Привет! Я Денис Соколов, руковожу R&D в Zenia Yoga — первом приложении для йоги на основе ИИ. В этой статье я расскажу, из чего состоит современная система, работающая с компьютерным зрением: как влияет каждый элемент пайплайна на конечный результат, который видит пользователь. Мы пошагово разберем создание модели для human pose estimation и сравним ее с готовыми «коробочными» решениями от производителей мобильных платформ, а также открытыми аналогами.

Этой небольшой заметкой я хочу начать цикл статей посвященных алгоритмам компьютерной графики. Причем, не аппаратным тонкостям реализации этой самой графики, а именно алгоритмической составляющей.

Действовать буду по следующему принципу: беру какой-либо графический эффект (из демо, программы, игры – не важно) и пытаюсь реализовать этот же эффект максимально простым и понятным способом, разъясняя что, как и почему сделано именно так.

В качестве основы для вывода графики будет использован язык Python и библиотека PyGame. Этим набором можно очень просто что-то выдать на экран, сделать анимацию и т.п. не отвлекаясь на технические детали реализации.

Из-за когнитивных искажений мы иногда принимаем иррациональные решения, а также выносим суждения на основе информации, которую мы обрабатываем. Фактически, когнитивные искажения — это запрограммированная ошибка в нашем мозге.

Также их можно представить как простые правила, которым следует мозг, чтобы обрабатывать поступающую информацию с минимальными затратами.

Когнитивных искажений существует большое множество, и о них полезно знать. В этой статье мы сделаем обзор 151 искажения, которые часто встречаются в повседневной жизни: как в личной, так и в профессиональной.

• Цикл событий
  　Задачи, тики и Web API
  　Очередь задач
  　16,6 миллисекунды на задачу
  　Обработка больших задач
  　Микрозадачи
  　requestAnimationFrame
  　requestIdleCallback
  　Сравнение очередей
  　Цикл событий в Node.js
• Функции обратного вызова
  　Ад обратных вызовов
  　Не выпускайте Залго
  　Жёсткая сцепленность
  　Проблема доверия
• Обещания
  　Цепочки обещаний и проброс отказа
  　Неявное поведение
  　　Возвращение нового обещания
  　　Спрятанный try/catch
  　Thenable-объекты
  　Статические методы
  　　Promise.all
  　　Promise.race
  　　Promise.any
  　　Promise.allSettled
  　Промисификация
  　Обещания или функции обратного вызова?
  　Корутины
• Async/await
  　Верхнеуровневый await и асинхронные модули
  　Обработка ошибок
  　Не все await одинаково полезны
• Заключение

Плюсы микро-фронтенд архитектуры

• Автоматизация CI /CD. Поскольку каждое приложение интегрируется и развертывается независимо, это упрощает CI/CD. Так как все модули разделены, то не нужно беспокоиться обо всем приложении при внедрении нового модуля. Если в коде модуля есть ошибка, CI/CD прервет весь процесс сборки.
  Гибкость команд разработчиков. Многочисленные команды могут разрабатывать и развивать информационные системы, работая по отдельности.
• Единая ответственность. Каждая команда микро-фронтеда на 100% фокусируется на функциональности своего микро-фронтенд приложения.
• Возможность повторного использования. Микро-фронтенд приложение может быть повторно использовано несколькими командами в разных системах.
• Технологический агностицизм. Архитектура микро-фронтенд не зависит от технологии. Возможно использовать компоненты, разработанные на разных фреймворков веб-разработки (React, Vue, Angular и т.д.).
• Простой порог входа в систему. Небольшие модули легче изучать и понимать новым разработчикам, входящим в команды, чем монолитную архитектуру с огромной структурой кода.

Всем привет. Меня зовут Михаил, я - фронтенд-разработчик в Лиге Цифровой Экономики.

В последнее время я пробую себя в должности руководителя направления фронтенд-разработки, однако я хочу с вами поделиться опытом разработки приложения с применением Webpack Module Federation, о том, какие задачи приходилось решать и проблемы, которые возникли на этом пути. Не буду вдаваться в теорию о микрофронтах и module federation, об этом уже много написано и предполагается, что вы знакомы с базовой настройкой. Мы же поговорим о самом «вкусном», некоторые моменты будут опущены в целях сосредоточения на деталях.

Приложения ASP.NET Core по-настоящему кросс-платформенны и могут запускаться в «никсах», а соответственно, и в Docker. Посмотрим, как их можно упаковать, чтобы развертывать на Linux и использовать в связке с Nginx. Подробности под катом!

Видеосвязь — основной способ общения преподавателя и студента на платформе Vimbox. Мы давно отказались от Skype, перепробовали несколько сторонних решений и в итоге остановились на связке WebRTC — Janus-gateway. Некоторое время нас все устраивало, но все же некоторые негативные моменты продолжали вылезать. В итоге было создано отдельное направление по видео.

Я попросил Кирилла Рогового, руководителя нового направления, рассказать об эволюции видеосвязи в Skyeng, обнаруженных проблемах, решениях и костылях, которые мы в итоге применяли. Надеемся, статья будет полезна для компаний, также поднимающих своими силами видео через веб-приложение.

Go2rtc — это open source приложение для стриминга видео в реальном времени. Оно весит всего 5 мегабайт, не имеет внешних зависимостей и работает на всех популярных ОС. Поддерживает технологии ​​RTSP, RTMP, DVRIP, HTTP-FLV, WebRTC, MSE, HLS, MJPEG, HomeKit и многие другие. Последний релиз получился настолько масштабным, что все нововведения пришлось оформлять в статью на Хабре.

