Из этой статьи вы узнаете об основных наиболее часто используемых типах интеграции приложений и распределенных систем, таких как REST, gRPC, Kafka, RabbitMQ, WebSocket.

Данный текст является обзорной статьей и преимущественно ориентирован на новичков в IT-индустрии, предназначен для желающих познакомиться с профессией, узнать о ее содержании, основных принципах, практиках и инструментах, используемых в ней.

Сейчас расскажу как можно обойтись без платных консультаций менторов, коучей, тренеров и прочих уважаемых господ, которых на этой площадке не очень жалуют.

Я собрал почти два десятка популярных задач, которые вам предложат решить за деньги. Давайте попробуем сделать это бесплатно при помощи нейросетки. Открывайте окошко ChatGPT и тестируйте готовые промпты из списка.

Озеленение балкона для улучшения эстетического вида хозяйственного помещения – цель благородная, но не единственная. Приступая к задаче, воображение рисовало некую живую изгородь, вьющиеся растения с широкими листьями, помимо прочего, защищающие комнату от палящего солнца. В качестве возможных кандидатов на посадку рассматривались виноград, хмель и несколько видов вьющихся садовых цветов. Шишковидные цветы хмеля имеют сильный специфический запах, виноград способны выращивать только люди с большим жизненным опытом, а вот цветные фотографии вьющихся быстрорастущих однолетников и заверения о их неприхотливости на пакетах с семенами быстро разрешили вопрос в пользу последних.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Бардаш, я главный архитектор интеграционных платформ в МТС. Сегодня расскажу, почему ИТ-архитекторам важно хотя бы иногда всегда читать книги, и поделюсь подборкой для начинающих. Жду вас под катом и в комментариях!

Если вам кажется, что начать работу с нейросетями - это сложно, то этот материал для вас!

В статье подробно, с примерами кода, разберем основные функции базовой модели YOLOV8 - детекция, сегментация, трекинг объектов, а также создание собственного датасета и дообучение нейросети для работы с собственными объектами!

Обучили модель компьютерного зрения читать данные с лидара и вычислять человекопоток возле билбордов. Анализируем эффективность офлайн-рекламы — так, чтобы ни заказчика, ни его клиентов не оштрафовали на миллионы евро за нарушение закона о персональных данных.

Здравствуй, хабр! Что-то я давно не писал, отбился от рук, а ведь когда-то мы целый курс машинного обучения на Хабре вели. Расскажу про свой недавний заход по собесам, что спрашивали, какие выводы сделал. Контекст: Applied Machine Learning science (в том числе этот ваш Generative AI), Нидерланды, уровень синьор+. Я долго получал отказы, старался не унывать и в конце таки нашил лычку Staff GenAI Field Solutions Architect в Google Cloud. Тут поделюсь статистикой собесов, полезными ресурсами и, конечно, всякими советами.

Привет! На связи Миша Меркушин. Я тимлид команды Ruby Platform, ответственной за разработку внутренних библиотек и улучшение архитектуры микросервисов на Ruby в СберМаркете. Эта статья про архитектурный паттерн Outbox и инструмент, который мы создали и итерационно развивали внутри команды и лишь недавно «выпустили» его в мир. Он решает проблему обеспечения надежной и согласованной отправки сообщений из приложения, гарантируя, что сообщение будет отправлено после успешного завершения транзакции базы данных.

Полтора года назад я рассказывал про свой пет‑проект по визуальному программированию — falang.io. Основная его особенность состоит в том, что пользователь не управляет расположением икон на схеме, только их содержимым. Все остальные соединительные линии рисуются автоматически алгоритмом по строгим правилам. В т.ч. continue, break, return.

На данный момент, помимо обычных текстовых диаграмм, у меня появился Low‑code констркутор логики с упрощенной семантикой, который может экспортироваться в 5 современных языков программирования: C++, C#, Rust, Go, TypeScript.

Что такое диаграмма последовательности? Из чего она состоит? Где и как пользоваться?

Простым языком о sequence диаграммах.

А еще тут есть интересные возможности, о которых ты мог не знать.

Всем привет! Меня зовут Маша, я девушка программиста и хотела бы поделиться опытом, как легко выглядеть актуально сегодня имея любой бюджет и количество времени. 

Привет, я Паша, разработчик в Yandex Infrastructure, и я катаю гусей. С 2019 года я развиваю S3-хранилище как для внутренних пользователей Яндекса, так и для клиентов Yandex Cloud. А «гусём» называется наш бэкенд S3 API: он написан на Go, а из словосочетания Go + S3 получился goose. Возможно, вы также слышали про GeeseFS — это наш высокопроизводительный FUSE-клиент для S3. C его помощью вы можете на своём ноутбуке или виртуалке подмонтировать папку, которая будет работать с бакетом S3. 

Для чего нам «гуси» и прочая орнитология? Яндексовая инсталляция хранилища S3 хранит миллиарды файлов. Это огромные объёмы данных, а также метаданных. Для хранения метаданных мы научились использовать умное шардирование, и теперь сами управляем распределением занятого места и нагрузкой между шардами баз.

Так что сегодня я расскажу, как сделать так, чтобы ни один клиент, даже с самым неудобным паттерном нагрузки, не положил сервис.

Статистические исследования и эксперименты являются краеугольным камнем развития любой компании. Особенно это касается интернет-проектов, где учёт количества пользователей в день, времени нахождения на сайте, нажатий на целевые кнопки, покупок товаров является обычным и необходимым явлением. Любые изменения в пользовательском опыте на сайте компании (внешний вид, структура, контент) приводят к изменениям в работе пользователя и, как результат, изменения наблюдаются в собираемых данных. Важным элементом анализа изменений данных и его фундаментом является использование основных типов распределений случайных величин, от понимания которых напрямую зависит качество оценки значимости наблюдаемого изменения. Рассмотрим их подробнее на наглядных примерах.

Этот пост — рассказ об истории, случившейся больше десятка лет назад; её код был мной утерян. Поэтому прошу простить меня, если я не вспомню точно все подробности. Кроме того, некоторые подробности упрощены, чтобы от этой статьи могли получить все, кому нравится компьютерная безопасность, а не только любители World of Warcraft (хотя, полагаю, диаграмма Венна этих двух групп сильно пересекается).

Когда мне было примерно 14 лет, я узнал об игре World of Warcraft компании Blizzard Games, и она сразу же меня увлекла. Вскоре после этого я нашёл аддоны, позволявшие модифицировать внешний вид и функциональность интерфейса игры. Однако не все скачанные мной аддоны делали именно то, что мне было нужно. Мне хотелось большего, поэтому я начал разбираться, как они сделаны.

Забавно, что в моём серьёзном увлечении программированием можно обвинить World of Warcraft. Оказалось, что код был написан на языке Lua. Аддоны — это просто парочка файлов исходного кода на .lua в папке, напрямую загружаемых в игру. Барьер входа был невероятно низок: достаточно отредактировать файл, сохранить его и перезапустить интерфейс. То, что игра загружала твой исходный код и ты мог видеть его работу, было настоящим волшебством!

Мне это невероятно нравилось, и вскоре я уже практически не играл в игру, а занимался только написанием аддонов. За следующие два года я опубликовал приличное их количество; в большинстве случаев я просто копировал чужой код и рефакторил/комбинировал/настраивал его под свои нужды.

Пожилые люди частенько не хотят использовать современные устройства. Как приучить и научить их - делюсь личным опытом.

Привет, на связи таинственный Software Engineer из FAANG компании, пишущий только о собеседованиях. Ранее мы уже сравнивали Тинькофф с FAANG’oм и отказывались от миллионов RSU в Озон, а теперь поговорим о собеседованиях в BigTech: в знаковые для индустрии зарубежные компании, оффер которых — это билет в будущее.

Опытный специалист трижды подумает, прежде чем вложиться в подготовку к многоэтапному интервью. А без них никак: так делает не только весь российский бигтех, но и большинство западных компаний: от стартапов до динозавров. Но мы не будем рыдать от несовершенства корпоративной вселенной — мы эти многоэтапные собеседования сейчас возьмём — да и пройдём. 

1. Введенние.
2. Zval.
3. Циклические ссылки.
4. Сборщик мусора.
5. Алгоритм работы сборщика мусора.
6. Смотрим глазами.
7. Слабые ссылки.
8. Бонус-трэк: WeakMap.
9. Заключение.

Привет, Хабр! В статье расскажу о том, с какими трудностями можно столкнуться при разработке ORM на PHP и поделюсь опытом по их преодолению.

Рассказывать буду только о том, о чём знаю сам. У вас может быть абсолютно другое мнение. Поэтому если вы нашли ошибку или хотите обсудить — свяжитесь со мной.