Как стать автором

TL;DR: четыре зоны, один код, один ритуал — и выгорание уходит.

1. Когда даже рейд не спасает

Днём я маркетолог,
вечером — паладин в World of Warcraft, медик в Battlefield 6, иногда танкист.

Всё как у многих: ещё один бой, ещё один заход — и спать.
Только солнце уже встаёт.

А потом я сел перед монитором — и просто не смог нажать «войти».
Никаких эмоций.
Ни злости, ни радости.
Просто пусто.
Это не лень. Это игровое выгорание.

2. Как я решил разобраться

Не через советы «возьми паузу» или «попей чаю».
Я написал простую симуляцию в Python.
Хотел понять, почему игроки застревают в одном и том же цикле.
Так появилась модель GAM3ARCH — четыре зоны, в которых живёт геймер.

3. Четыре зоны GAM3ARCH

       Horizon

         ↑

     Back ← Nexus

         ↑

       Forge

Привет! Меня зовут Виктор Смолов. Я практикующий маркетолог и технический специалист. Сегодня поделюсь с вами проверенными методами работы с автотаргетингом в Яндекс Директ. Пробуем извлекать максимальную пользу из этого инструмента, минимизируя траты рекламного бюджета.

Автотаргетинг — это передовая технология Яндекс Директ. Она позволяет показывать объявления без привязки к конкретным ключевым словам.

Этот инструмент анализирует содержание вашего объявления и целевую страницу. Он определяет, насколько они соответствуют запросу пользователя.

В то же время автотаргетинг действует параллельно с ключевыми словами. Это позволяет вам оценивать его результаты отдельно и определять его вклад в успех вашей кампании.

К тому же, с помощью автотаргетинга можно запустить рекламную кампанию без детальной проработки ключевых слов. Директ самостоятельно проанализирует ваше объявление и страницу, на которую оно ведёт. Он определит целевую аудиторию для показов.

Автотаргетинг сейчас, по сути, отключить нельзя. Он по умолчанию есть в каждой стратегии рекламной кампании Яндекс Директ!

Сильный ИИ решает задачи творчески. Что значит – творчески? Почему сейчас не творчески?

Вывод: научить ИИ творчеству – сделать шаг к сильному ИИ.

Наша система хорошо покрыта unit-тестами, которые интегрированы в CI-процессы. Настроен запуск и контроль функциональных интеграционных тестов. После проделанной работы по обеспечению корректности выполнения бизнес-процессов возникли вопросы, связанные с производительностью, корректностью настройки компонентов системы, отказоустойчивостью, которые можно условно обрисовать, выделив основные из них:

• Насколько корректно и оптимально настроены все модули системы?
• Где порог отказоустойчивости наших сервисов и сторонних компонентов, используемых в решении?
• Что именно мы можем гарантировать потребителю при различных условиях эксплуатации?
• Сможем ли мы выдержать повышенные нагрузки - и если да, то какие именно?

Ответить на эти вопросы помогают нагрузочные тесты. В статье рассмотрены ключевые идеи подхода к их реализации: какие тесты запускать, когда и где это делать, кто несёт ответственность за их написание и на что стоит обратить внимание при анализе результатов.

Я – режиссер с «традиционным» кинообразованием. Взявшись работать с генеративным музыкальным видео для песни ЛИКО «Девочка-стесняшка», я хотела использовать свои знания для того, чтобы обогатить плоские ИИ-кадры.

Я опишу опыт придания клипу «кинематографичности», понимая под этим термином не кадры с дрона, панорамы, «флюшки» от солнца,  контрастность изображения и тп, а набор вполне конкретных качеств, прежде всего, глубины кадра, которая не появится  от употребления волшебного слова cinematic в промте.

Привет, Хабр! 👋 Недавно подглядела у карьерного консультанта в IT, Даниила Кондрашова, интересную схему в воронке и пообщалась с ним. Одно изменение — и люди стали покупать гайды, а до этого Даниила принимали за бота или мошенника. Решила поделиться этим простым и небольшим расследованием с вами, оно подсветит айтишникам 2 частых факапа при поиске работы и пригодится экспертам, которые продают свои знания.