Так же, как и многие другие компании, мы долго и счастливо использовали целый стек популярных облачных сервисов (Github, Slack, Jira, Confluence и т.д.) и связывал это все Google Workspace, который выступал в том числе и как SSO для всех используемых сервисов.

В связи с последними событиями нам пришлось достаточно быстро искать и реализовывать альтернативу из отечественных сервисов и open source продуктов. При этом одним из требований стало использование общей с «офисными»
и почтовыми сервисами точки аутентификации.

В этой статье я расскажу о том, как мы решали задачу создания SSO поверх выбранного поставщика почтового и «офисных» сервисов для используемых нами приложений с помощью Keycloak и с какими проблемами мы при этом столкнулись.

Цикл постов про Keycloak (часть 1): Внедрение.

О чем речь?

Это первая часть серии статей о переходе на Keycloak в качестве SSO в условиях кровавого enterprise.

Привет! Если ты так же как и я решил использовать keycloak для аутентификации и авторизации в своей микро‑сервисной архитектуре, то я расскажу вам как правильно настроить сам keycloak, его рабочую среду а в конце мы подключим Active Directory к нашему приложению.

Не так давно все с нетерпением ждали новинок от Apple, однако сегодня внимание мира приковано к другому событию – OpenAI Dev Day, презентации последних разработок ChatGPT. Несмотря на скромную подачу, в стиле “от разработчиков к разработчикам” ее влияние на будущее технологий стало масштабным с первого дня.

В соцсетях царили предположения о релизах API для новых моделей и снижении стоимости GPT-4, о чем Сэм Альтман, CEO OpenAI, говорил еще летом. И предвкушение оправдалось – результаты превысили ожидания кратно.

Начнём с того, что не было на конференции: GPT-5 не анонсировали, так что завтра Скайнет нас ещё не захватит — можно вздохнуть свободнее. А теперь — к тому, что было представлено и что это значит для нас всех?

• GPT-4-turbo c большим контекстом
• Старые модели стали еще доступней
• Обновление знаний до апреля 2023 года
• Whisper v3 и синтез речи
• Ассистенты, маркетплейс

Под КАТом больше деталей и новостей.

1. OpenAI может работать с вашей базой, например, вики техподдержки, но её надо векторизовать. Получится, что модель только ищет по ней и может отвечать фрагментом исходника, но может его обрабатывать как текст (то есть сравнивать, анализировать и тому подобное).
2. Дальше можно использовать подход QA Retrieval Chain для работы с векторной базой. Работает это так: задаём вопрос, LLM формируют запрос к векторной базе, мы вынимаем из неё данные, подкладываем их в вопрос как контекст и передаём в LLM, а они формируют ответ.

1. Какого размера промпты могут быть, сколько, какие лимиты, как их частично обходить.
2. Как подключается база, как закидывать реально большие документы, как эмбеддится вектор, на каких языках это происходит и тому подобное.
3. Разные API.
4. Агентная модель GPT Engineer и АutoGPT.
5. Фреймворк лангчейн (построение цепочек запросов и разбиение макрозапроса на сотни).

Порождение данных с помощью рекурентной нейронной сети становится все более популярным методом и находит свое применение во многих областях компьютерной науки. С начала рождения концепции seq2seq в 2014 году прошло всего пять лет, но мир увидел множество применений, начиная с классических моделей перевода и распознавания речи, и заканчивая генерацией описаний объектов на фотографиях.

С другой стороны, со временем набрала популярность библиотека Tensorflow, выпущенная компанией Google специально для разработки нейронных сетей. Естественно, разработчики Google не могли обойти стороной такую популярную парадигму как seq2seq, поэтому библиотека Tensorflow предоставляет классы для разработки в рамках этой парадигмы. Эта статья посвящена описанию данной системы классов.

etcd — это быстрая, надёжная и устойчивая к сбоям key-value база данных. Она лежит в основе Kubernetes и является неотъемлемой частью control-plane, именно поэтому критически важно уметь бэкапить и восстанавливать работоспособность как отдельных нод, так и всего etcd-кластера.

В предыдущей статье мы подробно рассмотрели перегенерацию SSL-сертификатов и static-манифестов для Kubernetes, а также вопросы связанные c восстановлением работоспособности Kubernetes-кластера. Эта статья будет посвящена целиком и полностью восстановлению etcd.

Перевод (а точнее оригинал) моей статьи опубликованной здесь

Многие Angular разработчики и верстальщики, пишущие CSS/SCSS код в Angular-приложениях сталкивались с ситуацией, когда надо применить стили к компоненту вложенному в текущий и не до конца разобравшись как это работает, выключали инкапсуляцию стилей или добавляли ng-deep, при этом не учитывая некоторых нюансов, что в последствии приводит к проблемам. В данной статье я попытаюсь максимально просто и сжато изложить все детали.

Когда у компонента включена инкапсуляция стилей (по умолчанию она включена и в большинстве случаев стоит оставить ее включенной), стили содержащиеся в файле\файлах стилей компонента будут применяться только к элементам этого компонента. Это очень удобно, вам не нужно следить за уникальностью селекторов, не нужно использовать БЭМ или придумывать длинные имена классов и следить за их уникальностью, хотя вы по-прежнему можете это делать, если хотите. Во время компиляции проекта Angular сам добавит к каждому элементу уникальный атрибут, например, _ngcontent-ool-c142 и заменит ваш класс .my-class на .my-class[_ngcontent-ool-c142] (это в случае ViewEncapsulation.Emulated, которая включена по умолчанию, если вы укажете `ViewEncapsulation.ShadowDom`, поведение будет другое, но результат тот же).

Теперь давайте представим, что у нас есть компонент ComponentA