Как стать автором
Обновить
17
0
Александр @xpert13

Пользователь

Отправить сообщение

Апгрейд и рефакторинг PHP-проектов — теперь это просто с Rector

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Количество просмотров22K

Привет! В статье поделюсь, как инструмент автоматического рефакторинга Rector помогает обуздать легаси и автоматизировать обновление PHP проектов и пакетов, чтобы процесс проходил эффективнее и малой кровью. 

Статья написана на основе доклада с PHP Russia 2022.

Читать далее
Всего голосов 54: ↑54 и ↓0+54
Комментарии13

Как создать оптимизатор заголовков блог-постов с помощью GPT-3 и данных с Hacker News

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров2K

Система, основанная на GPT-3, сообщает о том, что заголовок для этой статьи (How to Create a Blog Post Title Optimizer with GPT-3 and Hacker News Data) очень плох.

Я, с объективной точки зрения, очень плохо умею придумывать заголовки для своих статей. И это — проблема, так как в наши дни всем известно, что хороший заголовок может оказаться единственным фактором, влияющим на то, «завирусится» ли статья, или останется никем не замеченной. Особенно это справедливо для таких сфер, как наука о данных и машинное обучение. Пишу я обычно именно об этом.

Почему бы мне не воспользоваться приёмами из вышеупомянутых областей знаний для создания оптимизированных заголовков для блог-постов?

Читать далее
Всего голосов 15: ↑15 и ↓0+15
Комментарии0

Зоопарк ML-моделей или лучший справочник на Хабре

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров5.4K

Привет, Хабр!

Меня зовут Ирина, я работаю ML инженером в Brand Analytics. Моя работа тесно связана с NLP, ведь мы ежедневно получаем огромное количество текстовых данных со всего интернета. Сегодня я хочу поговорить о теме, которая беспокоила меня еще с тех времен, когда я только начала изучать SOTA-решения в задачах обработки естественного языка.

Читать далее
Всего голосов 16: ↑16 и ↓0+16
Комментарии5

GPT для чайников: от токенизации до файнтюнинга

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров90K

К моему удивлению, в открытом доступе оказалось не так уж много подробных и понятных объяснений того как работает модель GPT от OpenAI. Поэтому я решил всё взять в свои руки и написать этот туториал.

Читать далее
Всего голосов 31: ↑30 и ↓1+29
Комментарии8

Charles для начинающего QA: от настройки до использования

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров25K

Всем привет, меня зовут Роман, я тестировщик в компании СберМегаМаркет. 

Итак, по первой ссылке в гугле на запрос «Charles что такое», можно найти примерно следующее: Charles – один из самых распространенных инструментов для сниффинга трафика. В свою очередь, сниффинг трафика – это перехват и анализ сетевого трафика.

Нетрудно понять, что Charles – это что-то похожее на консоль разработчика в браузере, однако, с гораздо более широким спектром возможностей и приспособленным под большее количество платформ.

Особенно обширно Charles применяется в мобильном тестировании, ввиду того, что это один из самых простых и удобных способов посмотреть, уходят ли запросы с мобильного клиента, с какими параметрами они отправляются и как отвечает backend. Дальше в статье расскажу о Charles для начинающего QA. 

Читать далее
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+4
Комментарии1

Как создать переводчик, который переводит лучше, чем Google Translate

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров27K

Помню, как еще в школе на Basic я писал программу-переводчик. И это было то время, когда ты сам составлял словарь, зашивал перевод каждого слова, а затем разбивал строки на слова и переводил каждое слово в отдельности. В то время я, конечно же, не мог и представить, как сильно продвинутся технологии, и программы-переводчики станут в основе использовать механизмы глубокого обучения с архитектурой трансформера и блоками внимания.

В этот раз я решил окунуться немного в прошлое и сделать то, что хорошо сделать тогда у меня не получилось.

Читать далее
Всего голосов 61: ↑61 и ↓0+61
Комментарии48

Яндекс выложил YaLM 100B — сейчас это крупнейшая GPT-подобная нейросеть в свободном доступе. Вот как удалось её обучить

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров116K

Больше примеров — в конце поста

В последние годы большие языковые модели на архитектуре трансформеров стали вершиной развития нейросетей в задачах NLP. С каждым месяцем они становятся всё больше и сложнее. Чтобы обучить подобные модели, уже сейчас требуются миллионы долларов, лучшие специалисты и годы разработки. В результате доступ к современным технологиям остался лишь у крупнейших IT-компаний. При этом у исследователей и разработчиков со всего мира есть потребность в доступе к таким решениям. Без новых исследований развитие технологий неизбежно снизит темпы. Единственный способ избежать этого — делиться с сообществом своими наработками.

Год назад мы впервые рассказали Хабру о семействе языковых моделей YaLM и их применении в Алисе и Поиске. Сегодня мы выложили в свободный доступ нашу самую большую модель YaLM на 100 млрд параметров. Она обучалась 65 дней на 1,7 ТБ текстов из интернета, книг и множества других источников с помощью 800 видеокарт A100. Модель и дополнительные материалы опубликованы на Гитхабе под лицензией Apache 2.0, которая допускает применение как в исследовательских, так и в коммерческих проектах. Сейчас это самая большая в мире GPT-подобная нейросеть в свободном доступе как для английского, так и для русского языков.

