Как бороться с типовыми причинами отказа? А самое главное — как их обнаружить? Рассмотрим лучшие элементы инженерной практики, обеспечивающие высокую доступность системы и оперативное расследование инцидентов. Коснёмся памяти, разберём базу данных, поговорим про ТСР-соединения.

Меня зовут Константин, я работаю в Газпромбанке. Занимаюсь транзакционными системами: платежами, переводами, также участвовал в разработке системы СБП в Газпромбанке. В своей практике столкнулся с десятками языков программирования, но в настоящий момент остановился на Java и Kotlin. Поэтому я буду рассказывать про проблемы backend разработки на этих языках.

Меня зовут Антон Гращенков, и я занимаюсь развитием Java в Альфа-Банке. Программированием увлекаюсь ещё со школы: писал на множестве разных языков — от Pascal до TypeScript, мне это просто нравится. В статье я на примерах покажу, для каких задач я использую локальные модели. Да, существует много инструментов доступных в облаке, — тот же ChatGPT, Copilot или YandexGPT. Однако можно запустить такую модель и локально, и сделать это крайне просто. 

Ведь если хочется, то почему бы и да?

Конец 18-го и 19-й век были временем колоссального прогресса в математике. Величайшие умы тысячелетия вводили все новые математические системы и языки, такие как алгебры Клиффорда и Грассмана. Хотя эти алгебры вызвали значительный интерес, в то время они воспринимались как подспорье более прямолинейной и более общеприменимой векторной алгебры Гиббса. Это было фактически концом поисков объединяющего математического языка и началом распространения новых алгебраических систем, создаваемых по мере необходимости; например, спинорная алгебра, матричная и тензорная алгебры, дифференциальные формы и т. д.

В этой статье мы реализуем возрождение алгебр Клифорда и Грассмана в виде структуры, известной как геометрическая алгебра (ГА). Это понятие было впервые введено в середине 1960-х годов американским физиком и математиком Дэвидом Хестенсом. Прошло 40 лет, но есть признаки того, что его утверждение о том, что ГА является универсальным языком для физики и математики, теперь начинает принимать все более явственные очертания. Во всем мире растет число групп, которые применяют ГА к целому ряду проблем из многих научных областей, обеспечивая чрезвычайно мощную математическую структуру, в которой могут быть выражены самые передовые концепции квантовой механики, теории относительности, электромагнетизма и т. д. При этом, утверждается, что ГА также достаточно проста для преподавания школьникам! В этой статье мы рассмотрим развитие и недавний прогресс ГА и обсудим, действительно ли она является объединяющим языком для физики и математики 21-го века. Примеры, которые мы будем использовать для иллюстрации, будут взяты из ряда областей физики и техники.

Этот текст логически состоит из трёх частей. Сначала кратко расскажу про геометрическую алгебру с точки зрения математики. Потом расскажу как можно взять одну конкретную алгебру и использовать её для описания вращения и перемещения тел. И вишенка на торте - покажу, как будут выражаться физические сущности типа силы и момента, импульса, момента инерции и уравнений движения тел.

Отопление тепловыми насосами

Продолжим обсуждение способов экономичного отопления в ИЖС без использования трубного газа.

Ранее были рассмотрены варианты отопления электричеством и отопления с применением СУГ.

Экономика загородного дома. Как утеплить дом и не разориться?

По желанию читателей решил рассмотреть и вариант отопления с помощью «кондиционеров на тепло».

То есть нужно рассмотреть простую и дешёвую систему получения халявного тепла на отопление от и так уже установленного для лета кондиционера, который простым нажатием кнопки на пульте начнёт выкачивать тепло из воздуха холодной улицы, переправляя его внутрь отапливаемого домика.

Изначально предполагается использовать именно самую дешёвую версию сплит‑кондиционера, у которого компрессорно‑конденсаторный блок (далее ККБ) установлен на улице.

Идея сама по себе увлекательная, но содержит в себе ряд подводных камней, не очень афишируемых в рекламных проспектах.

Рассмотрением этих незаметных или преднамеренно скрываемых препятствий мы и займёмся в этой статье.

Новая ступень в развитии диффузионных генеративных моделей ИИ, и новая возможность создавать собственные изображения в 10 раз быстрее, чем раньше. Это стало реальным благодаря удачной попытке совместить знания об электростатике и принципу функционирования привычных нам диффузионных моделей. Так, исследователям из MIT CSAIL удалось воплотить в жизнь инновационную модель PFGM ++, которая по последним данным значительно превосходит своих предшественниц.

