Пользователь
Эта статья завершит обзор того, как можно лучше организовать код, связанный с логгированием, разделить ответственности и отвязать его от кода бизнес-логики и инфраструктруного кода. В прошлой статье описывалась работа с DiagnosticSource и DiagnosticListener, с помощью которых можно отвязать код логгирования от ряда основных инфраструктурных операций.
Привет, Хабр! Меня зовут Иван, я Data Science специалист SimbirSoft. Я расскажу, как на одном из проектов мы занимались прогнозированием на месяц вперед с помощью методов NLP, Catboost и тематического моделирования на новостном потоке.
Один из способов достижения экономического превосходства над конкурентами — это получение инструмента, оценивающего ситуацию на рынке сейчас и позволяющего делать точные достоверные прогнозы на будущее. И с помощью искусственного интеллекта, анализа данных, работы с временными рядами можно создать достаточно точный инструмент прогнозирования цен.
К нам обратился заказчик, который занимается продажами удобрений. Ему необходимо было протестировать различные подходы к прогнозированию цен на удобрения. Нашей задачей стало построить бейзлайн-модель и оценить, насколько перспективен подход с использованием новостей. Заказчик хотел, чтобы мы оценили предсказательную силу именно новостей, поэтому мы не использовали признаки из самого временного ряда цен (лаги/сезонность/тренд) и признаки, связанные с рынком.
Мы добавили реалистичные дороги в навигатор 2ГИС. Теперь дорожное покрытие, разметка, объёмные развязки, съезды, островки безопасности и опоры на многоуровневых дорогах выглядят как в жизни. Под капотом — решение задачи по превращению «плоской» геометрии в объекты с реалистичными шириной и высотой. Чтобы не замедлять обновление дорожной сети, нам требовалась минимальная задержка между изменением дороги и обновлением её «объемного» представления.
Расскажу, как в одном сервисе формируем очереди в RabbitMQ, а в других — читаем и при помощи библиотеки NetTopologySuite превращаем плоские объекты в реалистичные. Выбранный нами подход с потоковой обработкой изменений универсален, поэтому статья может быть интересна всем, кто работает с геометрией и системами реального времени в целом.
В чём принципиальное отличие джуна от мидла, а мидла от сеньора? На какие навыки поднажать, чтобы не задерживаться на одной ступеньке? Эти темы актуальны в ИТ-сообществе всегда.
Мы решили проследить, меняются ли с годами представления айтишников о принципиальных различиях между грейдами разработчиков.
Привет, Хабр! Я Женя, архитектор интеграционной платформы в Точке, отвечаю за асинхронный обмен сообщениями между внутренними сервисами, за ESB и за брокеры сообщений.
В этой статье я постарался кратко и последовательно изложить основные моменты, о которых полезно помнить при использовании RabbitMQ, если важны стабильность обмена и сохранность данных.
В первую очередь материал рассчитан на разработчиков, которым ещё не приходилось погружаться в тонкости работы с RabbitMQ или использовать его вообще. Более опытным читателям статья может пригодиться в качестве компактной и упорядоченной выжимки из уже знакомых статей, вебинаров и многочисленных страниц документации.
Год векторных тайлов, покемоны возвращают должок, благородное закрытие Placemark, а также учимся рендерить на Canvas с помощью Rust.
В своих различных геосервисах мы используем данные OpenStreetMap (OSM). Данные в OSM заносятся, в основном, через специальные программы-редакторы, про самые популярные из которых мы писали тут и тут. На программном уровне редакторы общаются с главным сервером через OSM API. Этот API работает как на чтение, так и на запись и предоставляет лишь минимально необходимые возможности. Через него выборку можно ограничить только прямоугольником, но не произвольной полигональной областью, также нет ни фильтрации данных, ни способов их преобразования перед отправкой клиенту. Но что делать, если тебе нужно выбрать данные из OSM, отсеив много лишнего, желательно сразу показать результаты на карте, и при этом ты ни разу не программист? Тут-то на помощь и приходит Overpass API — мощный инструмент запросов к данным OSM, и Overpass Turbo — веб-приложение, предоставляющее графический интерфейс к Overpass API и дополнительные удобства при работе с запросами.
