Всем привет, меня зовут Артемий, я работаю старшим Android-разработчиком в команде пользовательского профиля в RuStore. Мой опыт в индустрии уже 8 лет. За это время я успел поработать в разных проектах и компаниях. У меня был опыт работы в проекте, в котором было свыше 300 модулей и больше 60 Android-разработчиков. Такие условия заставляют задуматься о масштабируемости на принципиально ином уровне.

Сегодня я расскажу о способах обеспечения масштабируемости проекта и как этому может навредить неправильное восприятие Чистой Архитектуры (далее — ЧА). Предупреждаю сразу, это лонгрид в двух частях!

Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes classifier) — вероятностный классификатор на основе формулы Байеса со строгим (наивным) предположением о независимости признаков между собой при заданном классе, что сильно упрощает задачу классификации из-за оценки одномерных вероятностных плотностей вместо одной многомерной.

Помимо теории и реализации с нуля на Python, в данной статье также будет приведён небольшой пример использования наивного Байеса в контексте фильтрации спама со всеми подробными расчётами вручную.

Процесс документирования архитектуры программного обеспечения может показаться пугающим. Но на самом деле достаточно всего 5 диаграмм, чтобы объяснить структуру вашей системы практически любому. 

Поскольку блокировки интернета в РФ в последние недели и месяцы многократно активизировались, а маразм все крепчает и крепчает, стоит еще раз поднять тему обхода этих самых блокировок (и делаем ставки, через сколько дней на эту статью доброжелатели напишут донос в РКН чтобы ограничить к ней доступ на территории страны).

Вы, наверняка, помните отличный цикл статей на Хабре в прошлом году от пользователя MiraclePtr, который рассказывал о разных методах блокировок, о разных методах обхода блокировок, о разных клиентах и серверах для обходов блокировок, и о разных способах их настройки (раз, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, десять, десять, и вроде были еще другие), и можете спросить, а зачем еще одна? Есть две основные причины для этого.

У многих из нас остается достаточно свободного времени в сутках. А почему бы не монетизировать это время, думает начинающий IT левак? Если работать по три часа в день в будние, брать по 2 тысячи за час, то получится 120 тысяч дополнительного дохода в месяц. Звучит отлично!

Меня зовут Даниил, и я через выгорание, увольнение, споры с заказчиками и успешные проекты научился совмещать карьеру в компании и ведение проектов на стороне.

Всё детство я что-то изобретал, ломал и чинил. Все были уверены, что я стану инженером или, в крайнем случае, телемастером. Но к окончанию вуза — а я учился на горного инженера-электромеханика — жизненный вектор изменился. Я стал изобретать, настраивать, ломать и чинить бизнесы. Был топ-менеджером компаний и делал своё — запускал кондитерское производство, продажу электроники, строительство купольных домов…

Сейчас мне 41 год, больше 15 лет я в бизнесе. Год назад я поступил в магистратуру на мехатроника-робототехника и стал изучать Python и машинное зрение. Как я пришёл к этой идее — не самое интересное (спойлер: через техническое хобби — спортивных дронов). А вот что из этого вышло и как новые знания помогают мне в бизнесе и могут помочь предпринимателям в целом — я подробно расскажу в этой статье.

Друзья, всем привет! Сегодня я хочу рассказать вам про самую простую и доступную для понимания нейросеть, которая создает изображения по вашему текстовому описанию. Она называется Fooocus и основана на знаменитой Stable Diffusion XL. Это идеальное решение в качестве вашей первой нейросети, и необходимый инструмент для любого дизайнера или контент мейкера.

Внутри много тяжелых изображений.

Библиотека Transformers предоставляет доступ к огромному кол-ву современных предобученных моделей глубокого обучения. В основном основаных на архитектуре трансформеров. Модели решают весьма разнообразный спектр задач: NLP, CV, Audio, Multimodal, Reinforcement Learning, Time Series.

В этой статье пройдемся по основным ее возможностям и попробуем их на практике.

Эта история началась в начале марта этого года. ChatGPT тогда был в самом расцвете. Мне в Telegram пришёл Саша Кукушкин, с которым мы знакомы довольно давно. Спросил, не занимаемся ли мы с Сашей Николичем языковыми моделями для русского языка, и как можно нам помочь.