Привет, читатель! Подготовил небольшой пост-заметку про то, как меняется найм младших спецов, и как с этим потенциально существовать. Давайте попробуем.

Каждый из нас прекрасно должен помнить, как начинал свою карьеру. Нужно понимать, что вход в диджитал по сей день — всё ещё больше рандом, независимо от разных вариаций по получению навыков. Знаю уйму историй, как люди работали в пекарнях, на заводах, занимались разными работами, а потом на их пути появлялся бог Ра, друг или знакомый, который подсвечивал путь к деньгам, славе и страданиям.

Disclaimer: это перевод статьи, основанной на видеоэссе.

Автор — Томас Флайт

Не знаю, как у вас, но когда я натыкаюсь на заполонившие интернет изображения и видео, которые были созданы ИИ, у меня возникает очень странное чувство. Это своего рода инстинктивное ощущение, что с этими изображениями что‑то не так.

Часть меня скептически относится к этой инстинктивной реакции: не попадаю ли я в ловушку, в которую попадали бесчисленные поколения до меня? Может быть, я, как могли бы предположить сторонники ИИ, просто рефлекторно отвергаю следующий логический шаг в технологическом прогрессе, потому что он несёт с собой некомфортные для меня перемены? Может быть, я просто повторяю за Платоном, когда он критиковал развитие письменности, утверждая, что это приведет к потере памяти у людей?

Или это инстинктивное чувство, что что‑то «не так» с «искусством», созданным ИИ, указывает на нечто более глубокое и истинное? Не сообщает ли оно нам что‑то важное о том, что такое искусство для нас, для людей? О том, что, каким бы ни было искусство, попытка создать его с помощью ИИ — это своего рода насилие?

Привет, Хабр! Это моя первая проба пера. Статья будет на тему «как разработчик из кровавого Enterprise статейник писал». Может быть интересно либо таким же как я, либо наоборот, ребятам которые занимаются сайтами‑статейниками и подумывают в сторону работы в больших корпорациях. Словом, для всех, кто хочет посмотреть, как оно там, у других. В ходе написания статьи я буду использовать привычную терминологию и пояснять ее. Статья идет от простого к сложному, поэтому если вы из «кровавого Enterprise» — можно пролистать статью до момента деплоя (часть 2).

В статье представлена параметризация всех натуральных нечетных чисел на основе приведенной системы вычетов {1, 3, 5}, которая взаимно проста с модулем 6. Показан способ описания подмножеств вычетов {1, 3, 5}, который за счет разбиения на подмножества, подпространства, уровни масштабирования и индексации внутри уровней, позволяет исчерпывающе покрыть все нечетные числа и доказывает их фрактальную структурную детерминированность.

Недавно наткнулся на статью с классическим кликбейтным заголовком в духе:

«В ИИ появилась новая “золотая” профессия: спрос на неё вырос на 800% за год».

И нет — это не вольная интерпретация, а дословная копипаста. Ссылку добавлять не буду — по названию при желании легко найдёте. Материал, к слову, оказался локализацией новости от Financial Times. От светлого AGI мы пока далеки, но если верить интернету — айтишники снова лутают МиллионМиллиардов за наносекунду, запивая это миндальным смузи.

О том, как команде HR подступиться к организации празднования дня рождения компании (или любого другого повода), если целевая аудитория смешанная (сотрудники, клиенты, партнеры).

В каком формате делать мероприятие, что заложить в концепцию, как построить программу.

В качестве полезных материалов приложила чек-лист по организации, полезные таблички и списки.

Наверное, у каждого продакта или фаундера хоть раз возникала мысль: а что, если просто поставить ChatGPT вместо поддержки? Он ведь не устает, не болеет, отвечает мгновенно и не просит премию к праздникам.

Весной я решил провести эксперимент — автоматизировать первую линию саппорта в одном из наших продуктов. У нас было примерно 600 обращений в неделю, и около 20% всех продаж проходило через саппорт. Люди писали в чат, уточняли детали, задавали вопросы, и менеджеры часто превращали эти диалоги в реальные заказы.

