Не является секретом, что LLM в настоящее время являются неотъемлемой частью нашего рабочего процесса. Особое внимание заслуживает AI Coding Assistant — искусственный интеллект, или просто программный помощник, который поддерживает разработчиков, помогая писать более качественный и точный код, тем самым экономя время и ресурсы.

Давайте рассмотрим различные программные помощники, доступные на рынке для разработчиков с разными уровнями навыков, включая как бесплатные, так и платные варианты.

Но прежде чем мы погрузимся в детали этих инструментов, давайте ответим на вопрос: "Что такое эти помощники?".

Приятного прочтения(:

Как поддерживается  постоянство  температуры в помещении при радиаторном отоплении?

Для поддержания постоянной температуры в наших домах зимой требуется регулировать  мощность отопления в домах и квартирах при изменении температуры на улице.

Достигается это применением так называемого «погодозависимого графика теплоснабжения».

Так известно, что потери тепла через наружные стены и окна линейно зависят от перепада температуры между улицей и помещением.

То есть чем больше перепад температуры с улицей, тем больше тепла нужно подавать в помещение для компенсации этих теплопотерь.

Для водяных радиаторных систем отопления этот «погодозависимый график теплоснабжения» выражается в линейном графике температуры подаваемой в радиаторы воды от температуры на улице (см.рис.1.)

Такой график поддерживается в системе водяного отопления с помощью специальных систем автоматического регулирования, которые располагаются в котельной частного дома в ИЖС,  в ИТП отдельного многоквартирного дома или в ЦТП городского микрорайона.

В 2020 году я опубликовал  здесь статью, в которой описал свой советский растровый микроскоп МРЭМ-200  1987 года выпуска. Мне было приятно, что статья вызвала большой интерес и помогла мне познакомиться с  людьми со схожими увлечениями.

Хочу рассказать о дальнейшей судьбе микроскопа и его усовершенствованиях. В статье хочу рассказать о внедрении системы прямого ввода изображения с микроскопа в компьютер и его последующей обработкой программными средствами.

За прошедшие годы микроскоп подвергся нескольким модернизациям, об одной из которых хочется рассказать. В 80-е годы  изображения с  мониторов микроскопа фиксировались для дальнейшего изучения и сохранения с помощью пленочного фотоаппарата. Для этого в комплекте с микроскопом шла специальная тубусная приставка, фиксирующаяся на мониторе. В третьем тысячелетии  мне хотелось, конечно, уже иметь компьютерный захват картинки, как в современных растровых микроскопах. В начале я пошел по самому простому пути: стал использовать цифровой фотоаппарат Canon вместо пленочного  фотоаппарата. Поскольку построение изображения в максимальном разрешении длится 41 секунду, мне пришлось перепрошить  фотоаппарат на такую длительную выдержку. Работа  с микроскопом  сразу стала комфортней, но  я понимал, что  есть еще  к чему стремиться.

В декабре 2022 года в Телеграмме я познакомился  с еще одним владельцем микроскопа МРЭМ-200. В  этой статье я буду, называть этого человека, по его просьбе, «Владелец МРЭМ-200 из Москвы, пожелавший остаться анонимным».  Он  решил проблему прямого компьютерного захвата, использовав  видео с youtube (https://www.youtube.com/watch?v=ruuxn2u3yao) известного  американского популяризатора науки Бена Краснова (Ben Krasnow). «Владелец МРЭМ-200 из Москвы, пожелавший остаться анонимным» творчески переработал информацию Бена Краснова, адаптировал софт под технические особенности  своего микроскопа  и  любезно поделился со мной этим софтом. У меня появилась программа, которая замечательно строила и сохраняла изображение на экране компьютера синхронно с изображением на родных мониторах микроскопа. Между компьютером и микроскопом добавился отдельный модуль согласования, в котором помещался АЦП с выходом USB и операционные усилители с регулировкой коэффициента усиления:

Всем привет, на связи Фарук, инженер-разработчик электроники и встроенного ПО в Whoosh (читается как ВУШ, ощущается как вжууух). Работаю я в embedded отделе (хардкорные программисты, что пишут прошивку на C для различных железок и проектируют эти самые железки), но в основном занимаюсь анализом различных данных от нашего IoT модуля и разработкой алгоритмов для работы с этими данными.

Наша компания — сервис аренды электросамокатов (а местами еще и электровелосипедов) или, иными словами, кикшеринг. О том, как мы к этому пришли и что из себя представляем можно почитать здесь.

