GitHub *

3 ноября программист и правовед Мэтью Баттерик совместно с юридической фирмой Джозефа Савери подал коллективный иск против GitHub, Microsoft (его материнской компании) и OpenAI.

Иск, поданный «от имени группы предполагаемых миллионов пользователей GitHub», направлен против GitHub Copilot, инструмента на основе искусственного интеллекта, выполняющего функцию продвинутого автокомплита для программистов. Разработчики, установившие Copilot в качестве дополнения к IDE, вводят подсказки на естественном языке, а Copilot выдает предложения по написанию кода на десятках языков программирования.

Генеральный директор GitHub Томас Дохмке ранее заявлял, будто Copilot способен избавить программистов от 40% рабочей нагрузки, предлагая им шаблонные фрагменты кода — в теории это позволит избежать долгих часов изысканий, проб и ошибок.

Но Бутерик и другие критики Copilot утверждают, что многие предложения Copilot вовсе не являются «шаблонными»; в них безошибочно угадываются следы оригинальных авторов, поскольку Copilot был «обучен» на хранилищах публичного и открытого кода GitHub.

Этот иск, как и масштабные дебаты вокруг Copilot, поднимает массу сложных вопросов: технологических, юридических, этических и даже экзистенциальных.

Всем привет! Меня зовут Макарий Балашов. Я SRE в Ak Bars Digital, но в свободное время люблю чуть-чуть покодить и запушить это все на GitHub. Недавно заметил там Codespaces и решил разобраться для себя, что это и зачем оно нужно, вот что у меня получилось.

Сегодня я расскажу, как без лишних усилий настроить CI/CD pipeline из GitHub в AWS Lambda с помощью GitHub Actions. Логика такая — когда мы пушим изменения в main-ветку репозитория на GitHub они прорастают в AWS и обновляет продовую версию функции.

Веб-сайты уже давно перестали напоминать простые листы с текстовой информацией. Сейчас это полнофункциональные приложения, порой с очень сложной и тяжелой логикой. А чем больше логики и чем сложнее она становится, тем сильнее сайт начинает замедляться, что, естественно, не нравится пользователям. Сейчас это решают разными способами, например с помощью ленивой подгрузки, а более рисковые пробуют применять микрофронты или виджетные системы. Однако есть еще один вектор, на который пока никто не обращает внимания: использование многопоточности в браузере.

Практически во всех областях IT-разработки весь мир перешел на использование многопоточности: мобильные приложения, бэкенд, прикладное программирование. И даже процессоры развиваются в сторону увеличения количества ядер. Но на фронте многопоточность используют нечасто, и эта тема до сих пор почему-то не очень популярна, особенно в ру-сообществе.

Сегодня я постараюсь это исправить, открыв для вас фантастический мир многопоточности в браузере.

Всем привет) Это мой первый пост на Хабре, и сегодня я расскажу про небольшой pet project (git-trigger), который я недавно написал для сборки своих проектов на сервере. На данный момент я использую его в нескольких своих проектах для автоматической сборки и пока не было замечено никаких косяков.

Самое ужасное, что может предоставить рабочий код – внезапную проблему. Будь то отложенная бага или неудачное обновление. Для того чтобы избежать такую ситуацию, мы в команде договорились покрывать тестами как можно больше написанного кода, проверять все допустимые варианты, делать статический анализ и проверять обратную совместимость будущих версий библиотек.

Как вы уже могли догадаться, в этой статье разговор пойдет о вспомогательных инструментах при разработке. Все эти инструменты вы можете использовать в личных проектах. Надеюсь, что хоть один из инструментов вам покажется интересным и вы захотите его попробовать в деле.

Всем привет!

Будем использовать GitHub Actions. Создадим виртуальную машину в Яндексе. И многое другое.

Сегодня настраиваем деплой из GitHub в Яндекс Облако, используя Docker compose.

Я не являюсь разработчиком (я себя таковым не считаю) и не занимаюсь программированием для заработка (хотя раньше такое и было), но иногда возникает острое желание чего-нибудь написать для себя, чтоб оно работало, как надо мне, чтоб выглядело, как я хочу, и чтоб была возможность что-то изменить в поведении программы/скрипта/сайта.

В очередной такой "приступ" и было решено написать SiteWatcher. А чтобы труд не пропал зря, решил опубликовать свой проект. Может кому понадобится сама программа или что-то из её кода.

