User
То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).
Среда
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 5
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 6
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 8
Вопрос
Мне нужна интерпретация вывода /proc/meminfo.
Я хочу сравнить вывод free -k с cat /proc/meminfo.
Привет, меня зовут Сергей и я разработчик в команде мобильного бэкенда в компании ATI.SU. Не так давно в мою жизнь пришла задача. В ней нужно было принять координаты от приложения на Android и отобразить их на карте.
В разных приложениях мы каждый день видим красивые маршруты из разряда "где везут мою шаверму" или "как я пробежал по парку маршрут в виде котика", но если просто соединить линиями точки, которые приходят от телефона, то мы увидим что-то вдохновленное произведением Fatboy Slim - Ya Mama. Как превратить исходные данные в красивую картинку, разберемся в статье.
Геоаналитика с помощью Python: GeoPandas, folium, Uber H3, OSM + примеры как можно определять лучшие локации для поиска помещений под открытие кофейни (и не только).
Небрежное отношение к разработке и управлению требованиями часто приводит к тому, что проекты по разработке программного обеспечения оказываются сложными или проваливаются. Вот десять распространенных ловушек, с которыми можно столкнуться, если не принимать требования всерьез. Я описываю симптомы, которые могут указывать на то, что вы стали жертвой одной из ловушек, а также некоторые возможные решения. Более подробную информацию обо всех этих ловушках можно найти в книге "Требования к программному обеспечению", 3-е издание, авторы Karl Wiegers и Joy Beatty.
2021 год. IoT окружил нас с Вами со всех сторон. GPS/GLONASS трэкерами и всевозможными облачными платформами слежения нас зазывают со всех сторон. Казалось бы, с чего вдруг я решил, что данный пост имеет актуальность?! Но не все так однозначно - давайте разбираться!
Ни для кого не секрет, что основной статьей затрат при автомобильных грузоперевозках является стоимость топлива. Все участники данной игры (Автомобильные грузоперевозки) прилагают максимум усилий для минимизации данной статьи расходов.
Автопроизводители бесконечно совершенствуют свои модели автомобилей, предлагая все более производительные, безопасные и экономичные седельные тягачи. Развитые страны строят более экономичные автомагистрали. Логистические компании выстраивают более оптимальные логистические маршруты и казалось бы все движется только вверх и вперед и с каждым годом расходы транспортной компании на топливо должны уменьшаться! Но в жизни получается не так. Несомненно, если сравнивать 1990,2000 и 2010 года, то по мере обновления моделей грузовых автомобилей, расход топлива стремительно сокращался. К примеру для грузовиков 1990 года выпуска при перевозке 20 тонн груза расход топлива 45л/100км считался нормальным. Моделям 2000-х годов удавалось выйти из 40л/100км расхода топлива, а грузовики 2010 годов выпуска уже могли хвастаться расходом 30-35 л/100км пути. Но что происходит сейчас, в 2021году?
Современные модели грузовиков заявляют о паспортных расходах в 21....23...25л/100км, но в реальных условиях транспортные компании получают средний расход автомобилей в районе 30-31л/100км. Встает резонный вопрос? Получается что автопроизводители лгут и их автомобили не стали более экономичными и это всего лишь маркетинговые ходы? На самом деле нет - проблема кроется в другом. Автопроизводители, как и производители электроники, очень сильно шагнули вперед и автомобили обогнали в своем развитии людей, которые их эксплуатируют. Ситуация стала такова, что люди, управляющие современными грузовыми автомобилями, не могут раскрыть полный потенциал автомобиля с точки зрения расхода топлива.
Вы можете использовать это руководство, чтобы понять что такое Java микросервисы, как вы будете их разрабатывать и создавать. А также получить обзор библиотек для разработки Java микросервисов.
Примечание: Статья ~ 7000 слов, вероятно, не стоит читать ее на мобильном устройстве. Добавьте ее в закладки и вернитесь позже.
В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.
Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.
Я не гарантирую, что изложенные здесь трактовки общепринятых терминов и принципов совпадают с тем, что изложили в солидных научных статьях калифорнийские профессора во второй половине прошлого века. Я не гарантирую, что мои трактовки полностью разделялись или разделяются большинством IT-профессионалов в отрасли или научной среде. Я даже не гарантирую, что мои трактовки помогут вам на собеседовании, хоть и предполагаю, что будут небесполезны.
Но я гарантирую, что если отсутствие всякого понимания заменить моими трактовками и начать их применять, то код вами написанный будет проще сопровождать и изменять. Так же я прекрасно понимаю, что в комментариях мной написанное будут яростно дополнять, что позволит выправить совсем уж вопиющие упущения и нестыковки.
Столь малые гарантии поднимают вопросы о причинах, по которым статья пишется. Я считаю, что этим вещам должны учить везде, где учат программированию, вплоть до уроков информатики в школах с углублённым её изучением. Тем не менее, для меня стала пугающе нормальной ситуация, когда я узнаю, что собеседник мой коллега, причём работающий уже не первый год, но про инкапсуляцию «что-то там слышал». Необходимость собрать всё это в одном месте и давать ссылку при возникновении вопросов зрела давно. А тут ещё и мой «pet-project» дал мне изрядно пищи для размышлений.
Тут мне могут возразить, что учить эти вещи в школе рановато, и вообще на ООП свет клином не сошёлся. Во-первых, это смотря как учить. Во-вторых, 70% материала этой статьи применимо не только к ООП. Что я буду отмечать отдельно.
Тимлид – это снежинка. При детальном рассмотрении в каждой компании тимлид принимает разную форму. Где-то от него ждут только передвижения задач по доске, где-то – наймов и увольнений, а где-то просят одновременно проектировать архитектуру, ставить бизнес-цели и думать о болях пользователей продукта. На самом деле все обстоит еще сложнее. Различия встречаются не только между разными компаниями, но и даже в рамках команд, находящихся в одном офисе.
Это становится особенно заметно, когда компания сталкивается с одним из следующих вопросов: как собеседовать тимлида, как оценивать его работу, как составить ему план развития. Тимлиды тоже довольно много фрустрируют – они не понимают, насколько их текущий опыт работы останется релевантным при переходе в новую компанию, какие пробелы в знаниях и навыках существуют и как их можно заполнить. Короче говоря, куда не посмотришь, везде с тимлидами как-то сложно.
С этой проблемой столкнулись и мы со Стасом Цыгановым. Но в этот раз вместо того, чтобы обойтись простым решением текущих проблем, мы захотели подойти к вопросу фундаментальнее, собрать информацию об ожиданиях от тимлидов в разных компаниях и обобщить ее в единую общую модель. И, кажется, у нас получилось.
В этой серии статей вы познакомитесь с основными принципами функционального программирования и поймёте, что значит «мыслить функционально» и как этот подход отличается от объектно-ориентированного или императивного программирования.
Здравствуй, хабрасообщество. Я знаю, ты любишь халяву. А еще ты любишь учиться. Ведь так? А что может быть лучше для хабравчанина бесплатного образования? Вот и решил собрать специально для тебя подборку из ссылок, где можно набраться уму-разуму в области IT. 