Пользователь
Статей про Docker много не бывает.
В этом материале мы разберём базу: что такое Docker, как он работает и зачем нужен, а затем пошагово пройдём путь от установки до запуска первого контейнера.
Краткое содержание: Текст для сайта можно полностью поручить нейросети, и никто этого не заметит. Ключ в правильном подходе: анализ конкурентов, подбор LSI-запросов, структурированный промпт и финальная доработка. На практике такие тексты ранжируются ничуть не хуже, чем написанные человеком. А мой текст про новогодний маникюр 2025 стабильно висел в топе Гугла весь декабрь.
Забудьте о ручном склеивании строк: с pathlib пути элегантно конструируются с помощью оператора /. Проверка существования, чтение, получение родительской директории — всё это становится методами и атрибутами самого объекта. В результате код получается не просто чище и читабельнее, он становится более надежным и по-настоящему "питоничным" (Pythonic).
Думаете, виноват провайдер? Мало что способно вывести из себя так сильно, как капризный Wi-Fi. Вроде бы пару минут назад интернет «летал», а теперь всё внезапно зависло — видео не грузится, Zoom/Google Meet прерывается так, что не слышно коллег, а лампочки умного дома работают через раз.
Тысячи раз слышим совет «перезагрузите роутер», но редко кто задумывается, что стоит за лагами — перегруженные частоты и ограниченные ресурсы невидимого соседства. Детали внутри.
Всем привет! Вероятно, у каждого бывало: открываешь Телеграм-чат, а там тысячи новых сообщений за день. И где-то внутри этой «солянки» важный ответ на твой вопрос или обсуждение нужной темы. Или вам нужно отслеживать определённые сообщения для бизнес-целей.
Можно, конечно, потратить кучу времени на ручной поиск, но намного интереснее научить юзербота самостоятельно парсить историю чата и составлять из неё удобную базу для поиска по смыслу.
Многие говорят о DeepSeek R-1 - новой языковой ИИ-модели с открытым исходным кодом, созданной китайской ИИ-компанией DeepSeek. Некоторые пользователи утверждают, что по возможностям рассуждения она не уступает или даже превосходит модель o1 от OpenAI.
В настоящее время DeepSeek можно использовать бесплатно, что является отличной новостью для пользователей, но вызывает некоторые вопросы. Как при таком резком росте числа пользователей они справляются с затратами на сервера?
Ведь эксплуатационные расходы на оборудование не могут быть дешевыми, верно?
Единственный логичный ответ здесь - данные. Данные - это жизненная сила ИИ-моделей. Вероятно, они собирают данные о пользователях, чтобы использовать их в своей модели квантовой торговли или для другой формы монетизации.
Поэтому, если вы беспокоитесь о конфиденциальности данных, но при этом хотите использовать R1, не предоставляя свои данные, лучший способ - запустить модель локально.
В данной статье - покажу новый крутой подход к разработке сайтов на bitrix, который обеспечит легкость в поддержке и масштабируемости.
Покажу как работать с bitrix cli внутри компонентов, покажу как писать тесты и browserlist, чтобы наш CSS и JS собирался согласно browserlist.
Покажу как возвращать через ajax именно компоненты Bitrix с их стилями и скриптами.
И напишем простой компонент на примере этого подхода.
В данной статье будет показана нестандартная реализация компонентов Vue + Bitrix, которую вряд ли кто то видел и использовал.
Без NPM, без сборщиков и без костылей. Все "нативными" средствами
Основная "киллер-фича" фреймворка Laravel версии 11 - "плоский код". Под капот убрано всё, что большинством разработчиков не используется и, по сути, является "мусором". А также убраны некоторые действительно полезные вещи.
Под катом мы рассмотрим что куда делось и как улучшить взаимодействие с новой архитектурой.
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Docker Tips: Clean Up Your Local Machine" автора Luc Juggery.
Сегодня мы поговорим о том, как Docker использует дисковое пространство хостовой машины, а также разберемся в том, как это пространство освободить от ошметков неиспользуемых образов и контейнеров.
Привет, Хабр! На связи CEO команды Compressa AI. Недавно обнаружил для себя крутой базовый курс по эффективному запуску и инференсу LLM моделей от легенды AI мира — Andrew NG и его платформы DeepLearning. Он полностью на английском языке в формате видео, поэтому я осмелился адаптировать его под формат Хабра на русском языке. Знания должны быть доступны всем и в удобной форме, так ведь?
