Программист
Разбираем статью 2018 года Giovanni Angelini'a, Luca De Angelis'a «Efficiency of online football betting markets». В этой статье оценивается эффективность рынков ставок онлайн для европейских футбольных лиг. Рассматриваем коэффициенты, предложенные 41 букмекером для 11 основных европейских лиг за 11 лет.
Спойлер: если вы только думаете в какую футбольную лигу погрузиться выбирайте Greek Super League или the Spanish Liga, которые на 2018 год являлись самыми неэффективными.
С практической точки зрения к статье остается вопрос о количестве букмекеров. Очень сложно управлять счетами в 40 букмекерских конторах и управлять, связанной с этим, безопасностью. Сокращение количества, может сказать на доступности максимальных коэффициентов.
Гитару я буду собирать не простую, а кастомную. Установка третьего звукоснимателя и особая схема коммутации превратит её в Nashville Telecaster — инструмент «два в одном», сочетающий звучания и телекастера, и стратокастера.
Недавно я описал простой процесс загрузки последнего Microsoft Office с сайта Microsoft и его активации для Windows 10/11. До этого рассказывал более технические детали, оказавшимися читателям интересными, но сложноватыми. Один из вопросов, регулярно задаваемых в комментариях, был про Microsoft Office для Mac. Сейчас я расскажу, как иметь последнюю версию и не думать про активацию, поговорим о том, что делать тем, у кого давно установлена версия 2016, 2019 или 2021, следует ли думать про 2024 и как обновляться. Также в конце статьи расскажу о способе решения проблем с Microsoft Office, позволяющем чинить неработающую инсталляцию. Данная статья не техническая, в ней много картинок и рассуждений о том, когда, что и как устанавливать. Не пропагандирую ни решения Microsoft Office, ни его пиратства, просто рассказываю, как установить его при желании, без всяких торрентов.
Итак, для начала о версиях Microsoft Office для Mac. Исторически версии для Mac выходили на год позднее версий для Windows и несли в своем названии год выпуска, отличный от того, что у Windows версии. Например, Office 2004 для Mac (версия 11.0) вышел в мае 2004, на год позднее чем Office 2003 для Windows (тоже версия 11.0), вышедший в октябре 2003. Office 2008 для Mac (версия 12.0) вышла через год после Office 2007; Office 2011 для Mac (версия 14.0) через полгода после Office 2010. Далее для Windows Microsoft переключился на Click2Run технологию, и версии для Mac стали выходить практически одновременно и нести то же имя, что версии для Windows. Начиная с Office 2016 внутренняя версия продукта замерла на 16.x и на Windows и на Mac, продукт обновлялся, получал новые возможности и исправления, и в зависимости от купленной вами лицензии вы получали тот или иной набор возможностей.
Имея за плечами опыт работы с Kubernetes в различных облачных провайдерах вроде AWS и Yandex Cloud я столкнулся с необходимостью развертывания кластера вне облака на виртуальных машинах.
В статье расскажу про то, как подготовить high-availability кластер, используя инструмент под названием RKE2 - Rancher Kubernetes Engine.
Большие языковые модели (LLM, Large Language Models) стали незаменимыми инструментами для разработчиков и исследователей. С их помощью можно решать разнообразные задачи.. Однако использование таких моделей часто связано с зависимостью от внешних сервисов, что накладывает определённые ограничения. Локальное развертывание LLM позволяет сохранить контроль над данными и гибко настроить модель под конкретные нужды, используя при этом преимущества локальной инфраструктуры.
В этой статье я бы хотел рассказать о преимуществах локального развертывания LLM и рассмотрим несколько open-source решений, которые можно использовать для этой цели.
Как загрузить список из 500 доменов на mikrotik, чтоб он их преобразовал в IP-адреса?
Как заставить Mikrotik резолвить домены по wildcard?
Как поднять Shadowsocks\VLESS на ROS?
Никак
Я задался этими вопросами, достал hAP ac lite из шкафа и посмотрел, на что способна ROS 7 в конце 2023 года. Потестил всем известные способы, а также попробовал запихать много доменов в address-lists.
Всем привет! Это моя первая статья на хабре, которая точно кому-то пригодится в данное время. Здесь я расскажу как ускорить ютуб и разблокировать доступ к некоторым заблокированным ресурсам прямо на роутере Mikrotik и без VPN.
В моем случае используется MikroTik hAP ax3. Стоит упомянуть, что подойдут только роутеры с архитектурой ARM, ARM64 или x86 (CHR), которые и поддерживают контейнеры.
