Java разработчик
С помощью GPT-4 можно решать самые разнообразные задачи по преобразованию текста, включая перевод на разные языки.
Мне стало интересно, кто переводит лучше: GPT-4 или специализированные нейронки для перевода, такие как Google Translate и DeepL?
Сегодня мы сравним качество перевода от различных нейросетей на 24 языковых парах.
На днях я решил сделать под все свои pet-проекты собственный SSO сервис, дабы не заморачиваться каждый раз с авторизацией и аутентификацией. Возиться с этим особо долго мне не хотелось. Все таки это для pet-проектов. Поэтому выбор пал на Spring Security. Мне давно уже было интересно посмотреть в действии как на Spring Boot 3, так и новый Spring Authorization Server версии 1.x.x. В данной статье речь пойдёт о проблемах и их решениях при построении собственного SSO. А также я поставил себе ряд интересных требований, с которыми я постараюсь справиться и рассказать о своём опыте.
Этот небольшой список вопросов даст вам понимание самых важных концепций Spring, а так же поможет подготовится к собеседованию
? Upd. Добавили пример запуска в Colab'е.
Друзья, свершилось. Сегодня мы рады сообщить вам о релизе в открытый доступ нейросетевой модели, которая лежит в основе сервиса GigaChat.
Про то, что такое GigaChat и как мы его обучаем, вы можете прочитать в нашей предыдущей статье. Скажу лишь, что главной его частью, ядром, порождающим креативный ответ на ваш запрос, является языковая модель обученная на огромном количестве разнообразных текстов — сотен тысяч книг, статей, программного кода и т.д. Эта часть (pretrain) затем дообучается на инструкциях, чтобы лучше соответствовать заданной форме ответа. Обучение такого претрейна занимает около 99% от всего цикла обучения и требует значительного количества ресурсов, которыми обычно обладают только крупные компании.
Этот претрейн, названный ruGPT-3.5, мы выкладываем на Hugging Face под лицензией MIT, которая является открытой и позволяет использовать модель в коммерческих целях. Поговорим о модели подробнее.
Привет, Хабр!
Я решил посвятить свою первую статью SQL. Вопросы, рассмотренные ниже мне задавали на собеседованиях на позицию python-разработчика. Естественно отвечать правильно получалось не всегда, а если точнее то чаще не правильно, однако проведя N часов в рефлексии я составил перечень ответов, которыми пользуюсь до сих пор.
Данная информация предполагает знание основ языка запросов и я надеюсь, она окажется полезной для разработчиков, которые сейчас активно ищут работу а также, что ты прочитаешь этот текст до конца и добавишь свой вопрос к перечню (ну или поправишь неточности в существующих)
Не так давно я начинал свой первый проект с микросервисами и не знал как реализовать security. Сейчас информации по этому вопросу уже больше однако она не всегда актуальна и, как правило, не раскрывает проблему security межсервисного взаимодействия. Поэтому я решил написать как бы я решал эту задачу на сегодняшний день.
В нашем мире мы можем сделать всё, что захотим. Всё что угодно.
— Боб Росс, The Joy Of Painting, сезон 29, эпизод 1
 |
 |
Привет, меня зовут Никита, я backend-разработчик в компании ИНТЕРВОЛГА. Работаю в компании уже 3 года, и за этот срок достаточно часто мне приходилось возиться с установкой и конфигурированием собственного почтового сервера для разных задач (см. далее) клиентов.
Сначала это было болью, каждая такая задача требовала понимания проблем каждого клиента, путей их решения, принципов работы почтового сервера и способов его тестирования, чего в начале карьеры у меня не было. В итоге приходилось по крупицам собирать информацию о составных частях поставленной задачи из различных источников.
В этой статье хотелось бы поделиться накопленным опытом, описать возможные трудности и подводные камни, с которыми можно столкнуться в похожих кейсах, и показать некую roadmap решения.
Путь начинается с того, как с нуля, по вводным условиям определить объем работ, и заканчивается финальной реализацией почтового сервера и его тестированием.
