"База данных в Docker - ненадёжный способ хранения информации". В чём конкретно заключается ненадёжность и почему всё вдруг стало надёжно, как только база стала работать на хосте, а не в контейнере?
То есть суть проделанных вами действий понятна. Но зачем они были проделаны? В чём преимущество перед базой, лежащей в контейнере? В экономии 20 мб оперативной памяти? :)
Вы подменяете понятия. Запланированные групповые обсуждения - это одно. А статья вообще о другом: она о частом переключении контекста из-за мусорных отвлекающих сообщений.
И кстати, в статье показано, что запланированное отвлечение не даёт такого негативного эффекта. Там вообще пол-статьи об этом. Так что складывается чёткое ощущение, что вы её либо не прочитали, либо не поняли, но сразу побежали спорить.
То есть вы уже давно не работаете на той позиции, на которой возникают описанные проблемы, следовательно, физически не можете столкнуться с этими проблемами, но при этом утверждаете, что этих проблем нет, они надуманы, а предлагаемые решения - неправильные? :)
Всё выглядит максимально логично. Экспертное мнение от практиков, так сказать.
И как, вам часто присылают сообщения в Slack, которые содержат решение проблемы, над которой вы прямо сейчас работаете? :) Не комментарий в issue или такстрекере, не пуллреквест, а короткое сообщение в мессенджере, серьёзно?
Если вас тегают в мессенджере, то это почти всегда либо менеджер, которому нужно обязательно убедиться, что вы отвлеклись от работы прямо сейчас и прочитали это архиважное сверхсрочное сообщение от него, либо коллега, который хочет решить с вашей помощью свою проблему, а не вашу.
Так что ситуация, с помощью которой вы пытаетесь оправдать отвлекающие сообщения, выглядит полностью высосанной из пальца. Сложно представить, даже теоретически, чтобы кто-то в мессенджере стучался, чтобы сообщить решение моей рабочей задачи.
Вполне очевидным образом - задерживая крупные частицы слюны и прочие биологические жидкости, которые и формируют аэрозоль, переносящий вирус от заражённого к другим людям.
Вирусы не распространяются путём телепортации. Также у нет крыльев, реактивных двигателей и прочих приспособлений, с помощью которых можно самостоятельно добраться из точки А в точку Б.
И вот как только вы захотите что-то посерьёзнее, чем "канбан на локалхосте с JSON-хранилищем", то быстро обнаружите, что LLM чудесным образом перестаёт справляться с задачей.
Все языковые модели вызывают искреннее восхищение у тех, кто с программированием знаком лишь поверхностно. Новичкам кажется, что раз LLM смогла сделать шаблонный ABC-проект, то она так же легко справится и с созданием полноценного приложения.
Вот только она не справляется. Ни Deepseek, ни OpenAI до сих пор не дошли даже до того уровня, чтобы хотя бы корректно разделить чётко описанную логику по слоям DDD. Я уже не говорю о том, чтобы с нуля написать эту логику и не превратить её в лапшу из непонятно как переплетённых друг с другом классов.
Для использования LLM вовсе необязательно "подключаться к левым апишкам". Существует огромное количество LLM, которые можно поднять локально на своём железе, да ещё и дообучать на нужных данных.
Та же самая мысль возникла. Классификация некорректна, так как смешивает в кучу всё подряд. Например: "Кофе бывает горячий, а бывает с молоком". Вот только чаще всего кофе одновременно и горячий, и с молоком.
Автор молодец, что хотя бы попыталась разобраться, но перед публикацией статьи всё-таки стоит разобраться поглубже.
А во что-то кроме Alyx пробовали играть? Просто если нет, то это звучит как "попробовал я этот ваш китайский чай, горький он и как земля на вкус". Вот только сортов китайского чая очень много, и вкусы там варьируются от цветочно-медовых до ореховых, табачных и земляных.
Так же и с VR-играми. Alyx - да, там "ПК-воспроизводимый" пользовательский опыт. Но если вы попробуете поиграть в Blade & Sorcery, то обнаружите, что подобного опыта без VR-шлема и контроллеров вы никак не испытаете. Если сыграете в Left4Dead на ПК и в VR, то без VR в эту игру играть уже не захотите. Да тот же Fruit Ninja - на мобильном это казуальная "возилка пальцем по экрану", а в VR это жесточайший фитнес с полным погружением.
Ну и для полноты картины - попробуйте Saints and Sinners. Ничего подобного при игре на ПК вы не испытаете.
За открытие отдельной сессии на каждый чих нужно бить по рукам, а лучше по голове.
Сессия - это не просто "какая-то штука", которую можно открывать по 5 раз внутри каждой вьюшки.
