ИИ здорово избавляет от рутины. Нужно что-то поменять в интерфейсе, CI или еще какой-то типовой ерунде, сгенерировать тесты или раскопать причину ошибки - проще пнуть ИИ и дальше заниматься своей наукой. Хотя и здесь он помогает копаться в источниках и проверять гипотезы.
если топология является параметром алгоритма, то она должна оставаться доступной во время выполнения, а не исчезать внутри однажды скомпилированной схемы.
В традиционном SDLC используются задачи в таск менеджере (типа Jira). Это тоже позволяет менять топологию в процессе работы, без жесткой привязки к заранее выбранной топологии - вы просто по ситуации создаете подзадачу и назначаете ее на нужного специалиста. При необходимости ее можно связать с предыдущими задачами, расшарив контекст. Либо создать как отдельную, из которой впоследствии сформируется какой-то свой подграф.
Если смотреть на корневые задачи и их детей в ретроспективе, мы тоже получим лес топологий. Для чего вам rustworkx? :)
Основная проблема это поиск проблем, которые бы эффективно решались с помощью LLM - те, что решаются уже как правило оказываются решенными. Чем дальше, тем будет только сложнее.
Как я понял там что-то типа фреймворка, где можно в папках создавать референсы на типовые скрипты в разных комбинациях, собирая нужный функционал. То есть речь шла про использование. В версии на питоне как будто проглядели ключевые абстракции, поэтому она получилась ещё более запутаной. Но могу ошибаться, сильно не вчитывался.
Ответ на вопрос про промис вероятно показывает умение кандидата объяснять привычные технические вещи подходящими словами. Это полезно, например, когда нужно проверить уровень владения английским в своей предметной области. Устраивать на собесе тест по теоркату, я надеюсь, ни кто не собирался.
Для разработчика написание кода это способ, которым он познает мир. В желании переписать незнакомый проект на знакомый язык нет ни чего неожиданного. Практический аспект тут вторичен, а неудачный опыт не менее ценен, чем положительный результат.
Завидую белой завистью тем, кто способен писать экраны скриптов, использовать файловую систему для метапрограммирования и поддерживать кодогенерацию на десятки платформ без тестов.
магии самообучения в одиночку не существует ни в дуолинго ни в других сервисах
Языки в общем-то нужны для коммуникации, что подразумевает участие более одного человека. Лучше потратить время на поиск собеседников, чем перебор вариантов разучивать соло.
Дуа стартовали с английского, где программа была проработана с участием лингвистов. Да и в целом решение на то время было интересным.
Потом они занялись масштабированием на другие яыки и предметы, чтобы увеличить охват аудитрии. Ушли в геймификацию, но качество предлагаемого контента задвинули на второй план.
У проекта есть преданные фанаты - как тапалка в экран он ни чем не хуже других игр или думскроллинга. Но в плане обучения лучше поискать альтернативы.
Доказан ли антропогенный вклад в качестве ведущего в изменение климата... И это тупо математика.
Речь идёт о научном консенсусе. Это мейнстим, а не прямые доказательства. Несколько веков назад точно также считали, что Земля плоская. А ещё раньше консенсус был про слонов и черепах.
Во имя борьбы с глобальным потеплением уже принята масса законов и решений, вделяются колоссальные бюджеты, народ прилагает усилия. Но если смотреть на графики, то толку от этой движухи нет ни какого. Можно утверждать, что как минимум конкретно эти люди на глобальное потепление не оказывают ни какого влияния.
Регулярная проверка связи это важно. Паттерн scatter-gather - жужжим и смотрим кто откликнулся - много где используется в разных вариациях. Не знаю как на самом деле, думаю, что алгоритм реакции получателя скорее очень простой, чем сложный.
Словам соответствует номер, куда дежурный должен отзвониться. Если сигнал пропущен, то наутро в часть телепортируется специальный человечек и раздаёт призы.
ИИ здорово избавляет от рутины. Нужно что-то поменять в интерфейсе, CI или еще какой-то типовой ерунде, сгенерировать тесты или раскопать причину ошибки - проще пнуть ИИ и дальше заниматься своей наукой. Хотя и здесь он помогает копаться в источниках и проверять гипотезы.
В традиционном SDLC используются задачи в таск менеджере (типа Jira). Это тоже позволяет менять топологию в процессе работы, без жесткой привязки к заранее выбранной топологии - вы просто по ситуации создаете подзадачу и назначаете ее на нужного специалиста. При необходимости ее можно связать с предыдущими задачами, расшарив контекст. Либо создать как отдельную, из которой впоследствии сформируется какой-то свой подграф.
Если смотреть на корневые задачи и их детей в ретроспективе, мы тоже получим лес топологий. Для чего вам rustworkx? :)
GitNexus например или CodeGraph. Хотя в последнем вроде только BM25.
Основная проблема это поиск проблем, которые бы эффективно решались с помощью LLM - те, что решаются уже как правило оказываются решенными. Чем дальше, тем будет только сложнее.
С этого вопросы только начинаются
Как я понял там что-то типа фреймворка, где можно в папках создавать референсы на типовые скрипты в разных комбинациях, собирая нужный функционал. То есть речь шла про использование. В версии на питоне как будто проглядели ключевые абстракции, поэтому она получилась ещё более запутаной. Но могу ошибаться, сильно не вчитывался.
Ответ на вопрос про промис вероятно показывает умение кандидата объяснять привычные технические вещи подходящими словами. Это полезно, например, когда нужно проверить уровень владения английским в своей предметной области. Устраивать на собесе тест по теоркату, я надеюсь, ни кто не собирался.
Для разработчика написание кода это способ, которым он познает мир. В желании переписать незнакомый проект на знакомый язык нет ни чего неожиданного. Практический аспект тут вторичен, а неудачный опыт не менее ценен, чем положительный результат.
Завидую белой завистью тем, кто способен писать экраны скриптов, использовать файловую систему для метапрограммирования и поддерживать кодогенерацию на десятки платформ без тестов.
Языки в общем-то нужны для коммуникации, что подразумевает участие более одного человека. Лучше потратить время на поиск собеседников, чем перебор вариантов разучивать соло.
Дуа стартовали с английского, где программа была проработана с участием лингвистов. Да и в целом решение на то время было интересным.
Потом они занялись масштабированием на другие яыки и предметы, чтобы увеличить охват аудитрии. Ушли в геймификацию, но качество предлагаемого контента задвинули на второй план.
У проекта есть преданные фанаты - как тапалка в экран он ни чем не хуже других игр или думскроллинга. Но в плане обучения лучше поискать альтернативы.
IPoAC
ЛепрозорИИй
В шрифтах тоже бывают баги, могут отсутсвовать нужные символы. Периодически выходят новые стандарты юникод.
Речь идёт о научном консенсусе. Это мейнстим, а не прямые доказательства. Несколько веков назад точно также считали, что Земля плоская. А ещё раньше консенсус был про слонов и черепах.
Во имя борьбы с глобальным потеплением уже принята масса законов и решений, вделяются колоссальные бюджеты, народ прилагает усилия. Но если смотреть на графики, то толку от этой движухи нет ни какого. Можно утверждать, что как минимум конкретно эти люди на глобальное потепление не оказывают ни какого влияния.
Попробуйте https://github.com/universal-tool-calling-protocol/code-mode
На третьем фото телефон стоит на столе либо экраном вниз, либо камерами. А на предпоследнем чехол-книжка закрывает внешний экран. Очень практично.
Регулярная проверка связи это важно. Паттерн scatter-gather - жужжим и смотрим кто откликнулся - много где используется в разных вариациях. Не знаю как на самом деле, думаю, что алгоритм реакции получателя скорее очень простой, чем сложный.
Словам соответствует номер, куда дежурный должен отзвониться. Если сигнал пропущен, то наутро в часть телепортируется специальный человечек и раздаёт призы.
А что так дорого?