10 новых российских продуктов для поиска пары по промпту, поиска трендовых Reels, изучения иностранных слов, умного поиска с помощью ИИ и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!
Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.
Home Assistant позиционирует себя как локальную систему. Но я столкнулся с ситуацией, когда локальная функция (Samba) не работает из-за облачного сбоя. При этом я вообще не использую облако. В статье описываю как обошёл эту проблему за 5 минут, когда за день разобрался в причине.
Мне очень нравится Home Assistant как система управления умным домом, потому что она позволяет не зависеть от облаков и от падений интернета. Это не просто слова - с 2017 года я использую умный дом в обычной двухкомнатной хрущевке, и в основном всё работает. Но это скорее тестовый полигон для меня - я сам там не живу и поэтому очень ценю то что Home Assistant можно настроить один раз и если не обновлять, то несколько лет всё может спокойно проработать. А на этих новогодних каникулах у меня было время и я решил полностью обновить все дополнения и прошивки. Как оказалось зря - паранойя безопасности ломает определение Home Assistant как автономного сервиса, который можно использовать локально.
Вообще этот вопрос у меня изначально возник в ходе спора в рабочем чатике перед требованием о повышении ЗП.
Просил я достаточно серьёзную прибавку и что логично начал рассматривать предложения от других компаний, на случай если не согласятся. На тот момент все другие бэкэнд разработчики в моей компании выгорели и поувольнялись, остался я 1 на 1 со всеми задачами, и собственно, моё требование было достаточно обосновано.
Так вот, уже не помню с чего начался сам спор, но в рамках чата мы начали обсуждать, а собственно из чего конкретно формируются убытки для фирмы от того, что сотрудник уволился.
Соглашение Meta✶ — материнской компании Facebook✶ и Instagram✶ — о покупке стартапа Manus более чем за 2 миллиарда долларов, объявленное недавно обеими сторонами и подтверждённое The Wall Street Journal, стало одним из самых недвусмысленных сигналов последнего времени. Крупные технологические платформы больше не соревнуются лишь в качестве моделей — на кону контроль над уровнем исполнения, тем самым слоем, где ИИ превращает рассуждения в сделанную работу.
У вас есть GitHub ? Ставите Stars ?
Используя эту информацию можно многое про вас рассказать.
В статье вы прочитаете как обучить эмбединги для 300к GitHub репозиториев и как их можно подгрузить прямо в браузере используя WASM для создания рекомендаций.
Практический опыт интеграции приточной вентиляционной установки Minibox Home 350 с автоматикой GTC в умный дом Home Assistant и организации голосового управления через Яндекс Алису.
Описывается получение значений температуры и скорости вентилятора, управление ими из интерфейса Home Assistant и синхронизация изменений с физическим пультом управления. Также показано, как реализовать приём голосовых команд от Алисы. В заключение приведены идеи дальнейшего развития системы: автоматическое управление вентиляцией по уровню CO₂, ночные и дневные сценарии, а также согласование работы приточной и вытяжной вентиляции.
Материал ориентирован на пользователей, которые уже работают с Home Assistant или планируют интеграцию вентиляционной установки в систему умного дома.
Привет! Хочу рассказать о своем новом небольшом проекте - pg-status. Это очень легкий и производительный микросервис, который помогает определять статус хостов postgresql. В первую очередь его задача - помочь вашему backend найти живого мастера и достаточно синхронную реплику.
Одним солнечным днём мне прилетела задача - написать асинхронный механизм выгрузки данных по API.
И тут началось: наивные решения, которые не работают, теоретически правильные концепции, разваливающиеся на практике, и много других неожиданных граблей.
В статье я делюсь своим опытом побед и провалов на поприще асинхронного лимитирования запросов: с какими проблемами столкнулся, какие шишки набил и какие инсайты получил по ходу дела.
В финале прихожу к решению, которое в итоге оказалось стабильным и продакшн-реди.
Ситуация: рабочая машина под управлением Windows находится в корпоративной сети за NAT. Извне хода в сеть нет. К рабочему компьютеру необходим удалённый доступ с домашнего компьютера на Linux. Работа AnyDesk оставляет желать лучшего.
Вы тоже устали? Устали объяснять ChatGPT структуру вашего проекта в десятый раз? Устали от того, что Cursor "съедает" ваши лимиты? Платные подписки нужны ради их мощных моделей, но обидно тратить драгоценные токены на бесконечные уточнения контекста.
Встречайте OpenSpec - конец vibe-кодинга. Это инструмент, который не просто "еще одна обертка над GPT", а смена парадигмы. Мы переходим от AI-чатов к Spec-Driven Development.
Привет! Меня зовут Денис. Уже юолее 5 лет работаю Senior Product Analyst в крупнейших IT-компаниях России, включая Тинькофф. Разрабатывал системы аналитики с полного нуля, провёл огромное количество A/B тестов и знаю всю внутреннюю кухню больших корпораций изнутри.
Я совершил множество ошибок на своём пути – и теперь здесь, чтобы помочь именно тебе их избежать и пройти этот путь быстрее!
