Однажды, выполнив в Гугле запрос "Three body problem" ("Задача трёх тел"), я был просто поражен - первая страница результатов состояла только из ссылок на роман китайского писателя-фантаста Лю Цысиня с соответствующим названием, а также на телесериал, снятый по этому роману, т.е. ссылок на собственно задачу трёх тел не было вообще! Мне это показалось удивительным и несправедливым, поскольку сама по себе задача трёх тел тоже может выглядеть увлекательной в популярном изложении. В этой публикации я постарался привести некоторые доказательства этого утверждения.

Материал подготовлен на основе выступления с CppCon 2015 "Greg Law: Give me 15 minutes & I'll change your view of GDB" (доступно по ссылке ). Многие моменты я изменял и корректировал, поэтому учтите, что перевод достаточно вольный.

И да, вынесем за скобки вопрос о том, насколько GDB в целом удобная или неудобная программа, и что в принципе лучше использовать для дебаггинга: в данной статье будет рассматриваться именно работа с GDB.

В статье будет рассматриваться отладка кода на C в ОС Linux.

Поскольку блокировки интернета в РФ в последние недели и месяцы многократно активизировались, а маразм все крепчает и крепчает, стоит еще раз поднять тему обхода этих самых блокировок (и делаем ставки, через сколько дней на эту статью доброжелатели напишут донос в РКН чтобы ограничить к ней доступ на территории страны).

Вы, наверняка, помните отличный цикл статей на Хабре в прошлом году от пользователя MiraclePtr, который рассказывал о разных методах блокировок, о разных методах обхода блокировок, о разных клиентах и серверах для обходов блокировок, и о разных способах их настройки (раз, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, десять, десять, и вроде были еще другие), и можете спросить, а зачем еще одна? Есть две основные причины для этого.

«У вас отличные технические скиллы, но вам нужно улучшить навыки общения». — Ваш менеджер.

По мнению разработчика ПО Джордана Катлера*, такая обратная связь может фрустрировать программиста. Почему? Вероятно потому, что тот всегда был уверен: в своей должности ему достаточно «общаться» с помощью кода. Но нет. Зачастую концентрация только на коде ограничивает потенциал развития и продвижения по службе.

Преуспевание в коммуникациях — комплексная задача, и под катом автор рассматривает лишь то, что касается публичных выступлений. А именно:

— Наиболее важные нюансы языка тела, формулировок и тональности;

— Создание структуры презентации, которая заставит людей вас слушать.

Рекомендации могут быть полезным для очных и удалённых технических переговоров, проведения встреч и собеседований.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

Are you suggesting coconuts migrate?
MPHG

В IT важно держать руку на пульсе, поэтому в прошлом году, поглядывая краем глаза очередные курсы, я начал присматриваться к целой онлайн-программе и, к своему невероятному удивлению, узнал, что от меня требуют сертификат английского. Тем временем, давным-давно уже все мои бумажки превратились в филькины грамоты, да разложились на плесень и липовый мёд.

«Непорядок», — подумал я. Так и родилась идея сдавать экзамен по английскому, но почему именно CPE? А не, скажем, CAE (Cambridge C1) или там TOEFL (американский общий тест на знание английского), IELTS (версия этого же экзамена, но от Cambridge).

О том, зачем это всё — и что вообще из всего этого вышло — здесь и пойдет речь. Заодно расскажу, как готовился, что помогло, а что — пустая трата денег и времени. Бонусом — пара рекомендаций фильмов, сериалов, художественной литературы и учебных материалов.

ОСТОРОЖНО — ТРАФИК, да‑да, под катом будет много картинок, личного мнения автора и его же несмешного юмора (придется потерпеть) — ответ на вопрос в КПДВ тоже там!

Привет, Хабр!

В этой статье я расскажу о своем опыте изучения английского языка и поделюсь вещами которые работали и не работали для меня. Процесс изучения языка очень индивидуален, и никогда нельзя утверждать что верный какой-то один метод / схема (хотя некоторые статьи на Хабре прямо говорят: вот этот метод правильный, а вот этот нет).

Начнем с бекграунда и причин.

Я – инженер машиностроитель (мой профиль – торцевые уплотнения вращающихся валов). Я начал работать в своей отрасли сразу после бакалавра, параллельно заканчивая магистратуру, и как только я начал работать, я стал стараться впитать как можно больше теоретических знаний по моей специальности из академических источников. Достаточно бысто я понял, что последняя серьезная книга по моей специальности на русском языке была написана в 1978 году. И спустя больше чем 40 лет технологии сильно поменялись, а вот их описание на русском языке отсутствовает. Зато я нашел на reddit людей работающих в штатах в моей же отрасли. Они мне насоветовали кучу классной литературы. Разумееется, она вся на английском, и русского перевода не имеет.

Начал свой путь изучения языка я в январе 2022 года с около нулевого уровня. В всех моих школах преподование английского языка было не на самомом высоком уровне, а в университете было достаточно выучить 30 предложений наизусть чтобы получить достойную оценку на экзамене.

Конечно, перед началом обучения я прочитал много статей на хабре о том как люди учат языки. Некоторые из них поражали скоростью овладения материалом (что-то вроде с нуля до fluent за 4 месяца). Но одна вещь была неизменна – у всех был какой-то план изучения языка.

• R: Скачать R
• RStudio: скачать RStudio
• rmarkdown можно установить при помощи интерфейса установки пакетов в RStudio

Всем привет! Меня зовут Николай Безносов, я отвечаю за применение и развитие машинного обучения и продвинутой аналитики в билайне. В одной из прошлых статей мои коллеги рассказывали о месте Seldon в ML-инфраструктуре компании, а сегодня мы поднимемся на уровень выше и поговорим о том, что из себя представляет MLOps в билайне в целом - как с точки зрения инфраструктуры, так и с точки зрения процессов.

В статье речь пойдет о нашем опыте создания ML-платформы, которая помогает дата-сайентистам самостоятельно управлять всем жизненным циклом ML-моделей - от разработки до постановки в production. Я рассчитываю, что статья будет полезна как небольшим командам, которые только начинают выстраивать у себя ML-инфраструктуру, так и корпорациям с большим количеством команд и жесткими требованиями к безопасности, которые при этом хотят эффективно масштабироваться.

Статья будет состоять из двух частей. В первой части мы посмотрим верхнеуровнево, как и по каким причинам менялись наши ML-процессы и инфраструктура в билайне - с чего мы начинали и к чему в итоге пришли. Во второй части поговорим о конкретных инструментах и технологиях, которые мы внедрили, чтобы сделать наш процесс разработки и деплоя моделей простым, воспроизводимым, автоматизируемым и наблюдаемым.

ВНИМАНИЕ! Если у вас нет шума в ушах (тиннитуса) и/или нейросенсорной тугоухости, но есть особенности психики в части психосоматики или подобного – покиньте данный пост не читая.

Самые важные победы в мире – победы над собой

Всем привет. Меня зовут Паша Герасимов, мне 38, я – инженер в ИТ, геймер, и у меня диагноз НСТ (нейросенсорная тугоухость), а также субъективный шум в ухе (тиннитус) и гидропс правого лабиринта. По ощущениям, это комбо – шум/гул/свист в ухе, снижение слуха, чувство заложенности за перепонкой, и гиперакузия (повышенная чувствительность к некоторым звукам). Для тех, кто не в теме – представьте, что у вас ухо заложено ваткой, а внутри уха – звук неработающего канала ТВ (как видео пример, или mp3). И так – регулярно, месяцами, без возможности исправления.  

До 37 лет я практически не болел и не ходил по поликлиникам, это повлияло на всю историю с тиннитусом, поэтому для многих очевидные вещи, я понял на своей шкуре. 

Да кому нужна эта обычная скучная соль? Превращаем мелкие белые крупинки в потрясающие пирамидальные кристаллы в домашних условиях.

По мере того как приложение собирает все больше данных, правильное ведение журналов становится решающим фактором для быстрого и эффективного понимания общей функциональности. Это позволяет устранять проблемы до того, как они повлияют на конечных пользователей.

В этой статье мы рассмотрим лучшие практики логирования в Python. Следуя им, вы сможете обеспечить информативность, практичность и масштабируемость генерируемых логов. Давайте начнём!

Управление промтами – важный навык для работы с нейросетями. Однако иногда не знаешь, как лучше их прописать. В результате ответы, генерируемые чат-ботами, оказываются очень общими и неточными.

Я потратил много часов на различные курсы по промт-инжинирингу и постоянно тестировал различные структуры запросов, чтобы построить формулу, которая могла бы приблизить меня к качественным ответам.

В этой статье я расскажу о 6 основных элементах, из которых должен состоять качественный промт. Вы сами увидите, насколько существенной будет разница, если вы включите эти элементы в свой следующий запрос.

ChatGPT я пользовался через русифицированный сервис MashaGPT, который работает без VPN и виртуальных сим-карт. Все примеры взяты из него.

После публикации https://habr.com/ru/news/t/723638/ меня попросило несколько человек написать гайд для новичков, как же это всё запустить поиграться где-нибудь на арендованном сервере, если локальная машина не позволяет? На всё про всё нам потребуется минут 20 и сто рублей денег.

Но уже появились бесплатные варианты на HuggingFace

В этой статье рассмотрим мощный фреймворк для работы с большими языковыми моделями LlamaIndex: узнаем, как настроить и использовать LlamaIndex, и увидим его в действии на примере поиска ответа в заданном тексте.

Те, кто когда-нибудь хотел обучить своего диалогового чат-бота, непременно сталкивались с отсутствием датасетов с адекватными диалогами. В открытом доступе, в основном, лишь наборы комментариев с Пикабу и Хабра, парсинг телеграм чатов, и диалоги из литературы. Мягко говоря, всё это "не очень". Поэтому, мы решили использовать ChatGPT для генерации подходящего датасета.

Тут я рассказывал как можно использовать магию низкорангового разложения (Low Rank Adaption) матриц для того что бы легко дообучать большие текстовые модели. Сейчас же я напишу свою реализацию LoRA используя PyTorch, переведу весь датасет alpaca-cleaned (на котором училась альпака - языковая модель родом из стенфорда) на русский язык, используя взломаный яндекс переводчик, и наконец "скормлю" его языковой модели, что бы она наконец смогла понимать русский язык.

Советую ознакомится с кратким теоретическим описанием происходящего (хотя вроде как такие просьбы не работют()

Добрый день, уважаемые хабровчане.

Примерно год назад я начал проект симулятора динамики частиц на Python, используя библиотеку Numba для проведения параллельных расчетов на видеокарте. Сейчас, добравшись до определенной вехи в его развитии, я решил открыть исходный код и выложить его на GitHub для всех, кому интересны подобного рода эксперименты.

Самостоятельно потыркать проект можно вот тут: https://github.com/r-aristov/simba-ps

В этой статье я кратко опишу суть проекта, пройдусь по прилагающимся к нему примерам и расскажу почему вообще начал работу над ним.

Работа ML-инженера заключается не только в обучении моделей — хороший специалист погружается в бизнес-контекст, умеет доносить мысли до коллег без ML-бэкграунда, а также не забывает про тесты, дизайн-документы и документацию. 

Богдан Печёнкин, автор Симулятора ML, собрал 10 ошибок специалистов, которые зачастую встречаются в первые годы карьеры.