Пользователь
В hippotable — open-source инструменте для анализа данных в браузере — появились новые интересные фичи: визуализация данных и возможность поделиться аналитикой по ссылке. В статье рассказываю о процессе работы: какие бывают библиотеки для визуализации, почему JSON плохо лезет в URL (и как упихнуть побольше), и показываю, что из этого получилось.
Сегодня мы поговорим о том, как сделать вашу систему авторизации надежной, гибкой и простой в управлении с помощью библиотеки Casbin. Если вы когда-нибудь задумывались о том, как настроить права доступа в своем приложении, но вас пугала сложность этого процесса, то эта статья для вас. Мы разберем основные понятия и покажем, что настройка авторизации может быть не такой уж и сложной задачей.
Casbin — это мощная и легко расширяемая библиотека для управления доступом, которая поддерживает различные модели контроля доступа. Вот несколько примеров:
Мой первый on-call выдался нелегким. Недели тренингов и обучения не подготовили меня к тому что придется бегать по Slack каналам различных команд и искать того, кто может что либо знать о какой-то из частей системы. Оказалось что многие страницы в корпоративной Wiki уже не обновлялись несколько лет. Команды хранили свою документацию кто где хотел: кто в Wiki, кто в Google Docs, кто в GitHub и т.д. Наш on-call был не идеален: 2 человека выходили на дежурство 24/7. Один был ответственен за всю инфраструктуру (MySql, Cassandra, Kafka, ElasticSearch, Nomad и т.д.), второй же был Developer on-call и отвечал за все микросервисы и различные легаси системы, что в сумме давало около 300 различных сервисов от 7 команд на самых различных стеках и фреймворках (Java, Scala, Node, Go). Но что меня больше всего раздражало - так это невозможность быстро оценить на высшем уровне как проходит и обрабатывается запрос от пользователя. Диаграммы для разных бизнес частей точно также были либо устаревшими, либо без прилегающей документации, либо для какой-то бизнес логики не было ничего. И вот тогда мне пришла идея, что было бы неплохо иметь диаграммы, в которых можно не только нажать на любой элемент и добыть о нем более детальную информацию, но также получить ссылки на другие диаграммы и динамически их подгружать. Мне хотелось иметь возможность быстро разобраться в неизвестной распределенной системе, не переключаясь между диаграммой и документацией в Google Docs или Wiki. Именно так я начал работать над проектом Schem.io.
Предупреждение: в статье содержится большое количество GIF-изображений.
Продолжил с отмены подписки в фитнес-зал рядом с домом в пользу VR. Но вот беда — энтузиазм и дух исследования новой платформы спал, основные симуляторы, рекомендованные в предыдущей статье, начали понемногу надоедать.
Тогда я перестал отсеивать VR-игры через фильтр спортивного эффекта, и в какой-то момент, играя только ради развлечения, понял, что практически любая игра может стать фитнес-тренажером, если добавить веса на руки. Статья об этой и нескольких других идеях, плюс поделюсь списком игр, которые мне показались подходящими для спортивных и развлекательных целей.
Введение: Пересмотр Традиций в Мире Go
В мире разработки на Go выбор фреймворка часто превращается в лояльность, сопоставимую с выбором между Apple и Android. Фреймворки вроде Gin, Echo и Beego долгие годы были верными спутниками программистов, помогая быстро развертывать проекты и достигать первых успехов. Они предлагали удобные инструменты и привычные шаблоны работы, но со временем становится очевидным, что у каждого свой «язык». Это создаёт трудности при переходе между ними или интеграции с другими системами.
Как я и ChatGPT писали текстовый генератор. Есть несколько изюминок
Модель нейросети больше, чем предложил чат-бот и она обучается нестандартным способом.
Главной новостью этой недели стала блокировка пользователей из России ресурсом Docker Hub. Она осуществляется по Geo IP.
Ирония в том, что у самого докера есть инструменты, чтобы обойти эту блокировку. Используем докер, чтобы обойти блокировку докера и дальше использовать докер.
В статье три проверенных мною способа, как получить доступ к ресурсу.
Большие языковые модели могут производить любую последовательность символов на каком угодно языке в любом формате данных (включая языки программирования, аудио и видео). Соответственно и качество этой последовательности может быть самым разным. Иногда мы получаем многословные запутанные объяснения с галлюцинациями и устаревшими знаниями, а иногда ― элегантную функцию на Python решающую сложную задачу, идеальное название для бренда, а скоро и первую серию будущего бестселлера. Более того, модель может надёжно и точно ответить на миллионы вопросов ваших клиентов, сопоставить запросы из сотен позиций с многотысячным каталогом, самостоятельно обработать заявки по страховым искам, обучить робота или перебрать новые патентные заявки в поисках конфликтов со старыми. Однако чтобы полностью реализовать потенциал LLM, необходимо научиться мастерски давать им подсказки. А как это делать, я расскажу в этой статье.
Постараюсь ужать многолетний опыт изучения навыков в одну малюсенькую статейку. Расскажу, как на практике освоить набор навыков любого размера, включая все необходимое, чтобы получить первую работу в IT. Объясню пошагово, как создать и придерживаться очень практичного и эффективного индивидуального плана обучения, по которому я сам занимался, в результате чего из полного чайника без диплома и платных курсов за пол года смог влететь в разработку на высококонкурентном рынке с 1000+ откликов на вакансию во времена массовых увольнений сразу в топовую IT‑компанию без связей, накрутки опыта и ментора и даже успешно пройти там испыталку, ведь план обучения позволил накопить багаж полезных знаний.
