Нет числа мемам и шуткам про то, как в программировании 0,2 + 0,2 равно не 0,4, а 0,40000009... Все привыкли к подобным ограничениям, проистекающим из стандарта IEEE754. Но как мы к нему пришли, что из себя представляют FPU-модули для работы с плавающей запятой, как ARM-процессоры до недавнего времени обходились без них? Да и откуда вообще в математике возникла концепция плавающей запятой? Попробуем разобраться во всём этом, а заодно попробуем на практике в коде.

Попросили инженеров YADRO поделиться избранными материалами про алгоритмы и структуры данных для «плюсовиков». Вспомнили и «классику» вроде книги Никлауса Вирта, и более современные источники, а также рассказали, почему стоит посвятить им время.

Статьи, лекции и курсы из подборки помогут опытным специалистам «вспомнить все» перед собеседованием или погрузиться в тему алгоритмов, если вы пока в ней не сильны. 

MistralAI, вслед за LLaMA 3.1 405B, представила свою флагманскую модель с открытыми весами Mistral Large 2 (Mistral-Large-Instruct-2407). Mistral всегда отличалась очень качественными открытыми моделями, и, судя по всему, эта будет не исключением.

Веса открыты, размер контекста составляет 128k, размер модели 123B, модель была обучена на 80 языках программирования и десятках естественных языков, включая русский. Модель хорошо себя показывает как в рассуждениях, так и в математике и программировании.

Несколько лет назад, во время пандемии, на рынке труда был огромный спрос на айтишников. Сеньоров было сложно найти, а мидлов и джунов расхватывали мгновенно. Практически все, кто окончил какие-то курсы и умел программировать на начальном уровне — будь то веб, бэкенд или мобильные приложения — имели практически 100% вероятность найти работу за 2-3 месяца. Но сейчас все изменилось.

Привет, меня зовут Артур, и это моя вторая публикация на Хабре. Я долго не решался опубликовать эту статью, переписывал её несколько раз и всё-таки в приятный пятничный вечер решил вынести эту тему на всеобщее обсуждение. Мне кажется, тема очень важной и актуальной. Несмотря на то, что она почти полностью посвящена ситуации с наймом на западном рынке, я уверен, что полезна и для нас, кто работает на местном рынке.

Обсудить я хочу тот кошмар с наймом, который происходит сейчас на западном рынке, так как это, кажется, иногда вырывается наружу, но о нём серьёзно в русскоязычном комьюнити не говорят. Но те, кто пытался или подаётся сейчас на западные вакансии, я думаю, прекрасно понимают, о чём будет эта статья. Я сам не Я сам не верил, пока не попробовал, желание разобраться, почему так произошло, взяло верх.

— Никто не обнимет необъятного!

Козьма Прутков, 1854

Одно из интересных и полезных применений нейросетей — обнаружение объектов на изображении, таких как машины, люди или человеческие лица.

Глубокое погружение в тему нейросетей требует немало времени и сил, а также определенных знаний в области математики. Хорошая новость в том, что уже созданы фреймворки, пригодные для применения в реальных проектах без предварительной фундаментальной подготовки программистов.

Вы, наверное, слышали, что для работы нейронных сетей требуются большие вычислительные мощности, а в данной статье мы на практике рассмотрим создание системы распознавания с помощью уже обученных моделей нейросетей и возможности создания такой системы на одноплатном компьютере на примере как Repka Pi.

Так же рассмотрим основные понятия нейронных сетей. Разберём, как добавить функции обнаружения лиц и людей в видеопотоке от обычной веб-камеры, подключенной через USB к Repka Pi. При этом будут использованы каскады Хаара, нейросеть Yolo-FastestV2, фреймворки OpenCV и NCNN, а также репозиторий ml-repka от компании Rainbowsoft.

Формат статьи не позволяет рассказать подробно о том, как устроены и работают нейронные сети, тут потребуется не одна книга. Тем не менее, наша статья может послужить хорошим для тех, кто собирается начать изучать нейросети и сразу хотел бы делать это и на практике, а также для тех, кто хочет добавить возможность обнаружения объектов в свое встроенное решение на базе одноплатного компьютера.

Так в статье есть целый ряд тщательно подобранных ссылок на материалы для более углубленного изучения предметной области. Надеемся, что эта статья сможет стать хорошим началом погружения в Мир ИИ и нейронных сетей вообще, и компьютерного зрения (CV) в частности, для всех, кто только собирался это сделать и ждал подходящего случая. Эта статья - как раз такой случай.

Примечательная черта налоговой политики РФ «нулевых» годов — это фиксированная ставка налогообложения на доходы физлиц. Последние 20 лет 13% от полученного дохода платил любой гражданин: и перебивающийся минимальной зарплатой, и выбирающий, на какой из своих яхт встретить Новый год.

Недавно появились новости о введении в РФ новой прогрессивной шкалы налогообложения. Поскольку власти завели речь о справедливости, мы посчитали необходимым разобраться, о справедливости для кого идёт речь.

Всем привет, меня зовут Максим Иванов, я frontend-разработчик в компании Т-Банк (Тинькофф). Сегодня мы поговорим с вами о лайфхаках, которые могут вам пригодиться, если вы хотите устроиться в Google. С автором данной статьи я был лично знаком, когда он еще работал в Тинькофф. Смею заметить, что этот человек не был рядовым разработчиком. Он был очень талантливым как инженер, так и руководитель. Значительная часть его опыта была связана с курированием отдела Frontend Core Tech в Тинькофф, а это 200 инженеров в подчинении. Он постоянно проводил встречи для разработчиков и распространял самые передовые знания на всю компанию. Обучал, помогал, решал самые сложные задачи, которые стояли перед отделом. Когда я наткнулся на его статью, то решил отдать дань уважения и сделать перевод. Спасибо, если дочитаете до конца и давайте начнем!

Введение: Пересмотр Традиций в Мире Go

В мире разработки на Go выбор фреймворка часто превращается в лояльность, сопоставимую с выбором между Apple и Android. Фреймворки вроде Gin, Echo и Beego долгие годы были верными спутниками программистов, помогая быстро развертывать проекты и достигать первых успехов. Они предлагали удобные инструменты и привычные шаблоны работы, но со временем становится очевидным, что у каждого свой «язык». Это создаёт трудности при переходе между ними или интеграции с другими системами.

Недавно появились мысли походить на собеседования чем я успешно занялся. Если конкретно - смотрел лидовскую/сеньерскую позиции на Python и Golang(но статья может пригодиться backend разработчикам в целом). Не ставлю целью статьи объять все не объятное и дать какие-то гарантии. Я лишь зафиксирую данные для себя на будущее.

Вообще ходить на собеседования неплохой навык - в моем случае удается неплохо прокачать технические скилы и узнать запросы рынка на текущий момент(ведь может случиться так, что твои навыки перестанут быть актуальными).

Сразу сделаю пометку, что некоторые навыки/ресурсы специфичны(по типу нарешивания Leetcode), но отталкиваемся от текущих реалий рынка.