И так вышло, что мы действительно занимались, я пытался собрать набор данных для обучения нормальной базовой модели, rulm, а Саша экспериментировал с существующими русскими базовыми моделями и кустарными инструктивными наборами данных.

После этого мы какое-то время продолжали какое-то время делать всё то же самое. Я потихоньку по инерции расширял rulm новыми наборами данных. Посчитав, что обучить базовую модель нам в ближайшее время не светит, мы решили сосредоточиться на дообучении на инструкциях и почти начали конвертировать то, что есть, в формат инструкций по аналогии с Flan. И тут меня угораздило внимательно перечитать статью.

В этой статье я расскажу о том, как и зачем подписывать и верифицировать коммиты в git при помощи gpg.

В этой статье расскажем, какие процессы помогают управлять стоимостью проекта. А также: 

—  какие существуют виды затрат; 

—  какие есть методы управления стоимостью проекта;

—  как и для чего разрабатывать бюджет. 

­­ 

На первый взгляд, Clean Architecture – довольно простой набор рекомендаций к построению приложений. Но и я, и многие мои коллеги, сильные разработчики, осознали эту архитектуру не сразу. А в последнее время в чатах и интернете я вижу всё больше ошибочных представлений, связанных с ней. Этой статьёй я хочу помочь сообществу лучше понять Clean Architecture и избавиться от распространенных заблуждений.

Привет, Хабр!

Одним из наиболее популярных направлений разработки сегодня является веб. И когда нужно разместить свой проект где-нибудь, кроме localhost, многие сталкиваются с трудностями, ведь хостинг должен быть быстрым, удобным и, желательно, бесплатным :)

В этом списке вы найдете 15 бесплатных сервисов, где легко сможете разместить свой проект и не заплатите ни копейки. Погнали!

В статье хочу поговорить на тему качества кода — а именно об инструментах, которые помогают выявлять потенциальные ошибки и другие проблемы как можно раньше, в идеале еще до того, как они попадут в кодовую базу, не говоря уже о попадании в релиз.

Всем привет. Меня зовут Леся и я Гейм Мастер D&D. В силу обстоятельств моей команде героев пришлось променять стол с картами и миньками на интернет пространство. Хочу рассказать вам о нашем первом ваншоте в Foundry и поделиться всеми своими материалами в виде игрового мира, который вы легко можете себе установить.

Прим. Wunder Fund: в статье рассказано, зачем появилась и существует глобальная блокировка интерпретатора в Питоне, как она работает, и как она влияет на скорость работы Питона, а также о том, куда в будущем, вероятно, будет двигаться Питон. У нас в фонде почти всё, что не написано на плюсах — написано на Питоне, мы пристально следим за тем, куда движется язык, и если вы тоже — вы знаете, что делать )

Как вы, наверное, знаете, глобальная блокировка интерпретатора (GIL, Global Interpreter Lock) — это механизм, обеспечивающий, при использовании интерпретатора CPython, безопасную работу с потоками. Но из-за GIL в конкретный момент времени выполнять байт-код Python может лишь один поток операционной системы. В результате нельзя ускорить Python-код, интенсивно использующий ресурсы процессора, распределив вычислительную нагрузку по нескольким потокам. Негативное влияние GIL на производительность Python-программ, правда, на этом не заканчивается. Так, GIL создаёт дополнительную нагрузку на систему. Это замедляет многопоточные программы и, что выглядит достаточно неожиданно, может даже оказать влияние на потоки, производительность которых ограничена подсистемой ввода/вывода.

Здесь я опираюсь на особенности CPython 3.9. По мере развития CPython некоторые детали реализации GIL, определённо, изменятся. Материал опубликован 22 сентября 2021 года, после публикации в него внесено несколько дополнений.

Зачем это всё?

Многие, говоря про Скрам в первую очередь вспоминают про добавление событий в процессы работы команды (дейлик, планирование, обзор, ретроспектива и сам спринт). Но это лишь является верхушкой айсберга всего фреймворка.

Данные события часто проводятся как механические упражнения и ритуалы, что является одной из дисфункций фреймворка. Дают ли такие события пользу без других важных основ? Ответ очевиден. Давайте разберёмся, что должно стоять за событиями.