Это не секрет что серверлес дороже чем сервер. Фишка серверлес в том что ты платишь за вызов, это выгоднее в итоге, если процент занятости невысокий.
Можно привести аналогию со своей машиной и такси, если сегодня машина очень нужна а потом неделю не нужна, такси выгоднее чем содержать свою машину за которую платишь в независимости ездишь ты на ней или она пыль собирает.
Как программист осуждаю ) Но с точки зрения бизнеса, это оправданное решение, если это самый быстрый time to market.
Эта тема отлично раскрыта в книге Lean Startup, если вкратце, у Вас шанс на успех выше если Вы выпустите кривое, косое, кое как работающее решение НО раньше, чем позже но красивое и стабильно работающее.
Пользователи примут неидеальный продукт если он им нужен, а у Вас как предпринимателя появиться фидбек о том какой именно продукт им нужен. Это конкурентное преимущество.
Если Вы видите хороший спрос, можно хоть полностью переписать имплементацию, это будет оправдано реальным потенциалом продукта, а если старт не удался Вы потеряете минимум вложенных денег и времени.
В Бинге таже модель что использует и chat GPT4 но модель лишь генерирует вероятное продолжение текста. (Увидеть это можно в OpenAI API)
ChatGPT это дефолтный невидимый промпт который задаёт формат генерации текста, ты ии помощник итд итп. В Бинге он другой, в бинге он гуглит то что считает нужным гуглить.
Я не знаю ни C++ ни Rust, но решил изучить С++ первым. Понятно что Rust безопаснее все дела, но это лучше работает когда ты можешь писать безопасный код на C++ а потом упрощаешь себе жизнь с помощью Rust полностью осознавая что конкретно он делает за тебя.
Может для вашего случая описывать API вручную свое решение лучше чем OpenAPI, но в целом эта verbosity нужна, потому что openAPI используется не только чтобы его смотрели человеки, по нему например можно генерировать объекты, моки, постман коллекции, итд.
Если нужно посмотреть людям для этого сделали swagger ui, потому что сами понимают что читать это в raw виде не фонтан.
Тут можно привести аналогию с приложениями для знакомств.
Если Вы средняя девушка и у вас в анкете список требований "Мужик должен", Вы все равно получите много внимания, но вот качество этого внимания. И возможностей мало оценить это качество так как не с чем сравнивать, потому что нормальные парни в эту выборку не нырнут, забракуют сразу с анкеты.
Я лично не против тестовых заданий, но тут важно понимать что это инвестиция времени, энергии. Если у меня много свободного времени и тестовое интересное, это как мини игра, но даже тут должно быть какое то вознаграждение, например в виде фидбека, какое то двустороннее общение. Иначе это очень скучная игра
Это и есть для компилятора, свой сериализатор данных для транспортировки.
Конечно лучше бы использовать готовое общепринятое решение, но кто знает, может существующие решения чем то не устроили, например слишком универсальные и тянут много лишней логики итд итп.
Например в протоколе зигби, у которого низкая пропускная способность (~250кб/с max), даже младшие старшие биты одного байта могут нести разные части сообщения. Например если там енам из 10 вариантов, 4 бита этому полю достаточно. И код который это парсит должен уместится на девайсе который 10 лет от батарейки шлёт данные по воздуху и оставить достаточно места для программиста который напишет свою логику, для самого девайса поверх зигби клиента.
Нормального рокстар, отлично вписавшегося в дух компании, умного и опытного, нормальная компания будет стараться продвигать в мененджеры, архитекторы, техлиды, R&D, CTO наконец, в зависимости от его талантов и предпочтений. Ведь это напрямую мапиться на доход компании.
SQL не мараться, я придумываю запрос в SQL а потом имплементирую его в Criteria API. Думаю это справедливо для большинства, все таки исходить приходится от БД.
Но ОРМ фреймворки многоe автоматизируют, например маппинг результата в объекты, И параметров запроса в запрос, динамические запросы (например разные условия - фильтрация по разным параметрам, разные сортировки), менеджмент транзакций, обновления данных и еще много чего.
К сожалению такие масштабные абстракции накладывают необходимость изучать как это работает, не согласен что в JPA легко начать, только если совсем hello world, но в реальном мире легче начать как раз с JDBC, а c JPA сразу упираешься в незнание и приходится разбираться в этой магии. Но оно того стоит ИМХО.
Как Вы это находите, я даже в вашем комментарии не сразу понял что не так )
Если не читать по буквам то мозг видит правильное слово, наверное правильный набор букв, и правильные начало и конец выдают достаточный процент уверенности в значении этого слова.
Не разделяю веры в то что ещё больше данных в LLM продолжат тенденцию больших изменений, вплоть до AGI. Идея моратория как я понимаю основана на вере в это.
GPT4 видится мне как 95% от максимума того на что LLM способны, GPT3.5 80%. Дальше только оптимизацией заниматься, делать эффективнее быстрее и увеличивать контекст, прозрачность работы итд.
На али продают стики на эффекте Хола, гуглится по dualshock 4 hall effect.
Сам не пробовал, но должно быть лучше чем механические.
Где то я такое уже видел ) фильм Upgrade 2018 года.
https://youtu.be/ZjwlPsqm3ScUpgrade
Это не секрет что серверлес дороже чем сервер. Фишка серверлес в том что ты платишь за вызов, это выгоднее в итоге, если процент занятости невысокий.
Можно привести аналогию со своей машиной и такси, если сегодня машина очень нужна а потом неделю не нужна, такси выгоднее чем содержать свою машину за которую платишь в независимости ездишь ты на ней или она пыль собирает.
