Linux Day 2021: organizzazioni ed eventi all’insegna dell’Open Source, 20ª Edizione

Oggi Sabato 23 Ottobre 2021 è il 20° anno del Linux Day a livello nazionale, istituito nel 2001 da Davide Cerri con lo scopo di dare valore le attività dei Linux User Groups https://lugmap.linux.it/ e l’Open Source e tutto ciò che riguarda il Software Libero.

Il tema di questo anno è “Dati, dati, dati… Ma dati a chi?” ed è possibile seguire le conferenze sia dal vivo sia online, entrando in contatto sia con professionisti sia con amanti e appassionati del Sistema GNU/ Linux e dell’Open Source in generale attraverso talk suddivisi in aree, workshop etc..

Il Linux Day 2021 è sicuramente un evento imperdibile e una preziosa occasione per aggiornarsi su tutti gli sviluppi del Software Libero, confrontarsi e creare amicizie e collaborazioni.

Clicca QUI per seguire direttamente sul sito del Linux Day tutti gli eventi, gli argomenti e le attività di questa data speciale https://www.linuxday.it/2021/

Binance Stacking: Guadagnare Criptovalute con rendita passiva

Cos’è lo Stacking


Lo Stacking è una operazione che si basa sul tenere i propri fondi in criptovalute su un portafoglio venendo premiati per il deposito e ricevendo mensilmente un guadagno in criptovalute proporzionato a quelle che si possiedono nel portafoglio.

Negli ultimi tempi la piattaforma Binance ha creato il servizio di Stacking per alcune criptovalute.

Come si può iniziare a guadagnare con lo Stacking?

È possibile cominciare depositando le criptovalute supportate su Binance e da li ottenere nel tempo una rendita passiva assegnata mensilmente.

Registrati ora per iniziare a guadagnare con Binance cliccando sull’immagine sottostante

Fondata nel 2017 da Changpeng Zhao, Binance ha avuto nel 2018 il volume di scambio più alto 1.3 miliardi di dollari, seguita da Coinbase.

Binance ha immesso due criptovalute: Binance Coin e Binance Smart Chain.
Binance Coin risulta al 2021 la terza criptovaluta dal punto di vista della capitalizzazione azionaria.

Cosa è Docker: Introduzione

Cosa è docker?

Docker è uno strumento estremamente utile che facilita enormemente il deploy delle applicazioni, proprio per la sua elasticità e praticità è divenuto fino ad oggi la tecnologia più utilizzata per lo sviluppo e la programmazione.

Si tratta di un progetto open source organizzato in Container (o contenitori) utilizzato come alternativa più rapida ed efficiente della virtualizzazione, ogni container è organizzato per avere tutto quello che occorre per il deploy (o pubblicazione) dell’applicativo, includendo al suo interno le librerie, gli script, le configurazioni etc.. inoltre ogni immagine docker è autonoma e portabile, può essere eseguita su qualsiasi server docker, oltre ad essere estremamente leggera in quanto utilizzano i servizi del Kernel che li ospita essendo pensata per essere minimale e funzionale.

Docker e GNU Linux

Docker è strettamente correlato con il Kernel GNU Linux tuttavia pur costituendo l’engine di Docker è possibile utilizzarlo in tutti i sistemi: Windows , Mac OS, Linux etc…

Perché Docker?

I vantaggi che offre docker sono innanzitutto nelle prestazioni , nell’efficienza , nell’offrire un ambiente già pronto con tutto quello che occorre per i propri applicativi, nel garantire la portabilità da Server a Server, ed essendo ampiamente supportato ed in uso su tutti i programmi di nuova generazione come standard di sviluppo da tutte le realtà IT sia piccole che grandi.

Google Quantum AI Campus, il campus per lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale

Google Quantum AI Campus

Google ha fondato da poco il quantum data center di Santa Barbara in California, un campus dedicato in modo specifico allo sviluppo dei progetti relativo all’intelligenza artificiale (AI) ospitando al suo interno un quantum data center ed espandendo così la sua ricerca pionieristica nel campo delle Artificial Intelligence iniziata ben 20 anni fà.

L’impianto del Google Quantum AI Campus

Nel quantum data center di Google si continueranno a sperimentare e testare tecnologie di avanguardia che faranno la differenza, oltre ad ospitare l’impianto per lo sviluppo del Processore Sycamore, un processore quantistico da 54 qubit.

Perché i computer quantistici?

Proprio per la loro innovativa struttura diversa dal calcolo classico dei computer ordinari, i computer quantistici utilizzano i qubit, presentando innumerevoli vantaggi tra i quali avere una immensa capacità di calcolo che supera di gran lunga quella dei computer tradizionali.

Supremazia Quantistica

Secondo un articolo pubblicato nel 2019 il Processore Sycamore avrebbe compiuto in circa 200 secondi una operazione estramamente complessa che i precedenti super-computer avrebbero terminato in un lasso di tempo immensamente superiore utilizzando i paradigmi classici (vedi le dichiarazioni di Google e di IBM per le tempistiche messe a confronto) e da qui affermando la Supremazia Quantistica ovvero potendo dichiarare con certezza il distacco incolmabile tra un computer quantico e un super-computer, usando per il confronto il computer Summit, uno dei più complessi super-computer classici.

