Шестая статья нашего цикла про языки программирования посвящена Python. Её подготовила группа серверной разработки компании «Криптонит». В обзоре вы найдёте особенности, плюсы и минусы Python, сферы его применения и полезные ссылки для обучения.
Ранее наши разработчики делали обзоры Rust, Scala, JavaScript, Spark и Golang.
Российская компания «Криптонит» представила на «РусКрипто’2024» криптографический механизм «Кодиеум». Он устойчив ко всем известным атакам и останется стойким даже в случае появления мощного квантового компьютера.
Продолжаем серию статей про особенности, применение, плюсы и минусы языков, которые используются в «Криптоните». В этой статье наш инженер департамента инфраструктуры Алексей Косов расскажет про Golang.
Ранее наши разработчики делали обзоры Rust, Scala, JavaScript и Spark.
В этой статье директор департамента разработки российской компании «Криптонит» и «скалист» Алексей Шуксто рассказывает о специфической технике функционального программирования, которая называется «трамплин» (trampoline).
Если кратко, то «трамплин» — это постоянный вызов в цикле новых частей вычисления вплоть до получения конечного результата. Трамплин можно рассматривать как шаблон проектирования, который позволяет избежать переполнения стека при рекурсивных вызовах функций.
Достигается это следующим образом: когда функция вызывает саму себя, то вместо этого вызова управление передаётся другой функции — трамплину. Эта функция-трамплин вызывает исходную функцию с нужными параметрами и, если нужно, передаёт управление другой функции-трамплину. Таким образом, при рекурсивных вызовах функций никакая информация не сохраняется на стеке, а управление всегда передаётся между функциями-трамплинами.
Чтобы вникнуть в детали, поясним ещё несколько моментов:
Сегодня всё чаще требуется учитывать географическую привязку и выполнять поиск в локальном окружении клиента. Иными словами, регулярно возникает необходимость найти что-то (или кого-то) рядом с конкретным пользователем. «Где ближайший банкомат?», «Кто из друзей поблизости?», «Какие тут аптеки?». Подобные запросы миллионами поступают в сервисы геолокации каждый день, при этом существующие подходы к решению этой задачи не исчерпали возможностей оптимизации. Наверняка вы не раз сетовали на то, как долго обновляются метки на карте.
В этой статье эксперт отдела перспективных исследований российской компании «Криптонит» Игорь Нетай рассказывает о способе ускорить обнаружение объектов, принадлежащих одному географическому региону с произвольно заданными размерами. Материал станет частью научной работы о перспективах применения H-кривых в геохешинге.
С помощью рассмотренной в этой статье алгоритмической оптимизации можно быстрее выполнять поиск в различных масштабах — от полушария Земли до конкретного здания.
Координаты одной строкой
Удобство географической персонализации постепенно вытеснило паранойю, и во многих онлайн-сервисах теперь открыто используются данные о местоположении пользователей и различных объектов. Делаете заказ через интернет? Вам предложат забрать его в пункте выдачи поближе к дому. Вызываете такси? Сначала запрос передаётся водителям рядом с вами. Ищете кафе? На карте отобразятся ближайшие.
Все эти алгоритмы сводятся к решению одной и той же задачи: они определяют, какие координатные точки из базы данных входят в тот же условно заданный регион, что и указанная в запросе целевая точка (как правило, обозначающая местоположение пользователя). Для этого используется система кодирования географических координат в виде значений хеш-функции, называемых геохеши.
Привет, Хабр! На связи Василий Беляев – руководитель группы разработки интерфейсов компании «Криптонит». Во фронтенд-разработке я уже 16 лет. Так сложилось, что ко мне регулярно обращаются за помощью друзья, знакомые и бывшие коллеги, которые хотят устроиться на работу, но почему-то боятся и сомневаются в себе.
Что же смущает разработчиков, не даёт им откликаться на вакансии и уверенно держаться на собеседованиях? Через личный опыт и опыт коллег по цеху выделил для себя 5 основных причин, о каждой из которых я расскажу подробнее.
Человек без труда воспринимает речь на фоне тихой музыки и звуков окружающей среды. Более того, прямо во время разговора он может мысленно подпевать и реагировать на звуки. До недавнего времени нейросети так не умели. Одни были заточены на распознавание речи, другие — на обработку музыки, а третьи — на анализ различных звуковых событий. Всё изменилось с появлением работы китайских исследователей, создавших единую мультимодальную модель SALMONN. Это нейронная сеть с открытым исходным кодом, предназначенная для обработки аудиоданных любого типа: речи, музыки и различных звуков.
В этой статье мы рассказываем об особенностях SALMONN на основе научной публикации его разработчиков. Адаптировать материал помогли наши эксперты в области обработки и синтеза речи. Перевод и разбор препринта о SALMONN выполнен исследователем лаборатории больших данных и статистики компании «Криптонит» Анной Холькиной.
Ключевой идеей проекта SALMONN стала интеграция большой языковой модели (LLM) с двумя энкодерами: одним из модели Whisper для восприятия речи и другим (BEATs) для остальных звуков. В качестве предобученной LLM используется Vicuna, созданная на основе модели LLaMA с 13 миллиардами параметров и обученная на данных лучших диалогов с ChatGPT (также авторы SALMONN выпустили версию своей модели на основе Vicuna с 7 миллиардами параметров).
Привет, Хабр! Жизнь удалёнщика вдвойне веселее с детьми. Изредка переводя взгляд от монитора вовне, я пытаюсь воспитывать дочку. Пока чаще получается наоборот. Эта гибридная нейросеть неохотно соглашается переключаться в режим обучения с учителем, но при этом требует 200% внимания. Такое взаимодействие требует немалых душевных сил, а за выходные я порой устаю сильнее, чем за рабочую неделю. Чего уж говорить о длинной череде красных дней календаря!
Приближаются новогодние праздники, а значит — снова назревает вопрос о том, как провести время с детьми и не свихнуться помочь им развиваться в увлекательной форме. Раньше я рассказал как играю с дочкой «в шифры», а один из читателей предложил более простой вариант — настолки. Как сотруднику компании «Криптонит», мне стало интересно: а есть ли настольные игры на тему криптографии? Сходу нашлось две, а затем я решил опробовать с дочкой ещё одну — более универсальную и направленную (как заявлено) на всестороннее развитие когнитивных функций. Результат нашего небольшого эксперимента оказался слегка неожиданным, и я спешу поделиться с вами свежим опытом.
Недавно мы провели встречу экспертного сообщества по криптографии и квантовым технологиям, в которой приняли участие ведущие российские компании данной отрасли – «Российский квантовый центр», QApp, «Криптонит», «КриптоПро», «ЭЛВИС-ПЛЮС» и другие. На мероприятии обсудили развитие квантовых и гибридных вычислительных алгоритмов, разработку квантовых компьютеров и связанные с этим вызовы для криптографии. Эксперты обозначили ряд принципиальных моментов, подробнее о которых мы расскажем в этой статье.
Какие бывают квантовые компьютеры?
В России ведётся разработка квантовых компьютеров всех основных типов: на ионах (ионных ловушках), на холодных атомах (в оптических ловушках), на сверхпроводниках и фотонных чипах. Как и во всём мире, пока это штучные экспериментальные установки, далёкие от практического применения. На них отрабатывают различные инженерные подходы, тестируют алгоритмы и принципы дальнейшего масштабирования.
В то же время существует альтернативный подход к архитектуре квантовых процессоров, основанный на полупроводниковых технологиях. Он может оказаться востребованным уже на следующем этапе — промышленного производства квантовых компьютеров.
Где актуальны квантовые алгоритмы?
«Какими бы ни были по своей природе компьютеры будущего, сейчас нужно разрабатывать универсальные квантовые алгоритмы, без которых вычислительная система с любым количеством кубитов окажется дорогой и бесполезной железкой. В своей практике мы часто сталкиваемся с задачами комбинаторной оптимизации. Именно на них мы таргетируем свои исследования и разработку своих алгоритмов», — сказал эксперт компании QBoard Антон Божедаров.
Специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Игорь Нетай изучил процесс потери точности вычислений и написал библиотеку, доступную на GitHub, которая помогает разработчикам контролировать точность расчётов на каждом этапе вычислений. Данная библиотека особенно актуальна в сфере машинного обучения и анализа (больших) данных, где накопление ошибок может сильно искажать результат.
Мы побеседовали с руководителем направления системного программирования в «Криптоните» Александром Авраменко о карьерном пути Rust-разработчика, особенностях языка Rust и его применении к моделям машинного обучения в высоконагруженных системах.
В «Криптоните» работает Александр Авраменко. Он возглавляет направление системного программирования и вместе с командой создаёт сетевые сервисы и конвейеры обработки потоков больших данных с применением моделей машинного обучения в реальном времени.
Александр рассказал нам в интервью об особенностях управления группой разработчиков, «red flags» на собеседованиях, мотивации команды и ситуации на рынке труда «растистов». А скоро выйдет вторая, «техническая» часть интервью — о языке программирования Rust, проектах и тех.стеке команды.
Особенность Spark в том, что другого такого фреймворка нет в принципе. Flink, Apache NiFi и другие инструменты закрывают не все задачи. Лично моё мнение – Spark на голову выше их всех. Он уникален, широко распространён и де-факто является стандартом индустрии обработки больших данных.
Июль — самый жаркий месяц в году, и 25% компаний замечают, что летом продуктивность работы сотрудников снижается. Понимаем — солнечным жарким днём хочется только лежать на пляже. Но работать надо. Так как помочь себе оставаться продуктивным даже летом?
С этим вопросом мы пришли к нашим коллегам в ИТ-компании «Криптонит». Делимся некоторыми ответами с вами! А в комментариях оставляйте ваши лайфхаки, которые помогают вам не терять рабочий настрой летом.
Если вы никогда раньше не работали с JavaScript и читаете этот текст из десктопной версии одного из современных браузеров, то вы можете прямо сейчас написать свой первый HelloWorld-скрипт. Нужно нажать клавишу F12 (открыть инспектор), перейти на вкладку «Console», ввести alert("Hello, World!"); и нажать клавишу «Enter».
Можно назвать JS особенным: будучи самым распространённым языком для браузеров, он также является одним из самых популярных языков программирования в мире.
Дети растут, их потребности меняются, а проверенные рецепты семейного счастья перестают действовать. Особенно изобретательным приходится быть в праздники и в летнее время. Как организовать совместный досуг, чтобы всем было интересно? Ранее я уже писал, как играть с ребёнком в шифры , а также давал подборку развивающих настолок. В честь Дня защиты детей решил продолжить эту славную традицию.
Мой вариант — занять ребёнка чем-то созидательным, что привлекает его сейчас и поможет в будущем. Нам не пришлось долго выбирать. Поскольку я айтишник, в качестве хобби занимающийся ремонтом разных железок, дочка часто видит меня с мультиметром и паяльником. Она горит желанием помочь, но что тут можно доверить пятилетнему ребёнку? Оказывается, многое! Нужно только правильно организовать процесс.
Одна из наших сотрудниц — Валентина Жукова — прошла необычный путь от специалиста по АСОИУ и сисадмина до дизайнера пользовательских интерфейсов. Сейчас у неё своя растущая команда, весьма разносторонний опыт и множество интересных наблюдений. В этом интервью Валя рассказала о том, как подбирает сотрудников, растит их и выявляет лидеров, а также поделилась полезными советами и ресурсами для развития в UX/UI-дизайне.
В этой статье наш ведущий инженер по обработке данных Артём Корсаков разбирает некоторые особенности использования Scala и показывает на шуточных примерах "подводные камни", на которые часто натыкаются разработчики.
Продолжаем серию статей об особенностях, применении, плюсах и минусах языков, которые используются в «Криптоните». Опытом разработки на Scala поделится Олег Булатов, старший программист направления серверной разработки.
Как в России развивается внедрение роботов на производстве? В каких отраслях автоматизация затруднена, и что изменится в ближайшие годы с появлением систем искусственного интеллекта? Мы поговорили об этом с главным инженером по робототехнике компании «Криптонит» Олегом Зобовым.