Обновить
120
51
Влад Ефименко@Doctor_IT

Главный редактор и питонист

Отправить сообщение

Копирайтеры больше не нужны? Просим новую нейросеть Notion AI написать про Python

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели25K
Источник: https://www.analyticsinsight.net

В ноябре 2022 года компания Notion представила нейронную сеть для генерации текстов — и на днях мы получили доступ к альфа-версии. Вы не поверите, на что она способна. Notion AI умеет писать статьи, посты и даже твиты — и это вам не Балабоба!

Но настолько ли хороша Notion AI, как может показаться? И умеет ли она писать технические статьи? Под катом — первый на Хабре обзор новой нейронки.
Читать дальше →

Как развернуть IDE для прототипирования в облаке за 5 минут?

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели6.5K

Как часто бывает: устанавливаете разные пакеты и программные модули и через время замечаете, как ОС превращается в dependency hell. С этим сценарием знаком почти каждый разработчик.

Для решения проблемы можно использовать среду виртуализации или контейнеры. Но для сборки черновых проектов есть вариант проще.

Под катом делимся лайфхаком, как за несколько минут развернуть IDE в облаке и подключиться к ней через браузер — без использования терминала с Vim. Сохраняйте статью в закладки: пригодится тем, кто занимается прототипированием систем.
Читать дальше →

Как создать Minecraft на Python? Обзор библиотеки Ursina Engine

Время на прочтение11 мин
Охват и читатели68K

Среди любителей Minecraft много энтузиастов: пока одни просто играют, другие запускают целые серверы и пишут модификации. А кто-то идет дальше и разрабатывает собственные песочницы. Последнее достаточно просто сделать на Python.

Под катом делюсь основами работы с библиотекой Ursina Engine и показываю, как с помощью нее создать мир из кубов.
Читать дальше →

Каким должен быть Feature Store, чтобы оптимизировать работу с ML-моделями

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели12K

В работе с данными для обучения нейросетей много рутины: под каждую ML-модель нужно создать датасет, потом «вычеркнуть» лишние признаки (фичи) и протестировать точность предсказаний. Иногда при изменении датасета нужно собирать данные по новой. Это неудобно, если нужно переиспользовать уже собранные фичи для обучения новых моделей. Чтобы оптимизировать работу с данными, ML-инженеры объединили разные практики и сформировали парадигму Feature Store.

По мотивам выступления Артёма Глазкова (@Allront), ведущего эксперта MLOps в Polymatica, рассказываем о том, что нужно бизнесу от Feature Store сегодня, и разбираем архитектуру «эталонного» решения. Подробности под катом.
Читать дальше →

Это не тот ЦОД, к которому вы привыкли. Чем аттестованный сегмент отличается от классического?

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели3.8K

Сегодня у компаний есть несколько вариантов размещения своих приложений в зависимости от задач и требований регуляторов. Аттестованный сегмент ЦОД занимает выгодную позицию с точки зрения возможности масштабирования и гибкости оплаты по сравнению с on-premise инфраструктурой. При этом сохраняет почти такой же уровень контроля за безопасностью.

Но чем отличается аттестованный сегмент от обычного? И как организована работа с серверами А-ЦОД в Selectel? Разбираемся вместе с руководителем отдела разработки и сопровождения сервисов ИБ Антоном Ведерниковым. Подробности под катом.
Читать дальше →

Полезные ресурсы для погружения в Go: выбор сотрудников Selectel

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели21K

Попросили коллег порекомендовать ресурсы — подкасты, ютуб-каналы, книги, блоги и GitHub-репозитории — для изучения языка программирования Go. Сохраняйте подборку в закладки: пригодится и начинающим, и опытным специалистам. А также делитесь своими вариантами в комментариях.
Читать дальше →

Как запустить динозаврика Google на тачбаре? Обзор Python-библиотеки PyTouchBar

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели8.6K

С 2016 года у некоторых моделей MacBook Pro есть сенсорная OLED-панель. По сути, она просто заменяет функциональные клавиши. Но с ней чуть интересней: на тачбар можно вывести закладки и даже медиаэлементы.

На примере игры с динозавриком показываю, как написать свою программу для тачбара с помощью открытой библиотеки PyTouchBar.

В конце статьи — конкурс на плюшевого тирекса.
Читать дальше →

ONNX Runtime, OpenVINO и TVM: обзор инструментов для ускорения ML-моделей

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели15K

Большинство вычислений при работе ML-моделей — матричные. Для работы с ними подходят Tensor и CUDA — специальные графические ядра, интегрированные в GPU. Это дает видеокартам преимущества перед CPU в машинном обучении. Однако они стоят дороже. Если нужно развернуть инференс на процессоре, есть компромисс — использовать инструменты для оптимизации.

По мотивам выступления Артема Земляка, инженера-программиста Smart Consulting, рассказываем о том, какие фреймворки лучше использовать для эффективного продакшена ML-сервисов. Подробности под катом.
Читать дальше →

Как переехать с Microsoft на Linux: краткий чек-лист и подводные камни

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели46K

В конце июля 2022 года Microsoft прекратила действие SPLA-контрактов для российских провайдеров. Большинство из них не смогут продлить лицензии, а значит — пользоваться Azure, Windows Server, Microsoft 365. И это не считая проприетарного ПО, доступного только для пользователей Windows.