Одно из отличий использования шерингового самоката от личного — наличие определенных правил. Например, вы видели когда-нибудь парочку влюбленных, вдвоем на самокате, исчезающих в закате? Или может наблюдали троих парней, которые в обнимку, преодолев смущенье, едут навстречу новым приключеньям? А может быть вы видели как чей-то отец, словно швец, жнец и на самокате ездец, с одним ребенком подмышкой а с другим на шее смело едет по парковой аллее?
Вызывают ли у вас эти картины гнев и праведное негодование? А может быть вы и сами не прочь прокатиться с другом/подругой на одном самокате? У нас для вас есть две новости.

Во-первых, так нельзя. А во-вторых, добро пожаловать под кат.

Когда я начинал писать своих первых ботов с использованием базы данных, их код был очень плохим: он расходовал лишние ресурсы, а также была плохая архитектура проекта. Поэтому я хочу поделиться с вами своими знаниями, чтобы вы не наступали на те грабли, на которые наступал я. В проекте бота, который будет использован в качестве примера в данной статье, я использовал такие технологии, как aiogram, SQLAlchemy, alembic и Docker. В качестве СУБД выступает PostgreSQL. Приятного чтения!

Выжимка требований и обязанностей после исследования кучи вакансий, частые хотелки бизнеса и реальные задачи системного аналитика. Отсеиваем лишнее. Покажите своему руководителю, чтобы перестать делать всё, везде и сразу.

Приветствую всех читателей Хабра! Меня зовут Михаил, я администратор DBA в компании «Автомакон». На данный момент работаю на проекте для «ВкусВилл».

Решил затронуть одну из насущных проблем, связанную с работой SQL Server, а именно со спинлоками в нем. Да, даже такой зрелый и стабильный продукт как Microsoft SQL Server иногда подкидывает неожиданные задачи. Этот кейс хорошо демонстрирует, насколько увлекательные и интересные задачи решают администраторы баз данных. 

Вышел первый коммерческий релиз СУБД реляционного типа — SoQoL версии 3.0.0. В русском варианте название СУБД звучит как СОКОЛ.

Меня зовут Егор Литвиненко. Я старший разработчик Yandex Observability Platform. Летом 2023 года я рассказывал на Saint Highload в Санкт-Петербурге про наш путь внедрения YDB CDC для обновления данных в сервисах, чтобы решить проблему инвалидации кешей.

В этой статье будет вся история внедрения с теорией, вопросами, ответами, ошибками, о которых я говорил на выступлении. Но кроме того, в конце есть обновления: что произошло и изменилось за это время. Мы рассмотрим весь процесс от появления задачи до результата:

• Какие подходы к доставке изменений мы использовали.

• Почему выбрали переход на CDC и в чём были сложности в работе с изменениями до этого. 

• Чем YDB CDC отличается от других решений, как настроить правильно, и на какие грабли мы наступили в процессе.

• Какую модель данных выбрать, чтобы решить проблемы с конкурентными изменениями.

• Как поддерживать решение после внедрения.

Привет, Хабр!

Представляю 50+ вопросов для подготовки к собеседованию C#, грейд — джуниор/мидл.

Вопросы разные: есть сложные/простые, с детальным объяснением и с ответом в пару предложений.
Anyway, должно быть полезно, поскольку я выбрал самые частотные вопросы

Вообще по поводу собеседований на C#/.Net разработчика, на Хабре статей хватает, вот две, где освещаются вопросы с собесов: тут и здесь.
Но в этих статьях не хватает детального разбора вопросов, что я и решил исправить.

Вообще, по моим и не только наблюдениям C# сейчас бурно развивается, в прошлом 2023 году TIOBE даже назвали C# языком года, что придаёт некоторую уверенность в завтрашнем дне для шарписта.

Так что пока кто-то всё ждёт конец света сингулярность (ну же, ещё чуть-чуть), другая часть несмотря ни на что готовится, проходит тернистый путь от тестового задания до оффера и вливается в C#-разработку, с чем я их искренее поздравляю.

В общем, уверен эта статья будет полезна для подготовки, не будем уже тянуть, поехали!

Кластеризация — это набор методов без учителя для группировки данных по определённым критериям в так называемые кластеры, что позволяет выявлять сходства и различия между объектами, а также упрощать их анализ и визуализацию. Из-за частичного сходства в постановке задач с классификацией кластеризацию ещё называют unsupervised classification.

В данной статье описан не только принцип работы популярных алгоритмов кластеризации от простых к более продвинутым, но а также представлены их упрощённые реализации с нуля на Python, отражающие основную идею. Помимо этого, в конце каждого раздела указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления.