Какова физическая природа PFGM ++, и как ее использовать на практике – давайте разбираться далее вместе.

Приятного прочтения!

На habr ранее активно обсуждалась теория Вселенной, осциллирующей в черной дыре, которая развивается в ряде работ, в том числе моих с соавторами (но не только). Чего стоит дискуссия от 2018 года на 600 комментариев «Жизнь внутри черной дыры» (отмечу, что я не инициировал этот пост, просто меня спросили — не возражаю ли я, а я, конечно, вовсе нет). Там, конечно, много странных заявлений, но я не принимал прямое участие в этой дискуссии, потому что был слишком занят дальнейшим развитием теории. Но в этом году ситуация изменилась: работа над моделью циклической Вселенной с переменной гравитационной массой для меня практически завершена. Она подробно изложена в книге «Осциллирующая Вселенная», которая опубликована в бумажном и электронном варианте издательством Челябинского государственного университета в феврале 2023 года. Книгу (со свежими уточнениями на 25 сентября 2023 года) можно скачать на сайте Пущинской обсерватории.

• улучшенный static_assert,
• переменная _,
• оптимизация и улучшение для std::to_string,
• Hazard Pointer,
• Read-Copy-Update (так же известное как RCU),
• native_handle(),
• целая вереница классов *function*,
• множество доработок по constexpr,
• std::submdspan,
• и прочие приятные мелочи.

При написании высокоуровневого кода мы редко задумываемся о том, как реализованы те или иные инструменты, которые мы используем. Ради этого и строится каскад абстракций: находясь на одном его уровне, мы можем уместить задачу в голове целиком и сконцентрироваться на её решении.

И уж конечно, никогда при написании a * b мы не задумываемся о том, как реализовано умножение чисел a и b в нашем языке. Какие вообще есть алгоритмы умножения? Это какая-то нетривиальная задача?

В этой статье я разберу с нуля несколько основных алгоритмов быстрого умножения целых чисел вместе с математическими приёмами, делающими их возможными.

• static operator[];
• static constexpr в constexpr-функциях;
• безопасный range-based for;
• взаимодействие std::print с другими консольными выводами;
• монадический интерфейс для std::expected;
• static_assert(false) и прочее.

• std::get и std::tuple_size для агрегатов;
• #embed;
• получение std::stacktrace из исключений;
• stackful-корутины.

В 2019 году мы стали свидетелями блистательного использования машинного обучения. Модель GPT-2 от OpenAI продемонстрировала впечатляющую способность писать связные и эмоциональные тексты, превосходящие наши представления о том, что могут генерировать современные языковые модели. GPT-2 не является какой-то особенно новой архитектурой – она очень напоминает Трансформер-Декодер (decoder-only Transformer). Отличие GPT-2 в том, что это поистине громадная языковая модель на основе Трансформера, обученная на внушительном наборе данных. В этой статье мы посмотрим на архитектуру модели, позволяющую добиться таких результатов: подробно рассмотрим слой внутреннего внимания (self-attention layer) и применение декодирующего Трансформера для задач, выходящих за рамки языкового моделирования.

Дочитав эту статью до конца, вы сможете решать точно задачу коммивояжёра на сотню элементов за считанные секунды!

Заинтригованы? Тогда, добро пожаловать под кат.

Кодогенератор это программа, которая на основе исходного кода или какого-нибудь файла настроек генерирует вспомогательный код, который потом компилируется вместе с исходным кодом. Это нужно, чтобы не писать boilerplate-код, а также для получения дополнительных возможностей языка.

Я делаю расширяемый кодогенератор для C++, в котором можно реализовать много полезного. Примеры модулей: перевод значений enum в строку и обратно, перевод структуры в JSON и обратно, декларативный веб-сервер, система слотов и сигналов, свой динамический полиморфизм, генератор кода для тестов...

В этом обзоре будет showcase, сравнение с другими кодогенераторами, как работают модули, как сделать свой модуль, и как подключить кодогенератор в свои проекты.

Многие уже слышали, а может и пробовали модель Stable Diffusion для генерации картинок из текста. Но знаете ли вы, как с помощью той же модели можно генерировать аудио?