Пользователь
На Kickstarter стартовал сбор заказов на камеру видео наблюдения, использующую технологию распознавания лиц и отпугивающую злоумышленников пейнтбольными шарами. Когда PaintCam замечает кого-то, кого не знает, то через динамик советует убираться. Если нарушитель решает остаться, включается обратный отсчет, а потом камера стреляет шариками с краской. Особо гуманистичные владельцы могут зарядить камеру снарядами со слезоточивым газом.
Привет! На связи Митя Кожевников и Юра Соколов из Mindbox, и это третья, финальная часть гайда по софтам для джунов. В первой части мы говорили о том, что значит «приносить пользу» в разработке. Во второй — об ориентации на результат. В этой части речь пойдет о развитии: что делать, чтобы расти быстрее.
О гайде. Этот гайд — внутренний документ разработчиков Mindbox. Его писали не один год, опираясь на ошибки тех, кто давно стал мидлами и синьорами. И хотя Mindbox — продуктовая компания с особенной культурой, большинство советов из гайда подойдут и для работы в других командах.
Некоторые советы могут звучать очевидно: например, у нас есть пункт «выполнять обещания» — понятно, что никто обычно не собирается набрать задач и смотреть, как они горят. Но часто именно таких простых советов тяжело придерживаться. Поэтому в статье мы «приземлили» их реальными историями, чтобы читатель мог узнать ситуацию, если столкнется с ней сам, и применить наш гайд.
Кому читать. Этот гайд — для джунов, которые хотят сделать софты своим конкурентным преимуществом. Если джун ответственно выполняет работу, умеет самостоятельно обучаться и не проходит мимо говна, его готовы оторвать с руками, даже если ему не хватает знаний. К тому же советы из этого гайда помогут быстрее закрепиться в команде и вырасти. Пользуйтесь!
SOLID. Принципы и Паттерны. Паттерны и Принципы.
Что может быть ближе друг другу чем эти субстанции ?! Эта статья проведет параллель между ними, она не собирается объяснить суть каждой, вместе или отдельно, а желает показать как одна другой помогает.
То есть, статья в некотором роде перекрестный бой между паттернами и SOLID принципами.
Меня зовут Вероника, я преподаю английский и часто сталкиваюсь с проблемой лени своих студентов. Сейчас расскажу.
Обрезка нейросетей или же, если вникать в термины, pruning — то, что помогает уменьшить размер нашей модели без потери ее эффективности. Да, это далеко не новинка — в стэнфордских лекциях еще в 2017 году об этом говорили!
Идея проста: мы просто убираем из модели все, что нам не нужно. Как в магазине, когда решил экономить: если в корзине лежат лишние товары, то почему бы их не убрать? Так и здесь — мы убираем избыточные нейроны и связи, которые только занимают место, но не приносят особой пользы.
Принцип обрезки можно применять в разных ситуациях. Например, если у нас есть модель, которая обучена для распознавания ста классов объектов, а нам на самом деле нужно только десять, то почему бы не убрать те девяносто лишних? Это позволит нам сделать модель поменьше, но не менее эффективной. А если мы создаем модель с нуля, то обрезка может помочь нам сразу сделать ее компактнее и эффективнее.
Короче, pruning — это для тех, кто хочет сделать свои модели легче и быстрее без потери качества.
Когда я только знакомился с принципами SOLID, я искал понятные статьи на Хабр. При этом пришлось прочитать не одну статью, и полное понимание пришло сильно позже. Хотелось бы, чтобы новички на более простых примерах смогли почувствовать, о чем эти принципы.
Всем привет!
Хотел логически подвести к этому абзацу в конце предыстории, но побоялся, что не все до туда дочитают, т.к. статья техническая и душная.
ДИСКЛЕЙМЕР: это не бескорыстный акт передачи знаний с моей стороны. Я пытаюсь найти инвестиции для своего проекта и создал чат в тг, где буду постить обновления и какие-то мысли касательно его запуска. Так что если интересно, то подписывайтесь, а еще можете поделиться ссылкой с теми, у кого есть лишние бабки =)
Предыстория
Значит решил я создать сервис для одиноких мужчин, где они могут пообщаться с прекрасными дамами, aka вебкам. Соответственно встал вопрос, как организовать видеосвязь в браузере. Обычно для этого используется WebRTC, эта технология позволяет установить p2p соединение между браузерами для передачи видео, звука и прочих данных в реальном времени с минимальной задержкой. Однако была одна проблема: что делать, если приходит жалоба от пользователя, что ему показали не то (или не показали), что он хотел. Поскольку это p2p соединение напрямую между пользователями, у меня как у владельца сервиса нет возможности провалидировать жалобу. Первое, что пришло в голову это вместо WebRTC использовать MediaRecorder API для записи видео небольшими кусочками и отправки их по вебсокету через сервер, попутно сохраняя. Я набросал прототип и столкнулся с тем, что если получатель пропустил первый пакет (там где есть метаданные), то видео у него не воспроизводится. Пришлось поиском определенного набора байт в первом пакете вычленять эти самые метаданные и сохранять их отдельно для отправки первым сообщением только что подключившемуся получателю, и это даже сработало. Вторая проблема этого решения - это задержка в пару секунд, и это только в локальной сети, что приемлемо для односторонней связи, но для двусторонней уже сомнительно. И третья проблема это то что видео у получателя со временем все больше и больше отстает, и нужно регулярно проматывать видео ближе к концу. Костыльность такого решения меня не устраивала, и я решил использовать WebRTC для связи собеседников и параллельно использовать MediaRecorder для отправки записи от модели к серверу. Некоторое время оно так работало, пока я пилил другие фичи, но неэлегантность этого решения все еще не давала мне покоя, т. к. оно повышает требования к интернет соединению модели.
display: flex;
justify-content: center; /* Горизонтальное центрирование */
align-items: center; /* Вертикальное центрирование */display: grid;
justify-items: center; /* Горизонтальное центрирование */
align-items: center; /* Вертикальное центрирование */justify-content стало justify-items.
