Меня зовут Оля, я разработчик в Yandex Infrastructure и я делаю веб‑плеер — библиотеку для воспроизведения видео на разных сервисах Яндекса (например, на Кинопоиске, Диске, Практикуме и Погоде).

Эта история о том, как мы отказались от опенсорс‑решения для воспроизведения потокового видео и написали свой велосипед. Я расскажу об архитектуре нашего решения и о том, с чем мы столкнулись, когда воплощали его в жизнь. Также покажу, какие эксперименты мы проводили и на какие метрики ориентировались.

Друзья, рад представить вам свою новую статью, посвященную Playwright — мощному инструменту для автоматизации браузера и тестирования. Этот фреймворк уже превзошел Selenium по многим параметрам и продолжает набирать популярность. В статье я подробно рассказываю о его преимуществах и особенностях.

Материал станет первой частью нового цикла. Если тема вам интересна, с удовольствием продолжу делиться своими знаниями о Playwright.

Привет, Хабр! В двух предыдущих статьях здесь и тут мы рассказывали историю создания одного из компонентов платформы экспериментов в компании Okko — сервиса сплитования трафика. В тех статьях говорилось о множестве изменений и улучшений, которые претерпел Python-код, чтобы работать достаточно быстро. Но как бы качественно не был написан код, все усилия могут сойти на нет, если он будет запущен в неправильной среде. В этой статье продолжим рассказ об оптимизациях и улучшениях, но сейчас речь будет идти не столько об особенностях предметной области и решаемой бизнес-задачи, сколько о том, как мы архитектурно организовали работу сервиса для получения минимального времени ответа.

На Хабре я часто вижу статьи о реализации тех или иных фич на Python-фреймворках. Я объединил все эти фичи в реальный проект с открытым исходным кодом, чтобы у вас сложилась целостная картина. Мы с вами создадим UX/UI на Figma, напишем фронтенд на HTML, CSS, SASS, Bootstrap и JavaScript, создадим ER-диаграмму в MySQL Workbench, напишем бекэнд на Flask, создадим регистрацию через социальные сети OAuth 2.0 в один клик, используем брокер сообщений и асинхронную очередь Celery для отправки писем на электронную почту, сделаем WYSIWYG-редактор, реализуем полнотекстовый поиск Elasticsearch, закешируем Redis, покроем тестами pytest и запустим в Docker-контейнерах, поговорим о многопроцессности для WSGI-шлюза Gunicorn.

Мы живём в эпоху LLM — компании применяют на практике всё более крупные модели с миллиардами параметров. Это здорово, потом что большие модели открывают пользователям сервисов новые возможности, но не всё так просто. Размер накладывает ограничения — запускать такие модели очень дорого, а на пользовательских компьютерах — ещё дороже и сложнее. Поэтому часто исследователи и инженеры сначала обучают большую модель, а потом придумывают, как сжать её с минимальными потерями качества, чтобы сделать доступнее. 

Модели выкладываются в формате float16, где на один вес выделяется 16 бит. Два года назад человечество научилось хорошо сжимать нейросети до 4 бит с помощью таких методов, как GPTQ. Но на этом исследователи не остановились, и сейчас актуальная задача — сжатие моделей до 2 бит, то есть в 8 раз. 

Недавно исследователи Yandex Research совместно с коллегами из IST Austria и KAUST предложили новый способ сжатия моделей в 8 раз с помощью комбинации методов AQLM и PV-tuning, который уже доступен разработчикам и исследователям по всему миру — код опубликован в репозитории GitHub. Специалисты также могут скачать сжатые с помощью наших методов популярные опенсорс-модели. Кроме того, мы выложили обучающие материалы, которые помогут разработчикам дообучить уменьшенные нейросети под свои сценарии.

О том, как исследователи пришли к сегодняшним результатам, мы расскажем на примере двух «конкурирующих» команд и их state-of-the-art алгоритмов сжатия — QuIP и AQLM. Это короткая, но увлекательная история «противостояния» исследователей, в которой каждые пару месяцев случаются новые повороты, появляются оптимизации и оригинальные подходы к решению проблем.

