Раньше я считал, что публичные облака дорогие, и как я заблуждался! Да что говорить, многие мои знакомые так и считают. Но я попробую объяснить, почему это совсем не так, и я изменил свое мнение!

Задача: показать простейший пример исполняемого BPMN (Business Process Model and Notation — нотация и модель бизнес-процессов), т.е.

а) нарисовали схему workflow (поток задач процесса) и

б) ее исполнили (автоматизировали задачу).

Пример Hello Calculator (Hello World) показывает реализацию примитивного калькулятора как исполняемого BPMN на WFE (workflow engine, WF- engine) «Runa WFE», точнее на RunaWFE_Cloud_Lite.

Ниже показано как просто и быстро («быстрая разработка») создать программу по технологии «визуальная разработка приложения» на BPMN \ WFE \ WfMS. Для собственноручного «программирования без программирования» программы «Простой калькулятор» (в концепции «управление задачами», т.е. с демонстрацией нескольких шагов) – вам понадобится только

а) браузер с интернет (все в облаке, Saas) и б) навык уверенной работы с манипулятором «типа мышь». Конечно типовое использование BPMN WFE - не расчетные задачи и нагруженные транзакционные системы, а управление задачами типа обработки заявок \ заказов (service desk и т.п.), кредитный конвейер и подобные «эстафеты».

1 Hello Calculator

Требования: Создать ПО калькулятора на WFE (free). Сценарий: пользователь вводит первое число (Digit1), второе число (Digit2) и операцию (функцию, Function) между ними (для демонстрации достаточно суммы и разности) и получает результат операции.

Рассмотрим облачную версию, хотя это можно повторить в on-premise Downloads runawfe.org RunaWFE Free Workflow System (BPMS) Version 4.5.0 (инсталляция, хотя пару лет назад были доступны для скачивания и portable и docker – ставил, работало) или runawfe.ru.

На Хабре есть уже десятки статей о том, как поднять свой VPN. Но, кроме VPN, существует еще и прокси. Для браузера его более, чем достаточно.

Практика показывает, что РКН на данный момент не ломает даже прозрачные HTTP прокси (МГТС, Москва). Надеяться на это, впрочем, не приходится, поэтому мы поднимем еще и HTTPS прокси с помощью Squid.

Данный прокси работает тупо по адресу и паре логин:пароль безо всяких PAC файлов и прочих костылей на стороне клиента (костылей на стороне сервера будет предостаточно). Позволяет гонять через себя весь трафик не интересуясь, что там уже заблокировано, а что еще нет. Кроме того, его хорошо понимают скрипты и программы Linux, потому что он совместим с переменными HTTP_PROXY и HTTPS_PROXY.

Привет, Хабр!

В августе я собирал здесь 250 вопросов на собесе для продактов. Статью сохранили в закладки 50 раз. Подозреваю, кому-то этот список был полезен при подготовке к интервью, и очень рад, если это на самом деле так. Теперь я попробовал систематизировать российский опыт найма проджектов. Получилось 25 разделов по темам. Сами вопросы спрятал под спойлеры. Сохраняйте себе пост, пригодится при подготовке к интервью.

После всей шумихи вокруг выхода o1 Pro я решил провести обширное сравнение. Результаты оказались неожиданными, и я решил поделиться своими выводами с сообществом.

Методология тестирования

Я проверил обе модели в идентичных сценариях, ориентируясь на реальные приложения, а не просто на бенчмарки. Каждое испытание повторялось несколько раз, чтобы обеспечить согласованность.

Привет. На связи Саша Липин, продакт-лид Garage Eight. Расскажу, какие методы приоритизации продуктовых штук я пробовал, для чего хорош каждый из них и на что опираться при выборе.

Всем привет! Я Толя Потапов, MLE в Т-Банке. Руковожу командой разработки фундаментальных моделей. 

Почти два года мы плотно работаем с LLM, развиваем продукты на базе больших языковых моделей. Например, Вселенную ассистентов, которая входит Gen-T — семейство собственных специализированных языковых моделей. 

Сегодня мы открываем две большие языковые модели — T-Lite и T-Pro, над которыми работали последние полгода, их можно скачать с huggingface. Они распространяются под лицензией Apache 2.0. Для адаптации моделей под бизнес-кейсы рекомендуем воспользоваться нашей библиотекой turbo-alignment с инструментами для полного цикла работы над LLM. 