Статья о том, как можно использовать Jetpack Compose для решения нестандартных ситуаций.
Рассказывает и показывает наш Android-разработчик Илья Кубышкин.
Всем привет! Публикуем подборку лучших бесплатных OSINT-инструментов по версии T.Hunter в 2024-м году. В ней и уже знакомые сервисы и софт, сохранившие свои позиции с прошлых лет, и новые инструменты, которые будут полезны любому специалисту по OSINT.
Кроме того, в статье нашлось место и альтернативам софту, доступ к которому россиянам теперь закрыт. От старого-доброго Архивариус 3000 до Arkham Intelligence, перспективных отечественных разработок и наших собственных решений. За подробностями добро пожаловать под кат!
И вернуть себе самоуважение. 💪
Если вас посещают мысли вроде «Я не достоин работать старшим разработчиком» или «Я мошенник, который обманом получил работу», эта статья для вас.
Казалось бы, в посгресе и так есть неплохой полнотекстовый поиск (tsvector/tsquery), и вы из коробки можете проиндексировать ваши тексты, а потом поискать по ним. Но на самом деле это не совсем то, что нужно — такой поиск работает лишь по чётким совпадениям слов. Т.е. postgres не догадается, что "кошка гонится за мышью" — это довольно близко к "котёнок охотится на грызуна". Как же победить такую проблему?
TLDR:
В данной программе можно будет самостоятельно составлять собственные system massage (в программе это называется «Специализация»), а это по сути своей программирование GPT модели естественным языком, так же можно будет изменять temperature (в программе это названо «Креативность») это изменяет вариативность ответов, при значении 0.0 на один и тот же вопрос будет получен всё время одинаковый ответ при 1.0 могут быть разные ответы с похожим смыслом но разные по словесному выражению, так же можно использовать две модели YandexGPT и YandexGPT Lite, вторая быстрее и чуть попроще но и дешевле в четыре раза. Описание программы в разделе меню «Информация».
За время существования индустрии разработки игр формул разных механик, способных развлечь нас, придумали не одну сотню. Что-то умерло засветившись в паре игр, что-то ушло со временем, какие-то существуют до сих пор. Есть и такие, которые не просто выжили, но стали мейнстримом, хотя только портят нервы игрокам. Игровой дизайн большинства старых игр, от второго фолыча до первого FarCry и пятью активными перками, пусть и не был вершиной искусства - затягивал не хуже современных песочниц с миллионом активностей. Редкую игру захочется пройти второй раз, а как вспомню, что на прохождение можно потратить под сотню и больше часов - думаю, а оно мне действительно было надо? Можно же было заняться чем-то более интересным. Я знаю, чем закончился второй фолыч, знаю это уже четвертый раз, но каждый раз игра удивляет меня чем-то новым. А вот нового "Аватара" бросил на половине, слишком много всего и все недоделанное, и прозрачные стены... просто бич игры. И тут вопрос, чего-то не хватает в этой раздутой, перекачанной сотней механик игре? Только задумайтесь - в аватаре больше сотни основных механик, которые влияют на окружение. Может в играх что-то потерялось? Хотя "потерялось" - звучит странно - за столько лет индустрия только создала просто море всего нового. Статья ориентирована на "побурчать", так что не ждите каких-то великих секретов и тонкостей мастерства.
В этой статье рассмотрим пять лучших библиотек Python, предназначенных специально для работы с русским языком в контексте NLP. От базовых задач, таких как токенизация и морфологический анализ, до сложных задач обработки и понимания естественного языка.
В 2022 году в публичный доступ вышел GitHub Copilot – довольно удобный современный инструмент для разработчиков. В этой короткой статье поделюсь своим опытом взаимодействия с GitHub Copilot, а главное тем, как его использовать в IDE от JetBrains. Приятного чтения!
Приветствую. Речь в статье пойдёт про мой опыт реверсинга и написания ботнета для $NotCoin.
Дело было вечером, делать было нечего, подружка села на заборе — и скинула мне ссылку на ноткоин в альфе.
Посмотрел, потыкал, недолго думая, я забыл про него на месяц.
И вот он уже набрал аудиторию и я подумал, что всё же стоит посмотреть что там да как.
Суть игры в одном слове: кликер.
И что же нужно делать?
— У тебя есть монетка, на неё нужно кликать, чем больше монет - тем лучше.
Четыре года назад ИТ-эксперт Чип Хуэн* проанализировала экосистему ML с открытым исходным кодом. С тех пор многое изменилось, и она вернулась к изучению темы, на этот раз сосредоточившись исключительно на стеке вокруг базовых моделей.
О результатах исследования читайте под катом.
*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.