Любая комбинация софтвера и цифрового хардвера - от микроконтроллера, двигающего дворники у автомобиля - до серверной фермы с много-много-ядерными процессорами, аппаратными ускорителями ML и ChatGPT - сводятся к конечному автомату с достаточно большим состоянием. Независимо от сложности и адаптивности программ.

Сводится ли к конечному автомату человеческий интеллект? К сожалению, у человеческого интеллекта есть атрибут, природа которого современной науке неизвестна и который никогда не наблюдался у конечных автоматов, например у арифмометра. Этот атрибут - ощущение собственного "я", self-awareness. Конечно вы можете сделать в программе переменную "я_чувствую_собственное_я" и присвоить ей true, а потом утверждать, что вы симулируете собственное "я", но это жульничество, а не технология.

Я вовсе не пытаюсь нагонять мистику или агитировать за бога. Self-awareness наверняка такой же физический феномен, как какая-нибудь термоядерная реакция. Но скажем древние греки не знали природы термоядерной реакции. Наверное, они вели диалоги типа "если ты не веришь, что Солнце - просто большой костер из дров, то значит ты веришь в сказки про Зевса и других богов?"

Если бы Достоевский жил в наше время, смотрел по вечерам «Черное зеркало» и просто читал новости, то, скорее всего, Раскольникова судил бы Искусственный интеллект.

Сейчас довольно сложно представить, как будет выглядеть судебный процесс будущего, где условному судье не придется протирать 6 лет штаны на институтской скамье и насильно впихивать в свой мозг тонны законодательной базы. Кажется, это будет что-то коллективное и похожее на продвинутых присяжных с «закаченными» правовыми нормами, чтобы моральные аспекты при этом оставались на более близкой человеческой стороне.

Привет, Хабр, это команда  Alliesverse – платформы для управления бизнесом – и это в наши воспаленные мозги попала идея о современном Раскольникове...
Случилось это на большом мероприятии, посвященному ChatGPT, на которое нас пригласили. Мы подумали: а что если ускорить наступление высокотехнологичного и справедливого суда и попробовать обучить ИИ всем российским кодексам ?

Так сформировался эмбрион LawAi by Alliesverse. Под катом, подобно ChatGPT, расскажем наш опыт обучения русскоязычных и зарубежных моделей нейросетей российскому законодательству.

Спойлер: несмотря на то, что современные системы преуспевают в нахождении экстрактивного диапазона, который отвечает на фактоидный вопрос в документе, они по-прежнему считают сложными настройки открытого домена, где модели необходимо найти свои собственные источники информации и генерировать длинные ответы.

Спойлер х2: использование ChatGPT, Notion и прочих готовых решений не подходит для создания юрисконсульта в кармане, т.к. они обучаются на международном массиве данных, у которого много расхождений с российским законодательством.

Привет! Меня зовут Никита Калинский, я разработчик в Тинькофф Бизнесе. Сейчас я занимаюсь продуктом под названием «Лента операций». Физлица в желтом приложении могут отслеживать все свои операции, и мы делаем такой же инструмент для предпринимателей.

Сегодня я хочу поговорить про основы различных систем исполнения эффектов в Scala. Мы разберем, как работают системы эффектов, как они реализованы в Scala в Cats Effects и ZIO и как эволюционировали между версиями. А также обсудим неявные особенности и подводные камни исполнения сред таких библиотек.

Заявление звучит довольно громко и, я бы даже сказал, провокационно. Но в последние годы я всё больше и больше считаю, что это утверждение действительно верно, и хочу подробно объяснить, почему.

На этих выходных я написал статью о том, что хочу сделать новый язык для BEAM со статической типизацией. И получил объёмный фидбэк - большая часть его содержалась, как обычно, между строк. Теперь хочу вам представить издание 2е, полностью переработанное.

Новый план состоит в том, чтобы использовать синтаксис Elixir как он есть (да!) Ну, разве что, типы в него добавить. Также, нужно сделать соответствие модулей и физических файлов 1:1.

UPDATE: berry будет поддерживать макросы, но только импортируемые. use поддерживаться не будет.

import Ecto, macros: [from]

Таким образом, фанатам Ecto беспокоиться не о чём. Вы хотите спросить, не хочу ли я поделиться этой идеей с более широким сообществом? Я уже сделал это! А вот, какая была реакция - об этом читайте под катом.

В викенд я зашел в кафе Red Rock и встретил там программистку встроенных систем Машу Горбунову. Вообще, у этого кафе в Маунин-Вью, Калифорния можно встретить кого угодно - например однажды на меня прямо из-за угла вылетел основатель Гугла Сергей Брин. Так вот Маша рассказала мне что программирует RTOS (семафоры, мейлбоксы, сигналы), чему выучилась в свое время в питерском институте ГУАП (аэрокосмического приборостроения).

Я решил, что такая девушка не должна оставаться в другой отрасли и показал ей плату ПЛИС, внутри которого можно засинтезировать пару ядер ARM микроконтроллерного класса. На что Маша среагировала так (видео):

Привет! Сегодня хочу поделиться идеей нового языка для платформы BEAM: читатели хабра всё должны узнавать из первых рук! Планируется, что он будет транслироваться в эрланг source-to-source, и семантически будет тоже максимально совместим с эрлангом.

berry-lang поддерживает статическую типизацию, однако типы в нём - не главное. Главное - это приятный синтаксис, о чём свидетельствует его ягодное название. Кстати, о названии: помимо того, что оно созвучно слову Erlang, у него есть и другая подоплёка.

Дело в том, что berry-lang крадёт весь свой синтаксис у языка Сyber (слышали о таком?) Получается - кибер-тема. А чем заняты в кибер-городе? Выращиванием ягод, конечно! Скриншот - из последней Матрицы, на нём генерал Найоби угощает Нео клубникой и говорит, не без гордости - "Zion could have never made something like this!".

Статья содержит много коротких примеров с кодом! Будет интересна всем поклонникам языка эрланг и платформы BEAM. А если о языке Сyber ничего не слышали, то вообще - must-see.

В заметке Ричарда Тауэрса (Richard Towers) Typescripting the technical interview (есть перевод на Хабре: Руны и лёд: техническое собеседование по TypeScript) по ходу повествования была решена классическая задача расстановки 8 ферзей на шахматной доске. Для решения использовалась система типов TypeScript. Мне захотелось посмотреть, как эта задача будет выглядеть на Scala. Т.к. Scala 3 помимо развитой системы типов предлагает превосходную поддержку метапрограммирования, то здесь мы рассмотрим не только решение на типах, но и мета-программное решение.

«Почему сейчас программисты меньше говорят о паттернах проектирования? Какие паттерны (если они есть) все еще представляют ценность?»

Вы когда‑нибудь замечали, что pattern matching и Dependency Injection чем‑то похожи? Я — да. Вообще, pattern matching, характерный для функциональных языков, матчит значения только по структуре и содержимому. Вызовы функций не разрешаются. Я подумал — что, если разрешить вызовы функций? В этом случае, мы получим нечто близкое к Dependency Injection.

MiddleAges(status, lifespan) = hipster

Вот так можно попробовать сматчить хипстера, отправив его в средневековье — чтобы узнать социальный статус, который он там займёт, а также его время жизни там. MiddleAges — это некоторая функция. Можно оставить слева только status или только lifespan, хотя, конечно, всем любопытно узнать и то, и другое. Похоже ведь на Dependency Injection?

В этой статье я попытался представить себе, как бы мог выглядеть функциональный язык, основанный на таких конструкциях. Спойлер: в нём есть оператор pop.

Обработка исключений в Java с использованием сопоставления с образцом (pattern matching).

Данная статья является логическим продолжением статей

• Обработка исключений в Java в функциональном стиле и
• Обработка исключений в Java в функциональном стиле. Часть 2.

В данной статье рассмотрим способы обработки исключений Java при помощи pattern-matching, как это делается в других FP языках.

Пример на других языках

В функциональных языках программирования существуют удобные средства для работы с исключениями. В Kotlin и Rust это класс Result, в Scala и Haskell — Try. Обработка успешного результата или ошибки может производится при помощи pattern-matching как на примерах ниже.

Scala

val result = divideWithTry(10, 0) match {
  case Success(i) => i
  case Failure(DivideByZero()) => None
}

Rust

    let greeting_file_result = File::open("hello.txt");
    let greeting_file = match greeting_file_result {
        Ok(file) => file,
        Err(error) => panic!("Problem opening the file: {:?}", error),
    };

Использование pattern-matching является естественным (idiomatic) в функциональных языках. А как дело обстоит в Java?

Kubernetes (k8s) является де-факто стандартом для развёртывания приложений. В терминах K8s приложение представляет собой набор сконфигурированных ресурсов нескольких типов — pod, service, deployment, secret, statefulset,… Конфигурация каждого ресурса задаётся унифицированно с помощью YAML (или JSON) манифеста. Kubernetes API и интерфейс командной строки позволяют манипулировать манифестами ресурсов, а сами ресурсы автоматически приводятся в состояние, соответствующее манифестам.

Для формирования согласованных конфигураций ресурсов используются дополнительные технологии. Например,

• Helm — генерация манифестов на основе строковых шаблонов + "магазин" готовых компонентов (package manager).
• Kustomize — ("Kubernetes cUSTOMIZation") — донастройка манифестов путём внесения исправлений в различные свойства.
• Jsonnet — генерация манифестов с использованием легковесного функционального языка, предназначенного для генерации JSON.

Для синхронизации проектов, хранящихся в репозитории git, с фактическим состоянием инфраструктуры в каком-либо кластере может использоваться специальное приложение, работающее в рамках концепции GitOps, например ArgoCD. Причём поддерживаются как проекты, содержащие собственно манифесты, так и проекты, основанные на вышеперечисленных генераторах/модификаторах.

Эти генераторы широко применяются в различных приложениях и, в целом, позволяют решить задачи, связанные с развёртыванием инфраструктуры. Однако, имеются существенные отличия в подходах, что определяет возможности и потенциальный охват задач.

Рассмотрим, какие требования было бы разумно предъявить к языку описания инфраструктуры. (В этой заметке излагается взгляд автора, занимающегося разработкой программного обеспечения. Другие стороны, например, команды эксплуатации, могут иметь иной взгляд на этот вопрос.)

Если в процессе изучения gRPC хотите попрактиковаться с Bidirectional Streaming (двунаправленная потоковая передача данных), c запросами в рамках одного соединения, инициированием событий со стороны сервера, то создание простого чата может быть отличным способом.

Практика преподавания и изучения программирования преимущественно на базе императивных языков (включая объектно-ориентированные императивные языки) приводит к тому, что такой фундаментальный алгоритмический механизм, как рекурсия, остаётся плохо понятным многими программистами и порождает заблуждения, транслируемые в популярной культуре. Попытаемся внести в вопрос немного ясности.

Весь минувший месяц я глаз не мог оторвать от языка программирования Rust, ведь его конёк – создание современных программ, обеспечивающих безопасную работу с памятью. За прошедшие годы появилось несколько языков, которые позиционировались как «инструмент что надо» для написания надёжного бекенд-софта. Постепенно маятник качнулся от Java/C++ к Go и Rust, выстроенных на многолетних разработках по теории языков программирования. Суть – в создании инструментов, которые были бы эффективны именно в наш век.

Грокнув Traversable, вы удивитесь, как вы вообще раньше жили без него. Попытки понять Traversable просто глядя на сигнатуру типа никогда не доставляли мне особого удовольствия. Поэтому, в этом посте мы используем другой подход и сами придумаем его в процессе решения реальной задачи. Так мы прочувствуем момент осознания, когда наконец поймем, как он работает, и где его можно применять.