Я не видел в Сети и на Хабре цельной инструкции такого рода — и решил написать свою.
Статья не претендует на то, чтобы рассказать про всё сразу и максимально подробно (сомневаюсь, что это реализуемо). Наоборот, я стремился описать сложные и комплексные вещи простым языком. Слишком обширные темы, уже давно разобранные сообществом, я опускал. Главной целью было дать новичку, который закопается в дебрях “почтовых интриг”, указатель, в какую сторону копать при возникновении типовых вопросов и проблем. Надеюсь, что эта статья окажется полезной и найдет своего читателя. Приступим!
Модель подходит для создания бесшовных узоров, абстрактных рисунков и стилизованных под акварель образов. Как использовать модель и как обучить нейросеть на своих картинках?
Программные брокеры сообщения уже стали стандартом при построении больших и сложных систем. Однако до сих пор не все ИТ-специалисты понимают, как работают эти инструменты. Главный системный аналитик «Иннотех» Павел Малыгин помогает разобраться в брокерах сообщениях и их работе.
Генерация изображений с помощью AI пришла по-настоящему. Опенсорсная модель для синтеза изображений Stable Diffusion позволяет любому обладателю компьютера с хорошей видеокартой творить практически любую визуальную реальность, какую сможет выдумать. Она может имитировать практически любой визуальный стиль, и если задать ей фразу-описание, результаты возникают на экране словно магия.
Одни художники восхищаются открывшимися возможностями, другие недовольны, а общество в целом пока вроде бы не курсе той стремительно развивающейся технологической революции, которая происходит в сообществах на Twitter, Discord и GitHub. Возможно, синтез изображений приносит настолько же большие возможности, как изобретение камеры — или даже создание самого визуального искусства. Даже наше восприятие истории под вопросом, в зависимости от того, как всё утрясётся. В любом случае Stable Diffusion возглавляет новую волну творческих инструментов, основанных на глубоком обучении, которые намерены революционизировать создание визуального медиаконтента.
Туториалы делятся на две больших категории: либо "как нарисовать сову", либо подробно расписанные тысячи шагов в формате "напиши туториал для дурака - и только дурак захочет его читать".
Как какой из двух категорий относится эта статья — решать вам.
В этой статье вы увидите пошаговое создание cloud-native микросервиса на Amazon AWS, пригодное для "чтения с листа". Чтобы понять, что здесь происходит, не нужно разворачивать проект - достаточно обладать живым воображением и прочитать текст по диагонали. Если же вы всё-таки захотите повторить шаги, вам будут жизненно нужны знания вида, как создавать классы в IDE и что такое Spring.
Вначале мы напишем пару простых микросервисов на Spring Boot, докеризуем их, зальём в AWS, настроим красивые доменные имена и HTTPS, прикрутим логирование и мониторинг, Prometheus и Grafana. Это небольшое путешествие по всем кругам ада, из которого вы не вернетесь прежним.
Текст написан на основе текстов и демо-проекта microservice-customer за авторством @kamaruzzaman. Если вы потеряли нить повествования, всегда можно зайти на GitHub и найти весь код в пригодном для запуска виде. Если захочется закопаться в тему, то бро Дима Чуйко (@Teapot) написал вам ещё две части статьи "Микросервисы: от CRUD до Native Image" (раз, два).
Последняя важная оговорка. В этом гайде будут использоваться технологии Amazon и обычные дистрибутивы OpenJDK. Автор осознает, что мы живём в России, и возможно, вместо Amazon куда лучше подойдет что-то вроде SberCloud или MTS Cloud, а вместо обычного OpenJDK - Axiom JDK с сертификацией по ФСТЭК. Особенности российских технологий - тема для отдельной статьи. Если вы захотите таковую после чтения этого гайда - отметьтесь в комментариях.
Вы можете использовать это руководство для различных целей:
Примечание: Статья ~ 9000 слов, вероятно, не стоит читать ее на мобильном устройстве. Добавьте ее в закладки и вернитесь позже. И даже на компьютере ешь читай этого слона по одному кусочку за раз :-)