Перед вами первая часть из трёх частей общего труда, вводная часть цикла статей о проектировании процессов разработки IT-продукта.

Данная вводная статья носит философский характер, некий взгляд на вещи, на то, каким путём имеет смысл идти в выстраивании рабочих процессов над продуктом. Это не является догмой, естественно не является законом. Это пища для размышления руководителям продукта и руководителям отделов разработки продукта, а так же, руководителям отделов, косвенно имеющих влияние на продукт. Для всех тех, кто имеет начальный уровень, в статье оставлены поясняющие определения для используемых терминов. Возможно, кто-то найдёт в этом смысл и сможет дополнить этот взгляд своим опытом и обстоятельствами IT продукта, использовав данный подход, что в конечном счёте поможет решить продукту свои организационные и производственные проблемы.

Одним из самых крутых и, возможно, самых неприятных приложений NLP является генерация текста. Способность генерировать убедительный текст с помощью ИИ имеет широкое применение, от чат-ботов до создания художественной литературы или фейковых новостей. Сегодня мы рассмотрим создание фейковой фантастики на основе романа Льюиса Кэрролла «Алиса в стране чудес».

В статье-инструкции расскажу, как начал монетизировать telegram бота, который присылает уведомления о необходимости продлить домен, тем самым делает напоминание, чтобы пользователь продлил домен во время и не потерял его. За 2 часа, добавил кнопку доната и настроил интеграцию с ЮKassa. Через 1 день уже начал принимать донаты.

В предыдущей статье я рассказывал, как можно доучить GPT на собственных взглядах и вкусах. Сегодня попробуем дать GPT возможность поработать программистом по‑настоящему — с запуском кода и отладкой без участия человека. Весь код опубликован в репозитарии.

Как многие уже убедились, ChatGPT хорош, но есть некоторые типы задач, с которыми у него возникают трудности:

1. Он не может получать новые актуальные знания из сети.
2. Он не может выполнить какие‑либо действия.
3. У него сложности с алгоритмическими задачами (перевернуть строку, решить уравнение, произвести вычисления с применением численных методов).

И если задача 1 решается с помощью BingChat, то 2 и 3 мы сегодня будем решать в рамках данного туториала.

Основная идея такая: пусть ChatGPT сам решает, может ли он справиться с задачей «в уме» или же это лучше сделать с помощью написания кода на python, а наш сервер сразу же выполняет этот код и снова отдает результат работы ChatGPT, чтобы он мог его интерпретировать и или выдать пользователю окончательный ответ или исправить ошибку в своей программе и попытаться ещё раз.

Привет, Хабр!

Меня зовут Шайдурова Арина, я Data Scientist  и участник профессионального сообщества NTA. Сегодня я поделюсь с вами своим опытом использования LaTeX для написания математических формул. Всё просто и с примерами, идеально подойдет для новичков синтаксиса LaTeX.

LaTeX является очень популярным инструментом для написания различных материалов: в нём можно написать и книгу, и резюме, и дипломную работу, создать постер и даже календарь. Среди его пользователей он ценится за многие качества, но основную ценность для технических задач представляет его удобное, гибкое и легкое написание всевозможных математических формул!

Meta анонсировала LLaMA (Large Language Model Meta AI), свою модель NLP с миллиардами параметров и обученную на 20 языках.

Недавно её слили на торренты и товарищи смогли запустить сетку локально на обычном домашнем компьютере, на обычном CPU.

Для этого пришлось ужать модель из 32 битной в 4 битную, уменьшив вес модели с 13 до 4 ГБ.

Попробуем запустить самую маленькую модель LLaMA 7B у себя на домашнем компьютере на середнячке AMD Ryzen 5.

Нужна ли разработчику математика? Если анализировать замеры производительности, то матстатистика понадобится. Но оказывается, о ней полезно знать не совсем то, что в учебниках. А что тогда?

Андрей Акиньшин @DreamWalker поговорил об этом в докладе на нашей конференции Heisenbug. И теперь, пока мы готовим следующий Heisenbug (где тоже будут доклады о производительности), решили опубликовать текстовую версию его выступления (а для тех, кому удобнее другие форматы, прикрепляем видеозапись и слайды). Предупреждаем: много букв, цифр, графиков и формул!

Мне никогда не нравилась многословность кода. Длинные и подробные названия упрощают работу с бизнес-логикой, но технические детали кода хочется держать краткими, чтобы они отвлекали на себя минимум внимания.

