Как стать автором

Чем больше и сложнее бизнес, тем больше нюансов и хитрых настроек нужно реализовать в корпоративной СУП. Мы - компания-интегратор Powertask, и основа нашего бизнеса - не просто продать и установить заказчику коробочную систему, но настроить ее так, чтобы с ее помощью бизнес-процессы в компании работали еще лучше, чем раньше. И чтобы сотрудников не пришлось заново переучивать на новые процессы, теряя производительность.

Хочется поделиться опытом недавнего внедрения для телекоммуникационной компании, в которой мы кастомизировали систему управления проектами на базе отечественной экосистемы EVA. Вообще, EVA хороша тем, что помимо огромного числа предустановленных настроек многое в ней можно дополнительно сделать, написав прямо в системе автоматизацию на bzPython. Это коллекция обвязок над стандартными библиотеками для обеспечения типовых действий и упрощения кодирования бизнес-логики. Полностью поддерживает использование языка python3 в чистом виде.

Систему у заказчика мы реализовали так, чтобы для каждого структурного подразделения компании был настроен отдельный проект, в котором можно вести задачи, хранить базу знаний, формировать спринты, канбан-доски и прочее. Это удобно - у каждой команды есть свое отдельное пространство, куда чужие не ходят (доступ настроен через группы в Active Directory) и которое можно настроить так, как привыкли в этой команде. Но взаимодействие между отделами никто не отменял, и первыми про это вспомнили сотрудники кадровой службы. Ведь в каждой крупной организации выход на работу нового человека обычно запускает много процессов: его нужно оформить, выдать ноутбук, наушники и мышь, организовать рабочее место, создать учетку для корпоративных систем (и ладно еще, если одну единую), выдать пропуск, занести в зарплатную ведомость и много чего еще. Увольнение сотрудника отматывает те же процессы, но в обратном направлении - вычеркнуть из зарплатной ведомости, отобрать ноутбук и т.п.

В статье будет показано как можно наложить простую текстуру на куб (box).

В программировании графики часто используется uv текстурирование. Когда текстура накладывается по координатам на вершины модели. Это работает с разомкнутыми моделями. Но при наложении на замкнутые вроде куба (или цилиндра) возникает проблема. Одна и та же вершина используется для разных плоскостей. И не всегда возможно наложить текстуру как хотелось бы. Можно конечно добавить вершин, и сделать их независимыми, но это лишний расход памяти, и другие проблемы.

Сразу покажу конечный результат. Текстура наложена на куб (box), и со всех сторон выглядит корректно. Но это сработает только для простой текстуры, которая допускает отражение по диагонали (вроде бетона, кирпича). Либо если достаточно только 4 сторон (кроме верха и низа например). Здесь графическая API (в моём случае OpenGl) получает всего 8 вершин с uv координатами каждая. Безо каких-либо хитростей вроде геометрических шейдеров (которые требуют дополнительных операций) и т.д. Т.е. это будет эффективно.

Генетический алгоритм против Mamba: новая формула скрытых состояний для нейросетей

Современные State Space Models (SSM), такие как Mamba, отлично справляются с длительной памятью, но сталкиваются с ограничениями в адаптивности и сложности. В этом проекте применён генетический алгоритм для эволюционного поиска новых формул скрытых состояний, которые превосходят классические подходы на 24%. Итог – модель ESSS (Enhanced Selective State Space) с адаптивной многокомпонентной архитектурой.

В данной статье рассматривается возможность автоматического соотношения openapi схемы и реальных ответов api в phpunit тестах.

Весной мы провели спринт совместно с благотворительным проектом «Вместе с другом» — инициативой, помогающей собакам из московского приюта «Дубовая роща» обрести дом.

С НЛО нельзя договориться — но можно послать сигнал.
Эта статья — именно сигнал. Не против кого-то, а для тех, кто способен видеть систему, а не только её части.
Недавнее интервью Грега Брокмана (OpenAI) — идеальный повод: за громкими заявлениями о «скором AGI» виден старый, одноконтурный подход, который уже упёрся в архитектурный потолок.

Аннотация:
Разбираем ключевые тезисы интервью Грега Брокмана.
Покажем три системных слепых пятна, которые ограничивают современную траекторию OpenAI, и предложим архитектурное решение, без которого «общий интеллект» останется красивой, но недостижимой метафорой.

В данной работе осуществлен плавный переход, от поиска пар простых чисел, дающих в сумме (N), к поиску пар составных чисел вида 6к-1 или 6к +1, так же дающих в сумме N. И в дальнейшем обратных переход, через формулу связывающие два этих представления.
Поиск минимального количества пар составных чисел, осуществляется путем нахождения количества пар чисел, дающих в сумме (N). в которых одно слагаемое кратно 5 а другое любому простому числу, не превосходящее корня из N , далее все возможные количества, полученные всеми возможными комбинациями , суммируются, а повторы пар исключаются.

Привет, друзья! 👋

Недавно у меня появилась идея превратить старенький, но всё ещё бодрый компьютер на базе AMD-процессора, GeForce GTX 1660 Ti и материнской платы ASRock в домашний сервер для запуска Whisper от OpenAI — чтобы автоматически транскрибировать аудиозаписи, используя GPU-ускорение.

Для этого я установил Ubuntu Server, настроил окружение, поставил официальные драйверы NVIDIA и необходимые компоненты, включая CUDA Toolkit. Всё шло гладко… до момента проверки.

Как создать и опубликовать Android-библиотеку в Maven-репозиториях

Рано или поздно любой долгоживущий проект сталкивается с необходимостью вынести часть кода в отдельную библиотеку. Причины могут быть разные: желание поделиться решением, необходимость централизовать общий код между проектами или просто ускорить сборку, скомпилировав код один раз вместо пересборки при каждом запуске.

Как заставить китайскую механическую клавиатуру (Zifriend, SAMA, Gamestop, Cyberlinx) работать в Linux, хотя производитель этого не обещал.

История о том, как я «подружил» свою Cyberlinx ZA63 с Linux Ubuntu, когда официально поддержки нет. Для всех, кто думал, что клавиатуры «просто работают» везде или столкнулся с такой же проблемой.

Технические решения, проблемы интеграции OpenAI API и оптимизация работы с GPT-моделями

В этой статье разберу техническую реализацию веб-сервиса для генерации текстов с использованием OpenAI API. Покажу, с какими проблемами столкнулся при интеграции, как решал вопросы производительности и как построил систему умного выбора AI-моделей.

Наконец добрался до основ — Альберт Эйнштейн «К электродинамике движущихся тел» («Zur Elektrodynamik bewegter Körper») — в надежде понять как это все получилось. Свой взгляд на постулаты специальной теории относительности уже был мною изложен ранее — «Альтернативный взгляд на постулаты специальной теории относительности». Теперь перейдем к первоисточнику.

Читая первоисточник

Первое, что показалось странным в восприятии — введенное Эйнштейном понятие одновременности событий с последующим его применением. С одной стороны Эйнштейн постулирует распространение света в пустоте «всегда с определенной скоростью V, не зависящей от состояния движения излучающего тела» на основании принципа инвариантности света. В то же время он вводит понятие «неподвижной» системы отсчета. Другими словами, «неподвижная» система отсчета — та, где свет распространяется со своей постоянной скоростью V. То есть, мы можем уверенно считать, что свет всегда распространяется в свой собственной системе отсчета, которая является «неподвижной» для всех наблюдаемых нами событий.

Затем Эйнштейн вводит понятие времени события как его совпадение с показаниями часов и понятие синхронности часов в каждой точке пространства, которая определяется равенством разницы показаний каждой пары часов между событиями отправления светового сигнала и его получения в противоположных направлениях.

Затем он переходит к рассмотрению случая, когда пара часов — подвижная система отсчета — движется со своей скоростью v. В этом случае разница показаний часов в прямом (в направлении движения) и в обратном направлении перестает совпадать и определяется векторной разницей скоростей света и подвижного тела как:

Многие корпоративные клиенты до сих пор думают: «Flutter — это для стартапов, нам нужны серьёзные технологии». Но практика показывает обратное. Сегодня именно крупные компании всё чаще выбирают кроссплатформу — потому что она реально экономит бюджеты и ускоряет вывод продукта на рынок.

В статье «Flutter для корпораций: как кроссплатформенная разработка экономит бюджеты и ускоряет вывод продуктов» я рассказываю, почему Flutter перестал быть экспериментом и стал зрелым инструментом enterprise-уровня. Привожу живой кейс клиента.

Flutter сегодня — это не про компромиссы, а про эффективность: одна команда, один код, единый пользовательский опыт и быстрый выпуск обновлений. Google поддерживает экосистему, и бизнесу больше не нужно выбирать между качеством и скоростью.

Если вы всё ещё сомневаетесь, подойдёт ли Flutter вашему проекту — эта статья поможет разобраться без фанатизма, но с реальными примерами.

Даже если вы умеете мыслить логически, система под названием «мозг» не гарантирует безошибочных решений.

Привет, Хабр! 

Хочу поведать о том, как я добавил новый функционал в Android Studio (спойлер, все то же самое работает в IntelliJ IDEA, PyCharm, CLion и т.д.), и это ускорило мою жизнь в разы, а глаз почти что перестал дергаться.

Всем доброго времени суток, не так давно появилась необходимость вывести звук на несколько наушников подключенных по bluetooth к ноутбуку, система Ubuntu 22.04, ядро 6.8.0. Пересмотрел много информации, но почти все не то, куча ошибок, зависаний и тд. Решил обобщить все что было прочитано и попробовано и что в итоге вышло.

Начнем с того, что нужно посмотреть какие модули установлены в системе для PulseAudio:

Здесь мы разберёмся в отличиях Kotlin и Python, разберём плюсы и минусы и вынесем вердикт, стоит вам идти в этот язык.

Друзья, привет! Сегодня хочу представить вам свою библиотеку - SwiftUI-Adapter, которая избавит вас от головной боли при работе с новыми модификаторами SwiftUI.

Недавно я наткнулся на удобную Android-библиотеку, которая упрощает работу с разными версиями API и подумал: «Почему бы не сделать что-то подобное для SwiftUI?». После этого родилась идея разработать инструмент, который избавит вас от бесконечных проверок available и сделает код чище.

Ссылка на библиотеку в GitHub

Установка библиотеки выполняется через Swift Package Manager.

Привет мои чьюваки, по классике решил вкатиться в IT после 30 и найти свою первую работу мечты. И вот с чем я столкнулся по пути к своей мечте.

Вакансий много, откликаться долго. К каждой надо писать сопроводительное письмо, чтобы выделиться среди сотен( кого я обманываю - тысяч) других откликов.

Главная боль

Не умею писать сопроводительные письма. Надо как-то себя презентовать, показать заинтересованность. Если отправлять всем один шаблон — компании это даже читать не будут.( хотя есть подозрение что они вообще не читают ни чего)

Что делать?

Ожидание: Сделать полный автоотклик на все 1500+ вакансий с уникальными письмами для каждой.

Реальность: В публичном API HeadHunter нет функции автоотклика. В приватном API тоже не нашел такой возможности (плюс нужна регистрация приложения).

Решение!: Если нельзя автоматизировать отклики — автоматизирую хотя бы генерацию писем!

Сразу скажу, что это было не простое решение, но точно позволило мне заниматься тем, чем я хочу и жить свободным человеком. В IT опыт 18 лет, full stack. Работал в разного уровня компаниях, в т.ч. забугорных. Всё это время я наблюдал определенную закономерность: