Все потоки

Разгадка про обратный набор веса после похудения от Мичиганского университета — ссылка — Weighing the Facts: The Tough Truth About Weight Loss

Заодно ответ про — я толстею из ничего, вот у меня особый метаболизм и поэтому... а ещё у меня щитовидка волшебная, она всё в жир, а у других она всё сжигает.

В США до сих пор популярно шоу, как толстые начинали резко худеть, кто больше похудел, тому ещё и денег дадут. Приходили туда реально жирные люди, средний обмен веществ у них был 2607 ккал, ведь обмен веществ завязан на рост, вес и возраст и чем больше вес, тем больше обмен веществ. Толстяки для похудения много занимались физухой, мало ели — по итогу опускался до 2000 ккал суточный обмен веществ. А что бы совсем «осчастливить» бывших толстяков, шокированный организм через выкручивание химических балансов на минимум, за последующие 6 лет уронил обмен веществ до 1900 ккал в сутки. Само собой все обратно поразжирели.

Тут ответ простой — начиная с возникновения предков, например простейшего организма ФУКА и его потомка ЛУКА и вообще всех бактерий, лягушек и динозавриков, главной проблемой было всегда иметь еду‑энергию. Голод был нормой с момента зарождения жизни и до людей. Голодать надо уметь, выживать на минимуме калорий это равно — продолжить род когда еда появится. А вот жрать в три глотки организмы на планете хоть и умеют, но от этого жиреют и если еду «продлить», начинают погибать. Собак вспомните, даже домашние просто крокодилы. Жрут просто глотая, лишь бы в глотку затолкать и будут жрать пока не уберёшь миску.

Привет! Меня зовут Алексей Егоров. Сегодня поговорим про офлайн-режим в PWA и WebView, без лишней теории и с прицелом на мобильные приложения. В разработке я уже больше трёх лет, большую часть этого времени посвятил WebView и мобильным решениям. В этом материале мы разберём, как работают PWA и WebView в офлайн-режиме, посмотрим на инструменты, которые помогают реализовать такую функциональность, и в завершении я поделюсь примером: какую технологию мы выбрали для календаря и как внедрили офлайн-режим на практике.

Вы не поверите, но знаменитый кубик начинался с прототипа из восьми деревянных элементов, соединенных резинкой в конструкцию 2×2×2. Вернее, это был лишь один из этапов на пути к созданию головоломки. О том, как любопытство и изобретательская настойчивость породили гениальную игрушку — книга Эрнё Рубика.

В последние годы генеративные нейросети стали не просто трендом, а полноценным инструментом для создания контента. Текст, изображения, аудио и даже видео — всё это можно сгенерировать с помощью моделей искусственного интеллекта. При этом за каждым популярным сервисом стоит конкретная модель ИИ, от которой зависит качество, скорость в тех или иных задачах.

Выбор правильной модели — не самая простая задача. В огромном количестве открытых и закрытых решений легко запутаться: какие из них действительно работают, где их лучше использовать и на что обращать внимание. В этой статье мы собрали обзор наиболее интересных и полезных моделей для создания контента — от текстовых LLM до генерации изображений и мультимодальных систем.

Привет, Хабр! Меня зовут Витя, я работаю проектировщиком интерфейсов в Selectel. Проектируя интерфейс, мы предполагаем, что пользователи будут использовать его согласно задуманным сценариям: например, на странице со списком объектов воспользуются фильтрами для сортировки, а на странице заказа услуги заполнят определенные поля или выберут нужные опции. Но как узнать о реальных действия пользователей: что они используют, а что — нет?

Для ответа на этот вопрос используются инструменты аналитики, которые позволяют собирать данные, строить по ним графики и анализировать поведение пользователей. Об одном из таких инструментов я рассказывал в прошлой статье — это PostHog. 

В этом материале хочу показать, как можно подойти в внедрению PostHog или любой другой системы событийной аналитики.

Электроника все ближе к своим физическим пределам. Кремний, который десятилетиями был основой технологического развития, не справляется с новыми требованиями — компактностью, энергоэффективностью и устойчивостью к экстремальным условиям. Альтернативы разрабатывают разные ученые и компании.

Одна из них — проект команды специалистов из НИТУ МИСИС (Россия), Тулейнского университета (США) и Сучжоуского университета науки и техники (Китай). Авторы предложили новый способ синтеза кристаллических нанопроводов — тончайших нитей толщиной в сотни нанометров и длиной в миллиметры. Такие структуры могут лечь в основу сверхминиатюрных электронных устройств. Об этом проекте и поговорим.

У меня было два пивота. Сначала занимался рекламным бизнесом в Омске. Работало неплохо, но я понимал — это ненадолго. Слишком конкурентная сфера, слишком много изменений. Много хейта. В 2022 году после поправок ФЗ О рекламе окончательно закрыл направление.