Во-первых, это Identity Map, который предотвращает повторное создание уже заполненных ранее объектов, ассоциированных с одинаковыми строками в БД.
Во-вторых, это абстракция для транзакции, в пределах которой вы можете делать rollback и commit. Как вы будете нормально работать с транзакциями, если у вас каждый отдельный запрос к БД оборачивается в отдельную транзакцию?
Откуда вы взяли такие цены? Либо ошибаетесь, либо намеренно пытаетесь ввести в заблуждение. https://ai.google.dev/pricing?hl=ru
Gemini Flash при этом слабее gpt4o-mini, поэтому разница в цене оправдана. А вот мистралевские маленькие модели по бенчмаркам всегда проигрывали и OpenAI, и Google, поэтому стоимость выглядит завышенной. Зачем использовать более слабую модель за 20 центов, если можно использовать более мощную за 15?
Звёзды в текущем виде - мертворождённый продукт. Дикие комиссии, неудобный вывод. Нет смысла их использовать, если у вас не слишком популярный бот, который может привлечь внимание "контролеров" из Telegram.
Я частный преподаватель, в основном работаю со учениками от 14 лет, но есть несколько учеников и помладше. И по моему опыту, все эти теоретизирования насчёт "можно начать с 6 лет" попросту высосаны из пальца. Пятиклассники с громким скрипом, с 10-й попытки понимают, как можно с помощью вложенных циклов обойти двумерный массив. А это элементарная алгоритмика. То есть даже для пятиклассника реализовать что-то вроде крестиков-ноликов - это нетривиальная задача, что уж говорить о детях младшего возраста. Зато девятиклассники схватывают такие алгоритмы на лету, за 1 занятие. Потому что у них уже сформировано мышление.
Делать мультики на Scratch - вот это можно и с раннего возраста. У меня дочка баловалась этим в 7 лет без каких-либо проблем. Но пожалуйста, не нужно называть это программированием. С тем же успехом можно рисование мелками на асфальте сравнивать с созданием иллюстраций в Adobe Illustrator. Ну а что, и там, и там рисуют ведь.
Непонятно, ради чего всё это затевалось.
"База данных в Docker - ненадёжный способ хранения информации". В чём конкретно заключается ненадёжность и почему всё вдруг стало надёжно, как только база стала работать на хосте, а не в контейнере?
То есть суть проделанных вами действий понятна. Но зачем они были проделаны? В чём преимущество перед базой, лежащей в контейнере? В экономии 20 мб оперативной памяти? :)
Вы подменяете понятия. Запланированные групповые обсуждения - это одно. А статья вообще о другом: она о частом переключении контекста из-за мусорных отвлекающих сообщений.
И кстати, в статье показано, что запланированное отвлечение не даёт такого негативного эффекта. Там вообще пол-статьи об этом. Так что складывается чёткое ощущение, что вы её либо не прочитали, либо не поняли, но сразу побежали спорить.
То есть вы уже давно не работаете на той позиции, на которой возникают описанные проблемы, следовательно, физически не можете столкнуться с этими проблемами, но при этом утверждаете, что этих проблем нет, они надуманы, а предлагаемые решения - неправильные? :)
Всё выглядит максимально логично. Экспертное мнение от практиков, так сказать.
И как, вам часто присылают сообщения в Slack, которые содержат решение проблемы, над которой вы прямо сейчас работаете? :) Не комментарий в issue или такстрекере, не пуллреквест, а короткое сообщение в мессенджере, серьёзно?
Если вас тегают в мессенджере, то это почти всегда либо менеджер, которому нужно обязательно убедиться, что вы отвлеклись от работы прямо сейчас и прочитали это архиважное сверхсрочное сообщение от него, либо коллега, который хочет решить с вашей помощью свою проблему, а не вашу.
Так что ситуация, с помощью которой вы пытаетесь оправдать отвлекающие сообщения, выглядит полностью высосанной из пальца. Сложно представить, даже теоретически, чтобы кто-то в мессенджере стучался, чтобы сообщить решение моей рабочей задачи.
Devoxx Genie смотрели?
Вполне очевидным образом - задерживая крупные частицы слюны и прочие биологические жидкости, которые и формируют аэрозоль, переносящий вирус от заражённого к другим людям.
Вирусы не распространяются путём телепортации. Также у нет крыльев, реактивных двигателей и прочих приспособлений, с помощью которых можно самостоятельно добраться из точки А в точку Б.
А больше 5 - это 6? :)
И вот как только вы захотите что-то посерьёзнее, чем "канбан на локалхосте с JSON-хранилищем", то быстро обнаружите, что LLM чудесным образом перестаёт справляться с задачей.
Все языковые модели вызывают искреннее восхищение у тех, кто с программированием знаком лишь поверхностно. Новичкам кажется, что раз LLM смогла сделать шаблонный ABC-проект, то она так же легко справится и с созданием полноценного приложения.
Вот только она не справляется. Ни Deepseek, ни OpenAI до сих пор не дошли даже до того уровня, чтобы хотя бы корректно разделить чётко описанную логику по слоям DDD. Я уже не говорю о том, чтобы с нуля написать эту логику и не превратить её в лапшу из непонятно как переплетённых друг с другом классов.
Для использования LLM вовсе необязательно "подключаться к левым апишкам". Существует огромное количество LLM, которые можно поднять локально на своём железе, да ещё и дообучать на нужных данных.
Та же самая мысль возникла. Классификация некорректна, так как смешивает в кучу всё подряд. Например: "Кофе бывает горячий, а бывает с молоком". Вот только чаще всего кофе одновременно и горячий, и с молоком.
Автор молодец, что хотя бы попыталась разобраться, но перед публикацией статьи всё-таки стоит разобраться поглубже.
А во что-то кроме Alyx пробовали играть? Просто если нет, то это звучит как "попробовал я этот ваш китайский чай, горький он и как земля на вкус". Вот только сортов китайского чая очень много, и вкусы там варьируются от цветочно-медовых до ореховых, табачных и земляных.
Так же и с VR-играми. Alyx - да, там "ПК-воспроизводимый" пользовательский опыт. Но если вы попробуете поиграть в Blade & Sorcery, то обнаружите, что подобного опыта без VR-шлема и контроллеров вы никак не испытаете. Если сыграете в Left4Dead на ПК и в VR, то без VR в эту игру играть уже не захотите. Да тот же Fruit Ninja - на мобильном это казуальная "возилка пальцем по экрану", а в VR это жесточайший фитнес с полным погружением.
Ну и для полноты картины - попробуйте Saints and Sinners. Ничего подобного при игре на ПК вы не испытаете.
Просто великолепно. Грамматика проверена на 5+. И пунктуация тоже.
За открытие отдельной сессии на каждый чих нужно бить по рукам, а лучше по голове.
Сессия - это не просто "какая-то штука", которую можно открывать по 5 раз внутри каждой вьюшки.
Во-первых, это Identity Map, который предотвращает повторное создание уже заполненных ранее объектов, ассоциированных с одинаковыми строками в БД.
Во-вторых, это абстракция для транзакции, в пределах которой вы можете делать rollback и commit. Как вы будете нормально работать с транзакциями, если у вас каждый отдельный запрос к БД оборачивается в отдельную транзакцию?
Судя по "gRPC (Google Remote Treatment Call)", это и есть генерация от ChatGPT, причём невычитанная. Treatment, procedure - какая разница, правда?
Код явно писала та же LiteLLM. Выглядит, мягко говоря, неподдерживаемо.
Спасибо за ссылки, было полезно.
Откуда вы взяли такие цены? Либо ошибаетесь, либо намеренно пытаетесь ввести в заблуждение. https://ai.google.dev/pricing?hl=ru
Gemini Flash при этом слабее gpt4o-mini, поэтому разница в цене оправдана. А вот мистралевские маленькие модели по бенчмаркам всегда проигрывали и OpenAI, и Google, поэтому стоимость выглядит завышенной. Зачем использовать более слабую модель за 20 центов, если можно использовать более мощную за 15?
Хм, gpt4o-mini стоит 15 центов за 1 млн входных токенов. Выгода от использования Mistral Small на этом фоне непонятна.
Звёзды в текущем виде - мертворождённый продукт. Дикие комиссии, неудобный вывод. Нет смысла их использовать, если у вас не слишком популярный бот, который может привлечь внимание "контролеров" из Telegram.
Я частный преподаватель, в основном работаю со учениками от 14 лет, но есть несколько учеников и помладше. И по моему опыту, все эти теоретизирования насчёт "можно начать с 6 лет" попросту высосаны из пальца. Пятиклассники с громким скрипом, с 10-й попытки понимают, как можно с помощью вложенных циклов обойти двумерный массив. А это элементарная алгоритмика. То есть даже для пятиклассника реализовать что-то вроде крестиков-ноликов - это нетривиальная задача, что уж говорить о детях младшего возраста. Зато девятиклассники схватывают такие алгоритмы на лету, за 1 занятие. Потому что у них уже сформировано мышление.
Делать мультики на Scratch - вот это можно и с раннего возраста. У меня дочка баловалась этим в 7 лет без каких-либо проблем. Но пожалуйста, не нужно называть это программированием. С тем же успехом можно рисование мелками на асфальте сравнивать с созданием иллюстраций в Adobe Illustrator. Ну а что, и там, и там рисуют ведь.