Все потоки

Вам нравится, когда вам не доверяют? Вспомните то чувство, когда вы беретесь за новую, интересную задачу — будь то сборка сложного конструктора, разгадка головоломки или даже освоение нового маршрута в незнакомом городе — а кто-то постоянно стоит над душой. Подсказывает каждый шаг, тычет пальцем в очевидное, не дает вам ни шанса споткнуться, подумать, самому найти решение. Раздражает? Возникает ощущение, что вас держат за идиота, неспособного связать два плюс два без посторонней помощи?

Возможно, я чего-то не понимаю в этой жизни. Может, современный мир требует именно такого подхода — максимальной безопасности, минимизации любых усилий и рисков. Но когда я смотрю на игровую индустрию, особенно на её мейнстримную часть.

Я вижу тренд, который можно назвать "дизайном из страха". Страха потерять игрока, страха показаться слишком сложным, страха получить низкую оценку за "непонятность". И этот страх порождает монстра — гиперопеку. Игры, которые должны быть площадкой для исследования, эксперимента, преодоления, превращаются в интерактивные инструкции, где каждый шаг предопределен, каждая загадка снабжена очевидным ответом, а любой намек на самостоятельность немедленно пресекается всплывающей подсказкой или жирным маркером на карте.

И вот тут начинается моя личная дизайнерская ирония, даже трагедия...

В предыдущей паре статей я поведал о своем первом опыте проектирования чего-то материального. Так родился конструктор для взрослых (дядек). Набор хитро выегнутых железок. Из которых должен был собраться мой первый ЧПУ-станок с большим красивым CO2-лазером на борту.

Но что-то пошло не так. Сегодня я расскажу о том, какие версии конструктора были рождены под влиянием вероятно не сильно здорового авторского перфекционизма. Постараюсь объяснить, зачем оно было нужно и что было не так. Но не покажу, к чему пришел в пятой версии своего конструктора.

Пользователь Reddit с ником Low-Needleworker-139 неделю назад объявил в сабреддите r/IndoEuropean, что создал на базе ChatGPT свою пользовательскую языковую модель, которую обучил на имеющемся корпусе реконструкций праиндоевропейского языка. Этот пользовательский чатбот получил название Déiwos-Lókwos GPT.

Модель, согласно заявлениям пользователя, отражает как фонетику и грамматику (включая ларингалы и аблаут) так и характерный поэтический регистр, реконструируемый для праиндоевропейского.

Одной из ключевых особенностей модели является её способность дообучаться на ходу: например, она придумает и сохранит неологизм, если у неё нет подходящего праиндоевропейского слова (например, "поезд"). Обо всех подобных усовершенствованиях она сообщает системными сообщениями с заголовком UPGRADE.

Автор предложил всем желающим тестировать модель, что я и сделал. Помимо праиндоевропейского, модель говорит на английском (другие языки не проверял, общался с ботом на английском). С первых сообщений нейросеть говорит, что она особенно хороша в поэзии и намекает, что надо дать ей перевести стишок... ну что ж, здесь у нас явно есть общие темы для разговора!

Микросервисная архитектура стала де-факто стандартом для построения современных масштабируемых приложений. Вместо единого монолитного приложения система разбивается на набор мелких независимых сервисов, каждый из которых отвечает за свою четко обозначенную функцию. Такой подход позволяет упрощать разработку и развертывание отдельных компонентов, повышать отказоустойчивость и масштабируемость системы. Однако переход к микросервисам и их эффективное использование сопряжены с рядом сложных задач. Для их решения в практике выработаны архитектурные паттерны – типовые подходы и шаблоны проектирования.

