Timeline
2026-08-28
Vim, Coursera e um Grafana caseiro
1 / 4Foto 1: voltei pro curso de Machine Learning Specialization do Andrew Ng no Coursera, dessa vez no módulo de regressão logística. Tava vendo a aula de fronteira de decisão, a função sigmoide g(z) = 1/(1+e^-z) aplicada em cima de w·x + b. É matéria-prima pros próximos posts da playlist Machine Learning Specialization aqui do blog, então tô revendo com calma antes de trazer pra cá.
Foto 2: essa semana enjoei de ficar preso nas IDEs "modernas" e voltei pro LazyVim (Neovim com uma configuração pronta em cima). Monitor da esquerda com o código PHP/Laravel de um projeto direto no terminal, monitor da direita com uma sessão do Claude Code rodando ao lado. Sinto falta do mouse de vez em quando, mas o ganho de velocidade editando texto compensa.
Fotos 3 e 4: montei um serviço de monitoramento caseiro pras VPS que administro. Cada servidor só tem SSH e MySQL/Postgres rodando, nada instalado nele. Na minha máquina local um autossh mantém um túnel sempre aberto até a porta do banco de cada servidor, e um script collector.py por servidor entra via SSH (numa conexão multiplexada, sem abrir sessão nova a cada vez) de tempos em tempos pra rodar um top e checar se a porta do túnel responde, salvando CPU, memória, load e disponibilidade num SQLite próprio de cada servidor. O Grafana roda sempre ligado, em Docker com network_mode: host pra enxergar os túneis no loopback, lê esses SQLites pros dashboards históricos de sistema (foto 3), e também tem um datasource nativo de banco por servidor, apontando direto pro túnel, usado pros dashboards "ao vivo" tipo processlist do MySQL ou pg_stat_activity do Postgres (foto 4). Métrica de banco nunca passa pelo collector, quem consulta é o próprio Grafana direto através do túnel.
2026-08-25
Do quadro do Boldt até uma visita lá de Chongqing
1 / 3Semana cheia por aqui. As duas primeiras fotos são da aula de Redes Neurais do Boldt, a matéria que devo virar playlist nova aqui no blog assim que tiver conteúdo suficiente pra virar posto. Na primeira ele tava derivando a equação normal do ADALINE no quadro: parte do custo quadrático médio (MSE), zera o gradiente e chega numa solução fechada usando pseudo-inversa, em vez de ficar iterando com gradiente descendente. Bonito ver a conta "pura" antes de virar código.
Na segunda deu pra flagrar um erro ao vivo, o próprio Boldt tentando plotar o hiperplano de decisão do perceptron e tomando um AttributeError na frente de todo mundo. Fica registrado que até professor apanha de matplotlib de vez em quando. No canto de baixo dá pra ver meu tablet aberto no notebook original do repositório dele no GitHub, acompanhando linha por linha.
Já a terceira foto é de outro dia: recebemos no IFES uma comitiva de duas universidades chinesas, a Chongqing University e a Chongqing Technology and Business University, numa palestra sobre parceria de pesquisa entre as instituições. Sala cheia, tradução simultânea, aquele clima de "o mundo é pequeno" mesmo.
2026-08-19
Tomando um sacode de Go
1 / 4Ando estudando bastante Go essas últimas semanas, e não é força de expressão: peguei o livro A Linguagem de Programação Go (o clássico do Donovan e Kernighan) até na praia. Entre uma onda e outra, deu pra ler bastante coisa.
Tô tomando um sacode danado pra me adaptar ao "way of Go". Depois de anos acostumado com Python, a cabeça precisa reaprender um jeito de pensar bem mais explícito: erro tratado na mão em vez de exception, tipagem estática, concorrência que é parte da linguagem e não um framework por cima. Nada absurdo, só um jeito diferente de resolver o mesmo problema.
E o entusiasmo é grande. Tô sentindo bastante vontade de ir migrando pra Golang aos poucos, principalmente pela robustez: o compilador pega um monte de erro bobo antes mesmo de rodar, e a performance é de outro patamar. Infelizmente ainda falta bastante lib madura pro lado de Machine Learning e IA no ecossistema Go hoje, então não dá pra trocar tudo de uma vez. Mas acho que no longo prazo a linguagem tem tudo pra virar uma peça importante nessa área, principalmente pra servir modelo em produção.
E sim, o gato resolveu aparecer numa das fotos também. Ele não estuda Go comigo, só supervisiona.
2026-08-18
Capítulo 2 do livro de SLM, só que com Dom Casmurro
1 / 3Entrei no Capítulo 2 do livro How to Build and Fine-Tune a Small Language Model, do Prof. Paul Liu, e o exercício da vez é construir um GPT pequeno do zero, na linha do "build a GPT" do Karpathy, uns 10 milhões de parâmetros.
Só que em vez de usar o dataset de exemplo do próprio livro, resolvi trocar por um texto que eu gosto de verdade: Dom Casmurro, do Machado de Assis. Mesmo código, mesma arquitetura, mas agora tokenizando e treinando em cima do Bentinho e da Capitu em vez de um corpus genérico.
Em breve posto mais atualizações quando eu finalizar esse estudo.