Думал, что делать дальше. Решил заняться чем-то приземленным, где всегда есть спрос. Ремонт бытовой техники казался идеальным вариантом: большой рынок, техника ломается постоянно, а конкуренты часто работают нелегально. Там творится дичь, людей обманывают, а я буду работать честно и получу массу клиентов.

Освоил ремонт холодильников на курсах в Омском техникуме. Работал мастером, сам ездил по вызовам, знал все проблемы изнутри. Потом стал обучать других — сначала одного сотрудника, тот научил следующего.

Когда набирал людей, специально брал новичков без опыта — считал, что лучше научить правильно с нуля, чем переучивать тех, кто уже набрался неправильных привычек. Все учились на практике с наставником без всяких курсов.

Проблема пришла откуда не ждали...

Сегодня чат‑боты и интеллектуальные ассистенты широко применяются в различных сферах: поддержка клиентов, корпоративные системы, поисковые сервисы и во многих других. Для их разработки часто используют архитектуру Retrieval‑Augmented Generation (RAG), которая объединяет генерацию ответа с поиском данных во внешних источниках. Такой подход помогает ботам и ассистентам давать более точные и актуальные ответы. Но на практике оказывается, что RAG сталкивается с проблемой повторяющихся запросов, из‑за которой система многократно выполняет одни и те же вычисления, повышая нагрузку и время отклика.

Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании Raft, и в этой статье мы разберемся, что такое векторный кэш и как его использовать. Давайте начнем!

Когда мы говорим о тестировании, большинство представляет проверку кода, интерфейсов, приложений. Но есть другой мир — тестирование «железа»: серверов, систем хранения данных, базовых станций, клиентского и сетевого оборудования. Все это — физические устройства, где важна не только прошивка, но и то, чтобы правильно крутился вентилятор, не отваливалась пайка, а новый модуль памяти не конфликтовал с платформой.

Меня зовут Игорь Попов, я директор департамента верификации и контроля качества в YADRO. Далее я простыми словами расскажу, что такое hardware QA: где мы режем, замораживаем, зачем смотрим, загорается ли лампочка по команде BIOS — и что делаем, если нет. Если ты джун или только начинаешь разбираться в «железе», статья поможет понять, подходит ли тебе такая работа и в чем она на самом деле заключается.

Машинное обучение — это технология искусственного интеллекта, используемая для распознавания закономерностей, обучения на основе данных и принятия решений автоматически — без вмешательства человека. С другой стороны, обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это форма ИИ, позволяющая машинам интерпретировать и понимать человеческий язык.

В этой статье мы попробуем разобраться с тем, как используется NLP для решения реальных задач и рассмотрим 15 примеров использования данной технологии и машинного обучения.

Пока весь мир гонится за распознаванием лиц и отпечатков пальцев, мы в решили взглянуть на человека чуть сбоку — буквально. 

Пришел клиент, принес проект. Система поиска родственных связей по фото. Все работает, все ищется, но хочется, чтобы было еще точнее, еще глубже. «А что если сравнивать… уши», — подумали мы. 

Почему уши? Потому что они, как и лица, обладают уникальной формой, но в отличие от лица — не меняются с возрастом, не маскируются бородой и не хмурятся на паспортном контроле.

Идеальный кандидат для дополнительного биометрического сигнала. Но не все так просто.

Нам предстоял полный цикл разработки модуля распознавания и сравнения ушей:

Ушел из IT в курьеры и не пожалел. Сегодня мы рассмотрим все вопросы, касающиеся работы курьером Яндекс Еды, включая трудности трудоустройства, уровень дохода, повседневную жизнь курьера и многое другое. Я надеюсь, что эта статья из личного опыта будет для вас очень полезной.

В постах и статьях мы иногда поминаем уважительным словом экономистов, которых читаем постоянно и с удовольствием. Например, шлём шаломы Михаилу Хазину, который много говорит про близкую нам научную организацию труда, хотя в совершенно других процессах. И про теорию власти, которой мы давно и успешно пользуемся в рамках реализации своих проектов.

А этим постом начинаем серию шаломов глубочайше уважаемому Дмитрию Пищальникову.

Полминуты ликбеза на всякий случай. Дмитрий Пищальников – экономист и управленец, продвигает тему повышения производительности труда на федеральном уровне. Увлечённый практик, участник мероприятий, где прорабатывают и развивают передовые управленческие концепции.

Мы сильно и от души рекомендуем его читать его и смотреть, а ещё испытываем неудержимое желание написать о некоторых явлениях, которые разбирает Дмитрий. Дополнив их забавными и жуткими случаями из нашей богатой практики.

Так что открываем этим постом небольшую серию под кодовым названием «Цикл π». И сразу вот ссылка на очень крутое интервью с Дмитрием. Там концентрат великолепия, буквально по каждому тезису можно проводить отдельный семинар.

А начнём с краеугольной темы, которую вынесли в заголовок.

Привет, Хабр! Я, Мадаров Артур, руководитель дирекции процессов эксплуатации и ИТ-услуг Страхового Дома ВСК.

В своей прошлой статье, «Реинжиниринг процессов контроля качества технической поддержки», я рассказывал, с чего началась наша трансформация: как мы перешли от разрозненной отчётности в Excel к системной BI-аналитике, как формировали культуру data-driven внутри ИТ-блока ВСК и зачем всё это нужно.

На пятой встрече ProcessTech и Страхового Дома ВСК я рассказал, что было дальше: как мы из BI-дашбордов перешли к процессной аналитике, внедрили инструменты Process Mining, Task Mining и построили центр компетенций по процессной аналитике в ИТ.

Эта статья — почти практический гайд по внедрению процессной аналитики в крупной компании. Без обобщений. Только конкретика, цифры, архитектура решений и кейсы. Рассчитываю, что статья будет полезна как для ИТ-специалистов, так и для руководителей, которые хотят перестать управлять на основе ощущения, а не данных.

Почему мы продолжили путь: от BI к Process Mining

Всего за 5 месяцев после закупки лицензий в ИТ-блоке уже 9 внутри командных review и рабочих групп с бизнесом проводятся с демонстрацией BI-аналитики Proceset (без Power Point и Excel). На первом этапе трансформации мы выстроили мощный слой BI. Благодаря интерактивным дашбордам:

Разбираю кейс построения отказоустойчивого пайплайна для аналитики спортивных данных на базе нестабильного API dingerodds com. В статье — реализация обёртки с ретраями и балансировкой, деплой в Kubernetes с автоскейлингом, CI/CD через GitLab и хранение данных в Parquet (MinIO). Показываю, как превратить ненадёжный источник в стабильную платформу для ML и аналитики.

Привет, друзья! Сегодня расскажу, как нейросети прямо сейчас, пока вы, куски мяса, читаете этот текст, заменяют живых музыкантов в студиях звукозаписи, позволяя DIY-музыкантам записывать полноценные альбомы, не выходя из дома и используя лишь компьютер с мощной видеокартой.

Intel представляет новые технологии упаковки чипов для мощных ИИ-систем

Комбинация трёх технологий позволяет разместить 10 000 мм² кремния в одном корпусе.

На IEEE Electronic Components and Packaging Technology Conference Intel анонсировала разработку новой технологии упаковки чипов, которая позволит создавать более крупные процессоры для искусственного интеллекта.

Поскольку закон Мура замедляется, производителям GPU и других чипов для дата-центров приходится увеличивать площадь кремния, чтобы успевать за растущими потребностями ИИ. Однако максимальный размер одного кристалла ограничен примерно 800 мм² (за одним исключением), поэтому компании переходят на продвинутые методы упаковки, объединяющие несколько кристаллов в единую систему.

Intel представила три ключевые инновации, позволяющие увеличить объём кремния в одном корпусе и расширить его размеры:

Всем привет! Возвращаемся к рассказу об одном увлекательном пентесте. В предыдущей части мы смогли при помощи фишинговой рассылки через учётку пользователя в Exchange получить доступ в инфраструктуру клиента. Эта часть будет про поднятие привилегий в домене.

Пентестерская Одиссея. Часть 1

Последние 2 года я активно изучаю нейросети. Пытаюсь упростить и автоматизировать свои рабочие процессы, работать руками меньше, а зарабатывать — больше.

Я даже завёл свой канал про нейронки, где постоянно общаюсь с крутыми и интересными ребятами. И один из самых частых вопросов, который прилетает в комменты — «А что будет дальше? Нейронки развиваются так стремительно, что, кажется, ещё 1–2 года и люди будут не нужны. Тексты будут писать одни нейросети, генерировать картинки — другие. А третьи будут всё это собирать и публиковать».

А будет ли действительно так? Давайте разбираться.

Всем привет! На связи команда курсов английского в Практикуме. Давайте поговорим о мотивации в обучении, ведь сохранить её — задачка не из простых, особенно в долгосрочных проектах. И тут, как ни крути, английский под критерии такого проекта подходит — ещё никто не выучил его за выходные. 

В этой статье мы расскажем о пяти «джойстиках» — элементах модели мотивации ARCS-V, которые помогут не сойти с дистанции. Этот подход работает как система: удерживает внимание, добавляет смысла, укрепляет уверенность, поддерживает интерес и помогает двигаться вперёд, даже когда совсем не хочется.

И главное — всё это применимо не только к английскому. Эти принципы работают и в других сферах: учёбе, спорте, саморазвитии, смене профессии.