Пиратство — это небезопасно. Поэтому мы постарались дать нашим клиентам примерный план по миграции на Linux. О том, что из этого получилось, рассказываем под катом.
Читать дальше →

7 полезных книг по Python для старта и развития навыков: выбор сотрудников Selectel

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели28K

Попросили коллег порекомендовать книги по изучению Python, которые когда-то помогли им прокачать свои навыки. Сохраняйте подборку в закладки — она пригодится и начинающим, и опытным специалистам. А также делитесь своими вариантами в комментариях.
Читать дальше →

Баттл «художников»: сравниваем Midjourney, DALL-E 2 и Stable Diffusion

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели41K

Текстов про Midjourney, DALL-E 2 и Stable Diffusion много: их обозревали и даже сравнивали с дизайнерами. Мы решили пойти дальше и устроить между ними баттл: проверить, как нейросети генерируют литературных персонажей, исторических личностей, абстракции и другое. Что из этого получилось — показываем под катом.
Читать дальше →

Магнитные роботы в медицине: удивительные изобретения

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели4.9K

Микророботы не автономны: чтобы ими управлять, нужно внешнее воздействие. Один из вариантов — использовать магнитное поле, чтобы заставить небольшое существо передвигаться, прыгать и хватать «добычу».

Под катом собрали впечатляющие проекты магнитных микророботов. Насколько они функциональны и как могут помочь в медицине — рассказываем в подборке.
Читать дальше →

Залогиниться из России через Турцию — без VPN. Обновление геолокаций IP с помощью Geofeed

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели12K

Как часто бывает: заходите на сайт, а он вас прогоняет, якобы вы из другой страны?
Ситуация неприятная как для пользователя, так и для интернет-провайдера — нужно поднимать базу IP-адресов и смотреть, где указана неактуальная геолокация.

На вебинаре Selectel Network Meetup 4 сетевой инженер Никита Степанов рассказал, как починить географию пользователей и автоматически обновлять геолокацию IP-адресов. Подробности под катом.

Дисклеймер: название Eevee вымышленное, любые совпадения с реальными компаниями случайны.
Читать дальше →

Сможет ли Midjourney заменить дизайнеров? Тестируем нейронную сеть

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели34K

Обратите внимание на обложку к статье. Одна часть нарисована дизайнером, вторая — сгенерирована нейросетью Midjourney.

Сейчас многие восхищаются качеством иллюстраций от нейронок, и мы решили провести эксперимент. Сможет ли нейросеть проиллюстрировать тексты на уровне дизайнеров? Может, мы сможем сэкономить их время?

Результаты теста и ответ на загадку обложки — под катом.
Читать дальше →

ML в Managed Kubernetes: для каких задач нужен кластер с GPU

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели6K

Машинное обучение используют в разных сферах: от бизнес-аналитики до астрофизики. Для грамотного потребления ресурсов модели развертывают в контейнерах на выделенных серверах или в облаках. Теперь с ML можно эффективно работать в готовых кластерах Kubernetes — в них появились производительные видеокарты.

Под катом рассказываем, для чего нужны GPU в кластерах Managed Kubernetes и как они ускоряют продакшн ML-сервисов.
Читать дальше →

Роботы-насекомые: удивительные и перспективные проекты

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели8.8K

Несмотря на существование магнитных микроботов, ученые продолжают искать компромисс — простое и функциональное решение в конструировании крошечных роботов. Они могут быть полезны в медицине, разведке завалов и исследовании ареалов.

Под катом собрали перспективные проекты роботов-насекомых. Каких размеров и форм они бывают, как работают — рассказываем в подборке.
Читать дальше →

Одноплатник Khadas Vim4 — интересный аналог Raspberry Pi 4

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели19K

Привет, Хабр! Недавно мы опубликовали статью про аналоги Raspberry Pi. Увидели, что текст понравился, и написали продолжение про перспективный одноплатник Khadas Vim4. Это флагманский мини-ПК на базе чипа Amlogic. Его особенность — наличие HDMI-входа, который расширяет список реализуемых на нем проектов.

Что можно собрать на базе Vim4, какие особенности и характеристики платы нужно учитывать — рассказываем под катом.
Читать дальше →

Модульные роботы: проекты, за которыми стоит следить

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели10K

Модульными называются роботы, структура которых может изменяться с помощью добавления узлов, самостоятельных по отдельности. Они могут быть полезны в разных областях — от разработки игр до медицины и космонавтики.

Под катом собрали перспективные проекты модульных роботов. Как они работают, каких бывают форм и какие у них проблемы в реализации — рассказываем в подборке.
Читать дальше →

Объединяй коммутаторы и властвуй — сравниваем Stack и MLAG

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели50K

Привет, Хабр! Недавно мы опубликовали статью про сетевое резервирование в дата-центрах Selectel. Увидели, что текст вам понравился и написали продолжение.

По мотивам выступления Кирилла Малеванова, технического директора Selectel,
рассказываем о технологиях физического резервирования коммутаторов. Что такое Stack и MLAG, как они помогают в L2-резервировании и какую технологию выбрать.
Читать дальше →

Сетевое резервирование в дата-центрах: решаем задачку про двух велосипедистов

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели19K

Среди клиентов Selectel — социальные сети, интернет-издания, системы электронных платежей и другие компании. Их сервисы нуждаются в бесперебойной работе, которая достигается резервированием всех систем дата-центра. За время существования компании мы накопили опыт резервирования, который позволяет давать гарантии клиентам, и сейчас хотим им поделиться.

На вебинаре Selectel Network Academy эксперты компании рассказали о практиках L2- и L3-резервирования в дата-центрах Selectel. Подробнее о них — под катом.
Читать дальше →

Информация

В рейтинге
153-й
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Работает в
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность