В статье представляется нераспространенный взгляд на вход в айти - через нетворкинг. Порассуждаю о каналах нетворкинга и почему начинающим специалистам трудно найти работу.

В середине мая компания OpenAI представила новую версию самой популярной и хайповой нейросети в мире. Продукт получил название ChatGPT-4o, сохранив порядковый номер своего предшественника. Несмотря на это, чат-бот не только стал быстрее обрабатывать информацию, но и получил поддержку мультимодальности, и это буквально все изменило.

Самые крутые видеокарты GeForce оказались в дефиците во многих странах мира из-за массового спроса со стороны Китая. Там они используются в основе супер-компьютеров, применяемых для развития нейросетей. Nvidia не могла не догадываться, в каком ключе используются ее видеокарты, обладающие колоссальным вычислительным потенциалом. И, вместо того, чтобы бороться с этой инициативой, решила возглавить ее и запустила свой собственный чат-бот Chat with RTX.

Что будет, если актрису пустить работать на завод, да не простой, а медицинского оборудования? Первые дни я и сама себе задавала этот вопрос. Ведь я актриса, и я на заводе! Расскажу, чем актерское мастерство помогает в инженерной сфере, как я боялась излучения, пряталась в виртуалках и стала голосом рентген-аппарата.

Хабр, привет! Это снова Антон Разжигаев, аспирант Сколтеха и научный сотрудник лаборатории Fusion Brain в Институте AIRI, где мы продолжаем углубляться в изучение языковых моделей. В прошлый раз мы выяснили, что эмбеддинги трансформеров-декодеров сильно анизотропны. На этот раз я бы хотел рассказать об их удивительной линейности, ведь нашу статью про обнаруженный эффект («Your Transformer is Secretly Linear») несколько дней назад приняли на международную конференцию ACL!

Для того чтобы данные были понятны даже для неподготовленного человека, их можно представить в виде визуализаций: графиков, диаграмм, таблиц, карт.

В статье рассказываем, как создавать эффективные визуализации, которые раскроют природу данных и помогут выявить скрытые в них закономерности.

Перевод статьи разработчика из Южной Кореи.

Я работал разработчиком более пяти лет. Это не делает меня экспертом, но я считаю, что сделал достаточно ошибок, чтобы поделиться с вами. Вот 10 вещей, которые никогда не стоит делать разработчику.

1) Быть перфекционистом

Ничто не идеально, и я уверен, что «идеального кода» не существует тоже.

Разработка это итеративный процесс. Ты пишешь код, тестируешь, получаешь обратную связь, делаешь рефакторинг и повторяешь. То, что работает сегодня, может не работать завтра. Поэтому программы должны быть гибкими и легко изменяемыми (вот почему их называют софтом).

Продолжаем рецензии на книги по ИТ‑тематике с промокодом от нашего блога. Сегодня это перевод известной книги «Building Micro‑Frontends» O'REILLY по микросервисам, вышедший в издательстве БХВ‑Петербург весной 2024г. Книга рассчитана на широкий круг веб‑разработчиков, архитекторов и руководителей команд, работающих с веб‑приложениями. А в целом, полезна всем, кто столкнулся с проблемами масштабируемости, параллельной разработки и организации кодовой базы при создании сложных фронтенд‑приложений.

Всем привет! Я Айдар Мавлетбаев, Flutter-разработчик в AGIMA. В самом начале любого проекта очень важно выбрать архитектурный паттерн, ведь именно это может спасти ваш проект на более поздних этапах. В статье сравним архитектуры BLoC и MVC, подробно рассмотрим библиотеку GetX, выделим ее плюсы и минусы. В этом нам помогут два простых примера: это функция авторизации и List Data.

В России не любят Линукс. Студенты и корпорации всячески отлынивают его использовать, даже если Линукс насаждают преподаватели или госзаказчики. Но есть область, в которой Линукс придется полюбить. Это разработка микросхем. Даже внутри Apple и Microsoft инженеры используют Synopsys Design Compiler / IC Compiler и Cadence Genus / Innovus, у которых вообще нет версий для Windows и MacOS, только для Linux. Да, я знаю, что Synopsys и Cadence ушли из России. Но даже открытые тулы для синтеза ASIC - Open Lane - есть только под Linux.

Я уже несколько лет использую для семинаров по FPGA загружаемые через USB SSD диски, на который ставится весь необходимый софтвер. Такое решение позволяет избежать агонии первого дня семинара, когда приходит куча народу со своими ноутбуками, три часа ставят Quartus, а потом мучаются с драйверами USB Blaster для китайского контрафактного клона, который без танцев с бубном не хотят поддерживать не Win10, ни Linux, ни особенно Win11, который хочет подписанные драйверы.

А как же виртуальные машины? - спросите вы. С моей точки зрения они вносят дополнительный уровень танцев с бубном. И это не мое дремучее мнение - так же считает мой приятель, который работал над виртуализацией в Микрософте. То оно USB порт не пробивает, то еще какие-нибудь глюки. Плюс учить дополнительные опции, качать и копировать файлы в десятки гигабайт. А тут вставил в USB порт, и если загрузится, то заработает.

Конечно, загружаемые SSD тоже не без проблем: тут и Legacy BIOS boot против UEFI boot, и Secure Boot с Bit Locker, и зловещий "хвост GPT", и отрубание всего из-за скачка напряжения в USB хабе - но с этими проблемами мы методично разобрались. Решение я и описываю в этой заметке, предназначенной в первую очередь для учеников и руководителей кластеров в Школе Синтеза Цифровых Схем, которая начинается с сентября в 14 российских городах (объявления и точных дат еще нет, но уже записалось 200 учеников).

Прежде всего: как выглядит загружаемый SSD? А вот так:

Хабровчане, приветствую! Меня зовут Андрей Иванов, я системный аналитик в сфере медицины и здравоохранения. До 2005 года работал врачом, потом руководил медицинским информационно-аналитическим центром. Спустя время возникла настоятельная потребность научиться делать самостоятельно то, чем прежде приходилось руководить, — так я поступил на курс «Системный аналитик» в Практикуме.

Возможно, это вступление показалось вам знакомым. В начале года я рассказывал про проект визуализации медицинских данных, который мы со студентами сделали в Мастерской Практикума. Сейчас — расскажу, как мы продолжили работу во второй Мастерской, и покажу, на что теперь способен наш инструмент.

Итак, вы хотите улучшить эффективность работы своей модели глубокого обучения. Как подойти к такой задаче? Народ в таких случаях часто набрасывается на «сборную солянку» из всяких хитрых приёмов, которые, вроде бы, кому‑то когда‑то помогли, или хватает что‑то, встреченное в каком‑нибудь твите, вроде «Используйте операции, изменяющие исходные данные! Задайте значение None для градиентов! Устанавливайте PyTorch 1.10.0, но ни в коем случае не 1.10.1!».

Понятно — почему люди часто прибегают к таким вот спонтанным действиям в подобных ситуациях. Ведь «эффективность работы» современных систем, их «производительность» (в особенности — систем глубокого обучения) часто кажутся нам понятиями, которые ближе к алхимии, чем к науке. Тем не менее — рассуждения о производительности, в основе которых лежат базовые принципы работы компьютерных систем, способны устранить надобность в широком круге «магических» приёмов и в результате значительно облегчить путь к решению проблемы.

Внутри Dolt, первой в мире базе данных SQL с полнофункциональными возможностями контроля версий, таится много интересной computer science. Недавно я писал о системе хранения Dolt, в ней есть очень тонкая особенность — применение вероятностного поиска на больших выборках 64-битных целых чисел.

В любом учебном плане по Computer Science есть курс алгоритмов. Моим был CS 102, и одним из пунктов, который объяснялся в нём досконально, было то, что поиск — это, по сути, задача O(log2(N)) при условии, если данные отсортированы. За свою карьеру я многократно встречался с этим в том или ином виде — если сортируешь информацию и сохраняешь её, то стоит ожидать, что для поиска потребуется время O(log2(N)). В общем случае мы соглашаемся на время поиска O(log2(N)), потому что оказывается, что можно перебрать большой объём данных с логарифмическим коэффициентом масштабирования. Эта система работает, потому что мы уже почти автоматически сортируем всё заранее.

Но что если мы добавим дополнительные ограничения на наши данные, которые позволят нам выполнять поиск за константное время?

Будет ли эта статья историей о необязательной оптимизации? Да, будет. В этом конкретном случае поиск будет занимать гораздо меньше времени, чем чтение с диска. Мы говорим о величинах менее чем 0,1% от суммарного времени. Будет ли эта статья историей о преждевременной оптимизации? Нет, не будет. Это бы подразумевало, что мы не осознаём, что время тратится не на то. Эта статья — история о заманчивости алгоритма константного времени.

В данной статье мы рассмотрим, как бакетизация может существенно ускорить вычисления и представим график зависимости отношения времени на расчеты p-value без бакетизации к времени на расчеты с бакетизацией.

Я не испытываю ненависти ни к корпоративным блогам, как таковым, ни к большим языковым моделям в целом. А вот к мусорному контенту, созданному левой пяткой ради ссылок на сайт или телеграм-канал - испытываю, и еще как. И как раз вот тут встретились два одиночества - ленивые копирайтеры мусоропроизводители и генеративные сети. Получилась, как вы понимаете, вовсе не конфетка.

Долго работая с LLM и GPT, неизбежно начинаешь замечать характерные паттерны, обороты, формулировки, характерные для генеративного контента. Наткнувшись на очередную очевидно генеративную статью и убедившись, что из таких статей у компании состоит весь блог, я решила исследовать это дело подробнее и желательно - автоматически.

За подробностями, результатами, ужасом и даже кодом на VB.NET приглашаю под кат!

Я пришла в проектный менеджмент, именно в продуктовую разработку, когда это ещё не было мейнстримом. А в данный момент изумляюсь тому, во что превратилась отрасль.

Куда делись мои старые коллеги? Умные ребята, горящие своим делом, которые и меня учили, и прекрасно справлялись со своими проектами. Куда делись люди, на которых я хотела быть похожей в профессиональном плане? У которых можно спросить и проф.совет, и обменяться опытом? И почему сейчас вокруг нет больше таких коллег? Почему более опытные по возрасту и стажу коллеги совершают ошибки незаинтересованных случайных новичков?

Постоянно всплывают такие вопросы. За время работы я сменила приличное количество компаний — все крупные, с большими разработческими и ИТ‑отделами. И начинала я работать в подобных же компаниях. Вот только качество проектного менеджмента стерлось со временем. И работать в такой среде достаточно неприятно.

Мало того, что коллеги не стараются делать хорошо. Они просто не стараются вообще что-то делать

Какие перлы мочат современные ПМ и к чему это приведет, по моему мнению — далее в этой статье.

У руководителей, как и у обычных специалистов, бывают самые разные проблемы: с хардами, софтами, мотивацией и прочим.

Самая неприятная ситуация возникает, когда личные ценности и майндсет человека сильно расходятся с работой, которую ему приходится выполнять. Если работа не подходит человеку из‑за конфликта с личными свойствами и мотивацией, это не исправить обучением. Если такой человек — руководитель, будет страдать он и все вокруг него.

После ошибочных назначений на должность отличные сотрудники демотивируются, выгорают в щепки и демеджат всех своих подчинённых и смежников. Не потому, что они недостаточно умны или старательны, а потому, что им каждый день приходится делать вещи, которые они ненавидят или фундаментально не могут делать.

Если ты уже давно и успешно руководишь командами, эта статья вряд ли откроет тебе что‑то новое. Если ты — инженер и думаешь, стоит ли переходить в управление или руководитель, сомневающийся, стоит ли конкретного человека делать лидом — приходи под кат.

Там я поделюсь мыслями о том, какая мотивация и ожидания от управленческой работы приводят или не приводят людей к успеху. Буду рад, если мой пост снизит количество боли и плохих карьерных решений у классных ребят.

Новости IT и бизнес-эмиграции: обновления по стартапам, номадам и ВНЖ в Европе/Америке. Канада сражается сама с собой, Финны готовят проверки стартапов, Испания грозит выселить кочевников не оформивших соцстрах, Азия открывается для цифровых кочевников.

Если еще пять лет назад практика в университетах была больше формальностью и «для галочки», то сейчас это реальный шанс для студентов обеспечить себя работой и доходом на этапе обучения.

Как же найти хорошую стажировку, как сделать из неё больше, чем просто очередную строчку в резюме, и как выбрать компанию и работу своей мечты? Предлагаем ответы на эти вопросы в статье.

Мир изменчив, а перспективы туманны. Новичкам зачастую не ясно, какие технологии изучать, а «старичкам» не всегда удается быть «на гребне технологической волны». В этой статье я приглашаю проследить за моими рассуждениями на тему того, что ждет кроссплатформенную мобильную разработку в будущем и узнать, какое место занимает Flutter в моем видении текущего технологического тренда.