В этой статье мы поделимся не только моделью, но и нашим опытом её обучения. Может показаться, что если у вас уже есть суперкомпьютер, то с обучением больших моделей никаких проблем не возникнет. К сожалению, это заблуждение. Под катом мы расскажем о том, как смогли обучить языковую модель такого размера. Вы узнаете, как удалось добиться стабильности обучения и при этом ускорить его в два раза. Кстати, многое из того, что будет описано ниже, может быть полезно при обучении нейросетей любого размера.
Читать дальше →
Всего голосов 166: ↑165 и ↓1+164
Комментарии139

Советы по выбору усилителя сигнала сотовой связи 2G/3G/4G/5G

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров397K

Статья подготовлена с коллегами, занимающимися установкой систем усиления сотовой связи https://t.me/usileniesvyazi.


Статья о вариантах усиления сигнала сотовой связи на различных объектах: дача, офис, склад..., так же краткий обзор популярных предложений на рынке.


Существует два основных варианта усиления сотовой связи:


  1. С помощью антенны, модема и роутера.
  2. С помощью активного усилителя (репитера).

Первый вариант для усиления интернета 3G/4G/5G, не усиливает голосовую связь в обычном для нас формате (но можно пользоваться звонками через мессенджеры: WhatsApp, Viber, Skype, Telegram).


Второй вариант универсальный – усиливает интернет и голосовую связь, но имеет ряд ограничений (о ограничениях ниже).


Читать дальше →
Всего голосов 60: ↑58 и ↓2+56
Комментарии165

Шкворень: школьники переводят книгу про хакеров

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров87K
Кевин Поулсен, редактор журнала WIRED, а в детстве blackhat хакер Dark Dante, написал книгу про «одного своего знакомого».

Пролог
Глава 1. «The Key»
Глава 3. «The Hungry Programmers»
Глава 4. «The White Hat»
Глава 5. «Cyberwar!»
Глава 6. «I miss crime»
Глава 8. «Welcome to America»
Глава 34. «DarkMarket»



Книга называется KingPin, что переводится на русский инженерный как шкворень — стержень шарнира поворотного соединения частей транспортных машин. В более узком смысле — ось поворота управляемого колеса автомобиля или иного транспортного средства.

Когда я рассказал ребятам в лагере про подвиг Кевина, который выиграл Porsche 944, взломав дозвонившись на радиостанцию KIIS-FM, и как он разоблачил несколько сотен педофилов, школьники окрестили его «американским хакером-тесаком».

Несколько добровольцев вызвались перевести пролог и прикоснуться к миру писательства на Хабре и компьютерной безопасности.
Ведь будущие blackhat/whitehat хакеры должны знать своего друга/врага.

«Поэтому сказано, что тот, кто знает врага и знает себя, не окажется в опасности и в ста сражениях. Тот, кто не знает врага, но знает себя, будет то побеждать, то проигрывать. Тот, кто не знает ни врага, ни себя, неизбежно будет разбит в каждом сражении.» Сунь Цзы

Предлагаю хабрсообществу присоединиться и перевести по одной главе (они по 2-3 страницы). Пишите в личку или в комментах кто что взял, буду оперативно обновлять раздел «Оглавление».

Начало истории о том, как крышевать миллиардный подпольный хакерский бизнес
Читать дальше →
Всего голосов 23: ↑16 и ↓7+9
Комментарии21

Мы писали, мы писали или что делать когда нас настигает туннельный синдром

Время на прочтение12 мин
Количество просмотров323K
Если вы читаете эти строки, то будет вполне естественно предположить, что вы проводите за компьютером по крайней мере несколько часов в день, а то и больше. Такой режим работы привносит с собой достаточно сильную нагрузку на наши руки, которая может вызвать боли в кистях, запястьях и пальцах. Такие боли вызваны так называемым «туннельным синдромом» (синдромом карпального канала, кистевым туннельный синдром, carpal tunnel syndrome) — хроническим заболеванием.

В этой статье мы постараемся понять причины туннельного синдрома, возможные пути лечения и способы предупреждения этого нежелательного явления. Данная статья будет содержать достаточно много субъективных отступлений от формальных определений и формулировок, которые доступны на тех или иных медицинский сайтах, поскольку проводя за клавиатурой значительное количество времени за последние восемь лет, я вкусил последствия туннельного синдрома во всех его проявлениях.

Как развивается туннельный синдром и что мы при этом чувствуем


Итак, что же порождает это неприятное явление? Карпальный (туннельный) синдром вызывается сдавливанием нерва кисти (срединного нерва), который проходит в специальных каналах, образованных костями и связками. Естественно, при сдавливании нерва мы ощущаем боль, которая может чувствоваться в суставе кисти, но не только в нём. Сейчас мы пройдёмся по всем этапам обсуждаемого синдрома и постараемся связять физиологические процессы с тем, что мы можем ощущать при работе за компьютером.

Читать дальше →
Всего голосов 136: ↑131 и ↓5+126
Комментарии112

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Украина, Украина
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Специалист
Python
PHP
Laravel
Docker
Symfony
Git