Categoria: Java

Pubblicato il

L’istruzione WHEN in KOTLIN

In questo video viene spiegato l’uso dell’istruzione “When” nel linguaggio di programmazione Kotlin. L’istruzione “When” viene utilizzata per confrontare una variabile con diversi valori possibili, offrendo un’alternativa più pulita e leggibile rispetto a una serie di istruzioni “if-else if”.

Inizialmente, viene mostrato un esempio che utilizza una serie di “if-else if” per stampare il giorno della settimana in base a un numero inserito dall’utente. Successivamente, viene introdotta l’istruzione “When” come soluzione più efficiente per gestire questo tipo di confronto multiplo. Con “When”, si può specificare una variabile da confrontare e i possibili valori, eseguendo un codice diverso per ciascun caso.

Il video esplora ulteriori utilizzi di “When”, come il ritorno di un valore specifico in base al confronto, l’uso di intervalli di valori (range), e l’impiego di operatori logici. Inoltre, viene mostrato come “When” possa essere usato per determinare il tipo di una variabile quando il tipo non è specificato, utilizzando l’operatore “is”.

 

Pubblicato il

Test Angular

1. Lazy loading

2. Differenza tra var e let e const

3. Spiega come funziona la Change Detection in Angular e come potresti ottimizzarne le prestazioni in un’applicazione complessa.

4. Spiega come funziona il routing in Angular e descrivi come gestire parametri di route dinamici.

5. Cosa sono le direttive

6. Differenza tra typescript e javascript

7. Descrivi il funzionamento della Dependency Injection in Angular e come si  differenzia da altre architetture software.

8. Observable

9. Spiega il ciclo di vita di un componente Angular e descrivi come utilizzeresti i metodi ngOnInit() e ngOnDestroy().

10. Hai mai lavorato con i guard (route guards) in Angular? Spiega come funzionano e descrivi un caso d’uso pratico.


Question 1 of 10

Pubblicato il

IA – Introduzione Agli LLM (Large Language Model)

In questo video, si introduce il concetto di Large Language Models (LLM), spiegando il loro funzionamento, applicazioni e limitazioni.

Highlights
🧠 Introduzione agli LLM: Modelli linguistici avanzati basati su reti neurali.
📊 Addestramento: Richiedono enormi quantità di dati testuali e potenza computazionale.
🔍 Funzionamento: Suddividono il testo in token e li trasformano in vettori numerici.
⚖️ Bias e problemi: Possono presentare bias e “allucinazioni” se addestrati su dati non rappresentativi.
🌍 Applicazioni: Utilizzati per traduzioni, programmazione e automazione di task.
🏢 Limitazioni: Solo grandi aziende possono creare e addestrare LLM a causa dei costi.
🚀 Futuro: Potrebbero rivoluzionare il lavoro automatizzando compiti complessi.
Key Insights
💡 Comprensione dei LLM: Gli LLM sono modelli avanzati che comprendono e generano linguaggio naturale. Fondamentali per l’interazione uomo-macchina.
💾 Dati e Potenza Computazionale: L’addestramento richiede enormi set di dati e una potenza di calcolo che limita l’accesso a grandi aziende e istituti di ricerca.
🔗 Tokenizzazione e Vettori: La suddivisione del testo in token consente ai modelli di comprendere il contesto e prevedere parole successive, rendendo il linguaggio più gestibile.
⚠️ Bias nei Modelli: I LLM possono perpetuare pregiudizi presenti nei dati di addestramento, influenzando negativamente le decisioni basate su di essi.
🌐 Versatilità delle Applicazioni: Possono essere utilizzati in vari campi, dalla traduzione automatica alla scrittura creativa, espandendo le possibilità di automazione.
🏷️ Costi di Creazione: La creazione di un LLM richiede risorse significative, rendendo difficile per le piccole imprese competere in questo settore.
🔮 Prospettive Future: Con il miglioramento della tecnologia, gli LLM potrebbero diventare essenziali in molti aspetti lavorativi, automatizzando compiti complessi e aumentando l’efficienza.