В данной статье мы разберем несколько ключевых паттернов, связанных с микросервисами. Речь пойдет о паттернах миграции и интеграции (таких как Strangler Fig – «удушающее дерево» и API Gateway), о сетевых и структурных паттернах (Service Mesh, Sidecar), о шаблонах работы с данными (Database per Service, CQRS) и об особом подходе к хранению состояния (Event Sourcing). Для каждого паттерна мы рассмотрим его суть, назначение, примеры использования, а также плюсы и возможные сложности. К некоторым паттернам приведены упрощенные диаграммы и фрагменты кода, чтобы иллюстративно показать, как они работают на практике.

Представьте: вы написали код, покрыли его тестами, запустили их локально — тесты успешно прошли. Вы загрузили изменения в репозиторий, пайплайн успешно завершился. Самое время расслабиться и приступить к новым задачам. Но не тут-то было!

Спустя некоторое время в CI/CD падает тест. Вы запускаете тесты локально — они проходят успешно. Вы снова запускаете пайплайн в CI/CD — и тесты снова проходят. Однако через какое-то время ситуация повторяется.

Прогеры ежедневно сталкиваются с необходимостью удерживать фокус в условиях многозадачности, сжатых сроков и постоянных отвлечений. В этой статье мы разберем, как работает внимание с точки зрения нейробиологии, и даем простые рекомендации, основанные на исследованиях.

Я работаю программистом 11 лет, имею профильное образование (колледж/вуз). Но на протяжении всей жизни не понимал, почему принимаю те или иные решения. Почему я работаю в маленьких компаниях? Может быть, стоит пойти работать в биг-тек? Почему люди как-то «неправильно» изучают программирование? Можно же просто взять и написать свой пет-проект. Почему все твердят о структурированном подходе к обучению, если я засыпаю уже на третьей лекции, когда учусь «как надо»?

И ответ внезапно нашёлся в психологии (да-да, я тоже считал, что это ерунда, а не наука) с помощью современных LLM.

Первое, с чего стоит начать, — это определить свой тип личности. Тип личности — это «стиль работы» вашего мозга.

LLM — отличный способ для того, чтобы его определить. Вам необходимо просто написать в промпте о том, как вы предпочитаете работать, учиться, что вас раздражает в обучении других людей, что вас бесит в коллегах и т. д. Всё, что приходит в голову, пишите.

Речь идет про соединение, полученное из кордицепса – кордицепин. Кордицепин использовался столетиями в китайской медицине и послужил отправной точкой для разработки нового химиотерапевтического препарата с мощным противораковым эффектом. Речь идет об усилении свойств кордицепина по проникновению в раковые клетки. Одно только это увеличило эффективность борьбы с раком в 40 раз.

Почему Nokia?. Сделать другую подсветку? Поставить нормальный экран с металлизированной резинкой, а не токопроводящим силиконом (постоянно пересыхающим)? Количество корпусов, аккумуляторов, прошивок (вольтметр и осциллограф — самые запоминающиеся) — всё это часть истории в которой формировались нынешние представления о том, как всё то, что происходит сейчас, должно выглядеть. В каком только состоянии не попадали Нокии, голые платы и те шли в дело и работали ещё многие годы. А что, если купить 3д принтер в 2024 году по цене ~240 зелёных и заодно посмотреть, что из этого получится?

Пишу про полезные материалы про IT, и собираю свой ламповый нетворкинг тут - https://t.me/+434aQiGpZtAyNTU6. Присоединяйтесь!

Оглавление.

Пожалуй, нынче сложно найти человека, не игравшего в Майнкрафт. Старая добрая «песочница», в которой игрок от первого лица выживает в мире, целиком созданном из разных кубиков. В нем есть все: животные, торговля, земледелие, горное дело, разные формы рельефа, природные зоны, руды… И иногда кажется, что проходя ее, можно узнать больше, чем на уроках географии и геологии.

Я играю в Майн года с 2013, а с геологией и добывающей отраслью познакомилась позже. И чем глубже я погружаюсь в свою специальность, тем интереснее становится взгляд на, казалось бы «просто игру» — теперь я замечаю в ней то, чего раньше не видела. В общем, пришла мне в голову гениальная идея: совместить приятное с полезным. Поэтому с этого поста начнется цикл текстов, в котором на примере игры я буду объяснять вам, как выглядит наша планета в разных приближениях на самом деле.

