Покоцанные, но не сломленные, мы представляем проект, над которым работали полтора года по ночам. Курсы по программированию с задачами в online IDE и прагматичной теорией. Никаких сертификатов и гарантий трудоустройства. Сплошной хардкор и опенсорс!
![](https://habrastorage.org/webt/f7/8y/cd/f78ycdhw53qhxejvlihpucj1pgo.jpeg)
Руководитель проектов по машинному обучению
Меня зовут Александр Гирев, я Android-разработчик и технический интервьюер. В одной компании я выполнял роль interview expert: следил за качеством собеседований, готовил рекомендации и матрицы вопросов, обучал начинающих интервьюеров.
Однажды на интервью я спросил кандидата, был ли у него опыт проведения технических собеседований. Кандидат спросил: «Что за опыт — задать пару технических вопросов?». Услышав это, я слегка подвис, ведь я считал интервью серьёзным навыком, почти искусством.
В основе статьи лежит мой опыт проведения собеседований. Расскажу про важные качества технического интервьюера, хорошие и плохие примеры фидбека и про то, как быть, если на собеседовании случился форс-мажор.
Мы продолжаем знакомить читателей с умными квартирами. В прошлый раз мы рассказывали о проекте айтишника, который хотел все сделать на Wi-Fi, но передумал.
Сегодня мы посетим квартиру руководителя строительной компании, весьма далекого от темы IT. Сергей привык раздавать указания голосом, поэтому идея управления через Алису пришлась ему по душе. И в его умном доме всем заправляет эта девушка.
Изначально закладывалась беспроводная инфраструктура Z-Wave, но из-за известных событий цена оборудования выросла, поэтому пришлось частично перейти на провода. В статье мы расскажем о получившемся в итоге гибридном решении. Ныряйте под кат.
По многочисленным просьбам делюсь своим способом сделать недорогую стационарную высоконапорную систему увлажнения воздуха. Ниже будет описана конкретная система, работающая в моей квартире с 2016 года, с фотографиями и подробностями. Похожим образом по моей рекомендации было сделано ещё с десяток подобных систем разного масштаба.
Последнюю пару лет я живу с приточной вентиляцией в городской квартире — и очень рад этому факту.
В принципе, где-то в моменте её сооружения у меня проскальзывала мысль написать об этом, подкреплённая просьбами к фотке в фейсбуке, но в силу моей лени она быстро заглохла. Однако на днях при виде поста о приточке и дискуссии в комментах к нему — кажется, это моя судьба последней недели — она воскресла из пепла снова.
Коротко о главном:
• наружное расположение компонентов ради минимального уровня шума;
• минимум ручного труда в изготовлении и монтаже;
• общий ценник существенно ниже 50 тысяч рублей (ниже 30 тысяч — на момент изготовления два года назад).
И важное. Если вы — адепт систем рекуперации, долгих инженерных расчётов и полугода проектирования, эта статья не для вас. Я — адепт золотой середины между «я сделяль» и «я задолбался».
Как я пришел к покупке приточной вентиляции для квартиры с готовым ремонтом. Как купил ее за 150к и чуть не потратил деньги зря. Статья будет полезна тем, кто планирует купить очиститель воздуха, бризер или приточку.
Артур — айтишник из Минска, который любит все технологичное и современное. После покупки новой квартиры с черновой отделкой все сомнения были отброшены: она будет умной!
Как тогда казалось Артуру, беспроводные технологии — самое передовое и удобное решение для инженерных систем умного дома. Тем более многие кондиционеры, пылесосы, приводы штор, лампы, регуляторы теплых полов и другая бытовая техника поддерживают Wi-Fi «из коробки».
Однако появились аргументы против. В итоге Артур выбрал гибридное решение, сочетающее как проводные технологии, так и Wi-Fi с Zigbee.
В статье мы расскажем о выборе Артура и инженерных системах, которые работают в его умной квартире. Интересно? Ныряйте под кат.
Очень часто в статьях про домашнюю автоматизацию на Хабре выкладывают всю техническую подноготную: на каких технологиях сделано, какие программные продукты применены. Но очень мало статей, которые показывают конкретные примеры правил автоматизации. И сегодня я хочу это исправить.
Причина, почему таких статей мало в общем-то понятна: правила фактически раскрывают всю частную жизнь владельца и его семьи. Посмотрим удастся ли соблюсти конфиденциальность в этой статье.
