Интересное в исполнении приложение всегда сможет привлечь внимание, поскольку мы любим, когда красиво. Но что стоит за этим "красиво"? И начинка, и внешний вид. Сегодня я бы хотела поговорить о внешнем виде, ведь встречают по одежке. А конкретно - про анимации.

Анимации добавляют жизни приложениям и сайтам и делают их простыми в использовании. Мы можем добавлять изменение кнопок при нажатии, всплывающие объекты, эффекты перехода и многое другое, что позволяет пользователю не просто ознакомиться с содержимым, а еще и интересно провести время.

Мы поговорим о библиотеках JavaScript упрощающих добавление этих анимаций для разработчиков, делая приложения более приятными.

Приятного прочтения :-)

Данная статья будет полезна для Junior / Middle Java разработчиков, которые готовятся к собеседованию или просто развиваются и хотят немного конкретики по части паттернов, и так как в данной статье я покажу 5 паттернов, с которыми мы как разработчики работаем в Java Core, с самого начала нашего пути, то они точно останутся в вашей голове и при последующем написании кода будут только всплывать и крепнуть. И даже просто, не знать что они это они - это не хорошо.

Всем привет! В этой статье я хотел бы поделиться своими мыслями о том, почему виртуального DOM можно избежать при создании реактивности сегодня. Я работаю со всем этим уже около полутора лет, создавая фреймворк Cample.js, и у меня есть некоторые соображения по этому поводу.

Недавно я столкнулся с задачей, известной как one billion row challenge. Два аспекта этого вызова меня заинтриговали:

1. Каковы будут последствия, если я попробую решить этот вызов на фронтенде?

2. Удастся ли мне это?

Хотя я не уверен в возможности визуализировать миллиард строк в таблице, цифра в миллион кажется вполне достижимой. Узнав о таком интересном вызове, я решил заняться маленьким проектом, целью которого было отображение миллиона строк в React.

Давайте я вас подробно ознакомлю с тем, что именно произошло, как это было сделано и по каким причинам.

Это перевод статьи Якоба Стейнхардта, где он описывает и обосновывает свои оценки того, как будут выглядеть языковые модели в 2030 году. Статья подводит базу для ещё двух, в которых он описывает возможные при наличии подобных систем катастрофические сценарии. Их переводы тоже скоро будут выложены.

Способность GPT4 программировать, творчески генерировать идеи, писать письма и делать немало чего ещё много кого удивила. В машинном обучении она в этом не одинока: до неё меня, как и многих способных прогнозистов удивили математические способности Minerva.

Как меньше удивляться при появлении новых ИИ‑разработок? Наш мозг часто совершает прогноз нулевого порядка: смотрит на нынешнее положение дел и добавляет усовершенствования, которые «кажутся осмысленными». Но оценка, что именно «кажется осмысленным», подвержена когнитивным искажениям и будет недооценивать прогресс в столь быстро развивающейся области как машинное обучение. Более эффективный подход — прогнозирование первого порядка: численно оценить историческую скорость прогресса и экстраполировать её вперёд, обращая при этом внимание на возможные причины замедления или ускорения.¹

В этом посте я использую этот подход для прогнозирования свойств больших предобученных ИИ в 2030 году. Я дальше буду говорить о «GPT₂₀₃₀». Это гипотетическая система, которая обладает способностями, вычислительными ресурсами и скоростью вывода, которые получатся, если экстраполировать большие языковые модели на 2030 год (но эта система скорее всего будет обучена и в других модальностях, таких как изображения). Чтобы предсказать свойства GPT₂₀₃₀, я рассмотрел много источников информации, включая эмпирические законы масштабирования, прогнозы о будущих вычислительных мощностях и будущей доступности данных, скорость улучшения по конкретным метрикам, скорость вывода нынешних систем и возможные будущие улучшения параллелизма.