A/B-тесты давно стали стандартным инструментом в продуктовой и маркетинговой аналитике. Но на практике большинство ошибок происходит не на этапе запуска эксперимента, а при анализе результатов. Чаще всего причина в том, что статистический метод выбирается «по привычке», без учёта типа метрики и свойств данных.
В этой статье я собрал практическую логику выбора методов анализа A/B-тестов. Без углубления в теорию, но с пониманием, почему в одном случае работает χ², а в другом t-test может привести к неверным выводам.
Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я... серийный убийца устоявшихся стандартов. Сегодня я выследил и нанёс критический урон UTF-8. И сейчас я расскажу, как я его переиграл и уничтожил новым стандартом кодирования текста — Unicode Compact Format.
Любое действие рождает противодействие. Любая защита, порождает способы обхода этой защиты. Способы обхода, порождают новые способы защиты, что приводит нас на новый виток этого бесконечного цикла.
В первой части я коротко рассказал, о новой ловушке, на которую попался. В этой хочу поделиться неожиданным и эффективным способом борьбы с такими жуликами.
Порой бывает так, что вы скачиваете open-source репозиторий, а там нет файлов .project и .сproject для eclipse или файлы .project и .сproject есть, но они по каким-то причинам повреждены и IDE их не может открыть.
Тем не менее прошивка собирается командой make all. Ты ее прошиваешь и LED не мигает. Очевидно, что прошивка зависла. Где-то свалилась в HardFault_Handler.
В этом случае надо просто взять и запускать пошаговую отладку из консоли. Это классический способ разобраться, где же произошла осечка.
Есть магия: взять число, разделить на ничто, умножить на ничто — и получить исходное. Не иллюзия, а математика уровней. Paradox библиотека — проводник в мир, где ноль бесконечно глубок, бесконечность структурирована, а запретные операции ведут не к краху, а к новым измерениям. Заклинание на C++ прилагается.
В телеграмме есть способ раскрыть IP собеседника в 1 клик, не скидывая ему никаких файлов, картинок и даже не заставляю его переходить по сомнительным ссылкам.
Телеграм даже не предупреждает о том, что вас скамят. Но как?
Попробуйте найти исторические курсы для пар вроде «доллар к афгани» или «евро к таджикскому сомони». Данные либо платные, либо их просто нет в виде готового датасета. Мы решили эту проблему в рамках своего проекта, хотя единственный подходящий API диктовал суровые условия: 8 запросов в минуту и 5000 дней за раз.
Получилось! Наш Python-скрипт аккуратно, чанк за чанком, собрал историю всех 287 пар за 4.5 часа, ни разу не превысив лимит. В статье делюсь техническими деталями, как выстроить такую загрузку, и уроками, которые мы извлекли.
Последние пару лет рынок труда в России находится в состоянии турбулентности: благосостояние населения ухудшается, государство увеличивает налоговую нагрузку, бизнес нещадно режет косты, в компаниях происходят массовые и регулярные точечные сокращения численности персонала. Отношения «бизнес-человек» накаляются и потенциально это может сильно увеличить количество конфликтов между компаниями и сотрудниками.
Меня зовут Анна Заря, я непрерывно совершенствую свои навыки в медиации и разрешении конфликтов системы трудовых отношений и знаю, что валидизация (нормализация, принятие) конфликта помогает пересмотреть его восприятие как нечто плохое и нежелательнее и направить в конструктивное русло, где он может принести пользу.
Всем привет! В первой части мы разобрали теорию: почему LLM «забывают» информацию в середине промпта, как на это влияет архитектура внимания и при чём здесь ротационные кодирования (RoPE). Мы выяснили, что эффект Lost in the Middle — это закономерное следствие того, как устроены современные трансформеры и как они обучаются.
Но насколько всё плохо на практике? Если разработчик модели заявляет контекстное окно в 128k или даже 1M токенов — можем ли мы на него рассчитывать в реальном продакшене?
Во второй части мы переходим от теории к цифрам на бенчмарках. Мы разберём, почему стандартные тесты "иголка в стоге сена" (NIAH) безнадёжно устарели и как новые метрики вроде RULER и NoLiMa показывают реальное «рабочее» окно моделей, которое иногда в 60 раз меньше заявленного.
В финале этой статьи я соберу практические архитектурные принципы, которые помогают проектировать LLM-системы так, чтобы длинный контекст действительно повышал качество, а не превращался в источник ошибок.
Привет, Хабр!
Сегодня я расскажу про библиотеку Python River, которая позволяет обучать модели машинного обучения в потоковом режиме.
В классическом варианте мы собираем весь датасет целиком, делим на обучающую и тестовую выборки, обучаем модель, измеряем качество — и внедряем в прод. Здорово, если данных немного и они разом доступны. А если данные льются непрерывно?
Новые пользователи приходят каждый день, события генерируются каждую секунду. Модель в продакшене устаревает, если не переучивать её регулярно. Переобучение с нуля нарастающим объёмам данных — удовольствие ниже среднего: долго, ресурсозатратно, да и не всегда возможно, если данные бесконечны (например, поток кликов или показателей датчиков).
