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Canale sorgente @WritingWay · Post #1209 · 22 apr
DOMANDE E RISPOSTE ❓❓❓🧐 #scrittura#comunicazione DOMANDA❓ Qual è il professionista che può valutare il mio contratto editoriale? RISPOSTA🤓 Il consulente editoriale perché ha una solida formazione nell'analisi della contrattualistica, in genere ha anche una laurea in giurisprudenza o si avvale di una consulenza legale. Può essere anche un editor con competenze in quest'ambito (l'analisi contrattuale, per esempio, rientra nelle mie competenze con il supporto di un team legale). La professione di consulente è regolata dalla legge? ✅ Sì, rientra nel Codice Civile, Libro V, titolo III del codice civile, art. 2222 e seguenti che disciplinano il lavoro autonomo. 🤓 Se vuoi saperne di più ti consiglio di leggere il mio articolo "Consulente editoriale: chi è e quando ne hai bisogno". ✍🏻Prima di firmare un contratto di consulenza verifica le competenze del professionista a cui ti affidi. ⏪⏪⏪ @writingway 🙌 Se pensi che questo post possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.
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Cerca: #runtime
@golang · Post #58 · 22/04/2018, 20:22
Why are goroutines not lightweight threads? Kartik Khare shows us his meaning about goroutines, lightweight threads and their difference in GoLang. There are no code examples inside but good thoughts about parallelism, threads and useful links at the end of the article :) #development#runtime#language https://codeburst.io/why-goroutines-are-not-lightweight-threads-7c460c1f155f
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@golang · Post #64 · 21/06/2018, 16:17
Hi there! Which ways do you use to avoid memory leaks for REST API? In the following article by Iman Tumorang describes an excellent example of memory leaks, his solution, and results. Must have to read for everyone 😉 #development#runtime#architecture https://hackernoon.com/avoiding-memory-leak-in-golang-api-1843ef45fca8
@githubtrending · Post #15382 · 01/01/2026, 12:30
#jupyter_notebook#agent#agentic_ai#agents#authentication#bedrock#core#gateway#identity_management#memory_management#production_code#runtime Amazon Bedrock AgentCore lets you build, deploy, and run AI agents securely at scale with any framework like CrewAI or LangGraph and any model, without managing complex infrastructure. It offers serverless runtime for long tasks up to 8 hours, gateway to connect tools like Slack or APIs easily, memory for personalized experiences, identity management, built-in code interpreter and browser tools, plus observability. This saves time by skipping heavy setup, speeds prototypes to production, cuts costs with pay-per-use, and boosts security—helping you create powerful agents faster for real business needs. https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples