Как стать автором

Вопрос, чем заменить Power BI, стал актуален для многих пользователей одной из самых популярных BI-платформ. С точки зрения синтаксиса DAX и удобства работы с моделью данных наиболее очевидной альтернативой является Visiology. Но у этой платформы до недавнего времени не было своего ETL-инструментария. Недавно вендор представил свой Self-Service ETL, и у меня возник логичный профессиональный интерес к его тестированию. В этой статье я делюсь своими исследованиями возможностей SS ETL от Visiology по сравнению с Power Query.

В этой статье я постараюсь рассказать и показать, почему я использую подход doc-as-a-code, как помогает git системному аналитику и зачем это всё.

В какой-то момент я настолько устал настраивать все эти мелочи для REST-взаимодействия в микросервисах, что реализовал механизм, который сильно упрощает эту работу.

И я уверен, что вам стоит прочитать эту статью, если:

Вы используете Java и Spring Boot в своей работе.

Ваш проект строится на микросервисной архитектуре.

Вас раздражает бесконечное описание REST-контрактов и их поддержку.

А если у вас остались шрамы после попыток внедрения gRPC, то тем более рекомендую дочитать до конца.

В статье мы рассмотрим альтернативный подход к взаимодействию между сервисами — легковесное RPC-решение, которое удобно использовать внутри одного продукта. Оно не претендует на замену публичных API, но значительно упрощает жизнь внутри команды, где "правила игры" можно обсудить за кружкой пива.

Привет! Меня зовут Хамзат. Я хочу поделиться своей историей, успехами и планами на будущее касаемо разработки игровых ассетов и самих игр в целом.

Любой инженер, сталкивавшийся с инцидентами в ИТ-системах, знает: решение часто есть в документации. Проблема в том, что найти его — как искать иголку в стоге сена. Документация объёмная, разрозненная, специфичная и написана далеко не всегда для людей. Время идёт, SLA поджимает.

Но что если бы у нас был помощник, который мгновенно читал бы всю документацию, понимал бы контекст сбоя и предлагал конкретные рекомендации? Сегодня это возможно — благодаря большим языковым моделям (LLM), таким как GPT-4, Claude, Gemini и другим.

В этой статье я расскажу, как использовать LLM для анализа технической документации и выдачи рекомендаций по устранению инцидентов. Спойлер: это работает. Особенно в случаях, когда документация специфичная, локальная и больше нигде в интернете не встречается.

«Данные имеют ценность только тогда, когда годятся для принятия решений» – Андрей следовал этому правилу со времён учёбы в университете. Особенно в своей работе. Порой Андрей начинал сомневаться в незыблемости постулата, когда беседовал со своей девушкой. Но каждый раз отгонял мрачные мысли и продолжал в него верить – отчасти благодаря своей профессии.

По утрам Андрея будила умная колонка по имени Кроха. Она была настолько компактной, что изобретение 2019 года по сравнению с ней казалось неудобным гигантом. Неудобство касалось не только размера, но и технических возможностей. Андрей с детства хотел завести собаку, но аллергия не позволяла иметь питомцев. Поэтому Кроха заменяла ему собачку, когда носилась по квартире и лаяла, или котёнка, когда передвигалась медленно и постоянно мяукала. Вообще, у Крохи было много достоинств, которые Андрей ценил и ежедневно использовал. В свободное от работы время Андрей доделывал одну функцию на основе алгоритмов генеративного искусственного интеллекта 2.0, чтобы Кроха научилась по команде приносить тапочки своему владельцу.

Во время завтрака Кроха включала Андрею спортивные подкасты с разбором лучших футбольных матчей столетия. Андрей мог голосом назвать любой матч, и Кроха моментально включала подкаст о нём, ведь технология S3 дошла до пятого уровня развития. А распространение 7G минимизировало риск сбоя при работе умной колонки. Ещё несколько лет назад, при тестировании 6G, сотовые операторы объединились в Лигу и выработали соглашение, по которому все игроки данного рынка в стране обязались помогать друг другу во благо общества для достижения технологического совершенства. В частности, обеспечивать бесперебойную работу Wi-Fi, даже если у оператора абонента поблизости нет своей вышки.

Мы любим говорить, что искусственный интеллект не способен к рефлексии, креативности или чувствам. Но, при ближайшем рассмотрении, мы боимся того, что он способен на это — слишком рано, слишком остро.

Здесь мы покажем, как страхи человечества становятся кривым зеркалом, отражающим не природу ИИ, а нашу собственную. Поговорим о психологии, логике и этике, о детях и диктаторах, эмпатии и контроле. И, быть может, наконец зададим вопрос, которого избегали слишком долго.

Одноплатные компьютеры все сильнее входят в нашу жизнь, их становиться всё больше и приобрести их становиться всё проще.

В этой статье я бы хотел поделиться своим опытом установки Astra Linux на один из самых популярных одноплатных компьютеров - raspberry pi 4.

Каждый раз, когда меня спрашивают: «А как ты вообще пришел к этим заповедям?», я улыбаюсь и вспоминаю одну историю. Она началась не в IT, не в офисе и даже не за чашкой кофе (хотя кофе, конечно, был). Она началась там, где начинается всё важное — в голове одного человека, который однажды осознал, что его жизнь превратилась в бесконечный марафон без финишной черты.

Привет, Хабр. Предлагаю почитать мой фантастический рассказ, опубликованный в рамках литературного конкурса «Будущее здесь». Я сделал упор на непредсказуемый финал. Надеюсь, вам понравится.

***

Я мчусь на мотоцикле как молния, прорезающая густой воздух мегаполиса. Глянцевый корпус спортбайка отражает мелкие облака и яркое утреннее солнце. На мне строгий пиджак и галстук — абсурдный наряд для отчаянной погони. Ни шлема, ни защиты, лишь ветер и смертельный риск на каждом повороте.

Позади вспыхивают красные огни, слышен вой сирен — полиция неумолимо сокращает расстояние. Одно неверное движение, и мое тело станет частью асфальта. Но я не имею права сдаться: на флешке в кармане спрятана правда, компромат, способный перевернуть политическую элиту страны.

Резкий поворот на улицу Сучжоу. Мотоцикл кренится почти до земли, шина едва не теряет сцепление. Угол наклона 48 градусов, скорость — 97 километров в час. Я могу случайно коснуться коленом асфальта. Пролетая мимо знакомого киоска с уличным кофе, мельком вижу испуганное лицо девушки за стеклом. Я видел не просто испуг в ее глазах — мой взгляд успел зафиксировать, как расширились ее зрачки, как она держала стаканчик кофе, сжатый в трех пальцах, и как слегка дрожала ее нижняя губа. Прохожие отскакивают в стороны, глаза расширены от ужаса и изумления. Ныряю в узкий переулок между банком и рестораном «Пять специй», фасад которого украшен искусственным бамбуком. Замедляюсь, чтобы не задеть мусорные баки и пожарную лестницу, затем снова рывок вперед — на просторную улицу Лунхуа и выжимаю газ до отказа.

Преодолев прямой участок дороги сворачиваю на подземную парковку. Она встречает меня полутьмой и длинными светодиодными лампами. Прячу байк среди громадных внедорожников. Заглушив мотор, быстро поправляю пиджак и галстук, восстанавливая образ добропорядочного гражданина, чей единственный грех — оказаться не в то время, не в том месте.

Речь пойдёт о так называемых текстовых задачах, в которых сначала рассказывается некая история, а затем предлагается ответить на вопрос по ней. Как педагог дополнительного образования я имею дело только с олимпиадными задачами, поэтому примеры будут из школьных олимпиад, но полагаю, что и в обычных учебниках тоже есть к чему придраться что улучшить.

В заголовок статьи вынесено название прошлогоднего чатика (в теперь уже запрещённом для учителей мессенджере, но сейчас не об этом) с моими учениками, причём назвали его так они сами. Так что же не так с героями задач и можно ли с этим что-то поделать?

Qt Quick и QML - мощные инструменты для создания графических интерфейсов. Но многообразие способов, которыми можно это сделать, может сбить с толку. В этой статье я постараюсь систематизировать информацию о всех, известных мне способах создания пользовательских компонентов в QML на примере круга.

Также одним из условий будет, чтобы внешний вид полученных элементов можно было редактировать в QtCreator.

Все исходники в репозитории.

В технологии зеркальных движений (технологии D-SELF) анализировались природные движения от землетрясений до глобальных вихрей в атмосфере и океане. Было установлено, что «зеркальность» связана с пространственно-временной симметрией относительно особых точек (центров симметрии), разделяющих движения на устойчивые зеркально-сопряженные интервалы. Особыми точками могут являться точки пересечения (встречи) движущихся объектов, либо значения критических параметров, таких как предельные скорости движения объектов, либо физические константы (например,скорость звука) и другие локальные параметры.

Общие центры симметрии D-SELF позволили объединить несвязанные (на первый взгляд) движения различных объектов, и представляли загадку, которая не находила решения в рамках обычной логики причинно-следственных связей.

