Анализ и проектирование систем *

Предыстория. Если, ради уменьшения объема этой статьи и её чисто прикладного характера, не вдаваться в собственные разработки теории общего искусственного интеллекта и решения проблемы выравнивания (Возможно что об этом, с большими подробностями и в общих чертах, что, зачем, почем и как, будет в следующей статье. А забегая вперед скажу, что современные теоретические представления об общем/сильном ИИ, не основанные на интегративности и синергии будут иметь куда меньше общего, как с самой общностью, так и с силой и с самим интеллектом, в отличии от тех что исповедают такие подходы. Но и теории декларирующие обозначенные выше подходы могут так же не иметь потенциал), но в рамках которых и проходил описанный здесь эксперимент при непосредственном участии Барда, то началось всё с банального, а именно с тестирования возможностей современных ЛЛМ.

Данная статья является попыткой моего личного обобщения и выделения различий над зоопарком современных технологий, в которых в том или ином виде используются термины: мульти-агенты ИИ (ollama, meta, camel), мульти-агенты неИИ (MAS, эмержность, интеллект роя) и актеры (Akka, асинхронность, сообщения). А также интерес применимости к домену планирования - логистики, производства. Составления расписаний. С упором на футуристичность =)

Кэш — это временное хранилище данных, предназначенное для ускорения доступа к часто используемой информации. Он работает по принципу сохранения уже обработанных данных, чтобы при повторном запросе не выполнять те же вычисления или не запрашивать информацию из медленных источников, таких как база данных или внешний сервер. Благодаря кэшу приложения работают быстрее, снижается нагрузка на систему, и пользователи получают мгновенный отклик вместо долгого ожидания.

Однако реализация кэша сопряжена с рядом сложностей. Например, нужно решать, какие данные хранить, как долго их держать в кэше и когда удалять устаревшую информацию. Ошибки в управлении кэшем могут приводить к устаревшим / несогласованным данным, или даже к более долгому времени получения ответа, чем без применения кэша. Также важно учитывать ограничения памяти, ведь хранение слишком большого объема данных может привести к излишнему расходу ресурсов и снижению производительности.

Перед началом изучения разновидностей кэшей и принципов их работы, предлагаю определить часто используемые термины:

Роботакси сталкиваются с серьезными проблемами в городских условиях. Предлагаемое (не мое и не новое) решение – изолированные полосы. Но для движения по ним необходима модификация автопилота роботакси.

Вам не нужно изучать какую‑либо теорию, кроме этой статьи, чтобы начать собеседоваться. После прочтения смело приступайте к решению типовых System Design задач.

Изучая System Design, вы часто видите только теоретические материалы. В этой статье я постарался показать в том числе практическую реализацию многих вещей, чтобы вы не просто готовились к собеседованиям, но и знали, как эти вещи используются в реальном мире.

В научном журнале Society вышло исследование, подтверждающее гипотезу о снижении навыков критического мышления в связи с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Специалисты Швейцарской бизнес-школы (SBS) заявили, что с распространением высоких технологий в повседневной деятельность люди начинают излишне полагаться на виртуальных помощников, все более и более их превосходящих. Насколько актуальна эта проблема в сфере высшего образования, каковы ближайшие перспективы саморазвития нейросетей и «порабощения» ими человечества, поговорим с нашими экспертами – главным специалистом интернет-проектов, старшим преподавателем Российского нового университета Георгием Васильевичем Атанасовым и кандидатом филологических наук, призером Всероссийского конкурса «Учитель года России-2020»; «Цифровой учитель года России-2020» по версии Mail.ru Group (VK), учителем русского языка и литературы МАОУ «СОШ № 14» (Череповец); ведущим методистом СОНО «Обрсоюз» (Москва); преподавателем БПОУ ВО «Череповецкий строительный колледж им. А.А. Лепехина» (Череповец) Дианой Владимировной Минец.

Проводить платежи без транзакций да ещё и без ограничения по количеству запросов? Разве это возможно? Если желаешь узнать как, то добро пожаловать под кат!

В эпоху повального увлечения AI кажется, что достаточно взять OpenAI API, найти проблему, написать сложненький промпт (или их цепочку) и готово — ваш следующий единорог уже на подходе. Однако реальность, как всегда, оказывается намного сложнее и это мираж технологической простоты. В этой статье — рассуждения о том, почему базовая технология или стек целиком — это лишь верхушка айсберга в создании успешного продукта, и почему даже имея доступ к самым передовым технологиям, создать по-настоящему ценный продукт остается сложной задачей.

Всем привет. Меня зовут Владислав Козлов, я тимлид аналитиков в кластере Антифрод в Авито. В этой статье я поделюсь опытом оформления исследовательских проектов, который помогает сохранять свое и чужое душевное равновесие.

Привет! На связи снова команда LegalDocs правового департамента ПАО «Сбербанк». В прошлый раз мы рассказали вам о конструкторе извлечения для аналитиков, а сегодня хотим поделиться с вами, как мы сделали «RAG наоборот» — выработали методику автоматизации рутинных задач аналитиков.

Теперь у нас есть имена для различных практик Use-case, с учётом уровня их детализации.  

В рамках текущей статьи, приведено основное, краткое содержание руководства Use-case 3.0, — без отступлений, и дополнительных пояснений по тому или иному пункту.

Привет, Хабр! Меня зовут Шахман Аджиев, я соавтор и старший ревьюер на курсах «Разработчик 1С» и «1С-Аналитик» в Практикуме, а в прошлом продакт-менеджер в Яндекс Лавке. Больше восьми лет работаю с 1С, учился на аналитика 1С и на разработчика.

