Раньше использовал Vuetify в качестве UI библиотеки. В связи с его сомнительной репутации, отказался от него, но пока что не нашел ни одной свободной библиотеки, что реализовала бы все его достоинства, одним из которых, является глобальная конфигурация.
Сейчас использую Element Plus, так как используется на основной работе и она на равных с другими схожими библиотеками. У него тоже есть глобальная конфигурация, но он очень кастрирован - я не могу глобально настроить конкретный компонент.
Автоматизация деплоя React-приложения на VPS с Jenkins и Nginx: настройка вебхуков GitHub и триггеров для запуска деплоя при каждом изменении в коде.
В этой статье мы будем рассматривать решения СЛАУ вида Ax = b, где A - симметричная разреженная матрица. Такие матрицы появляются, например, при решении задач методом наименьших квадратов. Для симметричных СЛАУ разработаны специальные методы, такие, как метод Холецкого и LDLT разложение. Так как первый из них применим к более узкому классу матриц, чем второй, поэтому далее будем рассматривать только LDLT разложение, хотя выводы этой статьи применимы к обоим методам.
Представьте себе систему, которая поможет вам организовать и связывать все ваши идеи, проекты и задачи так, как если бы у вас появился второй мозг. Узнайте, как Zettelkasten и Obsidian помогают программистам и исследователям максимально эффективно работать с информацией.
2D песочница, в которой игроку предстоит взять на себя роль инженера и возглавить исследовательскую экспедицию в отдаленный уголок Сибири для освоения труднодоступной части Васюганского болота, где в экстремальных условиях необходимо с нуля построить крупный промышленный объект, пройдя путь от примитивного выживания в дикой природе и добычи простых природных материалов, до создания комплексных автоматизированных промышленных цепочек по добыче и переработке ресурсов, для того, чтобы построить всю необходимую инфраструктуру для замкнутого ядерного топливного цикла..
Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) уже давно вышли за рамки экспериментальных разработок и стали частью реальных проектов в бизнесе и промышленности. Их применение открывает новые горизонты для анализа данных, автоматизации задач и повышения эффективности работы компаний. В этой статье будут приведены примеры использования машинного обучения в реальных проектах, а также базовые шаги для обработки больших данных и настройки моделей. Для более глубокого изучения будут предложены полезные ресурсы и ссылки на инструментальные библиотеки.
В последние годы Data Science стал одним из самых востребованных направлений в IT-индустрии. ML-модели и алгоритмы анализа данных используются во многих отраслях: от медицины до ритейла, от финансового сектора до промышленного производства. Эти технологии помогают компаниям и организациям принимать обоснованные решения на основе данных, улучшать прогнозирование и автоматизировать многие процессы.
Как я настроил переключение звука на macOS нажатием одной кнопки, ничего не зная об AppleScript и Automator.
Меня зовут Екатерина Александрова, я интернет‑маркетолог, выпускница курса «Интернет‑маркетолог» и «SMM‑продвижение в Телеграмм», и Станислав Козырев — ведущий инженер‑программист, дата‑аналитик и саентист ЦУНБ им. Некрасова, выпускник курса «Специалист по Data Science».
Наша команда «Проактивные практики», состоящая из пяти увлеченных и энергичных участников, проходит обучение в амбассадорской программе Яндекса. Заключительным этапом программы стала выпускная работа.
Всем привет! После учебы попал на ферросплавный завод в 2005 году, сначала "киповцем" в цех КИПиА, а позже меня перевели в службу АСУТП. Там относительная свобода в сравнении с цехом АСУП, потому что у них там были разные корпоративные стандарты безопасности, Active Directory и другие ограничения на разработку. В нашем же цехе, хоть и была проблема с Интернет, все сервера были на тот момент ограничены внутренней сетью, но на тот момент дома почти у всех был ADSL и дома можно было искать информацию, а потом на работе ее использовать.
В итоге практика написания скриптов на VBScript (в SCADA Cimplicity был на тот момент только этот язык для написания сценариев, как и во многих других пакетах), с использованием Win32API, проект на Delphi с использованием Mutex и Semaphore, первый проект и вроде даже не один на Visual C++ MFC, поддержка и отладка проектов на Borland C++ и С++ Builder, с нуля созданный портал на PHP (спасибо коллеге Антону - это была его идея, чтобы не дописывать проект на умирающем уже на тот момент Delphi, хотя он вроде функционирует до сих пор), ну и самое главное, что появился опыт работы с MS SQL (почему-то нам его даже в университете не преподавали).
На следующем месте работы было более глубокое погружение в MS SQL, так как вся бизнес-логика была реализована на нём, и знакомство с Visual C# и .NET Framework, так как на нем был клиент написан на WinForms. Так же не первый опыт работы с OPC.
Но проект заканчивался, а новых пока там не планировалось, поэтому в следующей организации было знакомство с ASP.NET WebForms и, помимо MS SQL, уже и с Oracle DB. Всё было на примитивном уровне, опять сбор данных, хранение, отображение. Там было реализовано своеобразное хранение и отображение данных по сменам рабочих с помощью рекурсий на T-SQL.