Одно из решений проблемы пришло с неожиданной стороны – из древнегреческой физики...

В последние годы исследования по моделированию экономического поведения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) набирают обороты. Особенно интересен вопрос: насколько большие языковые модели (LLM) способны имитировать поведение людей в классических экономических экспериментах. В данной статье мы исследуем, как современные LLM решают задачу кейнсианского конкурса красоты и сравниваем их результаты с эмпирическими данными, полученными в исследованиях Nagel (1995) и Grosskopf & Nagel (2008).

Всем привет. Меня зовут Алена и я продакт по профессии, любитель планирования и определенности в душе и рисования дорожных карт в любой ситуации.

Очень давно я чувствовала, что меня распирает от разных мыслей о профессии. Мои друзья больше не хотят слушать мои идеи о работе, и поэтому у меня созрел план поделиться мыслями с профессиональным сообществом и единомышленниками.

Скорость чтения публикации — 10 минут (но, я надеюсь, вы проведете время с удовольствием).

Продакт — идеальная профессия для меня, к ней я шла с одной стороны очень давно, с другой стороны, это было очень естественным процессом, ведь я уже в детстве учила моих игрушечных зайцев и кукол как делать разные задачи по дому, в школе была старостой, для решения личных проблем рисовала схемы развития событий.

Прочитав это, вы можете подумать, «ну а что особенного, ведь многие дети и люди делают это», и будете абсолютно правы. Я убеждена что принципы продуктового подхода мы используем повсеместно в своей обычной жизни, и во многих профессиях, которые на первый взгляд совсем никак не связаны с проектной или продуктовой логикой.

Позже я напишу пост‑знакомство и расскажу о своем карьерном треке, но сейчас я хочу поделиться своими наблюдениями почему и как навыки продуктового подхода мы используем в разных сферах своей деятельности. Возможно, такие сравнения помогут проще объяснить нашим родственникам, что же мы делаем на работе. Или так же это будет полезно для объяснения новым клиентам, чего ожидать от управления продуктами 😊.

Pino — один из самых быстрых логгеров для Node.js, но как он устроен внутри? В этой статье мы углубимся в низкоуровневые механизмы: разберём, как работают транспорты, чем отличается multistream от pipeline, и как настроить логирование без потери производительности. Вы узнаете, как использовать child loggers, маскировать данные с redact и избегать типичных проблем. Этот материал для тех, кто хочет понять Pino на фундаментальном уровне и применять его с максимальной эффективностью.

Моя команда когда-то чуть не откатила успешный релиз из-за нескольких громких негативных отзывов. В этой статье — наш практический опыт и выводы о том, почему когнитивные искажения важно учитывать не только при проектировании UX, но и при планировании работы всей продуктовой команды.

Частный случай повышения производительности работы модуля Диадок на конфигурации УТ 10.3. Испробованы способы типовой оптимизации от 1С путем добавления ресурса в индексированные поля. Но результат дал только способ с нарушением рекомендаций 1С.

Добрый день, коллеги.

Обычно я не пишу статей, но решился на этот опус из соображений массовости использования решения Контура модуль Диадок для 1С. Также понимаю, что многие еще используют УТ 10.3 или УПП и могут сталкиваться с похожей деградацией.

Постараюсь описать решение достаточно подробно, но применять его БЕЗ ПОНИМАНИЯ механизма работы SQL крайне не рекомендую. Решение будет предложено для связки 1С + MS SQL.

Суть проблемы. У нас достаточно большая база (конечно для каждого это свои показатели), с большим количеством объектов и свойств для них. Модуль Дидока в моей связке (УТ 10.3 + Диадок) хранит свои стыковки контрагентов также в регистре сведений ЗначенияСвойствОбъектов. И при загрузке списка документов он в цикле, по каждому документу из списка получает сопоставление с объектом из базы данных (в данном случае Контрагентом) выполняя такой запрос:
 

Оптимизация высоконагруженных систем на 1С нередко сводится к долгим и увлекательным поискам скрытых причин. В данном случае мы, будучи уверенными, что «проблема в железе», внезапно обнаружили совершенно иное. При внедрении 1С:ERP на одном из предприятий выяснилось, что расчёт себестоимости на рабочем сервере занимает 17 часов, а на тестовом — 10 часов (причём тестовый сервер слабее по характеристикам). Логично было предположить аппаратные проблемы, однако реальность, как водится, оказалась хитрее.

В данной статье рассмотрены некоторые методы и инструменты библиотек python для анализа данных. Используем три самые популярные библиотеки: Pandas, Numpy, Seaborn