Друзья, всем привет! Сегодня я хочу рассказать вам про самую простую и доступную для понимания нейросеть, которая создает изображения по вашему текстовому описанию. Она называется Fooocus и основана на знаменитой Stable Diffusion XL. Это идеальное решение в качестве вашей первой нейросети, и необходимый инструмент для любого дизайнера или контент мейкера.

Внутри много тяжелых изображений.

Привет, меня зовут Мария, когда-то я работала на шахте, потом на заводе, а 3.5 года назад пришла в Ozon Tech. Сейчас я старший Golang-разработчик в команде product-facade. Это самый высоконагруженный сервис маркетплейса, но так было не всегда.

Хотите узнать, что скрывается под витриной маркетплейса? Что держит нагрузку в 1 миллион запросов в секунду? Толстые кэши или нечто большее? Про то, как устроено наше кэширование и как мы к этому пришли, — рассказываю в статье.

Эта статья подробно описывает создание небольшого скрипта на Node.js для выгрузки векторных иконок из Figma в проект, а также универсального компонента для разных видов иконок, который удобно использовать в своём приложении.

Скрипт может пригодиться командам, которые ещё не определились с общим подходом к использованию и хранению иконок в проекте, и тем, кто стремится автоматизировать этот процесс.

Под катом – довольно длинный (мы предупредили!) и подробный текст, но с большим количеством полезного кода.

Я пишу ПО уже больше двадцати лет и с каждым днём всё больше убеждаюсь, что сильная статическая типизация — это не просто хорошая идея, но и почти всегда верный выбор.

Разумеется, существуют сферы применения нетипизированных языков (или вариантов языков), например, они гораздо удобнее при работе с REPL или для одноразовых скриптов в средах, которые и так уже безнадёжно нетипизированы (например, в шелле). Но почти во всех остальных случаях сильная типизация крайне предпочтительна.

Мне очень понравилась работа команды, создавшей Flipper Zero. Став обладателем этого устройства, в процессе эксплуатации я пришёл к выводу, что оно очень полезно, но, на мой взгляд, недостаточно удобно в эксплуатации ввиду наличия только джойстика для управления этим устройством. Да, можно подключить отдельную плату расширения с нужным количеством кнопок для быстрого набора цифровых данных, но… Очень захотелось, чтобы на одном устройстве было всё максимально удобно для использования, и чтобы это максимальное удобство не занимало много места. Так как я - человек, детство которого прошло во времена Советского Союза, я стал свидетелем вхождения в наш обиход первых мобильных телефонов, тех самых легендарных Motorolа, SonyEricsson, Nokia, и мне очень захотелось создать нечто похожее по функционалу на Flipper Zero, но в то же время напоминающее те самые первые мобильники… Ностальгия, так сказать…

Программированием микропроцессоров я занимаюсь с начала 2000-х годов, со времен своего студенчества, и именно тогда у меня родилась интересная идея – а почему бы не попробовать сделать свой, особенный, телефон, с моим «сердцем» внутри - взять за основу один из тех самых легендарных телефонов и расположить всё то, что я хочу, в нём!

 Бороздя просторы Интернета и воскрешая в памяти все эти сейчас уже ставшие легендами первые мобильники, я неоднократно наталкивался на хохмы про телефон Nokia 3310. Как-то на выходных, разобрав пару-тройку полок в своём гараже, я отыскал ЕГО, телефон, который когда-то, в году эдак 2002-ом, а может, и в 2003-м, был самой настоящей гордостью студента!

Порой простое и очевидное решение может потянуть за собой хвост проблем в будущем. Например, добавление ретраев.

Меня зовут Денис Исаев, и я работаю в Яндекс Go. Сегодня я поделюсь опытом решения проблем с отказоустойчивостью из-за ретраев. Основано на реальных инцидентах в системе из 800 микросервисов.

Этот пост — продолжение вымышленных историй о разработчике Васе, который несколько лет назад разбирался с идемпотентностью в распределённых системах. Теперь перед ним новые задачи — получится ли справиться с ними в этот раз? Давайте узнаем.

Недавно мы с моим другом оплакивали странную смерть OKCupid. Семь лет назад, когда я впервые попробовал онлайн-знакомства, он работал следующим образом: нужно было написать длинный рассказ о себе и о том, что ты ищешь. Ты отвечал на сотни вопросов о своей личности, мечтах, о том, что хочешь увидеть в партнёре, о том, что для тебя недопустимо. Затем тебе показывали самых совместимых с тобой пользователей с «показателем соответствия» от 0 до 100%. Эти показатели работали пугающе хорошо. Почти каждый раз, когда я читал профиль пользователя с показателем соответствия 95% или выше, я как будто немного влюблялся. Каждое свидание было интересным; «химия» возникала не всегда, но мне казалось, что мы, по крайней мере, можем стать отличными друзьями.

