дистиллируем технотекст в общаге ночью
Доброго дня всем читателям Хабра.
В апреле со мной случилась весьма интересная история, которой я хотел бы с вами поделиться.
На одну неделю из проджекта Яндекса я превратился в преподавателя трека «Интернет Вещей». И не где-нибудь, а в научно-технологическом университете Сириус (тот, что недалеко от Сочи). Это был потрясающий опыт, и я обязательно хочу про него рассказать.
Заметка написана с целью рассказать о переходе от macOS к Fedora Asahi Remix, встреченных проблемах, попытке их решения и умозаключениях, а не ради холивара в поисках идеальной ОС. Тем более, спорить тут не о чем. Есть плюсы, минусы, предпочтения и обстоятельства, остальное от лукавого.
И можно ли верить, что данные клиентов OpenAI отправленные через API, не используются для обучения моделей?
На днях наши знакомые ребята спросили бота на GPT-3,5 Turbo о том, кто его создал. Ответ был: «Я был создан командой Just AI». То есть нами. Хотелось ответить, что команда Just AI тайно правит миром и стоит за большими языковыми моделями. На самом деле мы очень удивились и решили разобраться, как так получилось. В этой статье расскажем о нашем мини‑расследовании и гипотезах, попутно рассказав и об инструментах, которые мы для этого использовали.
Давайте ненадолго перенесёмся в школьные годы и вспомним уроки математики и физики. Помните, чему равно число π? Естественно, помните, мы же на Хабре! А чему равно π в квадрате? Это тоже странный вопрос. Конечно, 9,87. А чему равно ускорение свободного падения g помните? Ещё бы, это число так тщательно вдолбили в нашу память, что захочешь — не забудешь: 9,81 м/c². Конечно, оно может варьироваться, но для решения базовых школьных задачек мы обычно использовали именно это значение.
А теперь, внимание, следующий вопрос: а с какого это перепугу π² примерно равно g?
Привет всем, в особенности тем, кто по мне соскучился.
Время от времени я собирался публиковать на Хабре обзоры заинтересовавших меня книг, однако это сложно делать без прямой рекламы и без того, чтобы явственно транслировать точку зрения автора. В блоге найдётся пара публикаций, непосредственно вдохновлённых книгами, которые мне довелось переводить. В частности, такова публикация «Ещё одна хронология будущего в картинках с комментариями», которую я написал, занимаясь переводом книги «Пять Сил» (издательство «Портал»). Другой пример — статья «Тише едешь — дальше будешь. Гены тихоходок и ключи к звёздам», которую я написал под впечатлением от весьма небесспорной книги Кристофера Мейсона «The Next 500 Years: Engineering Life to Reach New Worlds». Она выйдет в издательстве «Альпина-Паблишер» под руководством уважаемой Лидии Разживайкиной.
Отчасти «однокнижной» получится и сегодняшняя статья, в которой я расскажу об одном из видов потенциальных техносигнатур, а именно, о том, как может (должен?) выглядеть информационный след высокоразвитой цивилизации.
К нам обратился заказчик из сфера развлекательного видеостриминга с интересной проблемой - у него сервера падали не одновременно. А очень хотелось бы добиться синхронности.
Сервера, которые смущали заказчика работали в роли бэкенда для хранения видеофайлов. По сути, это было множество узлов, содержащих десятки терабайт видеофайлов, которые предварительно были нарезаны в разном разрешении конвертерами. Затем, все эти миллионы файлов отдавались во внешний мир с помощью nginx + kaltura, что позволяло перепаковывать на лету mp4 в сегменты DASH/HLS. Это позволяло хорошо переносить даже высокие нагрузки, отдавая плеером только нужные сегменты без резких всплесков.
Проблемы появились тогда, когда встал вопрос с георезервированием и масштабированием при росте нагрузок. Сервера внутри одной группы резервирования умирали не синхронно, так как представляли были весьма разнообразным зоопарком с разными провайдерами, шириной канала, дисками и RAID-контроллерами. Нам предстояло провести аудит всей этой красоты и перестроить почти с нуля весь мониторинг с методологией управления ресурсами.
Хочу представить вам новую технологию, которую создали русские программисты — «Коробка». Основную роль в её разработке сыграл Александр Коробкин и его команда. Для нас она интересна тем, что в некотором роде является российской альтернативой Docker. В ней они объединили доступные инновационные возможности с национальными спецификами.
Салют, Хабр! На связи Игорь Пасечник — технический лид направления XR RnD SberDevices. Сегодня я хочу рассказать про одно из наших направлений исследований — разработку генеративных моделей для 3D-контента.
Современные методы генерации 2D-контента, такие, как 2D-диффузионные модели (Kandinsky 3.0, SDXL), уже достигли впечатляющих результатов и несколько лет являются неотъемлемой частью современности, генеративные видео модели также активно развиваются. Кульминацией развития таких подходов, вероятно, станет представленная не так давно модель Sora. Тем не менее большинство из этих моделей до сих пор испытывают проблемы при генерации консистентных 3D-сцен и объектов.