Правильный план обучения — это 70% получения работы. По этому плану ты сможешь освоить программирование без покупки курсов, то есть стать программистом бесплатно. Да и любой другой скилл или профессию тоже сможешь быстро и бесплатно получить, что сейчас особенно актуально с этим ИИ. Гарантирую, что по этому плану за короткий срок ты добьёшься больших результатов, а это автоматически значит, что потребуется тяжелая работа с твоей стороны. В конце статьи также будет секретный ингредиент, о котором никто не говорит и который может сделать процесс твоего обучения чуть ли не вдвое более эффективным. Ещё я приведу пример реального плана обучения и объясню, почему каждый его пункт настолько логичен, что ты просто не сможешь ему не придерживаться. Цель плана — получить максимальный результат при минимальных затратах времени и сил.
Настраивать зависимости проекта на локальной системе — это не страшно. Ну, только если зависимостей немного, проект один и вы единственный разработчик в команде. Иначе — очень страшно!
В этой статье мы поговорим о контейнерной разработке с помощью dev контейнеров: что это такое, чем полезно, как настроить и как быстро это работает.
Коллеги, всем привет! Меня зовут Илья Косынкин. В компании Positive Technologies я руковожу разработкой продукта для глубокого анализа трафика в технологических сетях — PT ISIM. На проектах в различных компаниях мы много сталкиваемся с практическими вопросами о том, как выстроить мониторинг ИБ в АСУ ТП. И это закономерно, ведь наша система решает именно эту задачу.
Появилась идея описать, какую пользу может принести мониторинг ИБ в АСУ ТП, не уходя глубоко в детали функциональности продуктов, их классов и возможной архитектуры внедрения в инфраструктуру компании. Только value от этого процесса, без описания cost. При этом постараюсь рассказать вам научно-популярно, без воды. А для наглядности я буду использовать в статье скрины интерфейсов наших решений.
Наличие хорошо структурированной, подробной и вовремя актуализируемой технической документации — важный индикатор зрелости любой софтверной компании.
Но что, если документация в компании долгие годы велась разработчиками по остаточному принципу и понемногу стала превращаться в хаос? С чего начать разработку своего портала документации и с какими препятствиями можно на этом пути столкнуться?
В этой статье мы поделимся своим опытом создания документации «с нуля» на примере Arenadata.
Судя по вакансиям на hh.ru, у некоторых компаний в русскоязычном сегменте наступила стадия принятия необходимости введения должности «Эксперт НСИ», хотя бы в виде функциональной роли.
Аббревиатурой «НСИ» (нормативно‑справочная информация) в компаниях может обозначаться достаточно широкий спектр источников информации, как структурированной (например таблицы единиц измерения или кодов операций в учётных системах и другие нетранзакционные данные), так и неструктурированной (тексты государственных или отраслевых стандартов, корпоративных организационно‑распорядительных документов и т. д.).
Нормализация и классификация записей справочников НСИ, в том числе справочника Номенклатур — одна из типовых функциональных обязанностей, входящих в описание роли «Эксперт НСИ».
Технически справочник НСИ в учётных системах может представляться в виде набора связанных таблиц в базе данных учётной системы, за содержание которых должен бы назначаться ответственный от бизнеса или группа таковых.
Да, всего 20 строк кода и бот:
1) по качеству ответов будет соизмерим с ChatGPT-4o;
2) будет отвечать очень быстро т.к. подключим мы его через Groq который в среднем в 10 раз быстрее других аналогичных сервисов;
3) будет поддерживать диалог и запоминать последние сообщения.
В последние годы мы стали свидетелями стремительного развития и роста популярности чат-ботов на базе искусственного интеллекта. Одним из наиболее известных и широко используемых чат-ботов стал ChatGPT от компании OpenAI, который продемонстрировал впечатляющие возможности в общении и решении разнообразных задач.
Однако ChatGPT - далеко не единственный продвинутый чат-бот, доступный сегодня. Не так давно компания Anthropic представила миру Claude v.3 Opus - ИИ-ассистента нового поколения, который во многом превосходит возможности ChatGPT и имеет ряд значимых отличий. И хотя на первый взгляд Claude может показаться похожим на своего более известного "коллегу", при ближайшем рассмотрении становятся видны существенные различия в архитектуре, возможностях и особенностях взаимодействия с пользователем.
В этой статье мы рассмотрим ключевые отличия Claude от ChatGPT, дадим практические рекомендации по эффективной работе с этим ИИ-помощником и обсудим перспективы дальнейшего развития подобных систем. Наша цель - предоставить полезное руководство, которое поможет вам в полной мере освоить и применять Claude, избегая распространенных ошибок и открывая новые горизонты в решении задач с помощью ИИ. Конечно, в этой статье не получится рассказать все, но самое основное - однозначно.
Приятного прочтения!:)
Я релоцировался из России пару лет назад, как полагаю и многие читатели Хабра. В последнее время решил поменять страну проживания и обнаружил, что сложно найти систематизированную информацию по странам, чтобы принять решение куда лучше направиться.
В связи с чем я провел анализ стран по наиболее существенным на мой взгляд критериям. Данные предоставлены за 1-й квартал 2024 года из открытого источника https://www.numbeo.com/, проанализированы 92 страны.