Программируя в течение 20 лет, я очень часто слышал об архитектуре и архитекторах. При этом с архитектурой проектов работать приходилось постоянно, а живых архитекторов не видел никогда. 

Да, в командах всегда были сильные разработчики, которые следили за развитием отрасли, были жадными до новых технологий, языков программирования и баз данных. Несмотря на то что архитекторов в командах не было, книг по архитектуре хватало. IT-отрасль интенсивно трансформировалась под воздействием больших данных, docker-революции, восхождения облачных платформ. 

Разработчика всегда спрашивают: «Куда ты хочешь развиваться — в менеджмент или архитектуру?» Более того, я сам это делал множество раз :) Всегда складывалось впечатление, что на этой развилке работает только одна дорога — в менеджмент. 

В этой статье хотелось бы разобраться, откуда архитекторы взялись, какие они бывают, как трансформировалась профессия, чем они сейчас занимаются, когда без них никак, а когда они не нужны.

Мышление человека условно можно разделить на логическое и на эмоциональное. У этих двух типов мышления есть сходства и различия.

Прежде всего, хотелось бы начать с описания сходств. Первое сходство — это то, что и тот, и другой тип мышления оперирует шаблонами. Второе сходство — у каждого типа мышления есть свой режим функционирования. Третье — мышление по своему обращается к памяти. Можно даже сказать, что у каждого типа мышления своя память.

Мою статью только что опубликовали в журнале Nature, потому что я придерживался изложения, которое, как я знал, понравится редакторам. Так наука работать не должна.

Если вы читали новости о лесных пожарах этим летом - от Канады до Европы и Мауи, - то у вас наверняка сложилось впечатление, что они в основном являются результатом изменения климата.

Я занимаюсь изучением климата. И хотя изменение климата - важный фактор, влияющий на лесные пожары во многих регионах мира, это далеко не единственный фактор, который заслуживает нашего пристального внимания.

Так почему же пресса так ревностно описывает изменение климата как основную причину? Возможно, по тем же причинам, по которым я только что опубликовал научную статью о лесных пожарах в Nature, одном из самых престижных журналов мира: она соответствует простой сюжетной линии, которая вознаграждает того, кто её рассказывает.

Мне понадобилось написать приложение на Ktor с использованием Apache Kafka и Kafka Streams. Официального клиента или плагина для Ktor'a я не нашел, а работать с ванильной Кафкой не хотелось, поэтому я как любой уважающий себя разработчик решил написать велосипед.

Мониторинг сегодня – фактически обязательная «часть программы» для компаний любых размеров. В данной статье мы попробуем разобраться в многообразии программного обеспечения для мониторинга и рассмотрим подробнее одно из популярных решений – систему на основе Prometheus и Grafana

1. Изоляция, как ее понимают стандарт и PostgreSQL (эта статья);
2. Слои, файлы, страницы — что творится на физическом уровне;
3. Версии строк, виртуальные и вложенные транзакции;
4. Снимки данных и видимость версий строк, горизонт событий;
5. Внутристраничная очистка и HOT-обновления;
6. Обычная очистка (vacuum);
7. Автоматическая очистка (autovacuum);
8. Переполнение счетчика транзакций и заморозка.

Привет, меня зовут Андрей Гончаров, я Frontend Developer в Mish Product Lab. Сегодня подробно разберёмся, что такое Server/Backend‑Driven UI, как с ним работать и зачем он вообще нужен.

Если раньше в циклах были проблемы с замыканиями, так как переменная цикла имела скоуп всего цикла, а не одной его итерации, то в 1.22 это поведение поменяют.

проще показать на примере:

 funcs := []func(){}

 for i := 0; i < 5; i++ {
  funcs = append(funcs, func() {
   fmt.Println(i)
  })
 }

 funcs[0]()

Последняя строка примера напечатает 5 в go 1.21, но в go 1.22 будет уже интуитивно понятный 0.

Это руководство поможет вам понять, что представляет собой Project Loom в Java и как его виртуальные потоки (также называемые «fibers») работают «под капотом».

Всем привет! Думаю, у многих сразу возник другой вопрос — а зачем вообще нужна ещё одна статья про LLVM, ведь на хабре их и так больше сотни? Моей задачей было написать "введение в тему" for the rest of us — профессиональных разработчиков, не планирующих создавать компиляторы и совершенно не интересующихся особенностями устройства LLVM IR. Насколько я знаю, подобного ещё не было.

Главное, что интересует практически всех — и о чём я планирую рассказать — вынесено в заголовок статьи. Зачем нужен LLVM, когда есть GCC и Visual C++? А если вы не программируете на C++, вам стоит беспокоиться? И вообще, LLVM это Clang? Или нет? И что эти четыре буквы на самом деле означают?

