Пользователь
Сотрудники каждого склада, которые хотят выстроить логистические процессы оптимальным образом, должны знать фактические габариты и вес товаров, которые хранятся на его площадях. Совокупность габаритов и веса товара в Ozon называют объёмно-весовыми характеристиками (ОВХ).
Мы разработали, собрали и интегрировали в операционные процессы складов Ozon устройства для измерения габаритов и веса товаров. Об этом мы писали ранее. Но к идее создания своего решения пришли не сразу.
Сделайте интерфейс React-приложения более отзывчивым и плавным с помощью хуков useTransition, useDeferredValue и useOptimistic. Управляйте приоритетами рендеринга, избегайте подвисаний при работе с большими данными и реализуйте оптимистичные обновления для мгновенной реакции интерфейса. Практические примеры и полезные советы ждут вас! 🚀
В одной из недавних статей на Хабре мы обсуждали использование кавычек в русскоязычных и английских текстах. В той статье я обещался пройтись по правилам использования дефисов и тире, собственно, выполняю обещание. Также из этой статьи вы узнаете о «самом дорогом дефисе в истории» и о том, как он связан с космическими полётами.
Порой случается так что несмотря на то что мы в точности повторяем запрос к сайту из своего любимого HTTP клиента в ответ мы получаем ошибку. Но ведь в браузере запрос проходит! В чём же дело? В этой статье мы с этим разберемся!
Управление глобальным состоянием
В прошлой части мы рассмотрели методологии оптимизации и реюзабельности логики, а так же подход к роутингу каждого фреймворка. Однако давайте теперь переключим наше внимание на другой важный аспект - управление глобальным состоянием. В этом разделе на примере Angular, React и Vue мы рассмотрим уникальные стратегии, используемые этими фреймворками для работы с глобальными состояниями. По мере изучения этих подходов мы узнаем, как разработчики эффективно решают сложную задачу поддержания синхронизации данных в приложениях.
Привет, Хабр!
Когда речь идет о распределенных системах и сетевых приложениях, консенсусный алгоритм становится must have. Эти алгоритмы играют ключевую роль в обеспечении надежности, согласованности и целостности данных в условиях, когда у нас есть несколько участников (узлов), работающих в сети. Например, множество современных распределенных баз данных, файловых систем и кластеров используют консенсусные алгоритмы для координации операций между разными узлами.
В сценариях, где имеются несколько серверов, подразумевается, что они должны приходить к единому решению относительно каких-либо операций, таких как запись данных, выбор лидера или другие важные решения. Консенсусный алгоритм служит мостом между параллельным выполнением и сохранением согласованности.
К примеру, у вас есть распределенный кластер серверов, которые отвечают за хранение критически важных данных. Если один из серверов хранит информацию о балансе банковского счета пользователя и другой сервер отвечает за транзакции, нам нужно обеспечить согласованность данных между ними. Консенсусный алгоритм помогает решить вопросы вроде "Что произойдет, если сервер с балансом откажет?"
В этой статье, мы рассмотрим один из наиболее популярных консенсусных алгоритмов - Raft. Рассмотрим его ключевые компоненты, алгоритм выбора лидера, обеспечение целостности данных и оптимизации для улучшения производительности.
"Краткость - сестра таланта" - именно так сказал Антон Павлович Чехов, и теперь говорю я. Сегодня, завтра и до конца дней habr-а речь пойдет о WebSocket-ах: "Что это?", "Как работает?" и главное - "Как это взламывать?" (в целях этичного хакинга конечно). Начнем с простого и будем идти к более сложному, пробираясь через тернии к звёздам.
Одна из самых частых проблем при миграции информационных систем на ОС Astra Linux — это искажение документов, ранее созданных на ОС Windows в MS Office и других программных средствах. В лучшем случае «слетает» вёрстка, в худшем — всё превращается в текст из нечитаемых символов, известных в народе как кракозябры.
Зачастую эти проблемы связаны со шрифтами. В этой статье мы расскажем, что нужно знать об их применении, и как избежать указанных неприятностей.
pub enum Expr<'src> {
Int(u32)
Ident(&'src str),
// ...
}String мы заимствуем его из входной исходной строки. Это позволяет избежать дополнительных распределений, дополнительного копирования и экономит слово на представлении данных. Компиляторы могут быть очень требовательны к памяти, поэтому стоит выбирать краткое представление.
Этот материал посвящён взлому промптов Notion AI, семи методикам реверс‑инжиниринга промптов и рассказу о том, почему все ошибаются в своих мнениях о промпт‑инъекциях (prompt injection).
Вчера я получил доступ к публичной альфа‑версии Notion AI. У меня ушло 2 часа на то, чтобы, пользуясь промпт‑инъекциями, раздобыть полные тексты внутренних промптов, применяемых для реализации каждой из возможностей Notion AI.
Сегодня я публикую тексты этих промптов, но делаю это не потому, что я — человек безответственный; я отстаиваю точку зрения, в соответствии с которой в этом нет ничего страшного. И я воздаю должное команде Notion, которая так хорошо интегрировала возможности искусственного интеллекта в свой продукт.
Мне, кроме того, пришлось разработать и использовать кое‑какие новые техники приблизительного определения исходных текстов промптов. Я подумал, что было бы интересно представить их вам — моим замечательным читателям.
Доклад Алексея Лесовского про то, что нового есть в PostgreSQL в плане мониторинга.
Охватывать Алексей будет 13 и 14 версии. Далее от его лица.
Большую часть прошлого года я работал с Hexvarium. Базирующаяся в Атертоне, штат Калифорния, компания строит и управляет оптоволоконными сетями. В настоящее время у них есть несколько сетей в районе залива, но у них есть планы по расширению в США.
Моя роль заключается в управлении платформой данных, которая содержит 30 миллиардов записей примерно из 70 источников информации. Эти данные используются инженерами, разрабатывающими оптимальные планы развертывания оптоволоконной сети с помощью LocalSolver. Далее приведен пример одного из таких планов.
Меня зовут Алексей Тощаков, я руковожу службой антифрода в Яндексе. Моя команда использует алгоритмы и данные для защиты наших сервисов и пользователей от фрода. Один из сервисов, которые мы разрабатываем — SmartCaptcha в Yandex Cloud.
В 2021 году мы уже рассказывали на Хабре про то, как изменялась и совершенствовалась наша внутренняя капча. После публикации статьи к нам стали обращаться владельцы сайтов с вопросами о том, как можно наш инструмент использовать у них. Это стало для нас сигналом, что пора взяться за разработку сервиса Yandex SmartCaptcha для внешних клиентов. Казалось бы, весь код уже написан, так что нужно только оформить лендинг и подключить биллинг. В реальности вышло сложнее — нам пришлось провести рефакторинг кода и многое изменить. Сейчас расскажу подробнее о том, что получилось в итоге.
Прим. переводчика: в данной статье обсуждается общий подход к выбору вопросов для собеседований на позицию программиста компьютерной графики на примерах конкретных вопросов.
Недавно я видел в твиттере довольно много дискуссий о хороших и плохих вопросах на интервью. Некоторые из этих вопросов выглядят полезными.
В основном, наиболее интересные из них выглядят открытыми. Они могут привести к весьма большим и разветвленным обсуждениям или даже не имеют «верного» ответа. В конце концов, вам, скорее, нужно не узнать ответ (он всё равно будет 42), а увидеть процесс решения проблемы и/или оценить общие знания и понять собеседуемого.
Ниже я приведу примеры, которые я использовал несколько раз, и они ориентированы на программистов графики с некоторым количеством опыта.