Моя история разработки инкрементальной игры о горнодобывающей промышленности Кузбасса с подробным разбором технической архитектуры, системы безопасности и монетизации.

Игра на 80% сделана с помощью вайб кодинга, но это не так просто как звучит.

Современные компьютерные атаки становятся все более сложными и изощренными, создавая серьезную угрозу информационной безопасности как для крупных организаций, так и для обычных пользователей устройств, подключенных к глобальной сети. Вредоносное программное обеспечение (ВПО) эволюционирует, используя сложные методы сокрытия и мутации кода, что затрудняет его выявление антивирусными программами и системами защиты.

Одним из ключевых методов, применяемых вредоносными программами для обхода систем обнаружения, является метаморфизм. Данный процесс заключается в модификации внутреннего содержимого исполняемого файла при его распространении [1], что приводит к созданию множества хэшей для одной и той же вредоносной программы. Такой механизм делает стандартные методы обнаружения, основанные на сигнатурах, малоэффективными, поскольку каждое новое представление ВПО воспринимается как новый уникальный файл. В связи с этим возникает необходимость в применении более продвинутых методов анализа, основанных на машинном обучении и, в частности, сверточных нейронных сетях (CNN), способных распознавать вредоносные программы по их структурным признакам.

Перспективным является подход, заключающийся в преобразовании исполняемых файлов программ с целью их анализа методами компьютерного зрения. Однако эффективность нейросетевых моделей напрямую зависит от объема и разнообразия обучающей выборки. В области кибербезопасности получение достаточного количества размеченных данных может быть затруднено, так как ВПО постоянно изменяется, а доступ к реальным образцам обычно ограничен. В связи с этим, в настоящее время актуальным становится вопрос улучшения качества классификации вредоносных программ нейронными сетями с применением аугментации данных, особенно в условиях ограниченного набора данных на входе. Таким образом возможно искусственно расширить обучающую выборку с помощью трансформаций.

В этом посте пойдет рассказ о ToF-датчиках, которые мы с моей командой пытались обуздать чуть более недели. На рынке большое количество различных датчиков расстояния, их вариаций и модификаций. От ультразвуковых датчиков HC-SR04 мы решили сразу отказаться, так как нам нужна была максимальная точность и стабильность измерений.

Отзывы на Яндекс Картах влияют на клиентов сильнее, чем реклама. Один негативщик может испортить впечатление и снизить рейтинг компании. В этом материале показано, как удалить отзыв быстро и законно с пошаговыми способами, примерами и разбором.

Узнать как удалить отзыв

Меня зовут Федя. Я впервые на Хабре. С 2020-го работаю SQL-разработчиком на иностранные компании, а с 2022-го подрабатываю агентом 007.

В течение месяца мои коллеги (сейчас это немцы) считают меня обычным сотрудником. Но когда нужно отправить мне зарплату, они превращаются в тайное общество, которое должно шифрами связаться со мной и передать конверт с чеками в коробке шоколада.

Короче, чтобы нормально получить (и потом без проблем потратить) валютную зарплату в России, нужно изрядно попотеть. Я перебрал кучу способов, но остановился на одном — и последние полгода он меня не подводит. Назвал этот способ в конце статьи, после сравнительной таблицы.

Современный фронтенд напоминает перегруженный интерфейс: мощные возможности, но чтобы начать работать, нужно изучить десятки концепций. React, Vue, Angular — у каждого свой сложный путь изучения.

Мы задались вопросом: что действительно нужно знать, чтобы создавать UI?

Оказалось, всего четыре концепции: компоненты, состояние, эффекты и DOM. Все остальное — синтаксический сахар и edge cases.

Так родился наш эксперимент: упаковать эти основы в максимально простую модель. Не изобретать новое, а отшлифовать существующее.

Иногда прогресс — это не добавление возможностей, а смелость убрать лишнее.

Подробное руководство по управлению адресной светодиодной лентой WS2812B с микроконтроллерами STM32 с использованием SPI. Обсуждаются кодирование битов, формирование массива данных, настройка яркости и передача нескольких светодиодов в цепочке.