User
За последние пару лет нейросети прочно захватили общественное внимание. Ими пугают — что они отберут рабочие места у художников, копирайтеров и программистов. На них надеются — что они решат все возможные проблемы от менеджмента и оптимизации до новых научных открытий. И, что самое странное, нейросеть и ИИ используют как синонимы. Кажется, мы стали забывать, что на самом деле ИИ, которого ждали ученые и фантасты, — это нечто совсем иное. Давайте разберемся в вопросе.
«Теперь мы уверены, что знаем, как построить AGI в том виде, в каком мы традиционно его понимали… Сейчас это звучит как научная фантастика, и даже говорить об этом как-то безумно. Все в порядке — мы уже были там раньше и не против оказаться там снова.» Такое сообщение 6 января опубликовал Сэм Альтман.
Человечество нашло дорогу, по которой можно дальше и дальше улучшать качество моделей, и мы не видим здесь никакого предела. Про эту дорогу знает Альтман, и скоро узнаете вы.
В последнее время все чаще в инфополе появляются выплески боли руководителей компаний и их HR на тему того, что наблюдается кадровый голод. Обзоры экспертов, аналитиков, заявления сотрудников различных органов, регулярные публикации в СМИ – все говорит о том, что на рынке труда наступили страшные времена и очень сложно найти сотрудников. При чем речь не только за нашу прекрасную ИТ отрасль, данный тренд распространяется вообще на все самые различные сферы хозяйственной деятельности. Но поскольку мы на хабре и, в большинстве своем, мы связаны с ИТ отраслью, то для нас наиболее актуальной является тема кадрового голода в нашей индустрии. И здесь также регулярно появляются статьи на тему сложности найма сотрудников, где данный тренд обмусоливается с самых разных сторон – дорого искать, люди хотят много денег, у людей отсутствует компетенция и мотивация. В общем, много разного, но суть одна – работодатель белый и пушистый, создающий прекрасные условия, которого почему-то игнорируют кандидаты и не приходят толпой с горящими глазами, соревнуюсь в жесточайшей конкуренции между собой за заветную должность. И вот крайней таким «выплеском» стала статья «Почему компании тратят 3-4 зарплаты, чтобы нанять умного айтишника, и как это остановить» от @slava_rumin Понятно, что у человека свое маркетинговое агентство, но просто странно, мягко говоря, видеть рядом со статьями про различные бизнес-кейсы статью про трудности найма сотрудников, которых он не нанимает.
Давайте тоже глянем на рынок IT-рекрутинга в 2025 и подумаем, а в нас ли вообще проблема, или может все же это компании что-то делают явно не так? Ну и заодно поддержим тренд публичности и открытости, развернуто дадим бесценный фидбек HR службам, который поможет им, наконец-то, нормально делать свою работу, увеличить поток кандидатов и эффективнее нанимать персонал.
Оптимизация SQL-запросов является одной из ключевых задач при работе с реляционными базами данных. Эффективные SQL-запросы позволяют значительно улучшить производительность приложений и обеспечить более быстрый доступ к данным. В данной статье мы рассмотрим как переписать запрос, чтобы выполнялся быстрее. В статье пойдет речь о PostgreSQL, хотя применять данные советы к любой базе данных SQL Ниже будут представлены термины и операторы, о которых пойдет в данной статье.
Компания Intel была королем процессорного рынка с самого его зарождения, и многие думали, что так будет всегда. 50 лет абсолютного доминирования и превосходства, узнаваемости и успешности, закончились одним решением человека, которого совсем недавно считали святым. Одним решением, которое отбросило Intel на десятилетие назад и лишило всех финансовых перспектив. Это была ошибка, которая обрушила акции Intel более чем вдвое за последние 9 месяцев. Это была ошибка ценой в 50 лет.
Сегодня компания Intel стоит почти втрое меньше своего вечного конкурента – AMD. И у этого была… всего одна причина.
И имя ей – Пэт Гелсингер.
В недавней статье обсуждалось решение логической задачи с помощью SQL. Решение было правильным, но сам запрос получился очень громоздким, с большим количеством копипаста.
Оказывается, ту же задачу можно решить изящнее, уместив всю логику в пять строчек кода шириной не более 80 символов.
Десять лет назад я писал пару статей - Как загрузить последний Office с сайта Microsoft без всякого App-V / Хабр (habr.com) и Как загрузить Microsoft Office 16 с сайта Microsoft / Хабр (habr.com), при помощи на тот момент еще мало кому известным Office Deployment Tool.
Время бежит стремительно, за Office 2016 выходит Office 2019, Office 2021, и вот сейчас подошло время для Office 2024. Что ж, посмотрим, что поменялось в плане загрузки, установки и активации продукта за десять лет.
Для начала о версиях и изданиях Microsoft Office. Чтобы не быть слишком дотошным в описании, скажу коротко самое главное, - с годами линейка Office развивается, существуют разные подписки и планы обновления, - новые функции появляются в новых версиях, для старых версий выходят исправления ошибок и заплатки к найденным уязвимостям.
Microsoft давно перешел на систему распространения продуктов семейства Office по разным, так называемым, "каналам" (channels), в зависимости от того как часто вы хотите получать нововведения и обновления.
