Migliori emulatori di terminale Linux: confronto del 2026
Scegli il terminale giusto per il tuo flusso di lavoro Linux
Uno degli strumenti più essenziali per gli utenti Linux è l’emulatore di terminale.
Scegli il terminale giusto per il tuo flusso di lavoro Linux
Uno degli strumenti più essenziali per gli utenti Linux è l’emulatore di terminale.
Il calendario essenziale della tecnologia a Melbourne nel 2026
La comunità tecnologica di Melbourne continua a prosperare nel 2026 con un’impressionante serie di conferenze, incontri e workshop che coprono sviluppo software, calcolo cloud, AI, cybersecurity e tecnologie emergenti.
Inferenza rapida di LLM con l'API di OpenAI
vLLM è un motore di inferenza e servizio ad alta throughput e ad alto rendimento di memoria per i Large Language Models (LLMs), sviluppato dal Sky Computing Lab dell’Università di Berkeley.
Mastera l'automazione del browser per il testing e lo scraping
Playwright è un potente framework moderno per l’automazione del browser che rivoluziona lo scraping web e i test end-to-end.
Guida passo passo
Installa KVM su Ubuntu 24.04 verificando il supporto alla virtualizzazione CPU, installando i pacchetti KVM/libvirt, abilitando il servizio libvirtd e (opzionalmente) installando virt-manager per un’interfaccia grafica.
Organizza i progetti Go in modo efficiente con ambienti di lavoro moderni
Managing Go projects deve essere effettuato in modo efficace comprendendo come gli spazi di lavoro organizzano il codice, le dipendenze e gli ambienti di compilazione.
Personalizzazione del prompt Bash per il contesto Git immediato
Un prompt bash ben configurato che mostra le informazioni del repository git bash prompt displaying git repository information può migliorare drasticamente il tuo flusso di lavoro di sviluppo.
Scegliere tra Snap e Flatpak per le applicazioni Linux
I gestori di pacchetti universali hanno trasformato la distribuzione del software su Linux, rendendo la compatibilità tra diverse distribuzioni una realtà. Snap e Flatpak sono emersi come le soluzioni principali, ciascuna portando filosofie distinte per risolvere il problema delle dipendenze e la frammentazione delle distribuzioni.
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.
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.
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.
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.
Costruisci pipeline AI/ML robuste con microservizi Go
Con l’aumento della complessità dei carichi di lavoro di AI e ML, è diventato più urgente il bisogno di sistemi di orchestrazione robusti. La semplicità, le prestazioni e la concorrenza di Go lo rendono una scelta ideale per costruire lo strato di orchestrazione dei pipeline ML, anche quando i modelli stessi sono scritti in Python.
Padroneggiare l'imballaggio Python dal codice al deployment su PyPI
Packaging Python ha evoluto significativamente, con strumenti moderni e standard che rendono più facile mai distribuire il tuo codice.