Всем привет! Меня зовут Виктор, я работаю в Компании БФТ-Холдинг руководителем группы разработки. Продолжаю цикл статей по работе с Greenplum. В этом материале хочу рассказать, как СУБД Greenplum строит планы и выбирает самый оптимальный, а также разберу типовые проблемы, которые влияют на выбор плана запроса. Статья будет полезна разработчикам Greenplum, которые пока не имеют достаточного опыта «чтения» плана запроса.

Привет, Хабр!

Меня зовут Валерия Чулкова, я продакт-менеджер R-Vision TIP. Сегодня совместно с Анастасией Перковой и Сергеем Ивановым мы расскажем про сервис для распознавания отчетов о киберугрозах, созданный командой экспертов в области машинного обучения R-Vision. В этой статье мы объединили усилия ML-разработчика и двух ML-аналитиков.

Наверняка вы слышали о нашумевшей в своё время ИИ стримерше NeuroSama. Однако мое внимание привлекало не само шоу и эти нашумевшие самые «крутейшие» моменты стримов, а сам факт того, что нейросеть реально может полностью автономно и полноценно вести стрим, удерживая внимание зрителей! Меня очень заинтересовала такая задумка, и я решился её повторить!

В этой статье я расскажу о попытке создать свою нейро-тян для русского сегмента, которая сможет автономно и без перерывов играть и вести трансляции на различных стриминг-платформах и буллить кожаных мешков конечно же развлекать зрителей и игроков, не получая баны! В результате получился самый настоящий гомункул киборг-убийца (мозгов) квадратных людей, поэтому запасайтесь бочкой кваса и ванной попкрона, как и в прошлый раз, приключение обещает быть жарким, но не только потому, что скоро лето, а ещё потому, что сейчас весна (и сопутствующее весеннее обострение), ведь мы с вами будем создавать настоящую (виртуальную) девушку-стримера!

Может, немного опоздал с трендом, но не пропадать же добру просто так! Кому-нибудь да пригодится (хотя бы для того, чтобы посмеяться или кринжануть с человека, который год занимался никому не нужной фигнёй).

Статья получилась без преувеличения огромной из-за совмещения просто ТУЧИ разных технологий и необходимости погружения в тонкости некоторых, так что отправьте ссылку себе на комп, расположитесь поудобнее и предупредите свою попу, что она рискует не отрываться от стула на протяжении целого часа!

Будет весело, сложно и очень интересно как опытному «бойцу», так и простому обывателю!

В ClickHouse материализованные представления (materialized views) являются механизмом, автоматически выполняющим запросы к исходным таблицам при поступлении новых данных. 

Материализованное представление (МП) - это специальный тип таблицы, содержащей результат выполнения запроса к исходным данным. Этот результат фактически представляет собой кэшированное представление данных из исходных таблиц. Одной из ключевых особенностей МП в ClickHouse является их автоматическое обновление. При поступлении новых данных в исходные таблицы МП обновляется, автоматически пересчитываясь в соответствии с определенным запросом.

Первый раз столкнулись с Git и не понимаете, что это такое?

Устали бездумно выполнять серию комманд чтобы закинуть свой проект на GitHub?

Хотите понять, чем отличается merge, rebase, push и pull?

Надоело видеть ошибку о non fast-forward merge и не понимать, что с этим делать?

Сейчас попробуем разобраться в этом всем.

Бизнесу нужны технологии, способные обрабатывать огромные объемы данных, предоставлять релевантные рекомендации, оценивать финансовую надежность клиентов и обеспечивать эффективный поиск информации. Ключевым элементом для автоматизации рутинных задач и создании бизнес-решений на основе данных становится ML.

Ритейл, банки, технологические предприятия, компании-разработчики и все те, кто собирает большие массивы неструктурированных данных, для запуска сложных моделей могут использовать вычислительные ресурсы облака. Например, строить нейросети с помощью ML-платформы или использовать объектное хранилище для обработки Big Data.

Но чтобы грамотно использовать инструменты для работы с AI- и ML-задачами, нужно приобрести необходимо знания и навыки. Поможет разобраться в машинном обучении и инструментах для работы с ML-моделями подборка новых и высокооцененных специализированных курсов, книг и других тематических материалов.