Пользователь
Существует множество причин использования универсального уникального идентификатора (UUID) в качестве первичного ключа таблиц баз данных. Например:
Однако, при всех плюсах, использование UUID имеет недостатки. Наиболее существенной проблемой является потеря связи между логическим и физическим порядками записей.
Привет, Хабр!
Я решил посвятить свою первую статью SQL. Вопросы, рассмотренные ниже мне задавали на собеседованиях на позицию python-разработчика. Естественно отвечать правильно получалось не всегда, а если точнее то чаще не правильно, однако проведя N часов в рефлексии я составил перечень ответов, которыми пользуюсь до сих пор.
Данная информация предполагает знание основ языка запросов и я надеюсь, она окажется полезной для разработчиков, которые сейчас активно ищут работу а также, что ты прочитаешь этот текст до конца и добавишь свой вопрос к перечню (ну или поправишь неточности в существующих)
Несколько лет назад я с удовольствием прочитал фанфик «Гарри Потер и методы рационального мышления» Элиезера Юдковского. Несмотря на подростковую направленность книжки, она получилась интересной. И умопомрачительно смешной – особенно на контрасте с оригинальным произведением.
К сожалению, написав эту книгу, Элиезер запер избушку на клюшку – переключившись с юмористических фанфиков на серьёзные философские статьи. Которые и вполовину не так хороши, как его литературное творчество. Ну, разве что, кроме последней, в которой он предлагает бомбить дата-центры ГПТ-подобных нейронных сетей, чтоб избежать наступления апокалипсиса.
Мне очень понравился формат книги Элиезера – в которой он объяснял серьезные научные концепции на примере знакомых с детства персонажей. Читая, я задавал себе вопрос: Какими бы получились «Гарри Потер и Методы», если бы Элиезер жил в России? Какую книгу он выбрал бы для основы? Приключения Буратино заняты покойным Константином Крыловым, так что остается только Незнайка и дядя Фёдор. При этом дядя выглядит тут предпочтительнее – Незнайка слишком оторван от окружающей нас реальности, которая требует осмысления.
Взявшись писать, я решил немного осовременить исходную книгу. Мне не нравится, что современные писатели-фантасты, вместо того чтоб отвечать на заданные социумом вопросы, попрятались в виртуальные миры и носа не кажут наружу. Поэтому моему Дяде будет четырнадцать. Это интеллигентный московский подросток из хорошей семьи, который бежит в деревню – где погружается в лютую русскую хтонь…
То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).
Когда я был юн и наивен, то с большим презрением относился к блату и связям, а просьбы презирал. Мне казалось, что люди, которые используют помощь других людей, чтобы достигать своих целей, играют нечестно. Как же я ошибался, и почему вы упускаете огромные возможности, если игнорируете силу человеческих взаимоотношений.
У нас тут накопилось очень много цифр о состоянии российского IT, и мы решили их как-то оформить. Получилось 27 таблиц, но надеюсь, каждый сможет найти ту, которая ему релевантна.
Будет полезно тем, кто хочет быть в курсе рынка. Или иметь лишний повод обратиться к своему работодателю за повышением. Мы знаем, что подобные исследования проводит сам Хабр, но вряд ли дополнительная информация из других источников кому-то помешает.
Эта статья — с цифрами для разработчиков. Как до, так и после 21 сентября. Исследование по HR, менеджерам и дизайнерам выйдет позже, если этот пост вам понравится.
На днях я наткнулся на одно любопытное видео.
Моей первой реакцией было Братан, хорош, давай, давай, вперёд! Контент в кайф, можно ещё? Вообще красавчик! Можно вот этого вот почаще? отрицание и усталость, потому что всё это я уже слышу на протяжении лет пяти с разной интенсивностью в зависимости от текущих объектов хайпа. В этом посте я попытаюсь разобраться, что из сказанного в видео является правдой.
Утверждения:
1. Закон Мура больше не выполняется из-за фундаментальных физических ограничений ⇒ масштабирование нейросетевых моделей по вычислительному бюджету невозможно.
2. Нейросетевые модели внедряются слишком медленно.