Распознавание на python работало хорошо, но хотелось еще как-то это ускорить.
Спрашивается: если есть некоторая оболочка, позволяющая запустить модель на python - может быть есть оболочка позволяющая запустить ее на C/C++?
И такая нашлась: https://github.com/Geekgineer/YOLOs-CPP

Копируем:

git clone https://github.com/Geekgineer/YOLOs-CPP
cd YOLOs-CPP

Нам нужны дополнительно некоторые пакеты:

apt install curl libopencv-dev cmake g++

В файле build.sh нужно найти ONNXRUNTIME_VERSION - а потом посмотреть, на что реально она влияет. Описание процесса установки уже отстало от жизни, поэтому придётся ручками.
Скрипт должен скачать соответствующий версии файл - но там, откуда он его скачивает, версия более новая, к тому же скрипт желает загрузить версию для arm64, а там - aarch64.
В общем, вот это надо выполнить вручную: скачать, распаковать, сделать симлинк с нужным названием, закомментировать уже выполненное

ln -s onnxruntime-linux-aarch64-1.20.1 onnxruntime-linux-arm64-1.20.1

В этом пакете лежат include-файлы и so-библиотеки, нужные для сборки и работы.
Библиотеки *so имеет смысл скопировать в /usr/local/lib/

В каталоге YOLOs-CPP/src - три файла-примера использования детектора: для изображений, для видеофайлов и для видеопотока, например с камеры.
Каталог models содержит модели yolo в формате onnx, а include - *.hpp-файлы для работы с ними.

В файлах примеров необходимо правильно выбрать нужную версию модели - если используем yolo11 - то нужны будут YOLO11.hpp и указатели типа YOLO11* в коде *.cpp

Прошла важная онлайн-встреча, задачи распределены, идеи обсуждены, а кто что сказал — уже и не помню. Кажется, что чтобы ничего не упустить, нужен отдельный человек, который записывает все за всеми и делает отчеты. Хороший вариант — обернуть это в скрипт, что мы с вами и сделаем.

В этом туториале я покажу, как создать приложение для автоматического анализа встреч и составления отчетов с использованием API BotHub (Whisper-1 + Claude 3.5 Sonnet). Это приложение будет распознавать речь с аудиозаписей, выделять ключи — кто что сказал и какие задачи в целом обсудили — и составит отчет, включая формат ПДФ.

Вариант детекции обьектов с помощью CodeProject.AI работал хорошо, но пришлось отдать под него отдельный, хоть и старый, ноутбук, который требовал отдельного питания, заметно грелся, жужжал вентилятором.
Поэтому, с появлением компактного девайса с arm64 и 4 Гб ОЗУ, захотелось перенести всё на него.

К счастью, оказалось что есть готовый Docker и для arm64, достаточно только при создании указать codeproject/ai-server:arm64.

Всё установилось и заработало, причем даже чуть побыстрее чем на старом ноутбуке, и всё в маленькой бесшумной коробочке с питанием от USB.
Но хотелось что-то улучшить...

Стандартно, там внутри для распознавания обьектов используется нечто под названием YOLO 6.5. (да, я понятия не имел что это такое. Работает и хорошо, а что?)
При этом через пользовательский интерфейс система сообщает, что можно обновить до более свежей версии, но при попытке обновить штатным образом, нажатием кнопочек на экране, всё только портится и работать перестает: что-то не удалось найти, что-то не удалось загрузить и так далее.

При этом сама система - это как бы универсальный AI-сервер, на котором можно запускать разные модули, из которых по сути нужен только один.
А что если найти и запустить его отдельно?

Так выяснилось, что YOLO - это довольно известная штука от Ultralytics https://github.com/ultralytics/ultralytics, и актуальная версия там уже 11, а не 6.5.
И что всё это можно запустить под python.
Правда, есть нюанс: я не знаю python, но когда это кого останавливало?

Собирать всё это решено было также в докере, хотя бы для того чтобы ничего не поломать в работающей системе своими экспериментами.

Вы же попались на этот кликбейт?

В статье расскажу, как я написал Telegram-бота, чтобы больше не скроллить каналы с дешёвыми авиабилетами, но сразу узнавать о вкусных предложениях по странам, где я ещё не был.

За первый же месяц с ботом я купил перелёт в США и обратно в два раза дешевле стандартной цены. А сколько времени сберёг на мониторинг — не сосчитать. Поделюсь ссылками на мой проект в GitHub и названием бота. Вы сможете собрать похожее решение под свой запрос и летать в отпуск, испытывая меньше фрустрации от ценника на билеты и туры.

Делаем дешево и сердито!

История создания данного девайса следующая: есть очистная станция, в которой шкафы управления насосами и компрессорами на ПЛК Schneider Electric. При отключении городской электросети и переходе на дизель генератор и обратно оборудование уходит в ошибку, для квинтирования которой необходимо на месте нажать кнопки сброса аварии и запуска компрессоров. В случаи не работы компрессоров бактерии в емкостях умирают. И если рабочий день окончен некому произвести данную процедуру.