Многие команды (включая и Compressa AI) начинали LLM проекты с использования облачных API. Но по мере развития все больше разработчиков хотят использовать open-source LLM, чтобы экономить на токенах, снижать latency, запускать fine-tuning на собственных данных и в целом меньше зависеть от внешних моделей.
Из этого курса вы узнаете детали эффективного обслуживания и дообучения open-source LLM, включая методы обработки множества запросов от нескольких пользователей. Используя несколько таких методов одновременно, вы можете улучшить как задержку (latency), так и пропускную способность (throughput). Например, благодаря применению последних open-source технологий в своем продукте, мы добились увеличения пропускной способности до 70x на 1 GPU в сравнении с дефолтными Hugging Face & PyTorch.
Курс слишком объемный даже для лонгрида, в нем много практического кода, поэтому сегодня начну с первых уроков и выпущу следующие части, если увижу живой интерес. Это адаптация, а не прямой копипаст, поэтому где-то немного расширю курс информацией от себя, а где-то сокращу. Также хочется отметить, что русифицирование терминов вокруг LLM — дело довольно неблагодарное, поэтому часть из них будет на английском.
Привет!)
Возникали ситуации, когда стандартных методов поиска веб-элементов не хватало для полноценной автоматизации? То кнопка не нажимается, то элемент перекрывается, то не подгружается. У всего этого есть разные причины и самые разные решения.
В этой статье как раз таки рассмотрим некоторые из таких проблем.
Кто генерирует клики ботов? Зачем генерируют прямые заходы и ложные заявки? Каким софтом? Сколько таких кликов во всём объеме трафика? Как эти клики отделить? Обо всем этом, и даже больше, пойдет речь в сегодняшней статье.
Я, Григорий Мельников, автор онлайн сервиса по выявлению ботов KillBot, продолжаю цикл из 5-ти статей посвященных качеству трафика в РСЯ. Это вторая статья из цикла. Первую можно прочитать здесь: Деградация трафика в РСЯ: с каждым годом всё хуже и хуже.
В данной статье мы рассмотрим правильный подход к Frontend разработки в Bitrix. А именно разделение на расширения которые сможем подключать в любой момент времени. + напишем SPA приложение на React.
Hola Amigos! На связи Евгений Шмулевский, PHP-разработчик в Amiga. Начал заниматься программированием с 2001 года, привет Basic и Express/Turbo Pascal. Веб-разработкой — с 2011 года, а профессионально в вебе с 2013 года. Работал продолжительное время с Битрикс, а с 2018 начал осваивать Laravel.
Времена меняются, меняется it-индустрия. Крупные it-игроки ушли, с ними ушли стандарты, топовые специалисты и рабочие места. Соотношение вакансий и резюме удручает, всё выглядит как конкурс на бюджетные места в топовых вузах.
Я являюсь .Net разработчиком с опытом лидинга и набора специалистов в команду. На текущем месте работаю 2 года, но за этот срок многое изменилось. Решил проверить, что же сейчас с рынком, и сколько же я стою сейчас как специалист. За 2 недели я прошёл 30 собеседований и хочу поделиться некоторыми из них, высказать свои замечания и выводы.
По сравнению с другими, ранее описанными мной архитектурами, архитектура Sony Playstation 1 (PSX) - сравнительно современная. И дело даже не в годе выпуска (1994) - скорее это общее ощущение сочетания новых возможностей и исчезновения привычных старых, которые были типичными для компьютеров и приставок предыдущей эпохи.
PSX (это сокращение пошло от первоначального названия проекта - Playstation X) имеет в качестве центрального процессора MIPS R3000, работающий на частоте 33МГц. Причём, Sony отказалось от сопроцессора для вычислений с плавающей точкой и вместо него сопроцессором в PSX является так называемый GTE (Geometry Transformation Engine), выполняющий различные операции с фиксированной точкой над векторами и матрицами.
Привет, Хабр!
Я решил посвятить свою первую статью SQL. Вопросы, рассмотренные ниже мне задавали на собеседованиях на позицию python-разработчика. Естественно отвечать правильно получалось не всегда, а если точнее то чаще не правильно, однако проведя N часов в рефлексии я составил перечень ответов, которыми пользуюсь до сих пор.
Данная информация предполагает знание основ языка запросов и я надеюсь, она окажется полезной для разработчиков, которые сейчас активно ищут работу а также, что ты прочитаешь этот текст до конца и добавишь свой вопрос к перечню (ну или поправишь неточности в существующих)