От переводчика: мне понравился подход к объяснению декораторов, описанный в этой статье, а так как других вариантов перевода я не нашёл, я решил поделиться этим с аудиторией Хабра. Надеюсь что этот текст будет полезен как новичкам, так и опытным программистам.

Если вы программируете на языке Python, вы должны были слышать о декораторах, однако существует много людей, которые либо не знакомы с ними, либо, что еще хуже, знакомы с ними (использовали так или иначе), но так и не поняли их суть.

Цель этого краткого руководства — развеять мифы, которые вы слышали о декораторах, и показать вам другие их стороны, о которых вы и не подозревали.

В этой статье собрано 10 инструментов на основе искусственного интеллекта, большинство из которых просты в использовании и бесплатны для тестирования.

Всем привет! Меня зовут Маруся, я аналитик данных, веду блог в телеграме Аналитика и growth mind-set.

Практически все инструменты я использовала и была с одной стороны вдохновлена тем, насколько они упрощают работу, с другой стороны я отчетливо увидела, что эти новые инструменты уже начинают видоизменять текущие профессии и рождать совершенно новые.

Первую часть с инструментами можно почитать тут.

Miss me? Из моих статей вы узнали о клонах иностранного софта в реестре отечественного ПО. Те публикации вызвали жаркую дискуссию о лицензиях, перетекшую из теплого и уютного хабра прямиком в высокие министерские кабинеты. Хабраэффект привел в том числе и к кадровым перестановкам. Опасаясь за свою карьеру, я был вынужден уйти в тень.

Наступил 2022 год. Кольцо врагов, о котором так долго говорили в телевизоре, наконец-то сомкнулось и проявило себя во всей красе — «наши западные партнеры» так нахлобучили родимую Россию санкциями, что импортозамещение, особенно в ИТ, фактически, стало жизненной необходимостью. Раз так, то давайте еще раз трезво посмотрим на текущую ситуацию с наиболее востребованным отечественным ПО — а именно с офисными программами, которые реально нужны всем без исключения государственным и коммерческим структурам.

15 декабря Верховный суд выпустил постановление Пленума «О некоторых вопросах судебной практики по уголовным делам о преступлениях в сфере компьютерной информации, а также иных преступлениях, совершенных с использованием электронных или информационно-телекоммуникационных сетей, включая сеть „Интернет“». (Пока оно не опубликовано, поэтому ссылка ведет на неофициальную публикацию). Такие постановления с обобщением судебной практики по самым разным вопросам выпускаются регулярно. Предназначены они для игнорирования нижестоящими судами.

Вернее, нет, не так. Игнорируются в таких документах, в основном, те положения, которые могут как-то облегчить ответственность или вообще исключить ее. Все то, что позволяет еще глубже запинать обвиняемого под тюремную шконку — используется охотно и с удовольствием, во славу знаменитого «обвинительного уклона».

Именно поэтому я думаю, что в среде наших правоохранителей этот документ, к сожалению, станет очень популярным. Поговорим о том, почему это произойдет…

Сегодня покажем, как генерировать новые изображения по текстовому описанию при помощи KerasCV, stability.ai и Stable Diffusion. Материал подготовлен к старту нашего флагманского курса по Data Science.

Уходящий 2022-ой год, стал, безусловно, межевым для отечественной микроэлектроники. Введенные санкции лишили российские дизайн-центры доступа к заводам по производству разрабатываемой ими продукции, в первую очередь, к мощностям флагмана отрасли в лице тайваньской компании TSMC. Фактически, это означает, что на данный момент в России становится невозможным производить сколь либо современную кремниевую микроэлектронику, особенно в части высокопроизводительных решений. Краткий профессиональный разбор ситуации с обзором наших текущих возможностей ещё в марте этого года сделал уважаемый @CorneliusAgrippa. Если резюмировать – на данный момент Россия имеет возможность промышленно производить чипы по технологии 180 нм на заводе Микрон, с перспективой наладить 90 нм в ближайшее время (правительство поставило задачу сделать это до конца 2022-го года). Создание на имеющейся на Микроне линии промышленной технологии на 65 нм и ниже фактически невозможно. Причина в том, что завод Микрон работает на пластинах диаметра 200 мм, а технология производства на 65 нм сопровождалась параллельным переходом на пластины диаметром 300 мм. Поэтому, для такого перехода требуется, по сути, постройка нового завода, хотя имеющееся на Микроне литографическое оборудование потенциально позволяет создание 65 нм техпроцесса.

Салют, Хабр! Построение нейронной сети ― весьма актуальная задача для самых разных направлений: от классификации продуктов на категории до распознавания лиц на видео. Однако для получения качественного результата необходимо грамотно настроить её параметры. Как это сделать? В этом может помочь Keras ― открытая библиотека, написанная на языке Python и обеспечивающая взаимодействие с искусственными нейронными сетями. Просим под кат, где подробно рассказываем о нюансах работы с этой библиотекой.