Кто подходит под эти условия, велком под кат)
Привет, Хабр! Меня зовут Анна Щеникова, я аналитик в Центре RnD в МТС Диджитал. Ко мне часто приходят задачи, где нужно использовать open-source LLM. Сразу же встает вопрос: а как адаптировать имеющуюся модель под конкретный кейс?
Мы выделяем четыре уровня адаптации. Для этого смотрим, какие потребуются навыки для решения этой задачи, сколько времени и человекочасов займет разработка. Поняв требуемый уровень, мы можем поставить себе дедлайны на проверку гипотезы и запланировать действия, если задача не решится выбранным способом. Ниже я расскажу, как мы разделяем разные уровни адаптации, что делаем на каждом из них и когда переходим на следующий.
Что такое диаграмма последовательности? Из чего она состоит? Где и как пользоваться?
Простым языком о sequence диаграммах.
А еще тут есть интересные возможности, о которых ты мог не знать.
Я написал эту статью для себя, но подумал, что она будет полезна и начинающим айтишникам, и тем, кому необходимо освежить знания или быстро вспомнить основные вещи, не открывая полное руководство.
Ещё раз подчеркну, статья задумывалась как базовая памятка и помощь для начинающих, а никак не исчерпывающая документация. Многое я опускаю ввиду избыточности или неактульности, по крайней мере в моей работе.
Одним из ключевых аспектов успешной разработки является эффективная отладка кода.
Статья посвящена настройке и использованию PhpStorm, Xdebug и Docker для отладки PHP-скриптов в Docker-контейнере. Статья предлагает актуальную информацию (на момент написания) и оформлена в виде подробнейшего пошагового туториала. Информация действительна для ОС Windows. В других ОС возможны варианты.
Цель статьи — не просто создать пошаговой конспект настроек, а объяснить, как всё это взаимодействует. Это поможет избежать затруднений при изменении интерфейса IDE в будущем. Возможно, статья выглядит слишком педантичной. Но гуру всегда смогут прочесть её по диагонали, зато новички в этой теме найдут для себя много полезного.
Составили список самых важных библиотек Python для машинного обучения и рассказали, для каких задач они могут быть полезны начинающим ML-инженерам и специалистам по Data Science.
Собрать подборку помог Кирилл Симонов — ML-разработчик компании IRLIX с экспертизой в компьютерном зрении.
Привет, PHP-шники!
Вам знакомо то чувство, когда ваш PHP-код отрабатывает за дофига миллисекунд, а иногда и секунд, и вы не можете понять, в чём дело и где тот говнокод, который я (или не я, а мой коллега 😵💫) когда-то написал? В этой статье хочу немного рассказать на примере профайлинга PHP-кода, как перестать гадать и начать выявлять боттлнеки, которые всё тормозят. Короче, помочь поискать говнокод.
Для рабочих целей есть потребность учитывать совершённые за наличные расходы. Раньше это делалось вручную - вписывался что куплено и по какой цене в телеграмм-чатик, потом вручную переносилось в табличку. Потом перенос в табличку автоматизировался с помощью google-api, но т.к. товаров в чеке могло быть много, поэтому список из 10 (например) позиций сокращался до какой-то общей типа "инструменты" (например), что не особо годилось для возможной дальнейшей аналитики. Как следующий этап развития, возникла идея получать данные о товарах с помощью qr-кода и API ИФНС.
Последние полгода я активно занимаюсь разработкой сервисов на базе больших языковых моделей, они же «LLM». Для каждого проекта мне приходится подбирать модель по определенным критериям: языковая поддержка, требования к памяти, типу (instruction-based или completion), скорости генерации и т.п. Первое время я использовал платформу HuggingFace, где ежедневно публикуются около сотни новых моделей. Но кто им пользовался, знает, насколько там неудобный и слабый поиск: даже точные совпадения по названию он иногда не выдаёт. Плюс к этому, приходится тратить достаточно времени, чтобы найти и сравнить модели по нескольким критериям. В этой статье я расскажу, как решил проблему выбора языковых моделей.
Так уж повелось на российском рынке маркетинга (а может и на мировом тоже), что каждое агентство утверждает, что делает анализ конкурентов перед запуском рекламы.
Утверждает каждое, а делают единицы.
Есть много LLM нейронных сетей, создатели которых говорят, что они аналогичны, а может даже лучше ChatGPT версий 3.5 и 4.0. Давайте попробуем протестировать их, установив их на локальный компьютер, чтобы понять, действительно ли они так хороши.
