Большинство игр не читают, в них играют
Мало кто лезет в лор игры до её запуска и готов читать больше, чем взаимодействовать с игрой — нам нужен «экшон». Ты берёшь в руки геймпад — и поехали. Именно поэтому кажется логичным, что история в играх должна быть встроена в основной процесс — геймплей игры. Не как обёртка конфеты, не как мануал в папке с игрой, а естественно, в механики.
Каналы — инструмент для передачи данных между горутинами. Это фундаментальная концепция, на которой строится вся модель параллелизма в языке, и одна из ключевых особенностей, которая делает Go уникальным среди современных языков программирования. За внешней простотой синтаксиса ch <- value и <-ch скрывается сложная реализация, которая включает в себя кольцевые буферы, системы очередей, механизмы блокировки и тесную интеграцию с планировщиком горутин. В этой статье разберем их внутреннее устройство на уровне runtime и рассмотрим паттерны использования.
Вы построили свою модель: p-value в порядке, R² впечатляет, вот только эффект — мнимый. Причина? Иногда вы упустили какую-то переменную. Иногда добавили лишнюю. Иногда включили ту, которая полностью поменяла ваш вывод. Настало время познакомиться с самым изощрённым убийцей аналитических выводов — конфаундингом.
В этой статье мы говорим об автопромптинге - что это такое, зачем он нужен и как он помогает уже сегодня промпт-инженерам.
Полагаю, что большинство читателей знают, о том, что команда sudo может быть использована для выполнения других команд с правами другого пользователя, которым обычно является root.
Долгие годы вендоры работали над тем, чтобы сделать UI в SIEM удобным, эффективным и простыми для аналитиков SOC, а теперь аналитики хотят код, git, vim. Упс.
Привет! Меня зовут Павел Таратынов, я лид аналитиков L3 в VK SOC, и в этой статье я расскажу, почему и зачем мы перешли на Detection as code, какие бенефиты от этого получили и стоит ли игра свеч. Поехали!
До 2022 года я думал, что автоматизация — это удел только крупных компаний. Но в 2022 году я открыл для себя n8n, и всё изменилось. Теперь я автоматизирую рутинную работу, отчёты и даже целые бизнес-процессы — иногда менее чем за 30 минут. Вот как это работает, что меня удивило и что вы можете попробовать уже сегодня.
Вечный вопрос разработчика: как писать код быстрее, не превращая его в поддерживаемый кошмар? Дедлайны давят, требования растут, а перфекционизм подсказывает: «Еще рефакторинг!»
Автор годами искал баланс между скоростью и качеством в разработке ПО и вывел практические правила. Делимся опытом: черновики вместо идеала, борьба с отвлечениями, маленькие патчи и другие навыки, реально ускоряющие работу.
Алгоритмы для работы с большими данными
Всем привет! Для начала давайте разберем что такое вообще Алгоритмы для работы с большими данными, основная суть алгоритмов для работы с большими данными — это эффективная обработка огромных объёмов информации при минимальных вычислительных ресурсах (памяти, CPU, диске). Их суть — жертвовать точностью ради скорости и масштабируемости.
Привет, Хабр!
Если вы ощущаете, что стали частью распределённой системы с бесконечными входящими — поздравляю, вы тимлид. И, скорее всего, вам не весело. Вы не пишете код. Вы не думаете стратегически. Зато вы таскаете ведро с пробоинами по палубе, где вечно течёт.
У большинства тимлидов, особенно в условиях активного роста компании или распределённой разработки, есть общее ощущение перегруженности. Неважно, какая индустрия, стек, удалёнка или офис — ощущение одно: «весь день был занят, но результат размыт».
В этой статье мы расскажем вам о том, как путешествовали по землям Ирдии. Нас ждали приключения, полные славных сражений, побед и редких наград в виде могущественных артефактов! "Что же это за артефакты такие?" — спросите вы. Конечно же, это ошибки, найденные в коде довольно известной и крайне увлекательной игры "The Battle for Wesnoth".
Приветствую!
Когда мне сначала просто захотелось, а потом потребовалось и для работы изучить C++, я сильно удивился, что информации касаемо пары C/C++ информации вроде много, но она уж слишком сильно не структурирована и не систематизирована. Одно лишь объяснение указателей мне потребовалось очень много времени искать, потом я понял что такого нет. В интернете есть много объяснений и информации, но это все либо рерайт чужих статей либо просто бессвязный бред где порой кажется что сам человек не проверяет информацию либо просто сам не знает. Да и честно говоря очень мало понятных и рабочих кусков кода с объяснением решения, которое можно было бы протестировать на работоспособность.
