Articoli su programmazione, sviluppo web e tecnologie moderne
Disdire un abbonamento dovrebbe essere un clic. Con Adobe, a sentire Brandon Thomas, è diventato un problema da pagare più di una volta. Thomas è un ingegnere software con quindici anni di esperienza.
Nel primo articolo abbiamo costruito due microservizi Spring Boot davvero indipendenti: user-service e content-service, ciascuno con il proprio database e senza entità, repository o codice condivisi.
Quando si passa da un monolite ai microservizi, una delle prime cose da dimenticare è che il database non è più uno spazio comune dove collegare liberamente tutte le entità. In un monolite ragioniamo con tabelle, primary key, foreign key e JOIN.
Quando si parla di microservizi, spesso si finisce rapidamente a discutere di Kubernetes, service discovery, API gateway, Kafka, Docker Swarm e altre creature mitologiche che sembrano indispensabili anche quando l'obiettivo iniziale è semplicemente capire come separare due applicazioni.
Cerca su Google "integrare un chatbot in Laravel" e troverai centinaia di tutorial praticamente identici: una chiave API di OpenAI, due righe di cURL, una tabella messages nel database. Fine dell'articolo, fine del progetto.
Sto sviluppando da qualche mese un sistema di traduzione neurale italiano→russo, con un'architettura basata su OpenNMT-py e una pipeline separata per la gestione dei nomi propri (NER con spaCy più un livello di regole/dizionario per la transliterazione).
C'è un momento, lavorando con l'AI, in cui viene voglia di aprire il cofano invece di limitarsi a chiamare un'API. Cognitor nasce da questa voglia: un framework di Natural Language Understanding scritto in Python, pensato per capire davvero cosa succede tra il messaggio dell'utente e la risposta del bot, senza delegare tutto a un modello di linguaggio generalista.
Il contesto di porusski.it prevede che, quando un utente richiede una traduzione, Cognitor identifichi l’intento (“voglio una traduzione”) ed estragga le entità rilevanti, come il testo da tradurre.
Sto costruendo un traduttore italiano→russo con un'architettura Transformer in PyTorch, addestrata da zero. Durante i test mi sono imbattuto in un bug che all'inizio sembrava assurdo: il modello non traduceva male i cognomi sconosciuti, li **cancellava**.
Se hai mai voluto dare una voce alla tua applicazione senza pagare abbonamenti costosi o affidarti a servizi cloud, Coqui TTS è probabilmente la risposta che cercavi.In questo articolo vedremo cos'è, a cosa serve, e perché sta diventando un punto di riferimento nel mondo della sintesi vocale open source.Cos'è Coqui TTS?Coqui TTS (pronunciato "co-ki", c...