hyper - это низкоуровневая HTTP-библиотека на Rust. Обычно она служит строительным блоком для более высокоуровневых библиотек, таких как axum, tonic, reqwest и других. Но иногда знание hyper могут требовать в вакансиях.
hyper предоставляет api как для клиента, так и для сервера, но в этой статье мы сосредоточимся исключительно на серверной части.
Как мы превратили Sales‑Led в Product‑Led и кратно увеличили eNPS и MRR за 3 месяца
Продажи жалуются, что продукт непродаваемый, а продакты отвечают, что продукт несет ценность, просто продажи не умеют его продавать?
В нашей статье мы разбираем, как мы отстроили единый фреймворк целей, внедрили WSJF‑приоритизацию и OKR, чтобы превратить Sales‑Led в Product‑Led и получить +18% MRR всего за 3 месяца. Узнайте, какие шаги сработали и какие метрики изменили правила игры!
Где в Москве строить выгоднее?
Я собрал интерактивную карту, которая показывает районы и кварталы столицы по коэффициенту МПТ — ключевому параметру при расчёте городских льгот на строительство производственных, логистических и гостиничных объектов. В статье рассказываю, откуда берётся коэффициент, как работает формула, и как использовать дашборд для оценки инвестиционной привлекательности участков. Подойдёт девелоперам, аналитикам и просто тем, кто любит, когда данные говорят.
Довольно давно занимаюсь вопросами связанными с инфраструктурой и построением платформ для разработчиков.
Не один раз слышал от коллег и читал про такое понятие как Infrastructure as Data(IaD). Но я не смог найти внятного и короткого объяснения, что же это такое и чем полезно, потому решил попробовать рассказать свою версию.
Виртуальное зеркало: Создала сама, делюсь с вами!
Привет! Меня зовут Аня, и я фанат e-commerce. В прошлый раз мы говорили о визуальном поиске, а сегодня я хочу рассказать о своей гордости — библиотеке виртуального зеркала.
Ещё год назад, когда готовые решения были редкостью, я решила выяснить, как работает виртуальная примерка. Результат? Моя собственная библиотека, которая позволяет примерить косметику и аксессуары в реальном времени или на фото.
Содержание:
- Стрелочные функции: arguments, hoisting
- Работа с контекстом
- Методы присваивания контекста
- Обработчик событий
Приветствую! Я разработчик в компании НИЦ ЦТ. Мы разрабатываем операционную систему, адаптированную под российские процессоры Эльбрус. Процессоры Эльбрус работают на своей оригинальной архитектуре, которая имеет свои преимущества и недостатки. В частности, интерпретируемые языки программирования не блещут производительностью. Вот мы и решили провести сравнительное тестирование различных языков, компиляторов и интерпретаторов чтобы выяснить, что лучше использовать для разработки под Эльбрус.
В статье представлены результаты бенчмарка Programming language benchmark, основанного на решении набора задач идентичными алгоритмами, реализованными на разных языках. Это позволяет оценить эффективность генерируемого компиляторами (или интерпретаторами) кода для выбранной архитектуры, поскольку скорость выполнения напрямую зависит от архитектурных особенностей процессора. Учитывая использование одного ядра процессора в тестах, результаты отражают потенциал оптимизации кода на низком уровне для каждого языка программирования в рамках заданной аппаратной платформы. Полученные данные позволят разработчикам делать более обоснованный выбор языка программирования для задач, критичных к производительности, с учетом специфики целевой архитектуры.
Представьте: вы разработчик коммерческого ПО. В один прекрасный день пользователи начинают сообщать, что популярный блокировщик uBlock Origin не дает скачать ваш продукт. Никакой рекламы или сторонних баннеров в приложении нет и никогда не было. Невозможно? Вчера мы столкнулись именно с такой целенаправленной атакой на репутацию. Под катом — интриги, расследование, анатомия атаки и выводы, которые могут спасти и ваш проект.
Привет! Мы Дима и Илья, работаем в команде ТМА-разработки Doubletapp и расскажем, как создать Telegram Mini App на стеке React + Python.
Telegram Mini Apps — это мощный инструмент, который позволяет создавать интерактивные веб-приложения, работающие прямо внутри мессенджера. Они идеально подходят для игр, маркетплейсов, сервисов бронирования и многого другого.
В этом туториале мы разберем процесс создания Mini App:
• настроим проект
• создадим фронтенд на React с поддержкой Telegram SDK
• реализуем бэкенд на Python (Django)
• свяжем все компоненты и развернем приложение.
Привет, Хабр!
Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex, которая разрабатывает решения в области машинного перевода и транскрипции речи. Продолжаю цикл статей о том, как устроен переводчик на нейронных сетях изнутри. И сейчас хочу рассказать про работу функции потерь. Для тренировки модели используется opensource фреймворк OpenNMT-tf.
Статья предоставляет всесторонний обзор вычисления функции потерь в машинном обучении, особенно в контексте моделей последовательностей. Она начинается с подробного описания того, как матрица логитов, генерируемая после преобразований в декодере, обрабатывается через функцию cross_entropy_sequence_loss. Эта функция играет ключевую роль в измерении расхождения между предсказанными выводами и фактическими метками. В статье описаны шаги, включая преобразование логитов в подходящий формат, применение сглаживания меток для создания сглаженных меток и вычисление кросс-энтропийных потерь с использованием softmax. Каждый этап подробно объясняется, чтобы было понятно, как каждый компонент вносит вклад в общую оценку потерь.
Кроме вычисления потерь, статья рассматривает механизм выравнивания, используемый для улучшения работы модели. Описано, как значение потерь корректируется на основе направляемого выравнивания, что позволяет модели лучше учитывать взаимосвязи между исходными и целевыми последовательностями. Также подробно рассматривается процесс вычисления и применения градиентов, иллюстрируя, как оптимизатор обновляет веса модели для минимизации потерь.
Earcut - базовый, почти учебный алгоритм триангуляции, но при некоторых раскладах он обгоняет более "продвинутые" решения.
Наступило лето, а вместе с ним и жара. И вот тут-то и приходит на помощь кондиционер. Но что делать, если у вас нет умного кондиционера, а обычный кондиционер не позволяет управлять им удаленно? Ответ прост: сделать его умным своими руками!
Устали вставать ночью, чтобы выключить кондиционер? Или хотите управлять им из другой комнаты? Тогда это руководство для вас!
Эксперт Postgres Professional Андрей Зубков «нырнул» в глубины VACUUM и выяснил, что детализированная статистика может выявить глубинные проблемы, которые критически влияют на производительность. Расскажем о том, что скрывалось в глубине PostgreSQL
Пришла мне тут по работе задача сделать возможность добавления товара в корзину пользователем без авторизации. Корзина, причем должна храниться на бэке для того, чтобы можно было проводить аналитику по неоформленным заказам, а также, если пользователь авторизуется, то добавлять эту корзину к его профилю для доступности ее с любых других устройств, на которых он (пользователь авторизован).
Ясное дело, что для корзины одного пользователя в сеансе оформления заказа нужен уникальный идентификатор, по которому можно определить в какую “корзину” поместить товар.
Так как на проекте мы использует REST подход к проектированию API, я подумал, что можно генерировать uuid ключ на клиенте и передавать его при каждом запросе добавления товара в корзину.
Да, все бы хорошо, но возникает потенциальная проблема паразитных запросов от недоброжелателей. Да, безусловно, есть куча всяких способов защититься от троттлинга, но все это кажется мне в этой ситуации не совсем уместным. Поэтому, я решил, что лучше уникальный идентификатор генерировать на бэкенде, а выдавать его при прохождении CAPTCHA.
Интересной историей поделились разработчики из Exzotron Technology, когда реализовали пилотный проект для логистических центров одного из маркетплейсов. Решаем здесь стандартную проблему – кражу топлива с помощью новых подходов. Проект показал, что иногда стоит принципиально изменить систему, а не улучшать старое. Здесь наглядно видно, что локальные оптимизации не дали бы нужного эффекта.
Для начала давайте разберемся, как все устроено.
Дано: выдача топлива происходит по QR-кодам. Процесс автоматизирован, и вся инфа передается через терминалы спутникового мониторинга на автомобилях. Но недобросовестные водители смекнули, что можно использовать один код на нескольких заправках одновременно. Как итог – несанкционированный расход топлива.
Очевидная проблема: каждый терминал автономно принимал решение о выдаче топлива. Поэтому насущная задача – настроить централизованную онлайн-выдачу топлива.
Решение: облачный «диспетчер» вместо локальной логики
Выбран путь радикального рефакторинга с выносом всей логики в облако вместо терминалов.
Инженеры разработали ПО, которое позволяет терминалам спутникового мониторинга передавать данные на сервер в режиме онлайн. Теперь принятие решения о выдаче топлива происходит не на конкретном терминале, а в облаке.
Привет, я Артем Дембицкий, аспирант программы «Науки о материалах» и стажёр‑исследователь Центра энергетических технологий Сколтеха, а также младший научный сотрудник команды «Дизайн новых материалов» Института AIRI. Мы с коллегами используем модели машинного обучения для разработки новых материалов с улучшенными свойствами.
Недавно статья с результатами нашего исследования вышла в npj Computational materials — журнале из семейства Nature. Совместными усилиями Сколтеха и AIRI мы оценили применимость машинного обучения для ускоренного поиска литий‑ионных проводников, а также показали практический пример использования универсальных межатомных потенциалов для подбора защитных покрытий катодов твердотельных аккумуляторов.
В этой статье хотелось поделиться подробностями нашей работы, а также в целом рассказать об этих материалах и о том, как их ищут.
История начинается в далёком 2019 году, а может, и немного раньше. Уже два года я благополучно перестал работать на дядю, ибо понял, что много денег не заработаю, а здоровье гробится конкретно. А рабство — это не моё. Хотя для страны, откуда я родом, 2500$ в месяц, из которых 500$ уходило на аренду жилья и еду, — это неплохо. Остальное копи, откладывай, трать по желанию. Не бедствовал.
Осень 2017-ого года. Я увольняюсь и лечу смотреть мир, в далекую Индию (тема целой отдельной статьи). Золотое время до макаронобесия. Тогда у меня был слабенький ноутбук 10"(На Unity я буду разрабатывать, используя настольный PC), который я сменил на acer n3700 cpu году так в 2019-ом. И вот мне пришло в голову разработать свой AI, когда ChatGPT ещё даже не маячил на горизонте и не стал мэйнстримом. Шла разработка на java, языке, который я использовал в своей карьере. Но быстро понял, что java не то, что нужно, особенно для UI визуализации графов данных и графа знаний AI.
Закрытие бизнеса – не поражение, а естественный этап, через который проходит множество предпринимателей. Проекты завершаются из-за выгорания собственника, смены бизнес-приоритетов и даже новых идей, которые ждут реализации.
Atomic Layer Deposition (ALD) – технология получения сверхтонких нанопленок для полупроводниковых, оптических и других устройств с помощью послойного атомного осаждения. О ней мы и поговорим в нашем сегодняшнем материале.