Сегодня я достаточно скептически отношусь к количественным оценкам романтики и к идее о том, что схожесть обеспечивает хорошие отношения. Да и в то время я был довольно скептичен. Чего я не ожидал, так это того, что OKCupid образца 2016 года окажется лучшим, на что будут способны сервисы онлайн-знакомств. Что инструменты, при помощи которых люди будут пытаться искать самые важные отношения в своей жизни, будут становиться всё хуже, и хуже, и хуже. OKCupid, как и другие проекты, купленные Match.com, сегодня стал просто ещё одним клоном Tinder — видишь лицо, свайпаешь влево, видишь лицо, свайпаешь вправо. Цифровой ночной клуб. А я не хочу искать себе жену в ночном клубе.

И это касается не только приложений для знакомств. Почти все популярные потребительские приложения двигаются в сторону минимального участия пользователя, лент с бесконечным скроллингом и мусорного контента. Даже самое драгоценное в Интернете, поиск в Google, настолько испортился, что его нельзя использовать для сложных запросов. Reddit и Craigslist остаются невероятно полезными и ценными именно потому, что их ПО замерло в своём развитии. Как старые викторианские дома в Сан-Франциско, они стоят, защищённые причудами судьбы от ветров капитала, напоминая нам о более гуманной эпохе.

Аэропоника — перспективный и эффективный способ выращивания растений. Такие выводы я сделал, начитавшись статей. Я только что успешно вырастил на балконе клубнику и полон энтузиазма двигаться дальше. Я берусь за аэропонику. Кажется, что это не сложно, надо, всего лишь, вместо размещения растений в земле, разместить их в каких-нибудь ёмкостях и распылять раствор на корни. Это привело меня к эпопее с клубникой в контейнере (1, 2, 3) и ряду экспериментов с аэропоникой, о которых я ещё не писал. За это время у меня накопился некоторый багаж знаний относительно аэропоники, им я и буду делиться в этом посте.

С аэропоникой не всё так перспективно и радужно, как это часто рисуют в статьях. Я надеюсь, что этот пост немного приземлит начинающих энтузиастов и даст больше понимания решившим ввязаться в эту тему. Несмотря на сложности, я всё ещё верю, что когда-нибудь аэропоника займет прочное место в растениеводстве.

С понятием факториала знакомы все, но в математике есть еще и субфакториал. Разобравшись с ним, мы подойдем к уникальному в своём роде числу 148 349

В этой статье вы узнаете как с помощью react можно сделать input с двигающимся суффиксом, который идет сразу после значения ввода

На прошлой неделе мой подписчик по имени Федя успешно снялся с воинского учета, не покидая Казахстан. В этой статье мы подробно разберем его пример, а также вместе с юристом распишем вам детальный пошаговый гайд для всего процесса.

--- Обновление статьи 9 Августа 2023 ---

В течении последнего полугода в сфере текстовых нейронок всё кипит - после слитой в сеть модели Llama, aka "ChatGPT у себя на пекарне" люди ощутили, что никакой зацензуренный OpenAI по сути им и не нужен, а хорошие по мощности нейронки можно запускать локально.

Основная проблема в том, что всё это требует глубоких технических знаний.

Но в этой статье я расскажу, как запустить добротную нейросеть на домашнем ПК с 16ГБ ОЗУ в несколько кликов. Буквально в несколько кликов - копаться в консоли не придётся.

Веб 2.0 — отличная штука. Сайты на самообслуживании. Пользователи наполняют их сами («постят контент», как сейчас выражаются). Сами напостили, сами посмеялись. А владелец сайта только платит за хостинг и стрижет купоны на рекламе. Удобно же.

Но жизнь наша так странно устроена, что плюсов без минусов не бывает, а нередко недостатки вообще являются продолжением достоинств. Есть проблемы и у самонаполняемых сайтов — баяны. В смысле, дубли.

Дубли многие посетители не любят, особенно старожилы, на зубок помнящие мемасики, появившиеся во времена превед‑медведа и олбанского йазыгга. Каждое их появление они встречают фырканьем и угрозами немедленно отписаться.

Что же делать? Конечно, призвать на помощью железную машину — пусть она сама ищет баяны.

Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона.
Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину.

Ни для кого не секрет, что, используя GitHub Pages, вы можете бесплатно разместить свой статический веб-сайт в сети Интернет. 1 Гбайт доступного пространства, SSL-сертификат, возможность привязать собственный домен — разве не сказка? Но что делать, если вам необходимо, чтобы содержимое вашего статического ресурса периодически обновлялось? Допустим, несколько раз в час.

Пути решения уже существуют, и в этой статье я расскажу об одном из них. Вооружившись GitHub Actions в качестве среды выполнения и отдельной веткой Git-репозитория в качестве хранилища, мы организуем автоматизированный пайплайн получения, обработки и отображения малых неконфиденциальных данных, который будет ежемесячно нам обходиться в целых 0 рублей.

Это третий доклад с прошедшей Ruby Russia. В нём Александр Меркулов, team lead UCHI.ru рассказывает, как его команда решила поэкспериментировать с JSON:API, и что из этого вышло.

В предыдущей статье мы познакомились с терминами и определениями теории графов. В этой же статье обсудим различные способы представления графа в памяти компьютера для его обработки. Покажем, какие структуры данных можно использовать, а также проговорим преимущества и недостатки каждого способа.