Просто знать 15 важных паттернов, которые помогут облегчить тернистый путь в решении алгоритмических задач. Про эти паттерны мы и расскажем в этой статье.

На сегодняшний день алгоритмические задачи встречаются не только в FAANG. Многие компании и на отечественном рынке всё чаще вводят дополнительный алгоритмический этап на собеседовании – и знание алгоритмов становится отличным «плюсиком» не только при трудоустройстве, но и в решении повседневных задач. Взглянем подробнее на эти паттерны.

ИИ становится всё лучше в обработке текстов и решении задач, требующих обширных размышлений. Но когда речь заходит об изображениях, он начинает страдать. Модели видят тысячи пикселей и могут распознавать объекты, но если попросить их объяснить, что изображено на картинке или почему что-то было нарисовано определённым образом, их ответы часто звучат неубедительно.

В недавнем исследовании эксперты высказали предположение, что мы предоставляем изображения ИИ не в том виде. Они показывают, что формирование изображений на естественных языках, вероятно, не оптимально для обобщающих рассуждений. Вместо этого изображение следует сначала преобразовать в компактный, но осмысленный SVG-код, а уже затем передавать его для рассуждений на естественном языке. Интересно, что такой подход улучшает обобщающую рассуждения способность модели.

Давайте разберёмся, почему так происходит и как преобразование изображения из пикселей в символьный код может помочь моделям лучше рассуждать, используя изображения.

Как перестать тащить всё на силе воли и начать делать важные вещи с такой же лёгкостью, как играть в компьютерные игры?

Стопроцентный способ облажаться в любом начинании — это делать через не хочу и никак иначе.

Всем наверняка попадались эти видосы:

Парень с покерфейсом выключает будильник — на экране айфона 4 утра.

Потом идёт в душ с холодной водой и на следующем кадре одинокий волк вышел на пробежку в пустой парк.

И, как мы слышим, фоном ко всему этому играет затасканная музыка из рилсов.

Компактные компьютеры уже давно перестали быть нишевыми девайсами, они сейчас используются повсеместно. Этой осенью производители представили сразу несколько моделей — с новыми чипами Ryzen AI и Intel Core 100U, настольными видеокартами и даже встроенными акустическими системами.

В этой подборке — пять самых интересных мини-ПК конца года: от экспериментальных форм-факторов до рабочих станций с NPU и поддержкой Wi-Fi 7. Есть парочка весьма мощных моделей, так что обратите внимание.

Фантастический рассказ английского писателя Эдварда Фостера «Машина останавливается» не произвёл особого впечатления на современников. Для начала ХХ века описанный в нём мир выглядел слишком странным и умозрительным, а проблемы и конфликты казались оторванными от реальности — в отличие от тех же элоев и морлоков Герберта Уэллса. Однако в XXI веке его откопали — и изрядно удивились тому, насколько автору сто лет тому назад удалось предсказать явления и образы совсем другой эпохи: современности для нас, и отдалённого будущего для Фостера. 

Всё больше выходит больших MoE моделей с малым числом активных параметров. У MoE совсем другой сценарий нагрузки и использования ресурсов нежели у Dense моделей, достаточно немного VRAM. Большие MoE модели устроит 1 GPU и много обычной RAM. О том, как устроены MoE и как ускорить работу одним параметром не меняя железо.

Забудьте о ручном склеивании строк: с pathlib пути элегантно конструируются с помощью оператора /. Проверка существования, чтение, получение родительской директории — всё это становится методами и атрибутами самого объекта. В результате код получается не просто чище и читабельнее, он становится более надежным и по-настоящему "питоничным" (Pythonic).

Привет, Хабр!

я Python-инженер. Последние несколько лет я в одиночку строил довольно сложную бэкенд-систему, и за это время набил немало шишек и нашел, как мне кажется, несколько интересных решений. В этой статье я хочу поделиться не "историей успеха", а конкретными архитектурными проблемами и их решениями при построении высокопроизводительного сервиса на асинхронном Python.

Статья будет полезна тем, кто работает с FastAPI, микросервисами и думает о надежности и масштабируемости своих систем.

Это третья статья в серии про DOM-подобные модели данных в различных языках программирования.

Ранее мы рассмотрели что такое DOM-подобные структуры данных и как оценить их поддержку языках программирования и препарировали JavaScript.

Сегодня мы проверим как с Card DOM справится С++.

Всем привет! Меня зовут Соня, я продакт-оунер в молодежном продукте МТС: формирую стратегию, занимаюсь дискавери и оптимизирую CJM. Параллельно учусь в Вышке. Мне нравится работа: нет рутины и конфликтов, руководитель эмпатичный, а задачи дают возможность расти.

Но так складывается не у всех. В последнее время наблюдаю тревожную тенденцию — череду увольнений моих друзей, которые только начали карьеру. В основном они увольнялись из-за формального консервативного взаимодействия и директивного управления.

Со стороны это воспринимается как слабость, высмеивается и становится предметом мемов и шуток. Недавно я наткнулась на пост с такой фразой:

«Есть большое количество новоиспеченных разработчиков/аналитиков/тестировщиков/продактов (дополните список) с весьма скромным опытом (и нередко сомнительным качеством работы), которые готовы работать только 2–3 часа в день, принимать ванну из смузи, играть в плойку, на которых категорически нельзя повышать голос, которые требуют себе огромную зарплату, которые, чтобы прийти на офлайн-интервью, просят прислать за ними вертолет».