Человечество не умеет жить без мечты. Глобальной, размашистой, такой — чтобы всё или ничего. Люди мечтали летать, как птицы, видеть, как звери, обгонять самых быстрых, создавать золото из олова, не болеть, лечить рак, чинить гены, жить вечно, летать в космос, дотронуться до Луны… Что-то получается, что-то не сразу, что-то — и вовсе нет. Вторую половину XX и пока весь XXI век человечество мечтает…научиться думать. Только не головами, которые как раз мечтают и воплощают мечты в конкретные решения, а железными мозгами: создать компьютеры, обрабатывающие информацию по тому же принципу, что и люди, а то и способные к абстракции и воображению, — обучить машину думать. Это весьма практичная мечта, которая по задумке должна сделать мир лучше и перевернуть медицину, психологию, культуру, искусство, инженерию и почти всё, где мы используем мысль и речь. Догадались, о чём речь?

В поле общественного обсуждения проблем нашей страны постоянно всплывают такие вопросы, как недостаточные темпы технического прогресса, нехватка специалистов и обычной трудовой силы, и многое подобное, и в таком вот стиле.

Обсуждать все это в общем для простого человека несколько проблемно, но можно воспользоваться подходом «в малой капле отражается море» и посмотреть, как те же самые проблемы существуют в среднего размера НИИ.

В 2008 году я устроился ведущим инженером в НИИ Физических измерений, г. Пенза.

Для меня работа в этом НИИ была более чем знакома, я там работал с середины 80-х по середину 90-х. НИИФИ с момента своего создания было сосредоточено на создании датчиков и специализированной измерительной аппаратуры для космической отрасли.

Начало 2000-х характеризовалось тем, что цены на нефть поползли вверх, в государстве появились какие-то деньги, но одновременно стала происходить череда ярких и красочных неудач с нашими ракетами. И вопрос – а что же там происходит с нашими ракетами – создал на НИИФИ фокус ощутимого финансового потока.

Поскольку в этой организации работает куча людей, связанных между собой родственными связями, то, помимо официального молчания по всем щепетильным вопросам, организация была пронизана слухами, что у нас общий бюджет НИИ достиг сначала 0,7 (примерно 2008–2009), далее 0,9; потом 1,3; 2,1 и 2,7 (2012) миллиарда рублей.

Здесь можно задаться очень простым вопросом – а вот кто будет делать интеллектуальное наполнение проектов под эти в общем-то огромные финансовые потоки.

Откровенно говоря, я не думал, что компании ухватятся за нейросети: во-первых, сразу рассыпается стратегия клиентоцентричности, во-вторых, доверие к автоматизации кажется до предела странным. Ну то есть с 70-х годов средства автоматизации в бизнесе неизбежно вызывали подозрение, а тут внезапно нечто располагает к себе так, что некоторые готовы проводить сокращения в маркетинге, продажах, да даже в разработке и тестировании. Кажется, что за нейросетью маячат продуктивность, экономия, эффективность и всяческий интенсивный рост. А на самом деле, с нами случилось то, что повторялось в истории не раз и не два. Добро пожаловать в очередной карго-культ!

Вероятно, вы уже слышали о соревновании под названием "The One Billion Row Challenge" (1brc), если же нет, то предлагаю ознакомиться с репозиторием 1brc Гуннара Морлинга.

Моё участие в проекте было мотивировано присутствием в нём двух моих коллег, которые достигли лидирующих позиций.

PHP не известен своими выдающимися скоростными показателями. Тем не менее, учитывая, что я работаю над профайлером PHP, я решил исследовать его производительность на примере этого вызова.

В конце прошлого года мы поговорили с цифровыми директорами и лидерами IT-индустрии для нашего тг-канала об IT в индустрии Цифровой директор. Нас интересовали надежды (и опасения) коллег на 2024 год в IT. Из-за чего в России страдает ввод в эксплуатацию решений, почему мода на технологии — это не всегда хорошо, и зачем айтишникам своя “клятва Гиппократа” — читайте в интервью с Мариной Аншиной, председателем Правления Российского Союза ИТ-директоров, президентом фонда ФОСТАС.

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Горячев, работаю в позиции AI/ML Engineer в Сбере. В мой скоуп входит работа с SOTA (state-of-the-art) алгоритмами в областях NLP и RecSys.