Одна из многословных конструкций .NET связана с деталями реализации асинхронности и обросла кучей мифов. Про неё спрашивают на собеседованиях, код-ревью, делают обязательной, добавляя в правила линтера. Это .ConfigureAwait(false), сопровождающий каждый await в коде.

В этой статье я расскажу, зачем нужен ConfigureAwait(false) и как обойтись без него.

• Цикл событий
  　Задачи, тики и Web API
  　Очередь задач
  　16,6 миллисекунды на задачу
  　Обработка больших задач
  　Микрозадачи
  　requestAnimationFrame
  　requestIdleCallback
  　Сравнение очередей
  　Цикл событий в Node.js
• Функции обратного вызова
  　Ад обратных вызовов
  　Не выпускайте Залго
  　Жёсткая сцепленность
  　Проблема доверия
• Обещания
  　Цепочки обещаний и проброс отказа
  　Неявное поведение
  　　Возвращение нового обещания
  　　Спрятанный try/catch
  　Thenable-объекты
  　Статические методы
  　　Promise.all
  　　Promise.race
  　　Promise.any
  　　Promise.allSettled
  　Промисификация
  　Обещания или функции обратного вызова?
  　Корутины
• Async/await
  　Верхнеуровневый await и асинхронные модули
  　Обработка ошибок
  　Не все await одинаково полезны
• Заключение

На Хабре уже были публикации о симплекс-методе раз и два. И они очень даже хороши. Но это не те публикации, которые расчитаны на школьников или учителей школ. Я же хотел обратить внимание на одну довольно старую статью, вышедшую в журнале "Юный техник" в августе 1985 года. Естественно, она была нацелена на школьников. И мне давно хотелось разобрать её детально...

OpenShift, Rancher и другие зарубежные Kubernetes-платформы официально больше не поддерживаются в России. Многим компаниям приходится искать альтернативные решения для управления контейнеризированными приложениями — например, «ванильный» Kubernetes или российские платформы.

Хотя у Kubernetes-платформ одинаковая технологическая база, перейти с одной на другую непросто: миграция неизбежно сопряжена с различными трудностями, связанными с особенностями реализации компонентов. В этой статье рассмотрен пример переезда приложения из OpenShift в «ванильный» кластер Kubernetes. В конце статьи приведена таблица соответствия примитивов OpenShift и Kubernetes — с информацией о том, какие из этих примитивов требуют замены, а какие нет.

Продолжаем серию статей про установку Deckhouse в разные окружения. Мы уже рассказывали про развертывание в Yandex Cloud. Эта статья посвящена установке платформы в закрытое окружение, когда у машин, на которых разворачивается кластер, нет доступа в Интернет.

Вы сталкивались с тем, что ноутбук случайно включается, хотя вы уверены, что отправляли его в сон?

Бывало, что батарея оказывалась пустой, хотя вы точно-точно помните, как убирали в сумку заряженный на 100% ноутбук?

Тогда вам сюда:

Очень долгое время слушал музыку непосредственно в Telegram. Там и пообщаться можно и проигрыватель довольно удобный. Но рано или поздно - каждый сталкивается с проблемой, когда свой плейлист надоедает и хочется чего-то нового. В YouTube Music есть довольно удобная функция, которая позволяет, каждый день довольствоваться новой музыкой. Что я имею ввиду? При включении любой песни, далее проигрывается трек, который похож на предыдущий. Таким образом можно постоянно открывать для себя новые музыкальные горизонты :)

В Телеграмме у меня было сохранено более 1000 песен. Я решил написать бота, который будет считывать пересланную музыку из ТГ, создавать плейлист в YouTube и загружать все песни туда. Таким образом и чему-то новому научусь и песни загружу(ну и если кому-то из знакомых понадобятся услуги моего бота, это может сэкономить им время, хотя я мало верю, что кому-то это пригодится, это больше небольшой, учебный проектик).

Что делает код хорошим? Большинство программистов ответят: хороший код должен быть структурирован, легко читаем и понятен. Но так ли важно качество кода, если он медленный? В большинстве задач производительность кода не критична, хотя и желательна. Но есть задачи, время выполнения которых столь огромно, что выигрыш в производительности доминирует над всем остальным.

Я говорю про NP-трудные задачи (NP-трудность - недетерминированная полиномиальная трудность по времени) и на одной из данного класса хочу акцентировать ваше внимание. Задаче коммивояжера.

Мы не будем рассматривать эвристические алгоритмы, нам нужно точное решение.

В алгоритмических задачах на графах мы часто используем четыре известных алгоритма: Поиск в ширину или глубину, алгоритмы Дейкстры и А*. Разбираемся, почему на деле это один и тот же алгоритм.