Ключевым отличием в текущей загрузке и установке Office от того, что было актуально во времена Office 2016, является то, что вы должны определить, каким каналом распространения вы собираетесь пользоваться, - то есть с какого канала собираетесь устанвливать сам продукт. Тем, кто хотел бы подробно изучить разные каналы распространения я предложу почитать первоисточник - Обновления Office - Office release notes | Microsoft Learn. Остальным кратко резюмирую - Microsoft сейчас предпочитает всем продать подписку на Microsoft 365 (то, что ранее называлось Office 365), с регулярно обновляемыми возможностями в течении так называемой Современной политики жизненного цикла. По этой же современной политике распространяется пользовательские (коробочные, ретейл) версии Office 2021. Office 2021, например, поддерживается лишь до 13 октября 2026. А более старые версии следуют, так называемой политике фиксированного жизненного цикла, в рамках которой Office 2016 и Office 2019 поддерживаются лишь до 14 октября 2025. В целом, они не перестанут работать после, однако, перестанут обновляться. И у тех из вас, кто пользуется почтовыми сервисами на базе Microsoft Outlook.com или Office365, а возможно и пользователям Microsoft Exchange, с обновлениями выпущенными после 14 октября 2025 уже пора призадуматься об обновлении.
Всем привет! Я Сергей, работаю в B2B-команде Яндекс Маркета последние 3,5 года. Как уже понятно из заголовка, сейчас я вам расскажу про yet-another-миграцию с базы на базу, которая началась в середине 2021 года и заняла почти год. Получается, мемуары.
Вас ждёт рассказ о том, как мы:
- несколько месяцев чинили тесты и делали трансформер;
- десятки раз переливали данные;
- чинили баги незаметно для пользователей;
- заставили сервис работать на PostgreSQL быстрее, чем он работал на Oracle.
Специальная теория относительности - удивительная теория, которая опровергла многие представления о мире, в которых человечество не сомневалось всю историю своего существования.
Многие слышали про волшебства вроде замедления времени, сокращения длины, относительности одновременности, парадокса близнецов и т.д., но мало кто понимает почему так происходит.
В этой статье я хочу наглядно показать, что все это проще, чем кажется на первый взгляд.
Для иллюстраций я написал интерактивный визуализатор СТО, работающий в браузере. Ссылка на него и исходники проекта в конце статьи.
Зачастую мне приходится слышать в подкастах или лицезреть в комментариях примерно такой диалог: "Я вашу айтишечку на балде вертел. Я сюда ради денег пришёл, которые в России ни в одной другой области не платят. Я вру на собесах об опыте, потому что работодатели точно так же врут соискателям об условиях работы, требования к джунам сениорские, а зарплата - нет"
А дело было так - я ловил пескарей пару недель назад я решил начать искать работу.
Обновил резюме во всех местах, честно актуализировав навыки, ожидаемую зарплату - фотографию, правда, оставил старую. Срочности у меня никакой нет, поэтому я занял созерцательную позицию, поджидая, когда рекрутёры начнут пинговать все доступные контакты. И они очень быстро начали, хоть и не так, как я ожидал.
Заголовок статьи не оставляет простора для интриги, в нём, в общем-то, максимально сжато выражена суть нижеследующего повествования - но я всё-таки рискну отнять пару минут вашего времени, расписав более подробно мои соображения на эту тему.
Зарплаты и отношение к кадрам в российском ИТ как отображение заката эпохи «среднего класса».
Для лиги лени: «9 из 10 российских работодателей испытывают ужасающий дефицит высококвалифицированных низкооплачиваемых работников, но Юрьев День для оставшихся официально никак не введут, это огорчает эффективных сов».
Эта заметка — приквел к циклу статей «Равновесие Нэша или почему эта музыка будет вечной» и ответ на пост «Вас просто стало слишком много».
В последнее время тут появилось довольно много статей о сомнительных по содержанию собеседованиях, процессах отбора и т. д. (раз, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, девять, ничего себе как много, для круглого счёта можете и сами вспомнить одну. Если что, читать надо в том числе и комменты, они там даже ценнее порой самого текста). Основная претензия людей состоит в том, что на собеседованиях спрашивают вещи, которые не относятся к реальной работе, а сами процессы найма крайне затянуты.
Если судить по группе ВК, дополнение вышло где-то 31 декабря в 7:38 минут по Москве. Новость дошла до меня где-то за час-два до нового года. Если вы в курсе, то думаю вы уже или без меня ознакомились или вот, прочитав новость, побежите прямо сейчас и статья для вас тут по сути заканчивается). Сначала Doom порадовал ... а сейчас Герои.
Если вы не в теме, то в остатке заметки попробую рассказать пару слов о том, почему: это дополнение важно, почему люди ждали его пять лет и почему это абсолютно уникальное явление для "игровой индустрии" (и да, там есть и кампания, и мультиплеерное обновление, и редактор карт новый, и музыка и новый замок).
Я с трудом удержал себя от того, чтобы не засесть на пару суток проходить кампанию залпом, но конце расскажу своё мнение про первые две карты (я специально не спешу). Итак, обо всём по порядку.
14го декабря в одном из самых авторитетных общенаучных журналов Nature была опубликована статья с, кажется, сенсационным заголовком: «ИИ-модели Google DeepMind превосходят математиков в решении нерешённых проблем». А в блогпосте дочки гугла и вовсе не постеснялся указать, что это — первые находки Больших Языковых Моделей (LLM) в открытых математических проблемах. Неужели правда? Или кликбейт — и это в Nature? А может мы и вправду достигли техносингулярности, где машины двигают прогресс? Что ж, давайте во всём разбираться!
