Казалось бы, в посгресе и так есть неплохой полнотекстовый поиск (tsvector/tsquery), и вы из коробки можете проиндексировать ваши тексты, а потом поискать по ним. Но на самом деле это не совсем то, что нужно — такой поиск работает лишь по чётким совпадениям слов. Т.е. postgres не догадается, что "кошка гонится за мышью" — это довольно близко к "котёнок охотится на грызуна". Как же победить такую проблему?

TLDR:

1. Преобразовываем наши тексты в наборы чисел (векторы) при помощи API openAI.
2. Сохраняем векторы в базе с помощью pgvector.
3. Легко ищем близкие друг к другу векторы или ищем их по вектору-запросу.
4. Ускоряем индексами.

Постановка задачи: получать данные о заказах из базы данных 1С: Предприятие в формате JSON для отображения на сайте. Запросы должны обрабатываться максимально быстро, по возможности, не мешать работе локальных пользователей.

Задача, конечно, надуманная, но хорошо отражает целый класс задач из реального мира – обслуживание большого количества мелких запросов на чтение данных...

Serverless на бюджете: Делаем FaaS (функция-как-сервис) с помощью OpenWhisk, чтобы было как в облаках.

Если вы знакомы с подходом к документированию, предложенным Саймоном Брауном, вы могли заинтересоваться им, но, возможно, задавались вопросом о его реализации. Этот репозиторий заполняет пробел, представляя конкретный шаблон реализации подхода, который состоящего из:

1. Модели архитектуры программного обеспечения как код, построенные с использованием Structurizr Lite
2. Документация, созданная с помощью шаблона Arc42
3. Журнал решений, созданный с помощью ADR Tools

Предполагается хранение этой документации в репозитории и работа с ней так же, как и с кодом.

Приветствую, кодеры Solidity!

Если вы здесь, то или у вас есть смарт-контракт, который готов к «похудению», или вы просто пытаетесь нарастить свои мышцы в области оптимизации Solidity. Как бы то ни было, сегодня я предлагаю вам навес золота в виде 27 проверенных методов оптимизации. Это ваш новый тренажерный зал для мозга! Всегда приятно иметь на руках свежий чек-лист перед запуском нового проекта. Итак, погнали!

Недавно я узнал про довольно интересный инструмент, встроенный в РНР. Оказывается, в языке нативно поддерживается универсальный формат шаблонов для сообщений, ICU Message Format. В частности, он используется в Symfony Translation Component и в системе интернационализации фреймворка Yii 2. Однако этот функционал доступен и сам по себе, в чистом РНР. И может использоваться не только для создания многоязычных сайтов, но и в качестве простенького шаблонизатора, например для email-рассылок.

Dagster — это оркестратор, предназначенный для организации конвейеров обработки данных: ETL, проведение тестов, формирование отчетов, обучение ML-моделей и т.д.

На паре несложных примеров посмотрим как его развернуть, настроить и работать с ним.

Добрый день всем, дорогие читатели!

На начало написания статьи я только успел обдумать общие подходы и немного опробовать эту идею и понятия не знаю, чем это закончится. Она может оказаться полностью бесполезной тратой времени, может вообще не иметь возможности реализоваться, может получиться хорошим обучающим материалом для опытных программистов, а может и привнести новые идеи в запутанную профессию Архитектора ПО. Посмотрим, что получится: я не буду кардинально править уже написанные части статьи, чтобы сохранить эту атмосферу неизведанного.

Если вы хотя бы чуть-чуть имели неудачу пообщаться с Архитекторами, то знаете, что в их понимании не существует идеальной архитектуры ПО и вся их работа состоит во взвешивании плюсов и минусов того или иного Архитектурного стиля. И поскольку Архитектурных стилей много и каждый имеет свои преимущества (даже Монолит) и недостатки (даже Микросервисы) - работа архитектора состоит в попытках применения данных стилей на конкретный продукт и попыток предугадать, что из этого получит в итоге для бизнес-части.

Как сказал мой добрый друг-программист про Factorio: "Эту игру создали программисты для программистов" и эти слова плотно въелись в мою память. И реально игра в эту игру очень сильно напоминает процесс разработки ПО: можно просто строить как попало и прийти к полностью запутанной и сложнообслуживаемой системе, а можно подойти к вопросу с умом изначально и в итоге получить производительную и легкую в обслуживании систему (Прям как в жизни!)