Переход из Data Science в AI Engineering — это не просто смена должности, а полный сдвиг в подходах к работе с моделями и их внедрению в продакшн. В статье я делюсь опытом, как расширение ролей Data Scientist и AI Engineer пересекается с DevOps, MLOps и инфраструктурными практиками. Если вам интересно, как сделать шаг от теории к реальной работе с моделями, интеграции в инфраструктуру и поддержке на протяжении жизненного цикла — читайте дальше.
Solidity — это статически типизированный язык программирования, ориентированный на контракты и используемый в основном для написания и реализации смарт‑контрактов на блокчейне Ethereum. Создание высококачественных смарт‑контрактов обеспечивает безопасность, надежность и эффективность. В этой статье рассматриваются основные концепции, лучшие практики и примеры создания надежных смарт-контрактов с помощью Solidity.
Если вы давно хотели разобраться с CI/CD, научиться запускать высоконагруженные API или наконец-то понять, как работают трансформеры в ML — вам сюда. В августе мы проведем 60 открытых уроков по ключевым темам разработки, архитектуры, безопасности, тестирования, анализа и управления.
Каждое занятие — это новые знания и практический разбор задач, возможность задать вопросы экспертам и оценить, нужно ли вам более серьёзное систематическое обучение. Выбирайте свою тему и записывайтесь.
Системное мышление меняет подход к решению сложных проблем, превращая линейный анализ в понимание взаимосвязанных процессов. В этой статье мы разберем шесть ключевых концепций — от петлей обратной связи до картирования систем, которые позволяют взглянуть на мир через призму динамичных и устойчивых взаимодействий. Эти принципы открывают новые горизонты для тех, кто готов выходить за пределы привычных решений.
В любой организации есть свои бизнес-процессы: взаимодействие с заказчиком, отгрузка товара другие операции — все это требует выполнения определенных действий. Конечно, эти операции могут выполняться вручную с помощью телефонных звонков, электронных писем и других ручных операций. Но в этом случае возникает риск возникновения бардака — то есть мы что‑то неверно указали, забыли выполнить какое‑то действие при составлении заказа, не смогли дозвониться нужному человеку и в итоге заказчик обращается к другой организации, и мы лишаемся крупного заказа. Не очень хороший сценарий.
При работе любого приложения могут возникнуть ситуации, приводящие к аварийному завершению работы программы. Еще хуже, если такие ошибки приводят к появлению уязвимостей и возможностям их эксплуатации. Для предотвращения проблем, связанных с исключительными ситуациями при работе приложений, применяются специальные обработчики исключений.
В этой статье мы поговорим об обработке исключений в конфигурациях 1С. В частности, мы посмотрим, как можно перехватывать исключения правильно и не очень правильно. Все перечисленные рекомендации представлены на сайте данного вендора и являются обязательными, если не указано иное. Статья может быть полезна архитекторам и разработчикам приложений в 1С.
ИИ-инструменты обещают бизнесу революцию, но в реальности всё чаще становятся дорогими игрушками с красивыми демо. Пока компании пытаются встроить генеративные модели в процессы, на сцену выходит агентный ИИ — системы, которые не ждут команд, а сами ставят цели, принимают решения и работают автономно. В статье разберём, как такие агенты уже меняют поддержку, инфраструктуру и внутренние процессы, почему это не про «замену человека», а про усиление, и чем грамотная оркестрация агентов отличается от обычной автоматизации.
Как часто вы запускали какую-нибудь штуку в терминале — и она зависала навсегда? Или наоборот: вам нужно было увидеть, как что-то меняется каждую секунду, а вы упорно жали стрелку вверх и Enter? А может вы хотели запланировать задачу через 5 минут, но cron — это уже overkill?
Для всех этих сценариев в Linux есть три проверенных утилиты: timeout, watch, at. И, да, можно было бы обойтись скриптами и велосипедами, но... мы же не зря используем Unix-подход, где всё уже давно придумано.
Сегодня мы рассмотрим: как управлять временем выполнения команд в Linux с помощью timeout, watch и at.
Привет, Хабр!
Сегодня мы рассмотрим, как протестировать Kafka с помощью Testcontainers.
