Oi, eu sou
Vinicius.
Eu construo sistemas que precisam estar certos.
Engenheiro full-stack sênior. Ruby on Rails, sistemas data-intensive, performance de backend, modernização de legado e IA aplicada, de pipelines de ML a produtos com LLMs.
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Você não entende Machine Learning até implementar do zero
Chamar sklearn.fit() não é entender. Construir perceptron, regressão logística e uma rede que resolve XOR em Ruby é. ML é álgebra e otimização — não mágica.
Gradient descent explicado visualmente
Função de custo é uma superfície. Derivada é inclinação. θ = θ − α·∇J(θ). Toda rede neural que você já ouviu falar é essa regra, repetida.
epoll e io_uring explicados visualmente
Blocking IO → select → poll → epoll → io_uring. Cada degrau existe porque o anterior travava. Async não é feature de linguagem, é feature de kernel.
Como o kernel Linux recebe uma request HTTP
NIC → driver → IRQ → softirq → IP → TCP → socket buffer → accept queue → Puma. Seu framework é os últimos 5% do request. O resto é kernel.
O mito do "exactly once"
Exactly-once não existe na rede. O que existe é at-least-once com idempotência. Pare de perseguir mito de marketing — projete para a realidade e durma à noite.