che non puoi permetterti di rompere.
L’Observable Pattern nasce per risolvere un problema concreto: far reagire più parti di un sistema a un cambiamento di stato senza incollare tutto con dipendenze dirette. Invece di chiamare metodi uno a uno, un soggetto espone un flusso di cambiamenti e gli osservatori si iscrivono.
Il Factory Pattern non nasce per rendere il codice più “figo” agli occhi di chi legge un diagramma UML. Nasce perché, a un certo punto della vita di un progetto, creare oggetti in giro per il codice diventa un problema strutturale.
Quando inizi a programmare seriamente, la prima grande illusione è che “un editor vale l’altro”. Ti convinci che VS Code con tre plugin, un po’ di pazienza e due tutorial su YouTube possa reggere qualsiasi progetto.
Django è un framework web completo e maturo per Python, progettato per sviluppare applicazioni complesse in tempi rapidi senza sacrificare struttura, scalabilità o sicurezza
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Java è uno dei linguaggi di programmazione più influenti e utilizzati al mondo
Il C++ è un linguaggio di programmazione di alto livello e orientato agli oggetti che offre un potente mix di prestazioni, flessibilità e controllo sulla gestione delle risorse di sistema
Nel vasto panorama dell'intelligenza artificiale e del machine learning, scegliere il framework giusto è fondamentale per il successo di un progetto
Nel mondo dello sviluppo software, esistono molte tecnologie e framework che possono aiutare gli sviluppatori a creare applicazioni più efficienti e scalabili
Java Persistence API (JPA) è una specifica di Java per la persistenza dei dati che ha avuto origine nel contesto della piattaforma Java Enterprise Edition (Java EE)
La Programmazione orientata agli oggetti (OOP) è un modello di programmazione che si concentra sull'utilizzo di oggetti per modellare e risolvere problemi informatici
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