С другой стороны стороны, существует конвенциональная 3D-графика, а также огромная индустрия и множество прикладных областей, включая игры, XR, дизайн, архитектуру, маркетинг, 3D-проектирование, где используются пайплайны на основе 3D-графики и производится контент на их основе. Методы создания 3D-моделей, такие, как ручное моделирование, 3D-сканирование и фотограмметрия, могут быть трудоёмкими, дорогостоящими и требующими специальных навыков. 3D-продакшн в общем виде использует множество инструментов для создания и рендеринга тяжелой фотореалистичной графики, адаптация генеративных 3D-пайплайнов под такие подходы достаточно тяжела из-за множества инструментов, которые такие пайплайны должны поддерживать. Также адаптация больших латентных генеративных 2D-моделей вроде SORA для прикладных задач фотореалистичной графики может стать альтернативой классическми пайплайнам на основе физического моделирования. Тем не менее, на текущий момент пайплайны работы с графикой, использующие базовый набор примитивов, включая меши, PBR-текстуры, простые модели освещения, закрывают множество прикладных задач и также могут быть востребованы у массового пользователя в случае их демократизации.
Привет, Хабр!
В машинном обучение очень важны метрики оценки эффективности моделей. Среди таких метрик есть: кривые ROC и показатель AUC. Они позволяют оценивать бинарные классификаторы.
В этой статье мы как раз и разберем их.
На скриптовых языках удобно разрабатывать… И на этом удобство заканчивается. Вне машины разработчика начинаются проблемы. Особенно если вы пишете какой-то прикладной тулинг — cli-утилиты, вспомогательные приложения в вашем SDK и прочее. Вы даже не можете рассчитывать на то, что у пользователя будет pip, чтобы он смог поставить все ваши зависимости, вам все нужно организовать самостоятельно.
В этой статье поговорим о различных формах распространения Python-приложений. Какие есть подходы и инструменты, почему они могут не сработать и как чинить возникающие проблемы.
Если вам покажется, что в чем-то я ошибаюсь, добро пожаловать в комментарии. Буду рад услышать любые альтернативные точки зрения. Кроме, как я уже отметил в заголовке, рекомендации переписать все на Go/Rust/You name it :) Этот холивар мы уже проходили.
Но действительно ли это так? И что вообще значит «запустить»?
Рейтинг= (Число положительных оценок) - (Число отрицательных оценок)
Привет, читатель! Это моя первая статья на Хабре. Прошу строго не судить.
Хочу рассказать свою историю. Меня зовут Марк, мне 14 (2009г). В свои 14 я зарабатываю сам и занимаюсь делом моей мечты.
Лирическое отступление.
Внезапно мне очень захотелось летать! Просто до дрожи в ногах! Почему? По тому что одна из ног была не пригодна даже для хождения по квартире в виду последствий любви к спорту. И холодным осенним вечером я понял что до безумия хочу одеть FPV шлем и хотя бы полетать по квартире… Почувствовать свободу перемещения! Если описывать ощущения от полёта в FPV то это похоже на параллельную реальность. Я летал несколько лет назад, и смотрел во вторые очки когда летал проф пилот… Это незабываемые ощущения. И вот я не могу ходить временно но могу собрать дрон летающий или ездящий… И управлять им от первого лица, компенсируя физический недостаток! А главное я совсем немного инженер-электронщик, чутка программист и собрал до травмы пару железок так сказать:)
Когда то давно лет 6ть назад я занимался сборкой квадрокоптера на 350той вроде раме. Его останки до сих пор покоятся у меня на полках стеллажей. Всё как обычно в юношеских начинаниях уперлось в деньги:( вернее в их отсутствие. Я собрал квадрик на Ardupilot выглядело это как то так.
В последнее время многие блокчейн-платформы для исполнения смарт-контрактов переключились на WASM — WebAssembly. Мы не стали исключением, и в последнем обновлении тоже добавили WebAssembly как альтернативу привычному Docker. В этом посте мы расскажем, для каких задач нам потребовался именно WASM, что мы достигли с ним на сегодня и как WASM отражается на производительности блокчейна.
Будем разрабатывать архиватор, который может сжимать данные любого размера и типа до 32 (38 с метаданными) байт. Рассмотрим достоинства и недостатки данного алгоритма, возможные способы улучшения его работы.
В последнее время наблюдаются серьезные волнения, сколько еще программисты будут нужны и в каком качестве. Я решил свою лепту в нагнетании паники, но с долей оптимизма.
Для понимания и усвоения материала нужны только базовые знания питон (синтаксис и базовые понятия).
Не нужны знание и понимание html, css, xml, javascript(typescript), REST, Websockets, и всех фреймворков для фронт и бэк Web-программирования.
Наша команда проводит много red-team-проектов и, как следствие, постоянно имеет дело с различными системами мониторинга сетевого трафика. Вопрос «Как не спалиться?» в такой работе почти так же важен, как проникновение в инфраструктуру. Поэтому сегодня я хочу поговорить о маскировке сетевого трафика между С2-агентом и сервером — посмотрим на нетривиальные и даже забавные способы это сделать.
Государственная цензура есть многогранный монстр, закрывающий путь не только к зарубежной информации посредством блокировки ресурсов и их методов обхода, в лице Proxy, VPN, Tor, но также и постоянно пытающийся подавлять неподконтрольные безопасные и анонимные коммуникации внутри самого себя. Гос.структуры ради этого готовы пойти буквально на любые ухищрения и запугивания, включая штрафы (дело Threema, отказ передачи ключей шифрования), уголовные преследования (дело Дмитрия Богатова, дело по VIPole), регулирование неконтролируемой криптографии (история запретов до 2016, запрет шифрования доменных имён), а также возможные бэкдоры в собственных криптоалгоритмах (Кузнечик и Стрибог). Рэкет становится для государства нормой жизни.