Желающие развиваться в сфере 1С размышляют, идти в разработку или в аналитику. Эти специальности различаются не только задачами, но и набором навыков, необходимых для успешной работы.

Я хочу помочь тем, кто задумывается о развитии в одной из этих сфер, сделать осознанный выбор. Расскажу об основных отличиях между профессиями разработчика и аналитика 1С, а также поделюсь мыслями о том, какими качествами и опытом нужно обладать.

Как разработчик я ежедневно сталкиваюсь с большим количеством данных, которые нужны для принятия каких‑либо решений. Логи, конфиги, данные профилирования, аналитические выгрузки из БД и даже сведения о том, когда был написан данный код — это всё данные. Иногда бывает достаточно посмотреть глазами, и картина станет ясной. Но чем больше данных, тем меньше помогает «метод пристального взгляда», и тем нужнее какие‑то инструменты анализа.

Иногда можно собрать нужную информацию, просто скомбинировав несколько линуксовых команд пайпом (cat data.log | grep … | awk … | sort | uniq -c | sort -r | head), иногда пригодятся электронные таблицы, иногда проще написать небольшую программку для анализа данных. Но когда я освоился с языком R и его экосистемой, то всё это стало ненужным.

Хочу поведать свою историю, как большая нагрузка, множество рутинной работы и постоянное отвлечение меня от основной работы, разработки архитектуры софта, толкнули меня на создание системы, которая бы автоматизировала ряд процессов в пресейле новых проектов. Что позволило мне сэкономить в итоге много времени и сил.

Всем привет!

Сегодня хочу затронуть холиварную тему: как сделать диаграмму BPMN немного читабельнее и как избежать логических ошибок. Мы рассмотрим несколько «проблемных» BPMN‑диаграмм, с которыми я встречался в своей практике, и узнаем, как их можно улучшить.

Приветствую, Хабр! Долгое время я принадлежал к числу тех, кто скептически относится к возможностям квантового криптоанализа в частности и квантовых вычислений вообще. Мое отношение к этому вопросу кардинально изменилось после того, как я услышал один из докладов на прошедшей конференции «РусКрипто», авторы которого очень четко показали преимущества криптоанализа на основе гибридных вычислений, совместно использующих традиционные и квантовые компьютеры, по сравнению с классическим криптоанализом.

Дальнейшие события прошедшего года, включающие в себя как усиление возможностей квантовых вычислений «в железе», а не только на бумаге, так и активные действия по разработке и стандартизации постквантовых криптоалгоритмов, показали, что далее игнорировать или относиться скептически к квантовым вычислениям/криптоанализу губительно.

Предлагаю вашему вниманию статью с анализом степени срочности перехода на постквантовые алгоритмы. Справедливости ради, я приведу и недавние высказывания известных экспертов-скептиков, но основная мысль статьи состоит в том, что откладывать далее переход на постквантовые криптоалгоритмы невозможно – начинать их реализацию и думать об их внедрении необходимо прямо сейчас, чтобы, скажем, через 5 лет такой переход был уже осуществлен. Иначе можем опоздать (прежде всего, из-за усиливающихся с каждым годом возможностей гибридных вычислений).

Подробности – далее.

Привет всем! Я, Ипатов Александр, backend-разработчик в ГК Юзтех. Сегодня хочу поделиться своим опытом создания (в комплексе с элементами ETL, DWH) и использования BI-инструментов, не затрагивая российский сегмент, о котором в последнее время слышно очень много, в связи с событиями, связанными с запретом использования западных продуктов. На мой взгляд, общие принципы разработки и использования везде идентичные, и хочется сделать обзор именно по глобальному игроку на рынке BI решений, о нём ниже.

Начать хочу с того, что же такое BI. Business Intelligence — это совокупность технологий, методов и процессов, предназначенных для анализа данных и предоставления информации, необходимой для принятия обоснованных бизнес-решений. Согласно рейтингу TAdvisor  , в последние годы BI стал неотъемлемой частью любой успешной организации, независимо от её размера и отрасли.

Преимущества использования BI инструментов

BI инструменты предоставляют много преимуществ, которые могут значительно повысить эффективность работы компании:

Пока вы смотрите на обновляемую в реальном времени иконку курьера, который едет к вам с хлебом и колбасой, оплачиваете в 1 клик подписку для просмотра любимых сериалов в день их выхода и генерируете неповторимое поздравление на Новый Год с помощью LLM в пару нажатий кнопок на клавиатуре - мои коллеги пишут синей ручкой бесконечные записи в бумажные журналы, звонят друг другу по стационарному телефону с вопросом "Что выполнено за сегодня?" и спрашивают у коллег-водителей, как доехать до места работы и реально ли вообще это сделать на конкретной машине в текущих погодных условиях.

Как iPhone заставил интерфейс и UX авто меняться и почему концерны до сих пор не могут оправиться от этого?

Привет! Давайте знакомиться. Меня зовут Илья, я являюсь Lead QA и SDET. Сегодня я хотел бы поделиться своим опытом создания платформенных решений в области автоматизации тестирования, а также рассказать о работе с уже существующими платформами. В данной статье я собрал все плюсы и минусы, которые заметил за время своей работы, чтобы понять, насколько платформы полезны и когда их стоит внедрять.
Прежде чем углубляться в тему, важно договориться о терминах, чтобы мы говорили на одном языке. Давайте синхронизируемся по терминам!