Поэтому я решил здесь в данном блоге (Habr идеальное место для этого) собрать в кучу как свои мысли так и свой опыт. А также опыт других людей которые также использовали данный инструмент в своей работе или просто как хобби.
Также стоит отметить, что на мой взгляд для изучения C++ надо начать именно с C, но применять его врятли получится потому что как бы C не был хорош, все же на фоне C++, для современных задач он не полноценен (но тут я сразу уточню, что технология превосходная и я до сих пор удивляюсь как кто-то смог создать подобный язык, с настолько простым и удобным функционалом, который используется и сейчас, но в современной разработке он не функционален, хотя дальше я опишу сферу применения данного языка программирования).
Иногда в команде появляется человек, про которого сложно сказать, чем он вообще занимается.
Он вроде не пилит фичи. Не закрывает таски с горящими дедлайнами. Не устраивает эффектных демо.
Но при этом он всегда рядом...
Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Кузин и я стажер в МТС Web Services. В этом материале я расскажу про свой первый год обучения по совместной программе МТС и ВШЭ «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте».
Год назад я заканчивал бакалавриат на факультете теоретической физики МИФИ и на последнем курсе познакомился с машинным обучением, которое вскружило мне голову. Но я очень быстро понял, что ML — лишь одна из многих областей искусственного интеллекта и что существует множество других дисциплин и доменов, не менее для меня интересных.
На рынке есть огромное количество самых разных курсов, но я для себя решил, что хочу системности и структурности в их подаче, а также широты знаний и умений. В первую очередь это позволит самому определиться, в какой конкретной области развиваться профессионально. Поэтому я рассматривал различные варианты магистратуры и в итоге остановился на программе «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте» от ВШЭ и МТС. В ней меня зацепили объем и новизна учебных материалов, вариативность курсов и очный формат, который позволял общаться с сокурсниками и преподавателями вживую. В этом посте я расскажу, как прошел мой первый учебный год: что понравилось, какие были сложности и что пригодилось на первом месте работы в ИТ.
На старте проекта обычно встает вопрос о выборе готовой ui-библиотеки для решения шаблонных задач, таких как создание форм, инпутов, кнопок и других компонентов. Количество готовых ui-библиотек для React так стремительно растет, что уже сложно остановить свой выбор на какой либо из них. Зато в таком разнообразии каждый может найти библиотеку, подходящую под его задачи. В этой статье хочется рассказать о фреймворке Steroids, который разработан и поддерживается в нашей компании.
Изначально мы не планировали создавать фреймворк, а просто собирали удачные решения рутинных задач. Получился набор полезных утилит и мини-библиотек, который позволял нам работать быстрее. Мы постепенно добавляли в него новые элементы, он рос и видоизменялся, и в итоге вырос в полноценный фреймворк Steroids.
Из новостей: уволенные руководители Unknown Worlds подают в суд на Krafton, роскачество проверит Genshin Impact, инди-хит Peak разошёлся тиражом в 5 миллионов копий, Unigine 2.20.
Из интересностей: об архитектуре кода Animal Well, доклады с Rendering Engine Architecture Conference, Кен Левин о System Shock 2, Ghost Story Games и Judas.
TL;DR Иногда «убить» самый тяжёлый JOIN — проще, чем кажется. Достаточно вынести агрегат в коррелированный под-запрос и дать движку опереться на индекс.
Если спросить администратора любой системы на х86 сервере в чем их система и как измеряет выполненную работу, то в ответ услышишь «А зачем это надо? Выполняется и хорошо. Чего еще?». Может я ошибаюсь, поправьте в комментариях.
Здесь я хочу рассказать о измерении выполненной работы в z/OS, зачем это делается и какие из этого могут быть финансовые последствия (нет не штрафы и пени, а скорее наоборот).
Секрет успешного трудоустройства — в дотошной подготовке к собеседованиям!
Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.
В этой части разберем: основы машинного обучения, переобучение и кросс‑валидация, линейные модели, метрики классификации и регрессии.
Привет, Хабр. Хочу рассказать историю, как я некоторое время назад занялся профилированием php приложения и как из этого получился мой первый open source пакет.
