Сухая теория

Gab описывается как социальная сеть, терпимая к разным группам, и как безопасная зона для сообществ, которые были бы ограничены или заблокированы в других социальных сетях.

Недавно создатели выпустили AI помощника, позиционирующего себя, как альтернативу чат-ботам, которые цензурируют любую информацию, не выгодную для создателей.

Сегодня мы протестируем сеть на несколько простых вопросов. Бот умеет говорить на русском, но пока не очень, поэтому будем общаться на английском, а позже переводить.

Hello world!

Представляю вашему вниманию вторую часть большой шпаргалки по Rust.

Первая часть.

Другой формат, который может показаться вам более удобным.

Обратите внимание: шпаргалка рассчитана на людей, которые хорошо знают любой современный язык программирования, а не на тех, кто только начинает кодить 😉

Также настоятельно рекомендуется хотя бы по диагонали прочитать замечательный Учебник по Rust (на русском языке).

Rust сочетает в себе высокую производительность с безопасностью памяти. Одной из его особенностей является отсутствие сборщика мусора традиционного инструмента для автоматического управления памятью во многих ЯПах. Вместо этого, Rust использует уникальную систему владения и заимствования, которая позволяет эффективно управлять памятью, предотвращая при этом распространенные ошибки, такие как утечки памяти и доступ к уже освобожденной памяти.

Порою, заходя в стили проектов, я невольно пугаюсь сложившейся длине имён - модуль, блок, элемент, подэлемент, модификатор 1, модификатор 2. Длинные классы увеличивают вес страницы, это в свою очередь означает увеличение времени загрузки самого главного для рендера страницы - документа и файла стилей, от которых напрямую зависят метрики FCP, LCP.

Вместо них можно использовать модули - они дают возможность называть классы короче, только под текущий компонент, сохраняя при этом удобство разработки. Но в качестве планы добавляет к классам хеши, делая их длиннее, а значит преимущество не такое, как хотелось бы...

Показываю, почему стандартные формулы для оформления лендингов работают не всегда и почему у сайта может быть мало конверсий. В конце — 6 советов о том, как увеличить отдачу от запуска рекламы на лендинг.

6 декабря Яндекс открыл доступ к своим диалоговым моделям (моделям генерации) и векторного представления текста через API. API уже доступно в Yandex Cloud.

Вчера мне потребовалось применить его в приложении, однако, не удалось найти руководства, как сделать это быстро. Документация Яндекса хороша, но предполагает, что опыт работы с Yandex Cloud уже имеется. В отсутствие такого опыта документация выглядит фрагментированной.

Предлагаю пошаговый гайд, который, надеюсь, сэкономит читателю, не знакомому с Yandex Cloud, часик-другой.

Для того, чтобы использовать Yandex GPT в Вашем Python-проекте, нужно выполнить 4 шага:

Искусственный интеллект и машинное обучение становятся все более востребованными в современном мире. Многие компании и стартапы активно внедряют технологии искусственного интеллекта для решения бизнес-задач и оптимизации процессов.

Одним из ключевых инструментов для реализации нейро-сетевых архитектур и алгоритмов глубокого обучения является язык программирования Python. Благодаря наличию мощных библиотек, таких как TensorFlow и Keras, создание и обучение нейронных сетей на Python стало достаточно простым.

TensorFlow - это библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google. Она позволяет определять, тренировать и запускать нейронные сети различных архитектур. Keras - библиотека глубокого обучения высокого уровня, может использовать TensorFlow в качестве бэкенда. Keras упрощает создание моделей нейросетей благодаря удобному API.

Цель этой статьи - познакомить читателей с основными принципами глубокого обучения, а также возможностями библиотек TensorFlow и Keras для создания и обучения нейронных сетей на Python. Мы рассмотрим базовые концепции, этапы обучения моделей, а также практические кейсы использования TensorFlow и Keras для решения задач классификации, распознавания и анализа данных.

Изучив эту статью, читатели получат представление о том, как при помощи Python и рассматриваемых библиотек можно создавать эффективные модели искусственного интеллекта.

Привет %username%, эта статья про то, как поместить Rust приложение в Docker и получить образ размером с бинарный файл (6 Мб). А также про причины, которые привели к переходу с NodeJS на Rust. Отдельная пара слов о проблемах вначале, переходе на Go, и том, как команда Rust устранила эти проблемы за пол года.

TL;DR Dockerfile в конце статьи и ссылка на example репозиторий

В сети много статей и докладов, которые описывают React Fiber, но, к сожалению, они сейчас уже не актуальны. Заметив это, я решил разобраться и актуализировать информацию. Моими основными помощниками были исходники и отладчик, поэтому здесь вы увидите множество ссылок на код из репозитория React. Теперь я хочу поделиться результатами своей работы с вами.

Тема разделена на две статьи. Первая статья расскажет о процессе обновления и внесения изменений в DOM. Вторая статья посвящена реализации не блокирующего рендеринга - Concurrent React. Данная статья является первой из двух.

NAT - механизм, создающий множество проблем для P2P коммуникации, в силу того, что нередко адрес пира может не иметь доступного из любой точки мира, "белого" адреса. Существует ряд способов обхода NAT, но их документация, равно как и данные об их надежности, достоинствах и недостатках оставляет желать лучшего, а потому мы рассмотрим наиболее простой, и в то же время надежный метод - "hole punching".

Привет, Хабр! Я участвую в разработке крупного Web приложения и мы с коллегами на этапе проработки и планирования архитектуры пришли к выводу о необходимости выносить всю логику приложения в отдельный поток Web Worker, т.к. предполагается большое число фоновых операций и вычислений. К чему это привело? Сложности? Пути их решения? Обо всем попорядку.

В этом туториале мы подробно разберём, как именно происходит процесс разработки канистеров на Internet Computer. Мы пройдём полный путь от hello-world проекта, сгенерированного dfx автоматически до полноценного Todo-app с бекендом и фронтендом. Разберём какие файлы для чего нужны, какие команды использовать, как тестировать и дебажить приложение. Туториал расчитан на новичков в Internet Computer и блокчейн-сетях в целом, но мы ожидаем, что небольшой опыт Rust и React у читателя уже имеется. Полный код проекта из этого туториала можно найти здесь.

Если одной метафорой, то произошли первые испытания термоядерной бомбы. Специалисты с благоговейным ужасом и радостью смотрят на поднимающийся над планетою гриб. Остальное человечество живёт обычной жизнью, пока не зная, современниками какого события они являются. Мне нравилось изучение цифровых технологий, сильнее интересовала только работа человеческой психики и междисциплинарное знание, которое можно объединить под условным названием «общая теория информации». Эти увлечения позволили увидеть в смене цифр смену эпох. Постараюсь объяснить суть случившегося максимально доступно.

Введение

Реакт это все что вам нужно для управления состоянием вашего приложения.

Управление состоянием это одна из сложнейших задач при разработки приложения. Вот почему каждый день появляются все новые и новые библиотеки для управления состоянием, их становится все больше и больше, причем многие из них разрабатываются поверх уже существующих решений. В npm вы можете найти сотни "упрощенных Redux" библиотек. Однако, несмотря на то что управлять состоянием сложно, одной из причин того почему так получилось стало именно то что мы слишком переусложняем решение проблемы.

Существует метод управления состоянием который лично я пытаюсь применять еще с тех пор как я начал использовать Реакт. И теперь, после релиза хуков (hooks) и улучшения контекстов (context), этот метод управления состояниями стало очень просто использовать.