Как упростить себе жизнь или почему ты должен уметь создавать объекты правильно?

На этот вопрос я буду отвечать на протяжении всей статьи и уверен, что многим из вас, читающим данную статью, будет полезным знать, что такое осознанный подход при создании объектов в вашей кодовой базе.

В вопросе "как создавать объект?" я сторонник эволюционного подхода. Я не стремлюсь использовать порождающие паттерны при первой возможности. У меня есть простой набор вопросов самому себе, который помогает мне принять решение, стоит ли изменить способ создания объекта или нет.

Как часто вы ловили себя на мысли «Вот, блин, весь выходной прозалипал в бесконечных лентах, а ничего полезного так и не сделал»? Не спешите себя винить! Скорее всего, все дело в вашем мозге, который привык баловаться дофамином. Увы, с этой проблемой сталкиваются большинство современных людей (и мы в beeline cloud — не исключение). Хорошая новость: ее можно решить!

Почему некоторых людей гораздо сильнее мотивируют именно сложные задачи? И есть ли способ превратить трудные дела в легкие?

Скорее всего, вы можете играть в видеоигры хоть каждый день. Или, например, листать социальные сети. Не сомневаюсь также, что вы без труда сможете просидеть целый день перед экраном монитора.

А теперь попробуйте целый час посвятить учебе... Звучит очень утомительно. А что, если вместо этого часок-другой поработать над своим сайд-проектом? Хм. Всё равно скукотища.

display: flex;
justify-content: center; /* Горизонтальное центрирование */
align-items: center; /* Вертикальное центрирование */

display: grid;
justify-items: center; /* Горизонтальное центрирование */
align-items: center; /* Вертикальное центрирование */

История о воробушках, правильном фидбеке и житейских проблемах/

В 1958 году Мао Цзэдун инициировал «Большой скачок» — организованную китайской коммунистической партией кампанию по трансформации страны в индустриально развитое государство.

Акция «Четыре зла» входила в число первых шагов, предпринятых в рамках «Большого скачка». Под девизом «Человек должен победить природу» власти нацелились на уничтожение четырех вредителей: крыс, мух, комаров и воробьев.

Борьба с вредителями широко практиковалась по всему миру, а сами её методы считались научно обоснованными. Но, вопреки ожиданиям, большинство принятых мер, хоть трижды научных, пагубно сказалось на производстве продуктов питания.

Истребление воробьев привело к серьезному экологическому дисбалансу. Отсутствие естественных хищников повлекло за собой нашествие насекомых на поля и порчу урожая, что в итоге послужило одной из причин Великого китайского голода 1959-1961 годов.

Привет, мои дорогие!

Сегодня я хочу поделиться с вами своими лайфхаками касательно работы в PyCharm, ведь мы все хотим сократить время разрабатывая проект, а в этом нам помогут быстрые команды при помощи сочетаний клавиш. Так как я предпочитаю пользоваться операционной системой семейства Windows, сочетания клавиш будут заточены под нее. Перед тем как применять данные комбинации, проследите за тем чтобы у вас стояла английская раскладка, иначе, команды будут совсем другие.

В своей предпоследней статье на Хабре, «Оде о бесполезности споров» я рассказал об эксперименте, в котором ученый пытался переубедить убежденного сторонника плоской Земли. Как вы помните, он отказался даже посмотреть в телескоп, заявляя что «Сама мысль об искривленной поверхности воды оскорбительна для здравого смысла».

Многие читатели, уверен, задавались вопросами: Как это работает? О чем думает сторонник плоской Земли, когда отказывается проверять главную теорию своей жизни на практике? Принимает ли он решение на основании неверно истолкованных фактов или опирается исключительно на эмоции? Я берусь продемонстрировать это способом, понятным каждому разумному человеку — вывернув ситуацию наизнанку.

Поведение человека определяется логикой и эмоциями. Именно поэтому, все дискуссии тяготеют к одному из двух полюсов — прочитанное настолько неправильно, что ошибку хочется исправить. Или настолько возмутительно, что пройти мимо невозможно! Понять, в каком состоянии вы сейчас находитесь можно по отношению к автору статьи — если вами боретесь с его тезисами, то управляет логика. Если с личностью — то эмоции. Проблема в том, что это знание бесполезно: когда управляют эмоции вам не до логики — гадину надо давить!