Скромная "ответочка" на статью про то, что 1С-ники гораздо умнее коллег из других ЯП.

Как IT специалист, знакомый с теми и другими, постараюсь оппонировать утверждениям из оригинальной статьи.

В свете последних событий я бы хотел поделиться своим мировоззрением, которое вполне может заменить "религию" по вопросам морали, и сделать умных людей более гуманными. Данная концепция "новой религии" полагается на материализм, и исключает всё сверхъестественное. При этом, из моей концепции вытекают такие интересные вещи, как безличностное бессмертие, а гуманизм может опираться чуть ли не на "законы физики", а не сомнительное "так всем выгоднее жить".

Конечно, вопрос переубеждения других людей - это в первую очередь вопрос работы с их эмоциями, а не аргументами. Ведь мы придерживаемся того или иного мнения, потому что так нам велят наши ощущения, наши травмы из детства и тому подобное. А уже поверх этой эмоционально заряженной причины ложится рационализация, как масло на бутерброд. Но, я не личный психолог, поэтому просто расскажу "как есть", и может быть кого-то заинтересует или кто-то дополнит мою идею. Конечно же, я не смогу донести свой месседж до большей части населения. Но надеюсь, какой-то эффект все же будет.

Некоторое время назад в ходе определенных рассуждений, явно не связанных с архитектурами искусственных нейронных сетей, у меня возникла, скажем так, гипотеза, которая могла бы объяснить, почему в свое время skip connections смогли произвести своего рода революцию в развитии глубокого обучения и позволили строить действительно глубокие нейронные сети. С тех пор много воды утекло, но все современные SOTA архитектуры являются в той или иной степени продолжением развития ResNet архитектур. Чего там говорить, даже в трансформерах есть skip connections. К сожалению, времени и сил на полноценное исследование нет и вряд ли найдется, а между тем идея кажется как минимум интересной с академической точки зрения, так и могущей возыметь практический выхлоп, а потому я бы хотел поделиться ею, по крайней мере, с аудиторией хабра.

Вероятно вы уже слышали про успехи нейросетей в генерации картинок по текстовому описанию.

Я решил разобраться, и заодно сделать небольшой туториал, по архитектуре модели Stable Diffusion. Сегодня мы не будем глубоко погружаться в математику и процесс тренировки. Вместо этого сфокусируемся на применении и устройстве основных компонент: UNet, VAE, CLIP.

Думаю, сразу нужно разъяснить, особенно для тех, кто не сталкивался с 1С, что она состоит из двух частей. Есть платформа 1С, на которой можно разрабатывать тиражирумые приложения баз данных, или конфигурации. И есть сами коммерческие конфигурации, из-за плохой маркетинговой политики в основном от самой фирмы 1С.

Я никогда не сталкивался со средами разработки, где так же эффективно, как в 1С можно разрабатывать тиражирумые приложения баз данных. Поэтому считаю, что 1С — самое простое и эффективное средство такой разработки.

Возник вопрос — а как разрабатывать подобные приложения так же быстро и эффективно, как в 1С, какой набор инструментов собрать, какими качествами должна обладать среда разработки. Попробуем разобраться в этом вопросе.

Как шутят в твиттере, мы наблюдаем самую теплую зиму искусственного интеллекта: свежих интересных работ в области глубокого обучения набралось на большой обзор. Читаем первую часть.

В этой статье мы попробуем разобраться с одним из самых неоднозначных и непонятных нововведений стандарта C++17 — функцией стандартной библиотеки std::launder. Мы посмотрим на std::launder с другой стороны, посмотрим на источник. Разберем что лежит в основе функции на примере решения задачи девиртуализации и реализации виртуальных указателей в LLVM.

• Вызов super() в базовых классах
• Когда использовать миксины
• Использование относительного импорта
• Когда добавлять код в __init__.py
• Когда использовать экземпляр, класс и @staticmethod
• Скрытая функция conftest.py
• Поясняющая документация библиотек

Найм профессионального программиста — это слишком дорого, да и программирование — совсем не быстрый процесс. А бизнесу всегда нужно "вчера" и желательно бесплатно. Поэтому всё более популярным становится no-code подход: вы не пишете код, а просто, используя кнопки в интерфейсе и мышку, компонуете своё приложение. Звучит красиво. Так можно создать типовое приложение, накидав туда компоненты. Вот пример рекламной статьи no-code системы Bubble, в которой, по сути, говорят, что для стартапа программисты уже не нужны, по крайней мере — на начальном этапе.

Или если у вас есть условный эксель, где вы можете выделить нужные строки и посчитать их сумму, построить график, и т.д. — вам не надо это всё программировать на каком-либо языке. Всё делается в пару кликов. Это тоже no-code.

Но что же будет, если этот подход разовьётся до небес? Можно ли будет его использовать для всё более и более сложных систем? Можно ли выкинуть программистов на улицу?

Вопрос некорректен