Октябрь — время фестивалей. Один из них — Hacktoberfest, который приглашает любого участника внести вклад в Open Source. Кому это подходит? Давайте вместе разберемся, чем полезен Open Source начинающим и опытным разработчикам.

Можно ли с помощью GitHub анализировать работу, не заглядывая в монитор сотрудника — без скриншотов и тайм-трекеров?

Я Александр Кириллов, технический директор компании Evrone. Больше 20 лет я посвятил разработке. В этой статье поделюсь с вами опытом, который собрал за время работы с распределенными командами. Расскажу о том, как, не нарушая приватность разработчиков, следить за качеством работы на проектах и отслеживать нежелательные паттерны с помощью метрик в Jira и Git.

В современном дизайне, почти на каждом сайте и в приложениях можно увидеть тени, которые дизайнеры и разработчики применяют для создания эффекта глубины и объема...

В процессе создания своей схемы метро я использовал SVG-схему из Википедии как визуальный образец. После добавления возможности расчёта и вывода пути к своей схеме стал думать о том, как использовать алгоритм поиска по графу и для других подобных схем. И решил недавно попробовать адаптировать его для эталонной схемы из Википедии.

Для этого решил адаптировать не алгоритм к схеме, а схему к алгоритму. Поскольку алгоритм BFS использует перебор массивов станций, координат линий и пересадок, то нужно было распарсить схему из Википедии в массивы: для этого я написал различные варианты CSS-селекторов.

Как бы мы себя не обманывали - Размер имеет значение! И конечно, мы будем говорить о размере нашего андроид приложения, куда мы добавляем кучу классных features, и даже не задумываемся как это может негативно повлиять на размер приложения. Поэтому мы научимся обнаруживать регрессию размера нашего приложения на CI для автоматизации этого процесса.

В данной части, обсудим как можно проверять размер в pull request, что позволит автоматизировать весь процесс обнаружения регрессии, до того как изменения попали в development.

Рассмотрим готовые решения для использования markdown совместно с Django.

Листая интернет на наличие интересных технологий в области нейронных сетей и различного искуства,я наткнулся на пост в Твиттере, в котором Suraj Patil объявил о возможности обучения модели Stable Diffusion текстовой инверсии используя всего 3-5 изображений.

В конце декабря 2020 года я написал несколько статей на Хабре по своему опыту использования GitHub в обучении студентов (ссылки на них будут в конце сей статьи).

Сегодня же хочу рассказать об автоматизации проверки кода студентов. Примеры будут про C#, т.к. это мой основной язык, на котором я преподаю программирование.

Для меня при обучении программированию важно, чтобы студенты умели не только правильно решать задания, но и красиво писать код. В обучении и проверки заданий я использую EditorConfig, dotnet cli и GitHub Actions. Но обо всём по порядку.

В прошлое воскресенье 4 сентября я обнаружил, что GitHub-организация DigitalDesignSchool, в которой я являюсь одним из владельцев, забанена Гитхабом с формулировкой "ваш аккаунт может быть предметом американских экономических санкций".

Пораскинув мозгами и посовещавшись с моим приятелем, основателем московского интернет-провайтера RiNet Сергеем Рыжковым, у которого в тот же день забанили счет в Ситибанке в Лондоне, я решил: нужно бороться.

Если вы используете GitHub для создания приложений Apache Kafka®, наверняка вы захотите интегрировать Kafka в свою среду разработки и эксплуатации GitOps. Эта статья для тех, кто понимает принципы GitOps, ценность непрерывной интеграции и поставки (CI/CD) и важность промежуточных сред (staging).

Мы поговорим о том, как применять принципы GitOps к жизненному циклу разработки клиентского приложения Kafka с помощью GitHub Actions — для тестирования в локальной среде и Confluent Cloud, со Schema Registry и без него, и для эволюции схемы.

Существенную часть кристалла современных ЦП занимает кэш-память. Дальнейшее увеличение кэш-памяти без изменения технологических норм приведет к соответствующему увеличению кристалла. Одним из способов увеличения объема хранимой информации в кэше без увеличения самого кэша является использование алгоритмов компрессии. Среди них выделяются алгоритмы Base+Delta и Base-Delta-Immediate. Данная статья посвящена реализации первого алгоритма.