Как вы наверное уже поняли, я предлагаю вам выступить в роли защитника неверной, но эмоционально комфортной позиции. В позапрошлой статье я доказал, что эмоционально вовлеченного человека переубедить невозможно. В этой я предлагаю обсудить, что делать, если переубедить необходимо. Иными словами, я предлагаю обсудить, как доносить до общества идеи, которое общество категорически не желает слышать.

В жизни любого разработчика наступает момент, когда он роняет прод. Представьте: полдень, в Skyeng час пик, тысячи запланированных онлайн-уроков, а наша платформа лежит… 

Все упало из-за ошибки в процессе деплоя, которая связана с тонкостью PostgreSQL. К сожалению, на этом моменте у нас прокололась не одна команда. И чтобы такое больше не произошло ни у нас, ни в другой компании — велкам под кат.

Краткий обзор курса, который я недавно закончил пилить на степике. Курс хардкорный :) В нем необходимо с нуля писать алгоритмы машинного. Наверное это один из лучший способов досконально разобраться в алгоритме.

Курс на Степике: https://stepik.org/a/68260

Читатели Хабра, категорически вас приветствую! В этой статье я хочу поделиться с вами моделью эффективного изучения английского языка, которую я постарался сформировать исходя из своего n-летнего опыта его изучения.

Расскажу вам насколько это актуально, с чего начать, какие ресурсы и приемы использовать и как эффективно достичь результата.

Ребята, привет! Это Лена, методист курсов английского языка в Практикуме, преподаватель и англоговорящий интервьюер в международных IT-компаниях. Мы с вами уже знакомы по статье о собеседовании на английском для разработчиков.

Я хочу более подробно раскрыть пункт о софтскилах, а точнее, поговорить про small talk. Это часть англоязычной культуры, освоить которую полезно всем, кто хочет работать общаться с иностранными коллегами.

Но вот загвоздка: small talk часто кажется чем-то неловким — непонятно, о чём говорить и как долго. Именно с этим я и постараюсь помочь.

Итак, что же поменялось за чуточку больше чем полгода? Если мы будем говорить об актуальности - ничего. Django до сих пор, а скорее всего так будет и всегда, остается "на плаву". Большая часть вакансий для back-end разработчика на Python имеет в себе требования по знаниям Django. Говорить вечно о том, что он удобен, постоянно поддерживаем, дает довольно обширный функционал и так далее - бессмысленно. Все основные моменты я упомянул в первой части.

Ладно, вступление в сторону! Лучше обсудить то, что изменилось с Django за это время.

Самое грандиозное из этого - выход Django 5! По сути скачок на пятую версию не принес в фреймворк особо крупных изменений, но парочку моментов хочу подчеркнуть. Первое и самое важное, на мой взгляд, это то, что разработчики решили добавить больше асинхронности без подключения таск-менеджеров. Для этого они добавили несколько декораторов и методов. Хотя это немного, на мой взгляд, противоречит самому принципу работы Django (напоминаю: Django синхронный фреймворк и для того, чтобы сделать очередь задач, нужно подключать таск-менеджеры, например, Celery), но тем не менее, это все равно крутой шаг в эволюцию. Надеюсь, что разработчики и дальше будут двигаться в этом направлении.

Далее, не могу не упомянуть очень важный момент - совместимость с Python. Django 5 будет работать только с версиями Python 3.10 и выше. Django 4.2.x - последняя версия, которая работает с Python 3.8 и 3.9.

Остальное я могу отнести в одну кучу: добавление фасетных фильтров в админке, упрощение шаблонов для отрисовки полей формы, прикольная, на мой взгляд, функция для значений по умолчанию, вычисленных базой данных, и еще пару приколюх с БД. Все остальное и более подробно вы сможете почитать в официальной документации. Я же не буду все разжевывать, так как отойду от темы статьи.