Не секрет, что Kotlin может использоваться для создания всех компонентов FullStack-приложения - от мобильных приложения для Android/iOS и веб-сайтов на Kotlin JS до бэкэнда (например, с использованием Ktor, http4k и micronaut). Но все же многих останавливает от использования Kotlin для создания API тот факт, что код запускается в хоть и оптимизированной, но все же Java виртуальной машине. Есть ли решение у этой проблемы? Да, и в этой статье мы обсудим способы компиляции приложения на Kotlin для создания API в нативный код и подводные камни, которые нас ожидают на этом пути.

У меня есть хобби. Больше 15-ти лет я изучаю большие группы людей. Племена, этносы, народы, нации, как они между собой взаимодействуют. Почему одни существуют долго, как китайцы, а другие достаточно быстро уходят в историю. Но больше всего меня занимала демография, а точнее события связанные с переходом к современному типу воспроизводства. Человечество впервые за свою историю столкнулось с такой массовой естественной депопуляцией.

С первого взгляда кажется, что эта тема очень узкая и уж точно не имеет отношения к IT. Но уменьшение населения, а что ещё более важно, изменение его возрастной и национальной структуры затрагивает все стороны жизни. Экономику - как пример длительная рецессия в Японии или поднятие пенсионного возраста в разных странах, общество - беспорядки на национальной почве как во Франции, право - обсуждение запретов абортов в России. Представьте, ваша девушка (или вы сами, если вы девушка) беременна, в стране аборты запрещены, а улететь можно только сдав кровь на ХГЧ, и если тест положительный за границу не пускают. Сейчас выглядит как бред, но в 2019 году наша реальность тоже показалась бы бредом.

Я пишу цикл статей по этой тематике. Разбираюсь в причинах, прогнозирую последствия и предлагаю пути решения. В этой статье есть ли вообще такая проблема как кризис депопуляции и почему люди перестали рожать. Если мои статьи заинтересую сообщество, буду продолжать.

Пора попробовать новый взгляд, когда Windows для работы, а Linux для отдыха. Ведь Linux очень удобен как раз для игр или экспериментов с софтом, чтобы ничего не отвлекало, не было соблазна ещё немного поработать, что возможно только в Windows.

И если вы не знаете с чего начать, но хотели или задумывались о том, чтобы попробовать линукс, но абсолютно не понимаете как его установить, настроить. Или просто хотите посмотреть как запускать игры, то эта статья поможет найти ответы на эти вопросы.

Всем привет! 

Меня зовут Владимир Олохтонов, я руковожу командой разработки в отделе Message Bus, который является частью платформы Ozon. Мы занимаемся разработкой самых разных систем вокруг Kafka, etcd и Vault. В этой статье я расскажу о том, как мы строили линейно масштабируемую gRPC-прокси перед Kafka, способную обслуживать миллионы запросов в секунду, используя Go.

Искусственный интеллект (ИИ) проникает во все сферы нашей жизни, и одним из ярких примеров такого прогресса является ChatGPT, разработанный OpenAI. Сегодня более 100 000 000 пользователей уже вовлечены в использование этого интеллектуального чат-бота, а число его возможных применений продолжает расти. Благодаря своим навыкам в обработке естественного языка и пониманию контекста, ChatGPT успешно зарекомендовал себя в образовательных проектах, бизнесе, научных исследованиях и многих других областях. На дискуссии Artezio мы собрали экспертов, чтобы обсудить, как ChatGPT меняет наш подход к общению, его преимущества и некоторые опасения, возникающие в связи с использованием ИИ в повседневной жизни. Представляем краткий обзор дискуссии в блоге ЛАНИТ.

Для космических путешествий «напрямую» используя импульсные маневры ракете нужно набрать скорость, достаточную для перехода между точками солнечной системы. Современным сверхтяжёлым химическим ракетам хватает запаса скорости, разве что до Луны слетать. Космические аппараты отправляются в дальний космос не столько своей тягой, а множеством гравитационных маневров. Например, аппарат «Кассини» разгонялся в полете до Сатурна при помощи четырех гравитационных катапульт и тормозил используя гравитацию спутника Ио. Полет занял 7 лет и для человеческой экспансии космоса такие скорости и сроки не подходят.

? Upd. Добавили пример запуска в Colab'е.

Друзья, свершилось. Сегодня мы рады сообщить вам о релизе в открытый доступ нейросетевой модели, которая лежит в основе сервиса GigaChat.

Про то, что такое GigaChat и как мы его обучаем, вы можете прочитать в нашей предыдущей статье. Скажу лишь, что главной его частью, ядром, порождающим креативный ответ на ваш запрос, является языковая модель обученная на огромном количестве разнообразных текстов — сотен тысяч книг, статей, программного кода и т.д. Эта часть (pretrain) затем дообучается на инструкциях, чтобы лучше соответствовать заданной форме ответа. Обучение такого претрейна занимает около 99% от всего цикла обучения и требует значительного количества ресурсов, которыми обычно обладают только крупные компании.

Этот претрейн, названный ruGPT-3.5, мы выкладываем на Hugging Face под лицензией MIT, которая является открытой и позволяет использовать модель в коммерческих целях. Поговорим о модели подробнее.