JetBrains зарелизил новую версию своего AI-ассистента и вместе с ним Junie - автономного нейросетевого агента-программиста, которому можно поручать небольшие рабочие задачи.

Буквально вчера я получил к нему доступ и не смог не воспользоваться возможностью. Я даже не представлял...

Сегодня я побуду адвокатом «Дюны» 2021-2024 годов выпуска и расскажу о том, что у Вильнёва, на мой взгляд, получилось хорошо. Увы, местами невозможно будет удержаться от сравнений с другими экранизациями Герберта и с самим романом-первоисточником, а где-то и от критики в их адрес; где-то придется оспорить расхожие аргументы критиков фильма, но такие моменты я постараюсь минимизировать: эта статья – в первую очередь похвала фильму, а не полемика. Ведь кино, так и не ставшее новым «Властелином колец» от космооперы, достойно хотя бы похвалы.

"JavaScript отстой, потому что '0' == 0!"

Да, эта часть JavaScript действительно ужасна, но сегодня в любом проекте есть линтер, который тут же заворчит на вас за такой код.

Вместо этого я хочу поговорить о более странных особенностях JavaScript — о таких, которые гораздо более коварные, чем эта ☝️ - о вещах, которые вы не найдете ни на r/ProgrammerHumor, ни в обычном учебнике по JavaScript.

Все эти странности могут возникнуть в любом окружении JavaScript/ECMAScript (будь то браузер, Node.js и т.д.), с режимом use strict или без него. (А если вы работаете над легаси-проектами без строгого режима, вам следует срочно подумать о смене работодателя).

Я люблю критику. Я ищу точки роста. Мне не хватает интеллектуального диалога, так чтобы были аргументы и контраргументы, примеры и антипримеры. Я в поиске качественной обратной связи: конкретной, предметной, аргументированной. Я хочу видеть свои "мертвые зоны" и вектора развития.

Допустим..., на работе у меня с этим проблемы, я прихожу на Хабр. Мне кажется, что тут тусуются те, кто может мне её дать. И действительно, здесь есть коллеги, кто умеет это сделать. Но есть те, кто, не умеет и не хочет это делать.

Почему-то мне кажется, что Хабр поддерживает последних, что он им помогает.

С прошлого года начал замечать за собой, что возможности оперативной памяти мозга имеют предел. Много информации приходится держать в голове и как итог либо я забываю какие‑то договоренности, либо часть важных знаний со временем приходится наверстывать, что заставляет проделывать одни и те же действия заново, дабы вспомнить контекст.

Более того, на протяжении семи лет я делал записи в заметках, либо блокнотах, но всегда была одна проблема — системность. Со временем заметок становится слишком много, их функционал ограничен, они никак не связаны между собой, что приводит к новой проблеме — помнить, что, когда и где было записано, то есть изначальная проблема — повышенная когнитивная нагрузка — никак не решается.

Современные системы автономного вождения стремительно развиваются, объединяя достижения в области машинного обучения, робототехники и сенсорных технологий. Одной из ключевых задач при построении таких систем остается точная интерпретация окружающей среды и принятие решений в условиях высокой неопределенности. Эффективное управление транспортным средством требует надежного восприятия дорожной сцены, для чего всё чаще применяется мультисенсорный подход — объединение данных с различных сенсоров, — а также использование заранее рассчитанных траекторий в качестве ориентира.

Почему я взялся за этот проект? Всегда было интересно, как «видит» дорогу беспилотник и как можно научить его принимать решения. Хотелось не просто изучить подходы из книжек и статей, а руками собрать полный пайплайн — от сбора данных до управления на основе мультисенсорного восприятия и локальных траекторий.