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Canale sorgente @WritingWay · Post #1245 · 4 ott
L'ARTICOLO DAVANTI AI COGNOMI sì o no? ✍🏻😎 #scrittura#writingtips#wearewriting ⏩ La risposta è NO, non si mette. Ma, eh, nella nostra lingua bisogna spesso distinguere. ✅ Sì davanti a nomi di personaggi famosi: il Manzoni, per esempio. Ma pare non ci vada (perché non è chiaro) se il nome del personaggio è familiare: Colombo invece che il Colombo. Poi, chi decide se ci sia più familiare Alessandro o Cristoforo? ✅ No davanti ai nomi di personaggi stranieri (Stevenson e non lo Stevenson). Forse perché non ci sono familiari? ✅ Si sosteneva che andasse messo davanti ai cognomi femminili (perché mai?), per esempio La Pausini e non Pausini. Per fortuna questa regola sta decadendo. ✅ L'articolo si metterebbe - ma non è una regola - davanti ai nomi di aziende (La Bialetti). 🚀La scelta migliore su cui molti concordano? Non mettere l'articolo davanti ai cognomi. Non si sbaglia mai. @writingway 🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.
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