Никита Гурьянов — физик из Оксфордского университета, занимающийся вычислительной квантовой физикой. В конце августа он ворвался на Financial Times со статьей, критикующий индустрию квантовых вычислений, сравнив «фанфары» вокруг этой технологии с раздувающимся финансовым пузырем. Он предупреждает, что люди, особенно в сфере высоких технологий, в последние годы стали чересчур оптимистично смотреть на перспективы квантовых вычислений. И что здесь сейчас куда больше дыма, чем огня.

Идея статьи родилась спонтанно из дискуссии в комментариях к статье «Кое-что об inode».



Дело в том, что внутренней спецификой работы наших сервисов является хранение огромадного числа мелких файлов. На данный момент у нас порядка сотен терабайт таких данных. И мы натолкнулись на некоторые очевидные и не очень грабельки и успешно по ним прошлись.

Поэтому делюсь нашим опытом, может кому и пригодится.

«Во всякой вещи скрыт узор, который есть часть Вселенной. В нём есть симметрия, элегантность и красота — качества, которые прежде всего схватывает всякий истинный художник, запечатлевающий мир. Этот узор можно уловить в смене сезонов, в том, как струится по склону песок, в перепутанных ветвях креозотового кустарника, в узоре его листа.

Мы пытаемся скопировать этот узор в нашей жизни и нашем обществе и потому любим ритм, песню, танец, различные радующие и утешающие нас формы. Однако можно разглядеть и опасность, таящуюся в поиске абсолютного совершенства, ибо очевидно, что совершенный узор — неизменен. И, приближаясь к совершенству, всё сущее идёт к смерти» — Дюна (1965)

Я считаю, что концепция вложений (embeddings) — одна из самых замечательных идей в машинном обучении. Если вы когда-нибудь использовали Siri, Google Assistant, Alexa, Google Translate или даже клавиатуру смартфона с предсказанием следующего слова, то уже работали с моделью обработки естественного языка на основе вложений. За последние десятилетия произошло значительное развитие этой концепции для нейронных моделей (последние разработки включают контекстуализированные вложения слов в передовых моделях, таких как BERT и GPT2).

Детально разбираем то, как проводить ручное тестирование, когда оно лучше автоматизированного, что нужно уметь тестировщику и как он может построить свою карьеру от джуниора до тест- лида. Гид подготовлен совместно с руководителем отдела тестирования компании Agima Дариной Гордеевой.



Привет! Меня зовут Дарина Гордеева. Работаю в компании AGIMA руководителем отдела почти 3 года. В области тестирования и обеспечения качества более 6 лет. За это время прошла путь от джуниора до руководителя отдела, занимаясь тестированием железа, а также мобильных и веб-приложений, автоматизацией и настройкой процессов QA. Сегодня я расскажу вам про особенности, возможности и скрытые проблемы ручного тестирования.

На фоне блокировок Amazon и предложений о введении 30%-го налога на все покупки с зарубежных площадок, «Яндекс» и «Сбербанк», завершили сделку о создании совместного предприятия, о котором было объявлено еще в августе. По словам Германа Грефа, целью новой площадки станет создание «российского Amazon». Общая стоимость проекта – 60 млрд. рублей, из которых «Яндекс» уже получил 30 млрд. Сумма очень внушительная: Дуров за «Вконтакте» получил $300 млн, а сам «Яндекс» заплатил за «Кинопоиск» $80 млн, и обе сделки были еще до падения рубля. Но какие шансы у нового проекта побороть Avito и Aliexpress, и сможет ли он что-то противопоставить настоящему Amazon, если тот однажды захочет прийти в Россию?

8 лет назад я написал статью про ускорение раздачи статического контента, некоторым хабрачитателям она приглянулась и долгое время оставалась актуальной.

И вот мы решили ускорять то, что и так работает быстро и, заодно, поделиться опытом того, что получилось в итоге. Конечно же я расскажу о граблях, о том где не надо HTTP/2, о том почему мы покупаем 7,6Tb NVMe SSD вместо 8x1Tb SATA SSD и много другой узкоспециализированной информации.

Давайте сразу договоримся что хранение и раздача контента это 2 разные задачи и говорить мы будем только про раздачу (продвинутый кеш)

Начнем с железа…

Привет! Мы запустили бета-тестирование нового продукта для получения публичных данных из ВКонтакте в реальном времени — Streaming API.



Он призван заменить методы публичного API для поиска и парсинга данных (newsfeed.search, wall.search, wall.get) и стать более удобным решением задачи аналитики упоминаний в соцсети.

Статья актуальна на 2021 год!

По российскому законодательству права на программное обеспечение (ПО) охраняются так же, как авторские права на произведения литературы. Однако в отличие от литературных произведений государство предусмотрело в отношении программы для ЭВМ дополнительное средство защиты — регистрация в федеральном органе исполнительной власти по интеллектуальной собственности (Роспатент).

Это наиболее очевидный и простой способ защиты прав на ПО. Но насколько этот способ защиты действенный и какие преимущества в защите прав дает регистрация?

Внимание! Апгрейд статьи в связи с изменением порядка регистрации с 18 июля 2016 г. здесь.

Решил собрать сервисы, которые могут быть полезны веб-разработчикам и дизайнерам. Буду рад, если кто-то найдет для себя полезный сервис. Осторожно, под катом куча картинок!

Довольно часто, выступая на различных конференциях, мы делились желанием выпустить под открытой лицензией KittenPHP, согласно традиции, заложенной крупными IT-компаниями, такими как Google и Facebook.

Это событие несколько раз откладывалось в связи с опасением, что нам не хватит сил и времени на взаимодействие с opensource-сообществом, однако в конце концов заветный день настал, и код KPHP и некоторых других инструментов, используемых внутри проекта, был выложен в открытый доступ.

В связи с этим под катом вас ждет более подробный рассказ о внутреннем устройстве ВКонтакте и тех инструментах, которые сегодня стали доступны opensource-сообществу.

Для умного дома есть куча решений, думаю, пора расширяться в сад.
Предлагаю обсудить проект контроллера для умной теплицы.

Добавлю, что все нижеперечисленное есть раздельными устройствами, не всегда совместимыми друг с другом, а нужна единая система, не требующая подгонки компонентов.

Вот примерный перечень того, что хочется видеть в конечном устройстве:

I этап — базовая функциональность
Минимум 8 каналов для датчиков (влажность воздуха внутри, температура воздуха внутри и снаружи, температура почвы внутри и снаружи, температура воздуха в канале вентиляции, освещенность, 1 резервный);
Отображение показаний датчиков на большом ЖК-дисплее (можно и LCD+тачскрин, но это вроде уже сильно дороже);
Управление исполнительными устройствами:
-открытие/закрытие кранов полива и залива бочек по заданной логике и показаниям датчиков;
-включение/выключение вентилятора (как в одну, так и в другую сторону) по показаниям датчиков и логике;
-включение ночью двух каналов LED-подсветки растений (синий и красный спектр) в разном соотношении, по заданному календарю.