Подозреваю что долг был в долларах и Россия бы их не увидела даже если бы Африка их выплатила. А так хоть какая то выгода.
Потому что где то такое уже видел )
Как программист осуждаю ) Но с точки зрения бизнеса, это оправданное решение, если это самый быстрый time to market.
Эта тема отлично раскрыта в книге Lean Startup, если вкратце, у Вас шанс на успех выше если Вы выпустите кривое, косое, кое как работающее решение НО раньше, чем позже но красивое и стабильно работающее.
Пользователи примут неидеальный продукт если он им нужен, а у Вас как предпринимателя появиться фидбек о том какой именно продукт им нужен. Это конкурентное преимущество.
Если Вы видите хороший спрос, можно хоть полностью переписать имплементацию, это будет оправдано реальным потенциалом продукта, а если старт не удался Вы потеряете минимум вложенных денег и времени.
Месяц назад запросил доступ к апи GPT-4, пока не дали. Думаю набрали достаточно желающих и теперь мне придется ждать релиза.
Не все джависты одинаковы. Я бы не стал заворачивать бекенд, фронтенд в электрон только потому что лень изучать JavaFX )
В Бинге таже модель что использует и chat GPT4 но модель лишь генерирует вероятное продолжение текста. (Увидеть это можно в OpenAI API)
ChatGPT это дефолтный невидимый промпт который задаёт формат генерации текста, ты ии помощник итд итп. В Бинге он другой, в бинге он гуглит то что считает нужным гуглить.
Помоему оно и не подразумевается для поиска иконки прокруткой в этом списке всех программ
Либо поиск либо закрепить в меню пуск. На 11 ещё с бета версии, около 2х лет, за это время я не разу не открывал список всех приложений )
Я не знаю ни C++ ни Rust, но решил изучить С++ первым. Понятно что Rust безопаснее все дела, но это лучше работает когда ты можешь писать безопасный код на C++ а потом упрощаешь себе жизнь с помощью Rust полностью осознавая что конкретно он делает за тебя.
Может для вашего случая описывать API вручную свое решение лучше чем OpenAPI, но в целом эта verbosity нужна, потому что openAPI используется не только чтобы его смотрели человеки, по нему например можно генерировать объекты, моки, постман коллекции, итд.
Если нужно посмотреть людям для этого сделали swagger ui, потому что сами понимают что читать это в raw виде не фонтан.
Тут можно привести аналогию с приложениями для знакомств.
Если Вы средняя девушка и у вас в анкете список требований "Мужик должен", Вы все равно получите много внимания, но вот качество этого внимания. И возможностей мало оценить это качество так как не с чем сравнивать, потому что нормальные парни в эту выборку не нырнут, забракуют сразу с анкеты.
Я лично не против тестовых заданий, но тут важно понимать что это инвестиция времени, энергии. Если у меня много свободного времени и тестовое интересное, это как мини игра, но даже тут должно быть какое то вознаграждение, например в виде фидбека, какое то двустороннее общение. Иначе это очень скучная игра
Я знал теорему Пифагора много лет назад, но чтобы прям здесь и сейчас её применить мне надо будет погуглить.
Это и есть для компилятора, свой сериализатор данных для транспортировки.
Конечно лучше бы использовать готовое общепринятое решение, но кто знает, может существующие решения чем то не устроили, например слишком универсальные и тянут много лишней логики итд итп.
Например в протоколе зигби, у которого низкая пропускная способность (~250кб/с max), даже младшие старшие биты одного байта могут нести разные части сообщения. Например если там енам из 10 вариантов, 4 бита этому полю достаточно. И код который это парсит должен уместится на девайсе который 10 лет от батарейки шлёт данные по воздуху и оставить достаточно места для программиста который напишет свою логику, для самого девайса поверх зигби клиента.
Так Stable Diffusion опенс сорс проект, за него денег не берут, если конечно ты на своём железе его используешь.
Какой то токсичный рокстар у Вас получается.
Нормального рокстар, отлично вписавшегося в дух компании, умного и опытного, нормальная компания будет стараться продвигать в мененджеры, архитекторы, техлиды, R&D, CTO наконец, в зависимости от его талантов и предпочтений. Ведь это напрямую мапиться на доход компании.
SQL не мараться, я придумываю запрос в SQL а потом имплементирую его в Criteria API. Думаю это справедливо для большинства, все таки исходить приходится от БД.
Но ОРМ фреймворки многоe автоматизируют, например маппинг результата в объекты, И параметров запроса в запрос, динамические запросы (например разные условия - фильтрация по разным параметрам, разные сортировки), менеджмент транзакций, обновления данных и еще много чего.
К сожалению такие масштабные абстракции накладывают необходимость изучать как это работает, не согласен что в JPA легко начать, только если совсем hello world, но в реальном мире легче начать как раз с JDBC, а c JPA сразу упираешься в незнание и приходится разбираться в этой магии. Но оно того стоит ИМХО.
Как Вы это находите, я даже в вашем комментарии не сразу понял что не так )
Если не читать по буквам то мозг видит правильное слово, наверное правильный набор букв, и правильные начало и конец выдают достаточный процент уверенности в значении этого слова.
Не разделяю веры в то что ещё больше данных в LLM продолжат тенденцию больших изменений, вплоть до AGI. Идея моратория как я понимаю основана на вере в это.
GPT4 видится мне как 95% от максимума того на что LLM способны, GPT3.5 80%. Дальше только оптимизацией заниматься, делать эффективнее быстрее и увеличивать контекст, прозрачность работы итд.