Meccanismi di apprendimento: Machine Learning

Metodi di Machine Learning

Come anticipato nel precedente articolo vi sono al momento due meccanismi di apprendimento adottati nel Machine Learning:

  1. Il Machine Learning Supervisionato
  2. Il Machine Learning Non Supervisionato

Cosa differenzia questi due metodi di Machine Learning?

Essi si differenziano dal modo in cui essi acquisiscono i dati.

Nel Machine Learning Supervisionato la procedura di apprendimento viene svolta mediante una guida che permette una più facile catalogazione dei dati etichettati.

Un esempio di modello di apprendimento supervisionato è il filtro dello Spam, quando una email viene etichettata come Spam tale modello viene applicato a tutte le email in entrata usando proprio i parametri dell’etichetta che gli è stata indicata.

Il Machine Learning Non Supervisionato invece è un approccio che prevede l’apprendimento secondo modelli complessi senza usare la supervisione di una guida, un apprendimento che non utilizza etichette predefinite ma avviene secondo una procedura autonoma di catalogazione sulla base dei dati a disposizione.

Algoritmi Predittivi


Mediante il Machine Learning è possibile estrapolare delle predizioni sulla base dei dati a disposizione, soprattutto per l’industria questo permette notevoli vantaggi, come in molteplici altri settori.

Blockchain, definizione, applicazione, funzionalità

Cos’è la tecnologia Blockchain?

Il termine Blockchain significa letteralmente catena di blocchi e indica la capacità di poter aggiornare informazioni e dati in maniera aperta, condivisa e distribuita senza un punto centralizzato, la tecnologia Blockchain è infatti parte della famiglia delle Distributed Ledger ovvero sistemi che si basano su un registro distribuito.

La tecnologia blockchain nasce con le criptovalute e bitcoin, che è stata la prima ad utilizzarla, ma il suo ambito di applicazione è molto più ampio e ancora più vaste sono le sue potenziali applicazioni.

Come funzionano le Distributed Ledger?

Le Distributed Ledger come Blockchain funzionano con il sistema del consenso, ovvero le modifiche al registro devono essere validate ed è proprio il metodo di validazione che differenzia in genere le varie tecnologie basate su Distributed Ledge, come appunto Blockchain.

Come è costituito il registro Blockchain?

La caratteristica interessante del registro Blockchain è quella di essere composto come una catena di blocchi che vanno a costituire le transazioni , dove il consenso si trova distribuito su tutti i nodi e dunque tutti i nodi possono operare le validazioni che saranno poi inserite nel registro.

Quali sono le principali caratteristiche di Blockchain?

  • Completa Trasparenza:
    Proprio la caratteristica del registro di essere visibile a tutti rende Blockchain completamente trasparente e verificabile, facilmente consultabile.
  • Integrità del registro:
    La caratteristica dei dati di esser scritti sul registro solo dopo il consenso della rete di blocchi lo rende maggiormente integro, sicuro e affidabile
  • La Decentralizzazione:
    Essendo distribuiti i nodi Blockchain essi non hanno una dipendenza da una struttura centralizzata e questo aggiunge caratteristiche di sicurezza e più robustezza.
  • La tracciabilità:
    Il registro Blockchain è assolutamente tracciabile e attraverso di esso è possibile risalire alla sua provenienza.
  • Assenza di intermediari:
    Non ci sono intermediari o enti che hanno privileggi particolari, le transazioni sono gestite in modo assolutamente equo e pari da ogni piattaforma.

Cos’è il Machine Learning

Machine Learning

Cos’è il Machine learning?

Il Machine Learning è una metodologia utilizzata in genere nell’Artificial Intelligence (AI) che ha come obiettivo quello di migliorare la performance in base ai dati che utilizza.

Si tratta di imitare il meccanismo della mente umana al fine di utilizzare dati e apprendere in modo tale da proporre un servizio più efficiente e più in linea alle esigenze e aspettative delle persone.

Tutto quello che riguarda il Machine Learning è sempre utilizzato in ambito dell’Artificial Intelligence (AI) ma non il contrario, ovvero l’Artificial Intelligence (AI) è una categoria molto più vasta e più grande rispetto al Machine Learning.

Il Machine Learning è ampiamente utilizzato nei sistemi che usiamo ogni giorno, nei Social Media, nei Motori di Ricerca, nei Sistemi Bancari, nelle piattaforme di Video Sharing etc.. si tratta di algoritmi informatici che usano i dati in modo intelligente proprio per poter fornire un servizio migliore e più efficiente alle persone.

Come è costituito il Machine Learning?
Al momento il Machine Learning è organizzato secondo due principali modelli di algoritmi: Supervisionato e Non supervisionato.

La differenza tra Machine Learning Supervisionato e Machine Learning Non Supervisionato dipende dal modo in cui l’algoritmo apprende e carpisce i dati.