Начнем с небольшой истории. Как-то раз я с размахом накинулся на проект — в духе нынешних фреймворков всё было обложено компонентами, декларативный стиль царил, все шло идеально… ну почти. Дошел я, значит, до нужды контролировать DOM-узлы напрямую. И что вы думаете? Прямого доступа нет, React закрыл от меня этот мир, сидит и ухмыляется: мол, мы тут за производительность боремся, зачем тебе что-то трогать руками?

Но мы не из тех, кто сдаётся, верно? React предлагает своё решение — рефы, и именно о них сегодня пойдет речь.

Привет, друзья!

Представляю вашему вниманию перевод этой замечательной статьи, посвященной 4 малоизвестным API, которые в некоторых ситуациях могут оказаться весьма полезными:

• Page Visibility API;
• Web Share API;
• Broadcast Channel API;
• Internationalization API.

Код примеров на GitHub.

Вот очень простое объяснение для тех, кто не хочет вдаваться в сложную математику, но и не готов принимать эту ключевую технологию как магию, которая просто работает. Конечно, никакого волшебства тут и нет — идея на самом деле довольно проста.

В эпоху, когда большие языковые модели (LLM) становятся всё более мощными и применяются во многих задачах, одна из ключевых проблем остаётся прежней — как эффективно снабжать их релевантным контекстом. Одним из популярных решений является подход RAG, где качество итогового ответа зависит от целого ряда факторов, одним из которых является качественное чанкирование исходных текстов. Сегодня мы рассмотрим одно из новых и интересных решений.

Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании Raft. В этой статье я расскажу о Chonkie — библиотеке для простого и быстрого чанкирования документов, а также на практике применю её и сравню с другими популярными решениями: LangChain и LlamaIndex.

Компании и энтузиасты стремятся автоматизировать процессы, но не каждый готов писать код с нуля. Поэтому в последние годы особую популярность набрала no-code платформа n8n. С её помощью можно быстро собирать пайплайны различной сложности: от простых чат-ботов до умных ассистентов, которые управляют календарем и напоминают о задачах.  Обычно в статьях про n8n затрагивают только готовые блоки, собирают из них пайплайны автоматизации, но в то же время упоминают об ограниченности использования этой платформы. Действительно, базовых блоков в n8n может не хватать, чтобы закрыть все потребности пользователя, но сегодня я покажу, как можно обойти эти ограничения и расширить базовый функционал n8n.

Привет, Хабр! Меня зовут Музафаров Данил, я Data Scientist в компании Raft. В этом туториале я шаг за шагом покажу: как локально развернуть n8n, как добавить кастомные API и создать полноценного AI-агента с MCP tools с расширенным функционалом. Придется немного писать код, но главное, что это позволит оставить архитектуру решения на n8n, дополнив его кастомными тулами.

Введение

N8n сейчас у всех на слуху. Подростки создают рабочие процессы, которые автоматизируют целые отделы, а затем продают их за тысячи долларов в Twitter. Менеджеры, которые никогда не писали ни строчки кода, за ночь автоматизируют рабочие процессы всего своего отдела.

Звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой?

Model Context Protocol (MCP) - это просто API, разработанный для LLM. Конечно, LLM могут использовать традиционные API, но это как просить повара готовить в кладовке.

Привет Хабр, меня зовут Алина, и я HR-lead компании SSP SOFT (мы занимаемся заказной разработкой). Написать пост про особенности найма сеньоров мне помог наш райтер Сергей, а на саму идею — сподвиг случайно встреченный на просторах интернета пресс-релиз из заглавной иллюстрации. Не буду останавливаться на названии этой компании, его легко загуглить по фразам из скрина. Важно другое — коллеги по отрасли написали про избыток сеньоров на рынке труда в 2Q/2025 г., что казалось немыслимым еще пару лет назад. А как принимают на работу сеньоров, если речь идет не о массовом наборе, а точечно, под конкретные проекты? Об этом я и хотела порассуждать в этом посте.

Как известно, интернет был придуман чтобы было куда скидывать фотки ню, и действительно adult media индустрия это хороший индикатор развития любой технологии. А что же с ИИ?

В этой статье расскажу, как я решил поэкспериментировать с библиотекой Wan 2.1 — моделью для генерации коротких видео по текстовым описаниям. Несмотря на открытость проекта и наличие моделей с 1.3 B и 14 B параметров, в публичных статьях практически не описано, как они работают на практике: что реально влияет на скорость, какие параметры важны и что происходит на разных GPU.

История зарождения PHP

История PHP начинается не с полноценного языка программирования, а с набора CGI-скриптов на C, известного как PHP/FI 1. В этой статье мы возвращаемся к истокам PHP, рассматривая его первую версию, её компиляцию и функциональность.

Nudecrawler - паук для поиска голых женщин.

Индустрия контента для взрослых и 18+ сервисов — это огромный и разнообразный рынок, где требования к платежным решениям гораздо строже, чем в большинстве других отраслей. Нестабильность в области регулирования, особенности возвратов платежей, и даже репутационные риски — это только часть вопросов, с которыми сталкиваются владельцы сайтов и приложений для взрослой аудитории. В этой статье мы рассмотрим самые популярные платежные решения для 18+ проектов и их основные особенности.

Если вы знаете другие глобальные платежные решения для 18+ проектов, пишите в личку или оставляйте комментарии — с удовольствием добавлю их в статью!

Существует классическая проблема на любой торговой площадке, связанная с тем, как категоризировать и понять описания товаров. Особенно она усугубляется тем, что пользователи создают запутанные описания даже для самых простых продуктов. Например, обычная синяя футболка может быть описана как небесно-голубая или даже тёмно-сине-аквамариновая.

Что могут предложить современные LLM и VLM для решения проблемы?

Если вы помните Вольтрона — вы уже понимаете Gradient Boosting. Команду странных механических львов, объединяющихся в огромного робота против зла, только вместо «зла» здесь неупорядоченные данные.

Сказ о том, как с помощью Opuna’ы сделать вашу RAG-систему чуточку (а может и не чуточку) эффективнее :)

Мои курсы: Разработка LLM с нуля | Алгоритмы Машинного обучения с нуля

Краткий обзор курса, который я недавно закончил пилить на степике. Курс хардкорный :) В нем необходимо с нуля писать алгоритмы машинного. Наверное это один из лучший способов досконально разобраться в алгоритме.

Мои курсы: Разработка LLM с нуля | Алгоритмы Машинного обучения с нуля