3. Ответы нейросетевых моделей неконтролируемы и неинтерпретируемы.
Дальше обсудим каждое из них.
Уже более десяти лет тот факт, что люди с трудом извлекают из своих данных полезную информацию, сбрасывают на чересчур большой размер этих данных. «Объем собираемой информации слишком велик для ваших хилых систем», — такой нам ставили диагноз. А лекарство, соответственно, заключалось в том, чтобы купить какую‑нибудь новую причудливую технологию, которая сможет работать в больших масштабах. Конечно, после того, как целевая группа по Big Data покупала новые инструменты и мигрировала с устаревших систем, компании снова обнаруживали, что у них по‑прежнему возникают проблемы с пониманием своих данных.
В результате постепенно некоторые начинали понимать, что размер данных вообще не был проблемой.
Мир в 2023 году выглядит иначе, чем когда зазвенели первые тревожные звоночки по поводу Big Data. Катаклизм обработки информации, который все предсказывали, не состоялся. Объемы данных, возможно, немного возросли, но возможности аппаратного обеспечения росли еще быстрее. Поставщики услуг все еще продвигают свои возможности масштабирования, но люди, которые сталкиваются с ними на практике, начинают задаваться вопросом, как они вообще связаны с их реальными проблемами.
А дальше будет и того интереснее.
Думаю, как и я, очень многие задавались вопросом: «Почему несмотря на хорошее образование, любознательность, способности и трудолюбие, они зарабатывают меньше, чем им хочется. Где баг, который мешает зарабатывать больше?»
Javascript ― язык весьма оригинальный. Его можно любить, ненавидеть и даже бояться, но равнодушным он вас вряд ли оставит. Не знать или не понимать, с чем ты работаешь ― самая частая ошибка, допускаемая современными фронтенд‑разработчиками. Вам бы понравилось, если бы дантист, к которому вы пришли, не понимал, какой он инструмент использует и какие у него особенности работы? Очевидно, что нет. И рано или поздно, если вы действительно хотите стать профессионалами, вы разберётесь во всём, но как сделать так, чтоб это случилось раньше?
В этой статье в блоге ЛАНИТ хотелось бы показать, что о сложных вещах можно и нужно говорить просто.
Самое простое представление двумерного клеточного автомата основано на двух характеристиках: клетки имеют всего 2 состояния; правила изменения состояния зависят только от количества живых соседей из окрестности Мура первого порядка (8 окружающих).
Такая категория КА называется «Life-like», по названию самого известного автомата с такими характеристиками – «Conway's Game of Life». Игра «Жизнь» Конвея работает на правиле B3/S23, т.е. для рождения клетки требуется ровно 3 живых соседа, для выживания – 2 или 3. Во всех других случаях клетка умирает (или же остаётся пустой).
Всего в данной категории у нас существует 218 вариантов правил. Очень немногая часть из них получила в сообществе собственные названия, сверх обычного именования нотацией.
Сегодня взглянем на самых интересных представителей.
Многие из вас каждый день работают в терминале, так давайте улучшим это времяпровождение вместе. Существует множество полезных инструментов CLI, которые могут сделать вашу жизнь в командной строке проще, быстрее и в целом веселее.
В этом посте описан мой топ-25 обязательных инструментов CLI, на которые я привык полагаться. Если тут нет вашего любимого - дайте мне знать в комментариях :)
В начале же статьи предупрежу:
Эта статья предназначена только для тех людей, которым хочется узнать,чем на самом деле является функция в python....НО! Предупреждаю, я не буду лезть в сурсы питона. Эта статья была создана только для обычных вроде меня программистов.
Статья будет состоять из 4 частей:
1. Как осуществляется поиск атрибутов в классах
2. Что есть метод и как он вызывается
3. Что есть функция и как она вызывается
4. Вывод
«Чем больше я узнаю, тем больше понимаю, как много я ещё не знаю».
Дисклеймер: изначально я планировал оформить статью логотипами упоминаемых в ней компаний и программ, но на TDS запрещено обширное использование логотипов, поэтому я решил украсить содержание случайными изображениями и справочной информацией. Весело вспоминать, где мы в те времена находились и чем занимались.