User
Если вам хочется разбавить общение в telegram чате нелепыми, но зачастую меткими и смешными комментариями, или вы ищете информацию по интеграции языковой модели в бота, или хотите сами обучить языковые модели на данных с 2ch, то в этой статье описаны шаги, как это сделать.
Сердцем любого backend являются данные. Существует два сценария использования данных. В одном из них данные изменяются редко, но при этом активно используются в сыром или агрегированном виде и применяются для целей аналитики в реальном времени (такие системы принято называть OLAP). В других системах важно обеспечить сохранение с высокой скоростью большого количество неструктурированных или полуструктурированных объектов, поступающих от устройств Интернета вещей, из источников произвольных событий, наблюдений за активностью пользователя (такие системы называются OLTP - Online Transaction Processing, ориентированные на большое количество транзакций с минимальной задержкой обработки). Для таких систем важно обеспечить надежность хранения данных, поддержку распределенного хранения на нескольких серверах и/или дата-центрах и сохранение консистентности распределенного хранилища.
При этом сами объекты могут отличаться от привычной реляционной модели данных и представляться, например, в виде json-документов с произвольной схемой, объектов с полями со множественными значениями или графов. Разумеется это приводит к необходимости изучения новых подходов к поиску и добавлению данных, использованию специальных драйверов. Но что если соединить распределенное надежное хранилище и синтаксис запросов, близкий к SQL? В этой статье мы познакомимся с проектом Apache Cassandra и обсудим на примере разработки API на Kotlin для сбора телеметрии с датчиков, расположенных по всему миру (с поддержкой отказоустойчивости и управляемой репликации между дата-центрами).
Мне всегда хотелось иметь возможность отлаживать bash-scripts так же, как и любой другой код, т.е. по шагам, и bash такую возможность предусмотрел, но о ней не все знают. Несмотря на довольно большой опыт использования Linux, я дошёл до неё только недавно.
Уроки английской грамматики застали меня ещё в обычной советской школе, где пионеров учили, что London is the capital of Great Britain, что в первом лице будущего времени следует использовать “shall”, а в остальных лицах используется модальный глагол “will”.
Много позже практика общения сделала для меня очевидным, что советские учебники устарели; “will” используется повсеместно невзирая на лица, а рудимент глагола “shall” способен всего лишь выразить нотку нетерпения в вопросах типа: “Shall we play a game tonight?”
Стоило мне окончательно заменить свой школьный шаблон употребления модальных глаголов “shall” и “will” на клише, отлитое из десятилетий собственной практики, как дивный голос сэра МакКеллена одной-единственной фразой разрушил устоявшийся было стереотип.
В этом тексте я напишу о буднях программиста МК в РФ.
Вы сможете прикинуть нужна ли Вам эта профессия.
Особенности российского-национального программирования микроконтроллеров.
Что вообще пишут программисты МК и на чем?
Основной язык программирования это С. Языку С уже более 50лет. Кроме микроконтроллеров С уже практические никому не нужен. Навыки программирования на С очень слабо конвертируются. В свое время, видимо на С написали компилятор для С++ и нужда в С для desktop как таковая отпала. A сам С остался для сборки артефактов для микроконтроллеров с экстремально малыми ресурсами. Хотя и сейчас большинство компаний в ЕС уже микроконтроллерные сборки собирают на С++ 17.
В интернете можно найти 1000 и 1 статью по тренингу мнистовского датасета для распознавания рукописных чисел. Однако когда дело доходит до практики и начинаешь распознавать собственные картинки, то модель справляется плохо или не справляется вовсе. Преобразуем произвольное изображение числа под MNIST-овский датасет.
Как вы можете помнить по первой статье "Маркетинговая аналитика на Python. Пишем код для RFM-сегментации", более 8 лет я работаю в сфере маркетинга для B2B и примерно столько же бешусь от дилетантского подхода к аналитике, который тянет за собой ряд проблем с определением ключевых метрик эффективности для компании (и, как следствие, с мотивацией сотрудников):
Почему так сложно понять asyncio?
Асинхронное программирование традиционно относят к темам для "продвинутых". Действительно, у новичков часто возникают сложности с практическим освоением асинхронности.
Но будь я автором самого толстого в мире учебника по python, я бы рассказывал читателям про асинхронное программирование уже с первых страниц. Вот только написали "Hello, world!" и тут же приступили к созданию "Hello, asynchronous world!". А уже потом циклы, условия и все такое.
Привет всем, кто хочет изменять интерфейс мобильного приложения до выхода нового релиза, всем, кто хочет без лишних доработок на клиенте проводить А/B-тестирование, и всем, кто хочет забыть о срочных «новых пятничных промоакциях», которые нужны уже в понедельник. В этой статье мы поговорим об основах Backend-Driven UI: рассмотрим абстрактно, как всё работает на бэкенде и на клиенте.
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей, я руководитель команды поиска в Ozon. Сегодня я расскажу об эволюции наших поисковых систем: как всё начиналось более 20 лет назад с обычных SQL-запросов, как мы осваивали Sphinx и Elasticsearch и как сейчас наш собственный поисковый движок O2 на базе Apache Lucene выдерживает нагрузку в десятки тысяч RPS в сезон распродаж. Исторические хроники восстанавливались по воспоминаниям современников и представлены для полноты картины. Новейшая история описана на основе собственного опыта, поэтому подробностей будет на порядок больше. Поехали!
Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли.
Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился. Думаю, многим будут полезны "мета" материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым учиться.
Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих от Бхаргава А. Эта книга рекомендована Яндекс Практикум при подготовке к алгоритмическому собеседованию. Сам автор указывает, что книга для самоучек, студентов, выпускников и тех, у кого программирование не является основным профилем.
Мое впечатление неоднозначно. С одной стороны, до сего момента я не встречал описания динамического программирования, поиска кратчайшего пути в графе по алгоритму Дейкстры и использование K ближайших соседей для классификации и аппроксимации (возможно, все это есть в 4м или последующих томах Кнута, но в магазине они мне не встречались). С другой стороны, описания и примеры, приведенные в книге, таковы, что практической пользы не представляют. Описания очень поверхностны, примеры нарочно примитивны, код в половине случаев не приведен. Но даже там где есть код, он нарочито упрощен под конкретный пример и на практике бесполезен.
Казалось бы, есть масса книг - каталогов шаблонов. Они реально полезны и новичку и профессионалу. Эта книга не из их числа. Но, видимо, это и не было целью. Напоминает научно-популярные книги издававшиеся в СССР: простым языком рассказывает о сложных вещах, прививает у читателя интерес к теме, расширяет кругозор. Не более. Но тоже важно.
Вернемся к Яндекс Практикум и их рекомендации. Если алгоритмы так важны, то почему именно эта книга? Есть масса других, где и алгоритмов больше и разобраны они так, что бери да пользуй. Например, классический труд Д. Э. Кнута Искусство программирования. Да, рисунки в детском стиле в Грокаем алгоритмы забавны. Но иллюстрации в Искусство программирования полезны для понимания. Разве это не важнее, если уж кандидата посылают на алгоритмическое собеседование?
Под катом вас ждет профессиональный экскурс в безопасность низкоуровневого ПО от одного из наших сотрудников. Вы узнаете, как получить доступ к Nand-памяти без программатора, обмануть загрузчик нулевого уровня и превратить Android-приставку в зомби за десять секунд.
Всем привет!
Меня зовут Иван Антипин, я заместитель технического директора AGIMA. На рынке сложилась тяжелая ситуация: многие компании закрываются, а сработанные и крепкие команды распадаются под давлением обстоятельств. В этой статье расскажу об инструменте управления рисками — о матрице компетенций. Этот подход помогает распределять задачи с учетом балансировки нагрузки, избегать выгорания и неожиданной потери ключевых компетенций в команде. Текст написан на основе нашего с GeekBrains курса для тимлидов, по материалам лекции Ивана Михеева.
Всем привет! Я Виталий Дощенко, ньюбиз-директор AGIMA. Обычно на Хабре мы рассказываем, как работаем над цифровыми продуктами. Над мобильными приложениями, высоконагруженными системами или чат-ботами. Но только не в этот раз. В этой статье я расскажу, как Канбан-метод помог нам устранить последствия пожара. Не того пожара, где куча задач и ты ничего не успеваешь, а самого настоящего пожара, который чуть не уничтожил дом моей семьи.
