Не секрет, что я ❤️ React Query за то, как он упрощает взаимодействие с асинхронным состоянием в приложениях React. И я знаю, что многие коллеги-разработчики согласятся с этим.

Однако иногда я встречаю сообщения, в которых утверждается, что он вам не нужен для чего-то столь «простого», как получение данных с сервера.

Convex - это платформа для создания бэкенда. В нее входит: Server Functions, ACID Database, Vector Search, Scheduling and crons, File Storage

Все в Convex работает в режиме реального времени. Также написаны удобные интерфейсы для работы с Convex на React

К сожалению, в настоящее время нет лекарств, способных полностью вылечить болезнь Альцгеймера (деменцию) или остановить ее прогрессирование на поздних стадиях. В мире с таким диагнозом ежегодного сталкиваются порядка 50 миллионов человек, и с каждым годом эти цифры растут.

Во многом качество жизни пациентов с Альцгеймером зависит от того, как быстро человек обратился к специалистам, однако это тоже является большой проблемой. Болезнь долгое время протекает незаметно, а потом быстро и бесповоротно переходит в тяжелую стадию.

На помощь в решении данной проблемы пришло машинное обучение!

В данном исследовании я подробно расскажу, как с помощью моделей машинного обучения ученым удалось выявить диагнозы и характеристики состояний пациентов, предшествующие развитию болезни Альцгеймера за 7 лет до ее отправной точки!

Приятного прочтения! :)

Меня зовут Султанов, и я тимлид (тяжелый вздох). Стараюсь делать разработку эффективной. Иногда даже получается.

Вместо предисловия

Agile. Кругом Agile. Наверное не осталось людей, команд и организаций, которые работают не по Agile. Слово «SCRUM» прочно вошло в жизнь разработчика. Я уже и не помню, была ли разработка иной. А когда спрашиваешь, почему у вас в организации насаждается Agile, в ответ получаешь либо цитату из эпиграфа, либо, если человек более откровенен, слова "так все делают". Ну не может же быть, чтобы миллионы мух ошибались то, что делают все, было ошибочным?

Но, как известно, есть некоторые особенные люди, которые могут попытаться проверить, ошибаются ли мухи верно ли то, что делают все? Приятно, черт возьми, ощущать себя особенным!

Для начала попробуем подсчитать стоимость ритуалов SCRUM

Я, как руководитель команды разработки, имею возможность видеть время, затрачиваемое командой на все активности. Вообще-то это одна из обязанностей руководителя разработки – контролировать командные затраты времени. И я могу довольно точно посчитать, во что обходятся команде ритуалы SCRUM. Можем посчитать вместе:

- дейли митинг, он же стендап митинг. Вообще-то он должен занимать до 15 минут, но моя команда обычно хорошо если укладывается в 30 минут. Каждый день.

- планирование работ на будущий спринт. Тот самый процесс, где мы всей командой весело играем в карты. Обычно это занимает минимум 2 часа в спринт. Включает в себя декомпозицию задач из беклога, оценку и распределение. Да, в моей команде распределение проводится на планировании, нет такого, что на доске висят задачи, и сотрудники берут какую хотят.

На старте 2023 года произошел настоящий бум генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). Но так ли все радужно? Или это была разовая вспышка и нас ждет очередная ИИ-зима? А может мы на пороге трансформации ИИ? Давайте разбираться.

Год назад моя статья про трекинг была тепло принята на Хабре. Эта статья в каком-то смысле продолжение. В ней я сделал обзор современных методов распознавания действий. От самых простых до самых сложных. Расскажу в каких ситуациях что использовать, и расскажу как это применяют в некоторых проектах.

Данная статья показывает, как можно решить задачу Action Classification, а именно следить за рабочим процессом на производстве, где необходимо определить работает человек или нет.

Для начала необходимо определить проблематику данной задачи. Она состоит в том, что для стандартной задачи классификации изображения мы используем свёрточную сеть, на которую передаем изображение и получаем предсказание. А теперь вопрос на засыпку: можно ли по одному изображению классифицировать действие человека на снимке ниже? 

Всем привет! Меня зовут Олег и я fullstack-программист в компании Тензор. Опыт в разработке, без малого, 20 лет (как-то раз батя спаял на кухне ZX Spectrum и все заверте..., сам не понял как так вышло). В данный момент являюсь тимлидом собственной команды разработчиков, которая периодически нуждается в пополнении толковыми программистами.

Как и многие руководители, я активно принимаю участие в подборе сотрудников для себя и помогаю на собесах коллегам соседних отделов.

Наша команда занимается разработкой веб-приложения на React. Соответственно, мне важно найти программистов уверенно владеющих основами (!) этого фреймворка. Есть много способов проверки компетенций на собеседовании, один из любимых - задача по написанию hook для загрузки данных.

Если вы тоже в вечном поиске классных фронтендеров или сами часто проходите собесы - велком в эту статью :)

пппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппппп

Тема искусственного интеллекта нас не отпускает: технологии набирают обороты прямо на глазах пользователей, да и вообще, они давно перестали быть «кабинетными».

Попросить умного помощника вызвать такси или же самому быстро сгенерировать иллюстрацию в каком-нибудь сервисе теперь может любой владелец среднестатистического гаджета. Но не каждый знает, что за этим стоит и на что еще способен ИИ.