Всем привет, меня зовут Александр Бобряков. Я техлид в команде МТС Аналитики, занимаюсь Real-Time обработкой данных. Мы начали использовать фреймворк Apache Flink, и я решил поделиться на Хабре своим опытом внедрения этой технологии в цикле статей.

В предыдущей статье — «Apache Flink. Как работает дедупликация данных в потоке Kafka-to-Kafka?» — я рассказывал про построение пайплайна Kafka-to-Kafka с промежуточным разделением потока и дедупликацией событий. Также разобрались, что такое состояние оператора и зачем оно нужно.

В этой статье добавим возможность динамического определения топика в Kafka для каждого события, куда его нужно записать.

Лид продуктовой аналитики о том, как спасал свою команду от ad-hoc-задач, что получилось, а что нет и как нужно было действовать. История внедрения изменений в команде аналитики.

Я искренне считаю, что математическая статистика должна стать базовым навыком каждого маркетолога и продакта. Сейчас, к сожалению, это не так. Поэтому и написал «путеводитель» по статистике, для тех, кому тяжело подступиться к изучению данного раздела математики и, тем более, сделать его «навыком».

Все представленные ниже материалы основаны на моём опыте изучения математической статистики.

DevOps-инженеры знают, как сложно найти действительно познавательную литературу. В этой профессии очень важны постоянное самосовершенствование и изучение новых технологий. Книги помогают систематизировать знания и могут подсказать приемы, которые сделают работу эффективнее. В новой подборке от экспертов МойОфис мы советуем семь стоящих изданий. Подробности — под катом.

«Физические законы — это не Python, их не изменить в новых версиях, то есть материал в книге (по электронике) будет актуален всегда».

Беспилотные автомобили, продвинутые голосовые ассистенты, рекомендательные системы – это только малая часть тех классных продуктов, которые создаются с помощью инженеров по машинному обучению и, думаю, не для кого не секрет, что за кулисами сего чуда стоит математика. Именно она играет главную роль в понимании алгоритмов машинного и глубокого обучения.

Машинное обучение держится на трёх основных столпах:

Привет, Хабр!

Так уж повелось, что любой уважающий себя работодатель перенимает передовые методики FAANG — по этой причине практически во всех IT-собесах есть она: секция алгоритмов. Кто-то ей рад, кто-то не очень, но секция есть и уходить пока не планирует. Поэтому нужно закатать рукава и достойно встретить суровую реальность.

Вопрос из области ненормального программирования: насколько сложные программы вы сможете написать на питоне, не пользуясь в принципе переменными (а также агрументами функций), за исключением пары глобальных массивов? Правильный ответ: да любой сложности. Если что-то можно сделать на ассемблере, то уж на питоне и подавно! Правда, пусть лучше код вместо меня сгенерирует машина :)

Продолжаем разговор о минималистичном компиляторе, который вполне реально написать за выходные. Задачей стоит транслировать код из придуманного мной языка в x86 ассемблер. Мой компилятор состоит из 611 строк кода, при этом не имеет ни единой зависимости:

ssloy@khronos:~/tinycompiler$ cat *.py|wc -l

611

Несмотря на то, что мой компилятор выдаёт ассемблер, я не мазохист, и пришёл к этому постепенно, сначала я транслировал код в питон, и постепенно урезал функционал целевого языка, пока не остался голый ассемблер, см. обложку публикации.

Итак, тема сегодняшнего разговора: генерация кода на питоне без использования переменных.

В Альфа-Банке безостановочно ведутся работы по созданию и обновлению статистических моделей. Чтобы выявить момент, когда модель перестала соответствовать критериям качества установленным в банке, требуется регулярный мониторинг. Это задача нашего подразделения — регулярно мониторить модели, которые находятся в продуктивном контуре, собирать метрики по качеству моделей. Так как мы за эффективность, то мониторим модели автоматизировано.

В задаче автоматизированного мониторинга есть два условия:

• Нам нужен реестр моделей, для понимания, что мониторить сейчас, а что необходимо мониторить завтра.

• Нам нужно ПО которое будет выполнять мониторинг с необходимой периодичностью и с заданными критериями оценивания.

Для выполнения первого условия у нас есть интеграция с Jira и пользовательский интерфейс, если необходимо внести модель, которой нет в Jira. Для выполнения второго до недавнего момента использовали разработку иностранной компании. Но теперь у нас есть своё.