Computers and Programming

This booklet is a concise, practical and visual guide to the software practice of Domain-Driven Design.

Effective Code Review Tips and Tricks

The book is free — pay-what-you-want with a $0 minimum. If you find it useful and want to contribute, you decide how much. If you can't or don't want to, just download and read without worry: the Creative Commons BY-SA 4.0 license even allows you to redistribute and modify it, as long as you credit the source and maintain the same license.

Teams are producing more code than ever. Dashboards are green. And something is quietly breaking. AI coding assistants didn't break your development process; they revealed it was already fragile. Reimagine, Don't Retrofit is a field-tested argument that the software development lifecycle itself needs to be reimagined for the AI era, from governance and metrics to team roles and delivery flow.

Una guida pratica a Claude Code, scritta con Claude Code.Su Claude Code circolano due tipi di contenuti: video YouTube che si fermano ai primi dieci minuti e thread social che promettono "guide complete" in cambio di un'email. Questo libro nasce dall'esigenza opposta: avere finalmente un manuale che spieghi lo strumento per intero, senza hype e senza muri di lead generation.140 pagine costruite a partire dalla documentazione ufficiale Anthropic, verificate su Claude Code v2.1.123, con esempi reali invece che screenshot da marketing. Si parte dall'installazione su macOS, Linux e Windows, si passa per Plan Mode, CLAUDE.md, gestione del contesto, sicurezza dei permessi, Skill personalizzate, subagent custom, integrazione MCP, e si arriva al prompt engineering aggiornato al 2026 — quello vero, dopo che le formule magiche del 2023 si sono sgonfiate.Il libro è pensato per due lettori in parallelo: lo sviluppatore senior che vuole integrare Claude Code nel proprio workflow di produzione, e chi si avvicina per la prima volta agli strumenti AI agentici e ha bisogno di una mappa. I capitoli iniziali costruiscono le basi senza dare nulla per scontato; quelli avanzati entrano nei meccanismi che fanno la differenza tra un uso superficiale e uno strategico.Tre cose che troverai e che altrove fatico a trovare:Il prompt engineering riletto al 2026. Niente ruoli posticci, niente "agisci come un esperto di...". Le tre leve che contano davvero — istruzioni esplicite, contesto adeguato, esempi curati — applicate al contesto specifico della CLI.Workflow reali, non demo da slide. Esempi concreti su WordPress e Node.js presi da progetti veri, non da repository giocattolo.In apertura c'è una prefazione scritta da Claude Opus, a cui ho dato il manoscritto completo chiedendogli un commento onesto, anche dove il libro non funzionava. È rimasta lì come l'ha scritta: è il modo più trasparente che mi sia venuto in mente per inquadrare il libro.Il libro è gratis — pay-what-you-want con minimo zero. Se ti torna utile e vuoi contribuire, decidi tu quanto. Se non puoi o non vuoi, scarichi e leggi senza pensieri: la licenza Creative Commons BY-SA 4.0 ti permette anche di redistribuirlo e modificarlo, basta citare la fonte e mantenere la stessa licenza.

Unlock the black box of Deep Learning. This book takes you on a journey from the humble dot product to the elegant complexity of Backpropagation via Matrix Calculus. No magic, just math and code. Perfect for developers who want to understand the 'why' and 'how' behind the equations, derived step-by-step from first principles.

Zefs Guide to Deep Learning is a short guide to the most important concepts in deep learning, the technique at the center of the current artificial intelligence revolution. It will give you a strong understanding of the core ideas and most important methods and applications. All in around only 150 pages!

Reliable Generative AI bridges business use and technical architecture. It teaches the foundations of prompt design, RAG, agentic workflows, tool use, structured outputs, safety patterns, and evaluation without assuming the reader is a software engineer. The focus is practical: understanding how AI workflows fail, how to design around those failures, and how to build systems that professionals can trust.

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To write better code and build better products, we must understand why engineering and design often fail. Why is it so difficult to write bug-free code? Why do people fail to use products? And why do engineering projects so often go sideways? The answer to these questions lies in the shortcomings of human cognition and the nature of complexity.

Tips and tricks for using d3.js (version 7), one of the leading data visualization tools for the web. It's aimed at getting you started and moving you forward. You can download for FREE or donate to encourage further development if you wish :-).