Спасибо, замечание справедливое. Я не хотел противопоставить ORDER BY и PARTITION BY так, будто сортировка нужна только для ORDER BY. Корректнее было написать, что ORDER BY определяет порядок внутри окна, а PARTITION BY - разбиение на группы, внутри которых этот порядок тоже нужно обеспечить.
Моя мысль была в другом: PARTITION BY часто добавляет отдельную стоимость исполнения - overhead на разбиение, работу с большими партициями, а в MPP-системах ещё и перераспределение данных. Но да, формулировку в статье можно было сделать точнее.
Идею и часть модулей я продумывал около года. Потом показал проект знакомому, он поверил в идею и вложился. С этого момента на активную разработку ушло примерно полгода
Частично согласен, начало действительно подано довольно просто. Но я специально хотел показать не только различия функций, а где они начинают ломать top-N, планы выполнения и поведение на продовых объёмах. Так что это скорее не сложный синтаксис, а сложнее, чем базовый туториал.
Спасибо! Из одного эпизода (22–25 минут) программа делает 3 шортса. Полный цикл — от скачивания серии до готовых видео — занимает около часа. По затратам один ролик обходится в 10–15 центов (сюда входит обработка и субтитры через LLM).
Думаю, в ближайшее время напишу ещё одну статью, где разберу "умную камеру", и там уже опубликую ссылку на GitHub.
Куба пошла дальше, она убирает boilerplate и уже поверх них генерирует экраны, роли, отчеты и т.д. Это полезно если ты уже пишешь 10 CRM подряд, а если единственный проект, то да, оверкил.
@Inject — это аннотация из стандарта javax.inject, куба исторически пыталась поддерживать стандарты Java EE. Функционально они почти идентичны, единственная практическая разница — @Autowired поддерживает атрибут required = false, что позволяет Spring не падать с ошибкой если бин не найден, а просто подставить null.
Цель системы, не прямая монетизация видео, а привлечение пользователей и их конверсия на внешние площадки: Telegram, сайты, Twitch и т.д. Система оптимизирована под максимальный охват и тестирование гипотез по масштабируемому распространению контента. В нише аниме/фильмов такой контент обычно не монетизируется напрямую, поэтому основной фокус на косвенной ценности через трафик и вовлечение.
Спасибо, замечание справедливое.
Я не хотел противопоставить
ORDER BYиPARTITION BYтак, будто сортировка нужна только дляORDER BY. Корректнее было написать, чтоORDER BYопределяет порядок внутри окна, аPARTITION BY- разбиение на группы, внутри которых этот порядок тоже нужно обеспечить.Моя мысль была в другом:
PARTITION BYчасто добавляет отдельную стоимость исполнения - overhead на разбиение, работу с большими партициями, а в MPP-системах ещё и перераспределение данных. Но да, формулировку в статье можно было сделать точнее.Идею и часть модулей я продумывал около года. Потом показал проект знакомому, он поверил в идею и вложился. С этого момента на активную разработку ушло примерно полгода
Частично согласен, начало действительно подано довольно просто. Но я специально хотел показать не только различия функций, а где они начинают ломать top-N, планы выполнения и поведение на продовых объёмах. Так что это скорее не сложный синтаксис, а сложнее, чем базовый туториал.
Спасибо! Из одного эпизода (22–25 минут) программа делает 3 шортса. Полный цикл — от скачивания серии до готовых видео — занимает около часа. По затратам один ролик обходится в 10–15 центов (сюда входит обработка и субтитры через LLM).
Думаю, в ближайшее время напишу ещё одну статью, где разберу "умную камеру", и там уже опубликую ссылку на GitHub.
Куба пошла дальше, она убирает boilerplate и уже поверх них генерирует экраны, роли, отчеты и т.д. Это полезно если ты уже пишешь 10 CRM подряд, а если единственный проект, то да, оверкил.
@Inject— это аннотация из стандарта javax.inject, куба исторически пыталась поддерживать стандарты Java EE. Функционально они почти идентичны, единственная практическая разница —@Autowiredподдерживает атрибутrequired = false, что позволяет Spring не падать с ошибкой если бин не найден, а просто подставитьnull.Буду знать, спасибо
Цель системы, не прямая монетизация видео, а привлечение пользователей и их конверсия на внешние площадки: Telegram, сайты, Twitch и т.д. Система оптимизирована под максимальный охват и тестирование гипотез по масштабируемому распространению контента. В нише аниме/фильмов такой контент обычно не монетизируется напрямую, поэтому основной фокус на косвенной ценности через трафик и вовлечение.