Каждый выпускник школы сталкивается с проблемой выбора профессии и, следовательно, ВУЗа. Этот этап жизни является наиболее сложным для школьника психологически: нужно подготовиться и сдать экзамены, от которых зависит, наберут ли они проходной балл в выбранное учебное заведение. Сам процесс поступления тоже является источником стресса: новая система подачи документов не гарантирует 100% зачисление даже с необходимыми баллами. До самого последнего момента абитуриент не знает, пройдёт он или нет на бюджет в выбранных ВУЗах и решение о подаче оригиналов документов приходится принимать на основании ограниченной информации и своих собственных предположениях о дальнейшем развитии ситуации. Получается, все выпускники последние 2 месяца лета не наслаждаются заслуженным отдыхом, а всей страной играют в покер со ставками на свое дальнейшее образование!

Что можно сделать, чтобы снизить градус напряжённости для себя и/или своего ребёнка? В данной статье мы рассмотрим инструменты облегчающие и даже автоматизирующие процесс мониторинга конкурсных списков - ведь вовремя полученная информация поможет принять правильное решение в условиях всеобщей неопределенности.

Отвечая на вопросы в треде по React Native на StackOverflow я заметил что в той или иной форме люди очень часто интересуются производительностью компонентов списков и в частности FlatList. В этой гайде я решил рассмотреть способы оптимизации производительности на примере приложения для отображения списка вопросов с StackOverflow а во второй части статья я расскажу о новом компоненте FlashList который драматически ускорит работу ваших списков.

Мы рассмотрели ранее в цикле статей про SSL основные подходы к обучению моделей без разметки. Пока что за скобками остались методы, основанные на кластеризации, и настало время это исправить. В статье рассмотрим основные подходы как учитывать весь датасет при обучениии и пытаться растащить его в пространстве эмбеддингов.

Напомню, что это пятая статья из цикла про SSL в Computer Vision.

На протяжении последних 3-х статей мы рассматривали исключительно сами подходы к обучению SSL и не смотрели на качество. Давайте это исправим и сравним методы между собой и с supervised решением. Также глянем на то, какие есть фреймворки, чтобы поднять SSL на своих данных.

Напомню, что это шестая и последняя статья из цикла про SSL в Computer Vision.

Каждое дополнительное действие, выполняемое во время оформления заказа, снижает вероятность того, что клиент совершит покупку. Средний показатель отказа от корзины равен 70% — значительная потеря потенциальной прибыли.

В данном материале я хочу рассказать про одностраничное оформление заказа и его влияние на конверсию интернет-магазина.

Жесты — это один из самых простых и доступных интерфейсов для управления устройствами и сервисами. Такие системы развивают сейчас не только компании уровня Google и Apple, но десятки стартапов в самых разных отраслях: от медицины до безопасности. Расскажу об этом подробнее

Всем привет. Продолжаем реализовывать hashmap из исходников Go 1.19. Во второй части рассмотрим generic ключи и рост мапы. Узнаем что такое нерефлексивные ключи, как происходит итерация во время роста и немного про коробочное хеширование.

С ростом стажа работы в IT начинаешь замечать, что системы имеют свой характер. Они могут быть покладистыми, молчаливыми, взбалмошными, суровыми. Могут располагать к себе или отталкивать. Так или иначе, приходится «договариваться» с ними, лавировать между «подводными камнями» и выстраивать цепочки их взаимодействия.

Вот и нам выпала честь построить облачную платформу, а для этого потребовалось «уговорить» пару подсистем работать с нами. Благо, у нас есть «язык API», прямые руки и куча энтузиазма.

В этой статье не будет технического хардкора, но будет описание проблем, с которыми мы столкнулись при построении облака. Я решил описать наш путь в виде легкой технической фантазии о том, как мы искали общий язык с системами и что из этого вышло.

Добро пожаловать под кат.

Всем привет. Меня зовут Игорь Филиппов и я веб-разработчик. Вы, вероятнее всего, знаете, как прочно ChatGPT закрепился в медийном пространстве. Ежедневно выходит сотни статей и видео на эту тему, предлагая разнообразные варианты применения.

Мне в голову пришла идея создать бота, который автоматически под каждым голосовым сообщением оставляет свой реплай с полной расшифровкой аудио. Но в процессе разработки я подумал, что можно дополнительно проинтегрировать бота с ChatGPT - для получения краткого пересказа самого сообщения. Тем более, к тому моменту, когда я делал бота, Open AI только выпустила доступ к API.

С какими сложностями столкнулся, как решил и что получилось в итоге описал в этой статье.