Причины написания статьи, общие правила использования handlebars в superset и советы содержатся в первой статье, поэтому сразу опишу следующие шаблоны.

Многие говорят о DeepSeek R-1 - новой языковой ИИ-модели с открытым исходным кодом, созданной китайской ИИ-компанией DeepSeek. Некоторые пользователи утверждают, что по возможностям рассуждения она не уступает или даже превосходит модель o1 от OpenAI.

В настоящее время DeepSeek можно использовать бесплатно, что является отличной новостью для пользователей, но вызывает некоторые вопросы. Как при таком резком росте числа пользователей они справляются с затратами на сервера?

Ведь эксплуатационные расходы на оборудование не могут быть дешевыми, верно?

Единственный логичный ответ здесь - данные. Данные - это жизненная сила ИИ-моделей. Вероятно, они собирают данные о пользователях, чтобы использовать их в своей модели квантовой торговли или для другой формы монетизации.

Поэтому, если вы беспокоитесь о конфиденциальности данных, но при этом хотите использовать R1, не предоставляя свои данные, лучший способ - запустить модель локально.

Я написал эту статью для себя, но подумал, что она будет полезна и начинающим айтишникам, и тем, кому необходимо освежить знания или быстро вспомнить основные вещи, не открывая полное руководство.

Ещё раз подчеркну, статья задумывалась как базовая памятка и помощь для начинающих, а никак не исчерпывающая документация. Многое я опускаю ввиду избыточности или неактульности, по крайней мере в моей работе.

О чем статья

Постановка задачи

В ноябре 2024 года с выходом .NET 9 и обновлением C# до версии 13 мы получили интересные нововведения, которые касаются типов данных и семантики блокировок. Каждый крупный релиз .NET сопровождается новыми инструментами, которые улучшают производительность, безопасность и удобство разработки. В C# 13 такой новинкой стал System.Threading.Lock. Это попытка сделать многопоточность чуть менее токсичной и чуть более предсказуемой.

В 2024 году мы не дождались выхода в свет Apache Kafka 4.0, в которой окончательно исчезнет поддержка ZooKeeper, оставив нам для создания кластеров только KRaft. Кто-то давно уже перешёл на эту прекрасную технологию, другие же размышляют, как им жить дальше — оставаться на линейке 3.х или в омут с головой.

Новогодние каникулы самое подходящее время для того, чтобы пощупать новую версию. Хотя код невозбранно доступен в Github проекта Apache Kafka, docker-образов текущих сборок 4.0 мне найти не удалось. Также поддержку 4.0 ещё не добавили в довольно популярный, и с недавних пор мною любимый, k8s-оператор strimzi. Ну что же, придётся устроить себе праздник самому!

Не за горами выход релиза 4.0 Apache Kafka. Согласно графику релиза, 15 января состоится code freeze, а через пару недель или позже, после стабилизации, версия 4.0 увидит свет. Самое время присмотреться, что же в неё вошло.

Разбирался я в низкоуровневой работе камер iPhone, и дошёл до FaceID — системы распознавания лиц, используемой Apple для разблокировки смартфона. И наткнулся внутри на интересную вещь: чип, единственное предназначение которого в том, чтобы вывести из строя FaceID. Навсегда.

О том, как в iPhone вообще работает FaceID, где там этот чип стоит, что именно он делает, зачем его сделали таким злым, и как в ремонте справляются с этой напастью — под катом!

Расскажу я вам о способах визуализации данных, которые помогают бизнесу быстро оценивать информацию и принимать обоснованные решения. Постараюсь объяснить теоретические аспекты и продемонстрировать на практическом примере. Донести плюсы и минусы этих визуализаций.

Всем привет! Меня зовут Михаил, я руковожу разработкой хранилища данных «Магнит OMNI». Хочу рассказать, как мы решали проблемы его создания: разделение ресурсов хранилища между несколькими большими равнозначными заказчиками; переиспользование кода для оптимизации рутинных задач; развитие платформы DWH в условиях активно растущего бизнеса; навигация в сотнях витрин и соблюдение единообразия расчёта метрик.

Советский Союз славился инженерными достижениями во всем мире, а завод имени Лихачева (ЗИЛ) был в числе тех, кто двигал автомобильную промышленность вперед. Об одном из достижений, высотном складе, мы уже писали. Сегодня расскажем о втором — стационарном комплексе аэроклиматических испытаний.

Чтобы моделировать любые погодные условия для тестирования автомобилей, в 1983 году построили специальный комплекс. В течение многих лет он верой и правдой служил своим создателям. Сегодня его уже нет, как и самого предприятия. Но кое-какая информация сохранилась, плюс есть фотографии, сделанные современными «сталкерами». Все это — дальше.

Всем привет! 👋 👋 👋 👋 Мы — Java-разработчики Т-Банка: Андрей, Арсений, Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся этим со всем сообществом.

В этом выпуске мы пройдемся по JEP, которые попадут в Java 24. Взглянем на новые релизы: IntelliJ IDEA 2024.3, Spring Framework 6.2 и Spring Boot 3.4, а еще Armeria 1.31.0 и Kora 1.1.16. Посмотрим новый алгоритм сбора мусора Mark-Scavenge. Узнаем больше о точках отказа в хайлоад-системах и LLVM. А еще разберемся, как ускоряли time-to-code в IntelliJ IDEA, какие тонкости есть в Hibernate и во многом другом 🙂  

Всем привет!
В прошлой статье была поставлена задача о надёжных мутациях и транзакциях в архитектуре Профи, в этой статье разберём один из вариантов решения — применить workflow-engine Temporal.

Привет! На связи Грегори Салиба из Spectr.

Возможно, вы прочитали название статьи и подумали, что попали на программу «В мире животных». Но нет, речь пойдет о сравнении двух  гигантов аналитики данных в Python: Pandas и Polars. В этой статье мы подробно рассмотрим вопрос быстродействия этих двух решений в части работы с файлами больших объемов.

В статье мы сравним скорость обработки на примере конкретной задачи одного из проектов, разработку которого ведет наша команда.

В этой статье мы расскажем о том, как эффективно реализовать полнотекстовый поиск с помощью PostgreSQL. Узнайте, как улучшить скорость и точность поиска по текстовым данным, используя такие инструменты, как tsvector, tsquery и индексы GIN, и как эти возможности могут значительно повысить производительность вашего приложения.

Разберемся в преимуществах и недостатках каждой системы, а также настроим мониторинг гетерогенной Linux-Windows инфраструктуры средствами централизованного управления.

Хабр, привет! Меня зовут Андрей Толмачёв, я 1С-разработчик, консультант, архитектор и руководитель проектов 1С, а ещё автор курсов по разработке 1С в Яндекс Практикуме.

Без лишних слов — делюсь полезными ссылками на видео, чаты, каналы и форумы, которые помогут начинающим и опытным 1С-разработчикам найти ответы на вопросы и почувствовать себя частью комьюнити.