По крайней мере так сказал блогер Demimurych у меня в комментариях:
Дальше была беседа в комментариях, из который я вынес два хороших замечания:
Тему замыканий в языках программирования стоит рассказывать с проблемы функционального аргумента.
Реализация этой проблемы наиболее и единственно полно описана в ECMAScript спецификации.
Я потратил время и покажу, что нашёл!
Поразительно сходство геномов человекообразных обезьян и людей, но столь же поразительно колоссальное отличие друг от друга и людей и обезьян. Алфавиты отличаются на несколько букв, но литературы, написанные на них - колоссально!" Протон даёт атому новый электрон на внешней орбите, как ген, рождает белок, а алфавит - слова. Но закономерности образования слов существенно отличаются от закономерностей образования фраз, а тем более от закономерностей литературных произведений и уж тем более литературных течений. Также и ген кодирует белок, но мало что даёт для понимания онтогенеза и ансамблей признаков. Новый протон даёт нам новый электрон на внешней орбите атома и новый химический элемент и это поступательное накопление само по себе не дает нам понимание спирали периодов и групп периодической таблицы. А периодическая таблица сама по себе не объясняет всего многообразия химических превращений. Знать строение алфавита — не значит уметь читать. Знать язык — не значит понять поэзию. Знать гены — не значит постичь жизнь.
Не жир, а именно ожирение, как диагностированное заболевание, негативно влияет на организм в целом и работу мозга в частности. Но сегодня поговорим о новом открытии. Учёные обнаружили прямую связь между расположением жировых отложений и их влиянием на работу мозга. Именно глубокий висцеральный жир вокруг внутренних органов оказывает наибольшее влияние на старение мозга, ухудшая мышление, память и скорость обработки информации.
Ну и пара свежих новостей внутри для пущего реализма.
Повестка, конечно, застала всех врасплох: с одной стороны люди видят и чувствуют тенденцию, когда крупные компании второпях пытаются внедрить AI для автоматизации бизнес-процессов. Безоса можно понять — ведь если не он, то кто-то другой.
Как эта контора OpenAI появляется из ниоткуда и Google в попыхах пытается...
Apache Kafka — один из самых популярных распределенных систем потоковой передачи данных. Исторически Kafka использовала Apache ZooKeeper для управления кластером, но с версии 2.8.0 появилась альтернатива — KRaft (Kafka Raft Metadata mode).
В этой статье мы подробно рассмотрим оба подхода, их преимущества и недостатки, а также поможем выбрать правильный путь для вашего проекта в микросервисной архитектуре.
И, чтобы статья была практико-ориентированной, мы рассмотрим примеры того, как можно поднять в Docker оба варианта кластера.
События начала 2020 года, погрузившие планету в тотальный локдаун, породили расцвет сервиса доставки — за 15 минут со клада до двери заказчика — всего самого необходимого — за пару кликов в приложении для мобильного телефона.
Но кто бы мог подумать, что сфера работы курьеров не остановится на Земле, и расширится в Космос?!
Аэрокосмическая компания «Inversion» представляет «Arc» — первое в своем роде космическое средство доставки
Привет, Хабр! Меня зовут Никита, я ведущий продуктовый и дата-аналитик в МТС. А по совместительству чемпион и «Лучший игрок» спартакиады МТС по стритболу. Если вы не читали о том, как я оказался в команде и как мы вышли в финал, начало истории здесь. Сегодня расскажу про убойные тренировки в Ростове, незабываемый финал в Москве, встречу со звездой российского баскетбола и про то, куда бежать, если вам тоже надо.
Итак, мы отыграли серию матчей в Краснодаре, получили массу впечатлений и в эйфории разъехались по домам. Совместных тренировок у нас больше не было — в следующий раз всем составом мы уже встретились в Москве в день финала.
Создаем песочницу для безопасного выполнения non-trusted DSQL-кода и возвращаем из него by design безопасный результат в высокопривилегированное кольцо
Привет, с вами снова Александр Константинов из Cloud.ru. Раньше я пользовался Notion, хранил там свои заметки, обучающие материалы, данные по своим стартапам. Но зарубежные SaaS-провайдеры ушли, и моя база превратилась в кирпич: она есть, но легально пользоваться ей невозможно. И это еще позитивный сценарий, потому что провайдер мог просто все безвозвратно удалить.
Сейчас, конечно, появляются другие сервисы, но все-таки у SaaS есть некоторые ограничения. И основное из них в том, что вектор их развития не подвластен пользователю. Плюс данные хранятся где-то там, кто-то ими управляет, но не я. А хочется все-таки делать это самостоятельно — это же моя база.
Я решил развернуть базу-знаний на wiki-движке Outline, потому что это полная замена Notion. У него хорошая функциональность, он простой в работе и с понятным интерфейсом. Что у меня получилось и как такое повторить, подробно рассказал в статье.