В предыдущей статье мы заглянули в будущее, а сегодня посмотрим на реализованные кейсы.

Всем привет! Меня зовут Ольга, я студентка второго курса НИУ ВШЭ магистерской программы «Системный анализ и математические технологии». В прошлом году я прошла отбор в совместный образовательный проект VK Education и НИУ ВШЭ — Инженерно-математическую школу (ИМШ), где стала участницей мастерской по прикладному искусственному интеллекту.
В одном из проектов мы командой из четырёх человек решали реальную технологическую задачу под руководством эксперта VK и научных сотрудников университета. Мы исследовали технологию создания трёхмерной модели человека по фотографии. Хочу рассказать вам про наш подход к решению этой задачи.

Есть отечественный файрвол (NGFW) и есть документация для пользователей powered by GitBook. В этой документации работает простой поиск — только по словам и словосочетаниям. И это плохо, потому что нет ответов на вопросы: "Какие алгоритмы шифрования ipsec поддерживаются у вас?", "Как заблокировать ютуб?", "Как настроить DMZ?".

Хочется, чтобы поиск был “умным” и чтобы пользователи могли обращаться с подобными вопросами именно к поиску, а не к инженерам тех. поддержки. AI или ML внутри — не важно, как это называть. Но на простые вопросы из списка выше поиск должен отвечать.

Я решил эту задачу (Retrieval Question Answering), используя OpenAI API. Казалось бы, уже опубликованы сотни похожих инструкций, как это сделать. Но под катом будет не инструкция, а рассказ про сложности, которые пришлось решить на пути от идеи до запуска поиска.

В данной статье я расскажу про AMP-emails из личного опыта разработки , покажу примеры какие бывают емайлы, как их можно отправлять, в каких областях емайл-маркетинга они могут использоваться. У меня более 4 лет опыта работы с AMP-emails и мне есть чем с вами поделиться

Как контекст повлиял на оригинальную концепцию MVP и как сегодня стоит подходить к его разработке, чтобы запустить действительно успешный на рынке продукт.

Мой клиент попросил меня написать White Paper к его продукту — а я раньше их никогда не писал (хотя копирайтингом занимаюсь давно). Поискал в рунете — статей много, но они SEO-шные, водянистые — хороший документ по таким не составишь.

Полез в англоязычный интернет — перебрал около 50 различных описаний, нашёл то, которое более или менее закрывало мои вопросы (хотя там тоже было прилично «воды» и рекламы — при переводе мы, как могли, это «высушили»).

Надеюсь, вы найдете наш адаптированный перевод для себя полезным.

Эффект наблюдателя является краеугольным камнем квантового мистицизма – популярного нынче направления эзотерики, маскирующегося под науку и распространяющего искажённые интерпретации квантовой механики. Он покушается на святое – принцип реализма, согласно которому существует объективная, независимая от сознания наблюдателя реальность. Поэтому его очень любят философы-идеалисты, экстрасенсы, мистики и представители культуры нью-эйдж. Ведь было бы так замечательно, если бы наука экспериментальным путём доказала способность человека влиять на вещественный мир силой мысли! Это сильно воодушевляет тех, кто верит в нематериальную природу сознания, управление реальностью, «секрет притяжения», телекинез и прочую магию. Ссылки на теоретическую физику придают их словам больше убедительности. Мол, официальная наука признала, что каждый из нас своими мыслями создаёт окружающую действительность. Вот только сами физики почти единогласно открещиваются от такой трактовки и наотрез отказываются признавать первичность сознания по отношению к материи. Почему же эффект наблюдателя вызывает столько противоречий: из-за его неверного понимания некоторыми популяризаторами или по причине нежелания учёных-материалистов отказываться от старой парадигмы? Давайте разберёмся.

Привет, хабр! Хочу рассказать как я делал свой пет-прожект и чем всё закончилось.

Лопака — это редактор пиксельной графики и интерфейсов для проектов на Ардуине, ESP32 или STM. Мне было больно видеть как страдают эмбедед разработчики рисуя свои интерфейсы, и я решил упросить всем жизнь.

АВ-тест (или A/B-тест) - это метод экспериментального исследования, используемый в маркетинге и продуктовом менеджменте для сравнения двух или более вариантов одного элемента или стратегии с целью определения наиболее эффективного решения. В А/В-тесте обычно сравниваются две версии (варианта A и варианта B) одного и того же элемента, такого как веб-страница, рекламный баннер, электронное письмо и т.д., чтобы определить, какой из них приводит к лучшим результатам или большей конверсии.

Принцип А/В-теста заключается в том, что случайно выбранная аудитория делится на две группы: одна группа видит вариант A, а другая группа - вариант B. Затем собираются данные о поведении и реакции пользователей на каждый вариант. Сравнивая результаты двух групп, можно определить, какой вариант более успешный или эффективный.

А/В-тесты позволяют проводить эксперименты с минимальными рисками, так как изменения применяются только к выбранным группам пользователей. Они могут помочь в оптимизации веб-сайтов, улучшении пользовательского опыта, повышении конверсии и максимизации эффективности маркетинговых кампаний и продуктовых стратегий.

Данному типу тестирования уже много лет. Инструмент еще в начале 20 века применял математик Вильям Госсет на производстве пива Guinness. Он использовал в производстве продукции разные виды ячменя, чтобы определить наиболее лучшее сочетание, которое понравится потребителю больше всего.