А ещё в этой статье не будет сложных правил - все они достаточно простые, но в то же время закрывающие практически все сферы автоматизации. Специально для этой статьи сделаны лакшери фоточки этой однокомнатной квартиры 46 квадратных метров.
Я рассматриваю «умный дом» не как напичканное датчиками и гаджетами жилье, а как удобную и избавляющую своего владельца от рутины систему. За десятилетие увлечения гаджетами я просеял через себя сотни приборов и готов поделиться списком того, что считаю реально полезным.
Когда я только знакомился с системами контроля версий (особенно с git), я рассматривал их только как приложения, которые помогают мне хранить историю изменений моего кода. Т.е. когда случается что-то нехорошее, я могу просмотреть историю коммитов и вернуться к последнему «хорошему» состоянию кода в моем репозитории.
Но когда я начал более плотно использовать их в своей работе, я понял, что их функция шире, чем просто контроль версий, это также инструмент совместной работы, где вы описываете свою историю взаимодействия с репозиторием и делитесь ею с другими разработчиками. Именно тогда я узнал, что хорошие комментарии к коммитам (commit message) могут значительно улучшить ваше взаимодействие с другими членами команды (и не только).
В этой статье я расскажу о том, как хороший стиль написания комментариев к коммитам может помочь вам стать лучшим разработчиком, и как общепринятые коммиты (conventional commits - соглашение о семантике комментариев к коммитам, которое я использую и рекомендую вам) упростят и улучшат ваш процесс написания комментариев к коммитам.
Скрипты на Bash. Как много в этом слове. Любому разработчику рано или поздно приходится их писать. Почти никто не скажет "да, я люблю писать bash-скрипты", и поэтому этой теме уделяют мало внимания.
Я не буду пытаться сделать из вас эксперта в Bash, а просто покажу минимальный шаблон, который поможет сделать ваши скрипты более надежными и безопасными.
Привет! Меня зовут Даир, я Data Scientist. Эту статью мы писали вместе с Санжаром, моим коллегой, который тоже занимался проектом. Мы расскажем, как научили понимать любые клиентские запросы уже разработанным ранее в Beeline чат-бота.
Фраза «понимание клиента» для нас значит следующее: клиент пишет текстовый запрос с описанием своей проблемы, если чат-бот может уловить суть проблемы, ее тематику и намерение, мы считаем, что мы справились со своей задачей. Намерение клиента в текстовом запросе мы называем «интент» (intent).
Прошлый год в Computer Vision запомнился тем, что появилось множество больших претрейненных сетей (Fondation Models). Самая известная - GPT4v (ChatGPT с обработкой изображений).
В статье я попробую простым языком объяснить что это такое (для тех кто пропустил), как меняет индустрию. Какие задачи стало проще решать. Какие продукты появились в последнее время и появятся в будущем.
И можно ли уже выгнать на мороз лишних "ресерчеров"?!
Дообучение больших языковых моделей на кастомных датасетах делает модели гораздо сообразительнее. Есть история успеха датасета alpaca. Он творит чудеса с моделями, которые сначала если и умели что-то делать, то делали это очень плохо. Мы решили понять, как это делается, а главное - какие проблемы есть на этом пути и могут ли новички вроде нас разобраться в этом. История взлетов и падений - под катом.
Всем привет! Сегодня я хочу поделиться своими опытом разработки на различных языках программирования и размышлениями касаемо проектирования серверных приложений. Речь пойдет про много обсуждаемую в последнее время чистую архитектуру в рамках языка python. Казалось бы, по заветам Роберта Мартина мы не должны зависеть от инструмента(зачастую под этим понимают фреймворк или библиотеку), однако это порождает множество ошибок и просто небольших неточностей в проектировании сервисов и даже выборе языка программирования.
И на заметку, моя цель в данной статье показать и рассказать свое видение с точки зрения практики, без особого углубления в базовую душную теорию. Однако ссылочки на статьи и информацию никуда не пропадут.
В вводной части обзора мы познакомились с концепцией Retrieval Augmented Generation (RAG) и её расширением через методологию RAGAS (Retrieval Augmented Generation Automated Scoring). Мы разобрались, как RAGAS подходит к процессу оценки эффективности и точности RAG-систем.
В этой части мы более подробно рассмотрим техническую сторону RAGAS. Как обычно, начнем с более простых и интуитивно понятных примеров, потом перейдем к более сложным сценариям.
Мы русифицировали Mistral и он работает лучше(по бенчмаркам) чем закрытые русскоязычные LLM. Как мы это сделали, ссылки на модели и бенчмарки - в статье.