В этом кейсе мы покажем, как подняли конверсию с 5% до 25% в нише кровельно‑фасадных материалов в городе‑миллионнике. Подробно разберём ошибки, инструменты и шаги, которые позволили перестроить нам отдел продаж без участия собственника.
Главный результат работы — каждый лид теперь доводится до сделки. Конверсия выросла в 5 раз, а отдел перестал быть «болотом», где старички создавали видимость работы.
Вы много своих приложений упаковывали, как RPM пакет? Мне, до недавних пор, не доводилось. Тенденция импортозамещения и перехода на OC Linux потребовала освоить и это умение. Ничего сложного, но, как и везде, есть нюансы, детали и особенности.
Пройдя некоторый путь, хочу поделиться своими результатами, в надежде, что это будет полезно.
Статья - достаточно подробная инструкция, как решить эту задачу и автоматизировать ее с помощью GitLab CI/CD.
Привет, я Анатолий Шостак. Мой блог — это открытый дневник поиска бизнес‑ниши. Я уже протестировал больше десятка стартап идей, и пока нахожусь в поиске. У меня есть небольшой бизнес, который позволяет мне не работать «на дядю», а продолжать искать «ту самую» идею. Этот пост — история одной из самых сложный проверок ниши, которая заняла более полугода и даже потребовала пойти в найм для «разведки боем».
Речь пойдет о нише ИИ‑автоматизации для бизнеса.
Привет, Хабр!
Сегодня с вами Дмитрий Ларин, руководитель продуктового направления по защите баз данных и Александр Хребтов, аналитик группы компаний «Гарда», и мы поговорим о способах защиты баз данных. После 2022 года многие российские компании оказались в ситуации, когда привычные инструменты управления базами данных стали недоступны. Миграция на отечественные СУБД обострила вопрос: как защитить критические данные в условиях, когда стандартные средства больше не работают?
В этой статье мы покажем, как справляться с основными угрозами безопасности СУБД, почему сертификация не спасает от инсайдеров и каким образом системы класса Database Firewall решают эти задачи.
Облачные провайдеры довольно часто предлагают грантовые программы стартапам.
Ниже описан личный опыт с Azure (MFH), Yandex, VK Cloud, Timeweb и Cloud4Y.
Обучение с подкреплением (Reinforcement learning) является одним из направлений ML. Суть этого метода заключается в том, что обучаемая система или агент учится принимать оптимальные решения через взаимодействие со средой. В отличие от других подходов, Reinforcement learning (RL) не требует заранее подготовленных данных с правильными ответами или явной структуры в них.
Предполагается, что машинное обучение может быть либо контролируемым (модель обучается на размеченном наборе данных), либо неконтролируемым (алгоритмы обучаются на основе неразмеченных данных), но появление обучения с подкреплением нарушило этот статус-кво. Так, Q-обучение может исследовать пространство, используя несколько инструкций, анализировать окружающую среду шаг за шагом и накапливать данные по мере продвижения для моделирования.
В этой статье мы попробуем разобраться с тем, как работает Q-обучение, а также рассмотрим небольшой пример на Python.
Привет!
С вами Юрий Сергеев, основатель и генеральный партнер в Swordfish Security. Мы строим DevSecOps и развиваем безопасный искусственный интеллект.
В этой статье я расскажу, как компании переходят от базового применения ИИ к концепции AI-Native, какие уровни зрелости существуют, как классифицируются приложения и модальности, а также с какими рисками сталкиваются организации при внедрении ИИ.
Рассказываю, как мы внедрили КЭДО у себя и почему теперь считаем, что это must have для удалённых команд.
Достаточно часто встречается заблуждение, что просто нужна "ещё одна серебряная пуля" и тогда точно наступит "вселенский коммунизм". Многие в качестве такой "волшебной палочки" воспринимают таск-трекеры различной степени сложности. Стоит только внедрить, и "бизнес крутится, лавэ мутится"
Данная статья не преследует цели "сделать всех счастливыми", но возможно кому-то сэкономит время и другие ресурсы, и, я надеюсь, действительно поможет приблизится к цели.
Многие люди публикуют свои проекты на github-подобных git-хостингах, для обеспечения общего доступа (это даёт множество преимуществ во многих случаях).
Часто, ввиду неопытности, при публикации, люди сливают чувствительные данные (в частности токены Telegram-ботов).
Вопрос масштабирования сервисов достаточно часто, и временами больно, встаёт ребром в самый неподходящий момент, ложа при этом за собой бизнес процессы, и вызывая нервный тик у администраторов.
В этой статье, на реальном примере из моего опыта инженерного обслуживания средств антивирусной защиты Kaspersky, мы с вами разберём шаги по недопущению таких трепещущих ситуаций.