Готовые решения есть, но стоят они в десятки раз дороже данного решения.
Ни сказать чтобы компания не могла бы позволить себе купить готовые контроллеры с облачным управлением... Так как еще на своем опыте не почувствовал любовь инициативы к инициатору, решил сам сделать данный девайс.

Когда вы покупаете стиральный порошок, выбор просто обескураживает. Все средства, скорее всего, сделают ваше бельё немного чище. Но что даст наилучший результат для вашего белья и вашего бюджета?

Хотите ли вы получить белое бельё? Нужны ли вам энзимы? И в чём разница между порошком и жидким моющим средством?

Как это часто бывает, ответить на эти вопросы поможет знание химии.

Что такое стиральный порошок?

Активными ингредиентами как порошков, так и жидкостей для стирки являются «поверхностно-активные вещества», также известные как детергенты (поэтому по-английски продукт называется «laundry detergent»). Как правило, это заряженные молекулы, ионы, которые имеют две различные части в своей структуре. Одна часть хорошо взаимодействует с водой, а другая — с маслами.

Термин «глубокий отдых без сна» (non-sleep deep rest, NSDR) придумал нейробиолог, профессор Стэнфордского университета Эндрю Хуберман. Эта методика, основанная на древней практике йога-нидры, получила известность после интервью гендиректора Google Сундара Пичаи для The Wall Street Journal. Пичаи отметил, что это одна из его любимых техник расслабления, которую он применяет, когда медитация вызывает трудности.

Разрабатываю аппаратно-программную платформу для привнесения зелени и сочных ягоды в каждый дом, открытия производства растений без знания ботаники и электроники. Вам лишь нужно выбрать растение и нажать кнопку - платформа начнёт работу (к этому ещё стремлюсь).

Весь 2024 год Wildberries выходил в топ не по продажам, не по числу зарегистрированных селлеров или новых потребителей – в топ тем для инфо цыганских курсов. 

Выигрывают все, кроме приходящих предпринимателей. 

Торговцы воздухом поставляют новых селлеров на рынок, поднимая выручку Ozon и Яндекс-Маркета с обязательных платежей за хранение товаров на складе и продвижения внутри площадки. Пусть один разорится — на площадку выйдет еще пару потенциальных банкротов. 

Маркетплейсы — это зоны торговли, где работают законы и принципы экономики, ритейла, конкуренции и PR. И никуда вы от этого не денетесь. 

О том, почему селлеры вообще неправильно подходят к вопросу подсчету юнит-экономики — читайте в нашей статье.

В настоящее время трудно себе представить работу сложных систем, состоящих из множества компонентов, без взаимодействия между собой при помощи различных интеграций. Ну и само собой, брокеры сообщений по популярности на сегодняшний день входят в топ самых используемых решений.

RabbitMQ и Apache Kafka — это термины, которые, возможно, на слуху у каждого, кто так или иначе работает в ИТ-сфере.

И сегодня я хотел бы познакомить вас с одним из, на мой взгляд, интереснейших инструментов для симуляции брокера RabbitMQ - сайтом RabbitMQ Simulator https://tryrabbitmq.com.

Для начала пару слов теории о брокере сообщений RabbitMQ.

RabbitMQ — это популярная система обмена сообщениями с открытым исходным кодом, которая используется для передачи данных между различными приложениями и сервисами. Она основана на протоколе AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) и позволяет создавать надежные и масштабируемые системы обмена сообщениями.

RabbitMQ представляет собой брокер сообщений, который принимает сообщения от отправителей (publishers), хранит их в очереди и передает получателям (consumers). Он поддерживает различные модели взаимодействия, такие как точка-точка (point-to-point) и публикация-подписка (publish-subscribe).

Теперь перейдём к самому RabbitMQ Simulator-у.

Итак, RabbitMQ Simulator — это онлайн-симулятор, который предоставляет пользователям возможность познакомиться с основами работы RabbitMQ и отработать сценарии использования очередей сообщений в безопасной и понятной среде, не требующей установки самого RabbitMQ на локальной машине. И это делает его необычайно полезным инструментом для изучения принципов работы RabbitMQ, а также для тестирования различных сценариев использования.

Всем известно, что обучение нейросетей требует значительных вычислительных ресурсов. Но что делать, если у вас нет мощного оборудования? В этой статье я расскажу, как обучить нейросеть частями, но и объясню ключевые понятия вроде слоев, батчей, и функций активации.