Пользователь
Всем привет. Сегодня хочу затронуть тему матана, чтобы показать как его можно применять на реальных задачах. Думаю каждый, кто учил матан часто задавался вопросами: «Где это вообще пригодится?», «Зачем это нужно?», «Как это может помочь?» и т. д. Так вот, чтобы эти вопросы отпали раз и навсегда предлагаю свой топ-5 алгоритмов из курса матана с конкретными примерами их применения в работе.
Ваш проект взлетел. Первые пользователи превратились в тысячи. Тысячи стали десятками тысяч. Метрики в дашбордах рисуют красивую кривую, устремленную вверх. Но есть и другие кривые, которые ползут вверх с не меньшей скоростью. Время ответа сервера. Количество ошибок 502 и 504.
То, что летало на ста запросах в секунду, начинает задыхаться на десяти тысячах. Это не ошибка, это физика. Архитектура для этих двух миров — это как велосипед и грузовой поезд. Они оба едут, но задачи у них разные. Так что давайте забудем про теорию и посмотрим, где обычно рвется и как это чинить, чтобы не переписывать все с нуля каждый раз, когда у вас прибавляется нолик в статистике пользователей.
2025 год. Как же легко алгоритмы вошли и закрепились в нашей жизни. Они на работе, в учёбе, в творчестве, в быту. Нейросети редактируют тексты, выбирают шрифт, накидывают идеи, помогают с кодом, сочиняют музыку. Честно говоря, единственное, что они пока не умеют — это сварить вам кофе. Хотя… и это, кажется, вопрос времени.
А ведь пару лет назад мы с удивлением наблюдали, как нейросети неуверенно двигают объекты на фото. Кто же тогда мог предсказать, что эпоха Уилла Смита, поедающего спагетти, окажется прологом к такой революции?
Вместе с возможностями пришёл и новый вызов. Как разобраться во всём этом многообразии. Что работает действительно хорошо? Что подойдёт под ваши задачи? Где не нужно платить, регистрироваться и разбираться в интерфейсах?
Мы собрали подборку надёжных и удобных нейросетей, которые уже сейчас можно использовать без лишних заморочек. Всё разложено по категориям: генерация текста, создание изображений, видео, музыка, презентации и многое другое. В каждой расположились три сервиса!
Приятного чтения!
git commit -m "WIP" — три слова, после которых начинается настоящий ад.
Доброго времени суток. Такая технология как Git в представлении не нуждается. Все знают add, commit, push — это как азбука. Но что делать, когда что‑то пошло не так? Ошибочный коммит прокатился по ветке? Надо срочно переключиться, но незавершенные правки мешают? Нужно перенести только одно исправление из другой ветки?
Знакомая ситауция? Тогда давайте разберем 5 команд, которые выходят за рамки базового workflow и реально спасают репутацию (и ваши нервные клетки).
(сгенерированое изображение)
Существует множество способов создать искусственную нейронную сеть или даже "искусственный интеллект". Но все эти способы обескураживают, от части сложностью которую я не до конца понимаю, отчасти от того, что все сводится к математическим формулам.
В таких подходах нет нечего плохого, они помогают решать поставленные перед ними задачи. Но похоже мне очень хочется написать велосипед.
Впервые про моделирование эволюции я прочитал в 13 лет в статье «Жить и умереть в компьютере» (Техника — Молодежи, №5 1993 год). Она произвела на меня столь неизгладимое впечатление, что я тут же загорелся идеей создать что-то подобное.
Однако никак не удавалось проработать законы мира. Как организмы будут «смотреть» на окружающий мир? Как общаться? Как атаковать? Как кушать друг друга? Наконец, как будет устроен их «мозг»? Реализовать виртуальную машину, как в статье из журнала, или использовать что-нибудь проще, типа конечного автомата или схемы из блоков И-НЕ?
Короче, муки творчества да и, что уж там греха таить, ограниченные технические навыки, не позволили довести идею до ума. Я вернулся к ней уже в зрелом возрасте, лишенный юношеского максимализма и перфекционизма. Решил: раз сделать навороченную модель не получается, стоит начать с чего-то более простого. А лень и остатки перфекционизма в организме прошептали: с чего-то максимально простого.
Продолжам изучать исскуство промптинга. Если советы из первой части статьи были ориентированы, на написание промптов «на лету» то все следующие требуют определенной подготовки и (или) нескольких дополнительных действий. Но они же заметно прокачают качество ответов.
Собеседование в IT-индустрии — это всегда испытание для нервной системы, независимо от вашего опыта и уровня профессионализма. Даже самые востребованные senior-разработчики с десятилетним стажем испытывают волнение перед встречей с потенциальным работодателем. Что уж говорить о новичках, для которых каждое собеседование превращается в настоящий стресс-тест на профпригодность и битву на выживание. Однако важно осознать фундаментальную истину: собеседование — это не экзамен на право называться программистом, тестировщиком, аналитиком или дизайнером, а обычный деловой процесс, где обе стороны пытаются понять, насколько они могут быть полезны друг другу.
Мне постоянно приходится погружаться в темы, в которых я не разбираюсь. За последний год накопилась экспертиза о том, как быстро погружаться в любую тему с помощью нейросетей.
Покажу 8 способов, которыми пользуюсь. Разберу на конкретных примерах — как изучала российский рынок автозапчастей, какие промты использовала и что из этого получилось. После статьи сможете за пару часов стать «экспертом» в любой области.
Всем привет. Я сеньор и тимлид на .NET (C#). До недавнего времени работал в Росатоме, пока там внезапно не сократили целую дирекцию по цифровизации. Так что пришлось срочно выходить на рынок, причём, впервые в моей жизни (до этого работа находила меня сама). По результатам нескольких циклов собеседований получился неплохой дневник, который я здесь привожу.
Привет! На связи Антон Полухин из Техплатформы Городских сервисов Яндекса, и сейчас я расскажу о софийской встрече Международного комитета по стандартизации языка программирования C++, в которой принимал активное участие. Это была последняя встреча, на которой новые фичи языка, с предодобренным на прошлых встречах дизайном, ещё могли попасть в C++26.
И результат превзошёл все ожидания:
Эта статья предназначена для тех, кто только начинает разбираться в IT и пока путается в терминах вроде IP, маски подсети, ISO, свичей, роутеров, TCP и UDP.
Мы разберём основы максимально простыми словами — без углубления в детали. После прочтения вы сможете увереннее общаться с коллегами и понимать, о чём идёт речь, когда говорят про сети.
Начнём с терминов, постепенно систематизируем знания и сведём всё к моделям OSI и TCP/IP.
⚠ Предупреждение для сениоров с чувствительной психикой: академические термины будут объяснены через простые аналогии.
Базовые термины
Сначала разберем термины, которые могут вам встречаться в документации, литературе и от "очень умных" коллег.
Link (линк) – это просто соединение между двумя компьютерами. Чаще всего — обычный провод: витая пара (рис. 1) или оптоволокно.
В прошлой статье мы рассмотрели теоретическую основу такого понятия как полиморфизм. Теперь же перейдем к рассмотрению что там «под капотом».
В апреле OpenAI запустили расширенную память для ChatGPT: если раньше ИИ запоминал только определенные факты из беседы, выбирая их далеко не всегда верно, то с новым функционалом он (теоретически!) собирает важную информацию из всех чатов вообще и использует ее, чтобы давать ответы, максимально настроенные под пользователя.
Я много экспериментировал с функцией памяти и решил поделиться опытом.
Зачем вообще этим заморачиваться?
Некоторые образцы malware выполняют различные проверки, чтобы определить, запущены ли они в виртуальной машине. Один из самых частых способов — проверка наличия определённых аппаратных компонентов, обычно не эмулируемых в виртуальных средах. Один из таких компонентов — кулер процессора. Например, malware может проверять наличие кулера процессора, поискав в WMI класс Win32_Fan:
wmic path Win32_Fan get *
Они делают это, чтобы не запускаться в виртуальных машинах, усложнив таким образом процесс анализа для исследователей безопасности.
Зловредное ПО может определять, запущено ли оно в виртуальной машине, множеством разных способов. Есть различные классы WMI, позволяющие обнаружит присутствие виртуальной машины, например, Win32_CacheMemory, Win32_VoltageProbe и множество других.
В этом посте я расскажу о кулере процессора. Мне просто понравилась идея убедить виртуальную машину, что он у неё есть. Однако такой же подход можно применить к другим аппаратным компонентам и классам WMI.