Testcontainers — это библиотека, которая из JUnit-теста запускает Docker-контейнеры как обычные Java-объекты. Вы пишете пару строк — а на фоне поднимается полноценная инфраструктура: база, брокер, Redis, что угодно. После теста контейнер гарантированно останавливается, поэтому окружение всегда чистое, а CI не засоряется процессами.
Kafka в Testcontainers запускается теми же двумя строками. Получаем реальный брокер, который ничем не отличается от продакшен-копии, но живёт ровно столько, сколько идёт тест.
Приложения для планирования и управления проектами призваны помочь нам успешно разрабатывать и поддерживать проекты в рамках нашего бизнеса. Сегодня, в эпоху цифровых технологий, когда все больше отраслей уходит в онлайн и все больше людей работают дистанционно, на рынке программного обеспечения для управления проектами царит настоящие изобилие. Но как понять, какие продукты действительно хороши, а от каких лучше держаться подальше?
В рамках анализа социальных сетей может понадобиться проверить гипотезу о том, объясняются ли связи одного рода (например, деловые) - связями другого рода (например, дружескими и/или родственными). Сделать это для сетевых данных (графов) можно с помощью метода QAP-корреляции и QAP-регрессии. Ниже подробнее и на примерах о том, почему это нужно делать именно так, и как это делать, например, в программе UCINet. (Спойлер: будут ссылки на реализацию методов в R и Python).
В мире оптимизаций Python часто приходится использовать уловки, которые с течением времени теряют свою актуальность. Одним из таких примеров является создание локальных псевдонимов для часто вызываемых функций — метода, который позволял ускорить выполнение кода в старых версиях Python. Однако с выходом CPython 3.11 ситуация кардинально изменилась. В этой статье мы рассмотрим, как изменения в механизме разрешения имен и новые улучшения в интерпретаторе сделали эту оптимизацию практически бесполезной, а также что это значит для разработчиков, продолжающих полагаться на старые трюки.
Привет, Хабр!
Сегодня мы рассмотрим, как реализовать RFM‑модель в чистом SQL на примере магазина котиков.
В этой статье мы разберём, как использовать агентов в процессе разработки ПО и какие изменения это влечёт в повседневной работе разработчика. Чтобы показать, как может выглядеть подобный новый рабочий процесс на практике, мы создадим простое Angular-приложение, которое ищет статьи в Википедии и выводит результаты в виде списка, используя «режим агента» GitHub Copilot. Назовём его «Search wiki app».
Привет!
Сегодня мы рассмотрим, как перезапустить полноценный ZooKeeper‑кластер в Kubernetes так, чтобы ни один из узлов не потерял кворум даже на микросекунду. Берём два проверенных инструмента — строгий PodDisruptionBudget с minAvailable: 100% и StatefulSet с updateStrategy.RollingUpdate.partition.
Привет, Хабр!
Сегодня мы рассмотрим, как поднять gRPC-микросервис на tonic и обвязать его аутентификацией плюс метриками через Tower-middleware.
Привет, Хабр!
Сегодня мы рассмотрим, как заставить PostgreSQL самостоятельно крутить K-Means для сегментации клиентов, не вытаскивая данные наружу. Пройдемся по циклу: нормализуем фичи в materialized view, напишем функцию PL/PythonU, которая дергает scikit-learn, сохраняем cluster_id обратно в таблицу и закрываем гештальт отчётом «доход по кластеру» чистым SQL.
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.
Ошибки в коде— не всегда вопрос невнимательности. Часто они кроются в архитектурных решениях, устаревших практиках и банальном отсутствии инструментов контроля качества. В этой статье — практический разбор того, как настроить и использовать SonarQube с FastAPI, чтобы находить баги, уязвимости и «запахи» ещё до запуска приложения. Разберёмся, как выглядит процесс статического анализа кода на практике, как развернуть SonarQube через Docker и интегрировать его в рабочий цикл через CI/CD.
Иногда так приятно отвлечься от привычных задач и сделать что-то реальное своими руками, ещё и научиться чему-то новому в процессе. В этой подборке — 10 DIY-проектов, которые нашли положительный отклик у вас, хабровчан. Без долгих предисловий перейдём сразу к сути.