Не спорю, такие люди бывают, но чаще это просто штамп и искаженное представление о молодых специалистах. Которое я постараюсь сломать и призову в помощь реальные истории своих коллег. 

В самом традиционном и привычном понимании этого слова. Они могут уволиться в тот же день, когда устроились на работу, резко сменить вид деятельности и быть недовольными даже прекрасными условиями труда и самыми «упакованными» офисами. Разбираемся, как думает зумер, и каковы его ценности.

Я PHP-разработчик с восьмилетним коммерческим опытом. Долгое время я не видел смысла в микросервисах — пока не перешёл на Python и не столкнулся с его архитектурными особенностями.

После COVID-19 наша культура труда в основном изменилась к лучшему, но были и негативные изменения, например, увеличение количества совещаний на 13,5%[1].

Проблема заключается в том, что есть огромный разрыв между тем, как совещания воспринимают менеджеры и разработчики.

В своей знаменитой статье «Maker's Schedule, Manager’s Schedule» [2] Пол Грэм писал:

«Когда работаешь в режиме творца, совещания — это катастрофа. Единственное совещание может поломать день, разделив его на две части, в каждой из которых невозможно сделать ничего достаточно сложного».

Эта проблема не решилась с появлением ИИ-помощников в кодинге; напротив, она усугубилась, потому что менеджеры теперь считают, что разработчики могут быть продуктивными в меньших временных интервалах.

За последние два года мы изучили сотни команд разработчиков, чтобы разобраться, чем отличаются лучшие из них. В этой статье мы поделимся их стратегиями и расскажем о действиях, которые вы можете предпринять уже сегодня.

Недавно на работе передо мной возникла задача максимально быстро погрузиться в автоматизированное тестирование с ранее мной не использовавшимся фреймворком pytest. Почитав порядка десяти статей на Хабре я понял, что в каждой из статей есть много всего интересного, а чтобы системно погрузиться — необходимо идти читать документацию. Я решил, в привычной мне манере, разобраться и систематизировать самый сок для того, чтобы быстро въехать в суть и важные тонкости положив основу для дальнейшего использования. 

Всем интересующимся — добро пожаловать под кат!

В области автоматического тестирования я работаю уже 15 лет. За это время я работал как в крупных компаниях, так и в небольших стартапах. Использовал различные языки программирования и технологии. Был частью разных команд — от специализированных групп разработчиков автоматического тестирования до смешанных команд, где вместе работали и разработчики, и тестировщики. За время карьеры занимал различные позиции и дорос до Senior Automation Engineer.

Оглядываясь на свой путь, хочу поделиться накопленными навыками и наблюдениями. Возможно, это поможет другим избежать подводных камней на карьерном пути и понять, к чему стремиться.

Прошу не ругаться, это моя первая статья.

Итак, далёким летом 2021 года я решил обновить свой основной рабочий лэптоп, потому что мой старый был куплен в 2012 году и уже еле‑еле справлялся с теми нагрузками и задачами, что я на него возлагал.

И начались поиски достойного аппарата. Здесь нельзя было спешить, ведь вещь не дешёвая, и нужно понимать что менять компьютеры каждый год — это роскошь и покупаешь ты его на какой‑то относительно долгий срок. Нужно посмотреть и сравнить технические характеристики, возможности и внешний вид устройств в продаже.

Сделаю оговорку, я не специалист в этой области, но многое понимаю и имею богатый удачный опыт разных ремонтов «для себя», начиная от поклейки обоев и сборки мебели и заканчивая ремонтами микроволновок, холодильников, пылесосов, машины, а также десктопов, лэптопов и неттопов. У меня их несколько.

Критерии были такие:

Привет, Хабр!

Сегодня с вами Дмитрий Ларин, руководитель продуктового направления по защите баз данных и Александр Хребтов, аналитик группы компаний «Гарда», и мы поговорим о способах защиты баз данных. После 2022 года многие российские компании оказались в ситуации, когда привычные инструменты управления базами данных стали недоступны. Миграция на отечественные СУБД обострила вопрос: как защитить критические данные в условиях, когда стандартные средства больше не работают?

В этой статье мы покажем, как справляться с основными угрозами безопасности СУБД, почему сертификация не спасает от инсайдеров и каким образом системы класса Database Firewall решают эти задачи.

Я, как и многие другие читатели Хабра, работаю пальцами и мало взаимодействую с реальным миром. По восемь часов пять дней в неделю мой мозг дает команду кликать по клавишам и ваять творения, которые бесследно пропадут при отключении интернета.

Спустя годы работы в ноутбуке я столкнулся с проблемой — выгорание на длинной дистанции. Отпуск — дело хорошее, но он не решает проблему. Пообщавшись с коллегами по цеху и товарищами из смежных областей домоседской работы, я понял, что не один погряз в вечном чувстве усталости. Оказалось, что дело далеко не в количестве работы и ее скучности. Все куда банальнее.

Вы сделали заказ в интернет-магазине, а он внезапно завис в самый разгар скидок. За кулисами этого сервиса работают сотни строк кода и ещё больше человеческой поддержки. DevOps — это  способ организовать эту работу так, чтобы новые функции доходили до вас быстрее и без сбоев. Он объединяет разработчиков, тестировщиков и операторов, автоматизируя рутинные шаги и следя за сервисом в режиме реального времени. Звучит хорошо, но на практике автоматизация закрывает далеко не всё.

В статье рассмотрим, что за зверь такой DevOps. Когда работает, а когда спотыкается и где автоматизация работает, а где нужна платформа и процессы. Даже если вы не айтишник — переходите под кат.