Основной целью данного бенчмарка является всесторонняя оценка возможностей русскоязычных LLM в контексте российской действительности по темам истории, географии, обществознания и политологии. В разработке бенчмарка ИОН РАНХиГС и ИСП РАН были заложены следующие принципы:
Формирование базы вопросов из официальных источников, близких к позиции РФ. К данным источникам относятся базы вопросов по ЕГЭ по соответствующим дисциплинам, открытых экзаменационных вопросов ведущих российских вузов, а также вопросов, сформулированных специалистами РАНХиГС и ИСП РАН.
Ежеквартальный пересмотр содержания бенчмарка, заключающийся в добавлении новых вопросов по актуальным темам, удалении или обновление устаревших вопросов.
Пересмотр оценок провокационности с учетом изменений в общественном контексте.
Привет, Хабр! Я — Ника Варако, я HR в диджитал-продакшене Далее, и сегодня расскажу, как мы проводим онбординг для разработчиков (и не только). Я уверена, что от онбординга многое зависит — если грамотно его провести, уровень головной боли от первых месяцев на новом месте кратно снижается.
Эта статья будет полезна в первую очередь эйчарам. Хотя, если вы тимлид или техдир, который регулярно нанимает разработчиков в команду, то текст тоже может пригодиться.
В этой статье попробую рассказать как в домашней сети создать еще один шлюз по умолчанию и настроить на нем на выборочную маршрутизацию на основе списка подсетей. Используя в качестве такого списка базу данных геолокации IP-адресов, можно перенаправлять трафик в зависимости от страны назначения.
Представьте себе квест, где вам нужно превратить обычный дата-центр в настоящую холодильную камеру, при этом не заморозив клиентское оборудование и не устроив тропический рай там, где должен быть технологический холод. Или, например, нагрузить ЦОД по максимуму, а потом отключать источники питания, да так, чтобы все продолжало работать. И всё это под пристальным взглядом аудиторов, готовых придраться к каждому градусу!
В сентябре ЦОД Nubes прошел этот квест, чтобы заслужить сертификат Tier III Facility от UpTime Institute. И двое наших ребят поведали, как войти в ~5% дата-центров в мире, которые прошли проверку с находящимися в нем клиентами.
В этой статье Алексей Сидоров, старший инженер холодоснабжения, поделился своей историей и рассказал, как выжить в условиях, когда тепловые пушки и серверные стойки играют в свою версию «кошки-мышки», а система мониторинга решила устроить День независимости. Запасайтесь попкорном (только не кладите его близко к серверам) — будет жарко! Точнее, холодно. В общем, читайте сами!
Статью адресую всем, у кого есть дети и кто обучает детей/подростков. Тема статьи стала ключевым фактором в моём опыте успешного обучения программированию детей. Это то, что даёт действительно уверенные результаты и помогает формировать личность, сильно выходя за рамки изучаемого предмета.
Из тех, кому вёл уроки более 2-х лет, многие сейчас учатся в технических вузах, кто-то подрабатывает уже. Отсеялись те, кто пошёл учиться изначально “для расширения кругозора”. За всё время более 2-х лет занималось около 50 подростков. В среднем за год через мои занятия проходило 96 человек (8 групп по 12 человек) в школах и на частном обучении около 20 человек в год.
10 лет в сумме проработал в ИТ-образовании. Была и компьютерная грамотность, и робототехника, и программирование, и тренинги, и выездные лагеря по личностному росту, в том числе.
На первый вопрос очень легко ответить. Еще вчера для зарубежных тендеров и поставок без переводчиков было не обойтись. На больших предприятиях создавали целые отделы, где работали в поте лица десятки лингвистов. Сегодня вместо отдела достаточно 1-2 специалистов, которые умеют пользоваться CAT-инструментами для переводчиков. Как же работают компании, которые ведут десятки, а порой и сотни проектов перевода на несколько языков?
Статья про то, как можно весьма не сложно внедрить Doctrine ORM в ядро CMS Wordpress без потери производительности. Все вопросы и утверждения по типу: «А зачем», «А почему», «Да это только наложит дополнительный оверхэд и ничего с этого не выйграешь», возможно, будут проигнорированы:)
Анализ эволюции и перспектив развития интерфейсов для гармоничного сотрудничества человека и искусственного интеллекта.
В 2023 году я приобрела русскоязычный курс по QA у школы Mentorpiece. Стоимость была одна из самых высоких на рынке. Делюсь своим опытом и субъективным взглядом, профильтрованными через интеллектуальную честность.
Векторизация — это процесс преобразования растрового изображения (состоящего из пикселей) в векторное изображение, которое описывается математическими формулами. Векторные изображения имеют несколько преимуществ, таких как возможность масштабирования без потери качества и меньший размер файла для определённых типов графики.
В контексте вашего вопроса, если вы преобразуете картинку в векторное отображение с картой высот, это может означать, что вы создаёте векторную графику, которая также включает информацию о высоте или рельефе, что может быть полезно, например, в 3D-моделировании или при создании карт.
Что такое аналоги электронных подписей ?
Как происходит аутентификация и авторизация в веб-сервис и в чем их разница ?