Недавно завирусился пост под названием The Fall of Stack Overflow («Падение Stack Overflow»), подробно рассказывающий о падении трафика этого сайта за последние полтора года на 35-50%.

Самой очевидной причиной этого можно назвать ИИ, потому что ChatGPT чрезвычайно полезен в качестве помощника в кодинге. Однако, мой дорогой разработчик, это не совсем правда.

Если приглядеться, то можно обнаружить, что самое существенное падение произошло примерно в апреле 2022 года, хотя ChatGPT вышел семь месяцев спустя, в ноябре. Хотя мы наблюдаем падения каждое лето (каникулы в школах и вузах) и зимой (праздничные выходные), это падение апреля 2022 года сохраняется и лишь усугубляется.

Раздел «Транспорт» — один из самых популярных в Яндекс Картах: там автобусы, троллейбусы и трамваи перемещаются прямо по карте в реальном времени, а для каждой остановки есть виртуальное табло. Можно посмотреть, сколько ещё ждать транспорт, или понять, когда лучше выходить из дома, чтобы его не пропустить. А если оказались в незнакомом районе — узнать, как быстрее добраться домой, и сразу найти ближайшую остановку или станцию метро.

Меня зовут Антон Овчинкин, я руководитель группы разработки пешеходной и транспортной навигации. Сегодня я расскажу, что у «Транспорта» под капотом, какие алгоритмы отвечают за то, чтобы автобусы появлялись на карте, двигались по ней плавно и реалистично, а прогноз был максимально точным.

Как бы это неприятно ни звучало, собеседование — это всегда история про «продажу себя». И тут важно понимать то, что цену, конечно, устанавливает работодатель, но часто ее можно увеличить в свою пользу. Подробнее рассказывает наш герой:

Меня зовут Михаил Карпов, я сам успешно торгуюсь на собеседованиях и стараюсь по мере сил помогать с этим людям. Хочу рассказать, как вообще устроены эти «торги», с чем приходится сталкиваться на практике и как в итоге получить максимально выгодный для себя оффер.

Сразу отмечу, что я в этой теме не суперэксперт, который обучил тысячи людей. Просто я успешно применяю эти приемы для себя, и считаю, что будет круто, если их начнут применять другие. От этого все только выиграют. Но я человек, и в чем-то могу ошибаться. Приходите в комментарии, если в чем-то сомневаетесь — вместе отыщем истину.

Привет, меня зовут Владимир и у меня есть кое-что что надо обсудить, но сначала позвольте мне быстро рассказать как все это началось.

Я познакомился с понятием “архитектурные паттерны” и MVC в частности еще в 2012, и с тех пор заболел идеей архитектур программного обеспечения. Я восхищался людьми, которые пишут архитектурные фреймворки. Я тратил дни и недели читая их исходники и просматривая видео на YouTube. Но чем больше я в это погружался, тем больше я чувствовал себя в состоянии, которое я называю “начинающий иллюзионист”: пока смотришь на фокусы - это магия, но когда начинаешь их делать, то они становятся банальными.

За годы я попробовал разные существующие паттерны и фреймворки, на разных языках и в разных проектах. Какие-то реализации я писал с нуля, с какими-то знакомился в чужих проектах, но почти каждый раз упирался в их несовершенство. И каждый раз это было очень болезненно. И вот я думал, что в следующий раз все сделаю правильно, но опять что-то шло не так. Тогда я решил разобраться в этом вопросе и сделал своей миссией поиск того самого подхода, который имеют ввиду, когда говорят “нормально делай - нормально будет”.

Нашел ли я его? Возможно. По крайней мере мне есть что показать, но об этом в другой раз.

В своих скитаниях я нашел кое-что не менее интересное: причину почему MVx всегда получается плохо. И вот об этом и пойдет речь сегодня.

Новый закон об электронных повестках потенциально касается практически всех российских мужчин от 18 до 70 лет. Я узнал у адвоката со специализацией в вопросах мобилизации, чем конкретно нам грозят эти нововведения, и можно ли как-то «выписаться из военкомата» удаленно.

Участники открытого сообщества LAION-AI выпустили в открытый доступ первые обученные модели OA_SFT_Llama_30B и OA_SFT_Llama_13B. и запустили ИИ-чатбот OpenAssistant на их основе. На текущий момент доступны модели в 13 и 30 млрд параметров, дообученные на мультиязычных датасетах, собранных сообществом. В основе моделей лежит уже успевшая стать популярной LLaMA.

OpenAssistant - это диалоговый помощник на базе ИИ, который понимает задачи, может взаимодействовать со сторонними системами (подобно плагинам в ChatGPT) и динамически извлекать информацию из них. OpenAssistant позиционируется как открытая альтернатива ChatGPT.

"Мы хотим, чтобы OpenAssistant стал единой, объединяющей платформой, которую все другие системы используют для взаимодействия с людьми." - декларируют своё видение члены сообщества LAION.

Вы можете попробовать поговорить с OpenAssistant уже сейчаст тут.
Еще вы можете принять участие в формировании датасета на своём языке тут.

Если одной метафорой, то произошли первые испытания термоядерной бомбы. Специалисты с благоговейным ужасом и радостью смотрят на поднимающийся над планетою гриб. Остальное человечество живёт обычной жизнью, пока не зная, современниками какого события они являются. Мне нравилось изучение цифровых технологий, сильнее интересовала только работа человеческой психики и междисциплинарное знание, которое можно объединить под условным названием «общая теория информации». Эти увлечения позволили увидеть в смене цифр смену эпох. Постараюсь объяснить суть случившегося максимально доступно.

На высоком уровне GAN — это нейронные сети, которые учатся генерировать реалистичные образцы данных, на которых они обучались. Например, имея фотографии рукописных цифр, GAN узнают, как создавать реалистичные фотографии большего количества рукописных цифр. Что еще более впечатляюще, GAN могут даже научиться создавать реалистичные фотографии людей, такие как приведенные ниже.

Сегодня мы повсеместно читаем оды т.н. «искусственному интеллекту» под которым почти неизменно и безальтернативно предлагается понимать ChatGPT. Сам ChatGPT называет себя «искусственным интеллектом» (если спросить его об этом).

У счастливых обладателей Флиппера, прекрасного тамагочи для больших мальчиков и девочек, часто возникает вопрос: что бы ещё к нему подключить? Сегодня расскажу про подключение модуля под названием RadSens для замера радиации. 

Сразу скажу, что если тема измерения радиации для вас интересна, но нет Флиппера, то можно собрать дозиметр в домашних условиях. Для этого предлагаю обратиться к другой статье про использование этого же модуля.

А тем, кто совсем не хочет ничего собирать, но хочет иметь классный попискивающий гаджет, рекомендую прочитать вот эту статью, я начал именно с этого устройства, но потом у меня появился Флиппер.

Порой приходится слышать: «Отладчики бесполезны, гораздо целесообразнее иметь дело с логированием и модульными тестами». Подозреваю, что многие из разделяющих такое мнение думают, будто отладчик только и может, что расставлять точки останова на определённых строках, пошагово просматривать код и проверять значения переменных. Притом, что любой годный отладчик действительно всё это может, на самом деле это только верхушка айсберга. Задумайтесь: мы уже вполне можем наткнуться на код, которому около 40 лет; наверняка же с тех пор что-то изменилось?  

Tl;dr — в этом эпизоде дедовского нытья вы узнаете, что хороший отладчик поддерживает различные виды точек останова, предлагает широкие возможности визуализации данных, имеет среду REPL для выполнения выражений, может показывать зависимости между потоками и контролировать их выполнение, может подхватывать изменения в исходном коде и применять их без перезапуска программы. Также он может проходить код от конца к началу и перематывать состояние программы до любого момента в истории её выполнения. Можно даже записать весь ход управления программы и визуализировать поток управления и историю потока данных.

Почему вообще организм стареет, почему происходит деградация тканей организма? Существуют различные теории. Например, одна из них утверждает, что главной движущей силой скорости старения является смертность от внешних причин в условиях сурового окружающего мира, из-за чего эволюционное давление практически не способствует отбору изменений, замедляющих старение. Согласно другой теории, вредные мутации, которые оказывают негативные эффекты в позднем возрасте, то есть после репродуктивного периода, могут пассивно накапливаться без какого-либо сопротивления со стороны естественного отбора. Еще одна теория предполагает, что если старение станет редким явлением, то естественный отбор будет идти в пользу генов, которые дают больше преимуществ в начале жизни, однако могут оказывать негативный эффект в позднем возрасте. В любом случае, крайне важно получить ответ на вопрос, запрограммировано ли само старение генетически.

Привет! Меня зовут Михаил Благов, я руководитель департамента «Чаптер инженеров данных и разработчиков» в beeline tech. В этом посте я хочу поделиться способом, с помощью которого можно выбрать подходящую архитектуру для конвейера данных в зависимости от требований к нему. В частности, обсудим паттерн CDC (change data capture, aka «захват изменений»), основная идея которого — быстрая репликация какого-то источника в аналитическое хранилище. 

Под катом мы:

- познакомимся с вариантами архитектуры конвейеров данных: из каких компонентов и как его можно собирать,

- рассмотрим и сравним четыре разные архитектуры конвейеров.

Disclaimer: серебряной пули не будет, в этой статье я поделюсь опытом выбора архитектуры для решения конкретной задачи. Аналогичный выбор для других случаев потребует дополнительных исследований и замеров производительности.

Начнем с матчасти

В России растёт популярность QR-кодов для оплаты. Немолодая технология оказалась на пике популярности спустя четверть века с момента появления: вошла с ноги в российский финтех и позволяет совершать платежи при помощи камеры смартфона. Давайте поговорим о том, почему и как это происходит.

Организация работы с токенами в клиентской части веб‑приложений — тема, которая на слуху давно и многократно обсуждалась, однако далеко не для всех современных веб‑приложений все еще оцениваются риски в этой части, что приводит к уязвимым реализациям.

В статье рассмотрим причины необходимости работы с токеном на клиенте веб-приложений, узнаем ,что лучше для хранения токена: localStorage, sessionStorage или cookie без флага HttpOnly (спойлер, ничего из этого), а также посмотрим на меры воздействия, которые можно использовать для снижения риска утечки токена посредством различных уязвимостей.

Надеюсь, что данная статья будет полезна разработчикам, тестировщикам, аналитикам и архитекторам, в ней постарался рассмотреть вопрос с разных точек зрения и собрать широкую картину.