Книга написана в форме Guide Book с теоретическими и практическими заданиями. Ниже написал анонс в виде Q&A, чтобы вы на первых двух пунктах смогли понять, интересно ли вам.

Ссылка на книгу

API Gemini бесплатен, но существует множество инструментов, которые работают исключительно с API OpenAI.

Проект openai-gemini даёт позволяет с лёгкостью создать персональный Gemini API-endpoint, совместимый с OpenAI, бесплатно.

Стейт-менеджеры уже давно стали своеобразным мемом среди разработчиков. Бытует мнение, что фронтедеры только тем и занимаются, что вместо решения действительно важных и актуальных проблем постоянно переписывают проект с одного стейт-менеджера на другой. Благо их количество и поток новых, выходящих в open source, позволяют. 

Выход есть — Signals. Решение, по словам создателей, сочетает оптимальную производительность для разработчиков и легкое внедрение во фреймворк. Под катом — подробный разбор библиотеки. 

Меня зовут Женя, я все еще фронтенд-разработчик в команде Quick Experiments inDrive. И я тоже не люблю выделяться из толпы, поэтому предлагаю обратить внимание на новое решение от команды Preact — Signals. Во вступительной статье создатели библиотеки заявляют о том, что сегодня создано огромное количество решений по управлению состоянием приложения, но они требуют сложной и долгой интеграции с фреймворком. Это усложняет проектирование, так как нужно постоянно держать в уме особенности стейт-менеджера. Усложняется и разработка, так как нужно тратить много времени и сил на интеграцию стейт-менеджера и библиотеки рендеринга. 

Эта статья адресована тем, кто сам занимается строительством канализации на даче.

Миллионы дач в России ранее были оборудованы туалетами типа "сортир с выгребной ямой". С этого многие начинали и многие этим и закончили. Но по мере продвижения ИИ в массы и вообще развития технологий, многие задумались о том, что душ доме на даче это хорошо. А также нормальный тубзик. В котором можно нормально гнездится и почитать газету в интернете, Хабр или что-то еще полезное, а не напряженно ждать вцепится ли в тебя рой мух или нет. Опять же эстетика сортира уже устарела.

Салам, брат. Меня зовут Филипп, я ведущий утреннего шоу на Ретро FM Кыргызстан, а ещё я Варщик. Я начинал с варки бытовой химии на съёмной квартире в центре Бишкека. Там я разливал жидкое мыло в тару, которую покупал на производстве мёда. Сегодня моё производство выпускает 5 000 единиц продукции в месяц.

В 2008 я начал бизнес в России, тогда у меня был партнёр-итальянец, своя торговая марка и я даже ходил на интервью-разговор к Тинькову. С 2012 года живу и занимаюсь бизнесом в Кыргызстане.

В статье я расписал, как варю продукт в домашних условиях с помощью ванны и дрели, разливаю его в банки из-под мёда и налаживаю дистрибуцию с помощью Саламбрата.

В 2010-м, до отъезда из России, я хотел разгадывать кроссворды на берегу Адриатического моря, вытащить миллионов 10 млн евро и оставить управляющих, а вот как вышло на самом деле.

Коротенькая статья о том, как бороться с новым нововведением от OpenAI, а именно с запретом на создание анкоров. В конце статьи элегантное решение в 3 промпта, которое решает все проблемы (пока не закрыли и эту дырку).

Всем привет! Меня зовут Владислав Давыдов, я главный менеджер центра развития цифровых технологий компании «Норникель».

Возможно, вы уже знаете, что «Норникель» ведет разработку промышленного экзоскелета. У вас могли возникнуть закономерные вопросы: Почему экзоскелет именно такой? Как мы к этому пришли и какие результаты получаем?

В прошлом материале я писал о прототипе экзоскелета в целом, а сейчас расскажу о его разработке и испытаниях.

В этой заметке авторы MIT Technology Review рассматривают четыре тренда, за которыми стоит следить в наступившем году.