Negli ultimi mesi ho giocato con FreeBSD e le mie schede embedded Rock64 [1] [2]. Mi sono davvero divertito con l’esperienza e ho voluto passare al livello successivo sperimentando con le FreeBSD jails. Sono rimasto sorpreso da quanto fosse facile (e logico) creare e gestire un ambiente isolato. Ho anche notato che i comandi di basso livello sono stati incapsulati in interfacce più user-friendly (come bastille), rendendo l’esperienza complessiva molto più piacevole. Per avere un vero esempio di un microservizio in esecuzione in una jail, ho deciso di provare con NATS.

Ho sempre sognato di lavorare da remoto. La possibilità di gestire il mio tempo, di lavorare da qualsiasi luogo e di conciliare meglio vita personale e professionale sembrava un’utopia fino a pochi anni fa. Intendiamoci, ci sono stati Paesi precursori, come gli Stati Uniti, dove il lavoro da remoto, oggi, è una realtà consolidata, o i paesi scandinavi, dove la flessibilità lavorativa rappresenta una prassi diffusa. Ma in Italia, fino a pochi anni fa, il lavoro da remoto era considerato un vero e proprio tabù. I motivi? Ho passato l’intera vita professionale a pormi questa domanda e, nel contesto italiano, la risposta principale è sempre stata la stessa: il fattore culturale.

Questo è il seguito del post precedente FreeBSD su una scheda ROCK64. Per farla breve, ho avuto la possibilità di resuscitare 4 single-board computer che stavano raccogliendo polvere nel mio ufficio. Ho deciso di installare FreeBSD su uno di essi ed è stato un successo. Questa volta ti mostrerò come e perché ho installato NetBSD su una seconda scheda ROCK64.

Questa è la storia di una scheda embedded e di un sistema BSD. Il titolo avrebbe potuto essere “Come resuscitare una scheda dimenticata e innamorarsi di nuovo dei sistemi operativi BSD”. Tutto è iniziato 6 anni fa quando ho comprato 4 schede Pine Rock64, con un progetto ben pianificato in mente. Ogni scheda era equipaggiata con un processore Rockchip RK3328 quad-core ARM Cortex A53 a 64 bit, 4 GB di RAM, 32 GB di memoria eMMC e una porta Ethernet Gigabit.

Nel mondo in continua evoluzione dell’intelligenza artificiale, è arrivato un nuovo assistente AI chiamato Claude, che sta attirando molta attenzione. Creato da un’azienda chiamata Anthropic, Claude è incredibilmente intelligente e riesce a comprendere e comunicare con gli esseri umani in modi molto naturali e simili a quelli umani.

Nel regno dell’intelligenza artificiale e del machine learning, la ricerca efficiente di similarità è un componente critico per compiti che vanno dai sistemi di raccomandazione al riconoscimento delle immagini. In questo post, esploreremo l’implementazione della ricerca di similarità vettoriale in Go, utilizzando il framework LinGoose per indicizzare e interrogare vettori in un database Qdrant.