Порой случается так что несмотря на то что мы в точности повторяем запрос к сайту из своего любимого HTTP клиента в ответ мы получаем ошибку. Но ведь в браузере запрос проходит! В чём же дело? В этой статье мы с этим разберемся!
Целью данной публикации является попытка в тезисной форме напомнить руководителям проектов об основах использования микросервисной архитектуры в проектах создания и внедрения информационных систем, преимуществах таких решений для бизнеса.
В 2020 году библиотека Natasha значительно обновилась, на Хабре опубликована статья про актуальную версию. Чтобы использовать инструменты, описанные в этом тексте, установите старую версию библиотекиpip install natasha<1 yargy<0.13.
Раздел про Yargy-парсер актуален и сейчас.
Natasha — это аналог Томита-парсера для Python (Yargy-парсер) плюс набор готовых правил для извлечения имён, адресов, дат, сумм денег и других сущностей.В статье показано, как использовать готовые правила из Natasha и, самое главное, как добавлять свои с помощью Yargy-парсера.
По заказу одного из проектов мне потребовалось сделать агрегатор новостей в Телеграм. После долгих поисков реализации (о них ниже в статье) была создана нейронная сеть на базе Keras, которая имела высокое качество, но оказалось, что Keras нельзя было установить на инфраструктуре (просто не было соответствующей сборки) и мне пришлось решать вопрос, как перевести обученную модель в Keras на реализацию, которая не требует установленного Keras.
Эта статья о том, как я переписал обученную в Keras сеть на работу с матричными операциями в Numpy. Заодно это помогло мне "заглянуть под капот" нейронной сети.
Статья посвящена рассмотрению процесса создания системы генерации ответов службы технической поддержки. Для этого используется методика с расширенным поиском, известная как Retrieval-Augmented Generation (RAG). Процесс основан на использовании шаблонов и реальных вопросов-ответов техподдержки. В качестве основных инструментов применяются YandexGPT / ChatGPT и ChromaDB.
B-дерево — это структура, помогающая выполнять поиск в больших объёмах данных. Она была изобретена более сорока лет назад, однако по-прежнему используется в большинстве современных баз данных. Хотя существуют и более новые структуры индексов, например, LSM-деревья, B-дерево пока никто не победил в обработке большинства запросов баз данных.
После прочтения этого поста вы будете знать, как B-дерево упорядочивает данные и выполняет поисковые запросы.
Все привет! В уходящем году хочу оставить небольшой след про такой сильный язык программирования, как PowerShell. Вероятно, уже в следующем году, ввиду тенденции отказа от Windows систем в нашей стране, моя практика в этой области закончится, а за пару лет активности, так и не собрался с силами опубликовать что-то подобное. Кода тут не будет, для этого у меня есть отдельная работа с заметками, цель статьи, еще раз подчеркнуть реальные возможности данного языка, где я буду ссылаться на работы, которые я старался делать универсальными, а так же сделаю акцент на полезных модулях.
Буквально два года назад, имея базовые знания навигации в консоли Linux, написание несложных batch-файлов и небольшой опыт VBScript открыл для себя PowerShell, и после этого я уже в прямом смысле этого слова, не мог остановиться реализовывать свои идеи, правда, такое дело очень затягивает. В один момент решился завести канал на GitHub и там же по сей день виду работу с заметками, где за это время накопилось более 6 тысяч строк из описания работы cmdlet (PowerShell-команд) и утилит для Системного Администратора (AD, Exchange, VMWare, MSSQL и т.д.) с примерами, ведь далеко не все получалось найти в интернете, порой, только изучая на практике свойства и методы объектов, можно получить желаемый результат. Так же набралась небольшая коллекция модулей и тестовый стенд WinForms с примерами работы различных методов, на котором я в дальнейшем базировался для написания приложений с графическим интерфейсом. Все работы писал по большей части для себя с целью автоматизировать и разгрузить текущий рабочий процесс, иногда помочь коллегам, именно по этому мне хочется поделиться своими наработками, возможно кому-то это еще сможет пригодиться.