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(:

Всем привет! Меня зовут Маша, я девушка программиста и хотела бы поделиться опытом, как легко выглядеть актуально сегодня имея любой бюджет и количество времени. 

Пишем UI автотесты на TypeScript используя Page Object + Page Factory, Playwright, Allure.

В этой небольшой статье я очень сжато расскажу, как правильно настроить WSL в Windows 11 для локальной разработки Laravel-приложения. Мы собираемся установить php, mysql, nginx и composer, а также отредактировать файл hosts в самом Windows. Заранее прошу не гневаться на меня поклонников Docker, здесь я рассказываю именно про WSL.

Итак, без лишних промедлений, приступим. И начнем с того, что, как мы предполагаем, у нас есть Windows и всё. Если WSL уже установлен, львиную часть статьи можно пропустить.

Убедитесь в том, что ваша версия Windows совместима с WSL.

Островерхая скатная и плоская крыша дома в ИЖС: Битва архаично-романтичного  «дизайна» с инженерной рациональностью.

Крыша дома в частном секторе- это не только инженерное сооружение, но и главный элемент внешнего вида здания в целом.

Если учесть, что частный дом в значительной степени строят ради «показать себя», то его крыша становится скорее ярмаркой тщеславия, чем ответственной инженерной конструкцией. (см.рис.1.)

В 2024 году Rust остается одним из наиболее востребованных и перспективных языков программирования. Вот несколько причин, почему учить Rust может быть полезно:

1. Безопасность: Rust разработан с упором на безопасность, предотвращая многие типичные ошибки программирования, такие как доступ к памяти после ее освобождения или гонки данных. Это особенно важно для разработки критически важных систем, таких как операционные системы или встраиваемые приложения.

2. Производительность: Rust обеспечивает высокую производительность благодаря своей системе управления памятью и эффективной компиляции. Он позволяет писать быстрый и эффективный код, что делает его привлекательным для разработки высоконагруженных систем или игр.

3. Многопоточность: Rust предоставляет удобные инструменты для разработки многопоточных приложений. Он предлагает безопасные абстракции для работы с потоками и предотвращает гонки данных, что облегчает разработку параллельных программ.

4. Кроссплатформенность: Rust поддерживает различные платформы, включая Windows, Linux, macOS и другие. Это позволяет разрабатывать приложения, которые могут работать на разных операционных системах без необходимости переписывать код.

5. Растущее сообщество: Rust имеет активное и одно из самых быстрорастущих сообщество разработчиков. Это означает, что всегда есть доступ к обновленным библиотекам, учебным материалам и помощи от опытных разработчиков.

6. Востребованность на рынке труда: Rust становится все более популярным среди работодателей, особенно в области разработки системного и встраиваемого программного обеспечения. Умение программировать на Rust может открыть двери к новым возможностям и повысить вашу конкурентоспособность на рынке труда.

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.

Несколько лет назад уже писал про свои поиски идеальной и недорогой панели управления умным домом (статья собрала 200 закладок), тогда в 2020 году я остановился на недорогом андроид планшете, который перепрошил на чистый андроид для выполнения удаленных команд через ADB.

Программно меня всё устраивало, но вот красиво закрепить планшет на стене без колхоза и дополнительных действий было трудно. Пришлось отдавать его в багетную мастерскую для оформления в рамку, выпиливания в стенках мест под кабель и кнопки, а затем придумывать настенный крепеж, который бы не отваливался при нажатии на экран, а кнопку включения пришлось подпаивать внутри корпуса планшета, чтобы сделать её внешней. К тому же в случае проблем с устройством пришлось бы эти шаги повторять заново.

С тех пор я переехал и не захотел повторять все эти шаги, мне хотелось взять готовое заводское устройство, программно его настроить, отвязать от любых облачных сервисов и просто вставить его в подрозетник или поставить на стол. Переплачивать за панель тоже не хотелось. В итоге таким вариантом стала Sonoff NSPanel.

Выбор пал на NSPanel из‑за цены около 3,5 тысяч рублей, а также возможности установки в подрозетник или покупки настольной подставки — как у меня на фото.

Есть много локальных аналогов ChatGPT, но им не хватает качества, даже 65B модели не могут конкурировать хотя бы с ChatGPT-3.5. И здесь я хочу рассказать про 2 открытые модели, которые всё-таки могут составить такую конкуренцию.

Речь пойдет о OpenChat 7B и DeepSeek Coder. Обе модели за счет размера быстры, можно запускать на CPU, можно запускать локально, можно частично ускорять на GPU (перенося часть слоев на GPU, на сколько хватит видеопамяти) и для такого типа моделей есть графический удобный интерфейс.

И бонусом затронем новую модель для качественного подробного описания фото.

UPD: Добавлена информация для запуска на Windows с ускорением на AMD.

Я уже написал здесь много статей на тему прокси-протоколов и прокси-клиентов, которые очень сложно детектировать и заблокировать, и которые используют пользователи в Китае, Иране, Ираке, Туркменистане, и теперь вот в России (мы здесь в отличной компании, правда?). Но довольно часто мне в комментариях писали, мол, это все отлично, но мне нужен именно VPN для целей именно VPN - доступа в частные локальные сети, либо для соединения клиентов между собой, и желательно так, чтобы его не заблокировали обезьяны с гранатой. Поэтому сегодня мы поговорим именно о VPN.

Классические OpenVPN, Wireguard и IPSec отметаем сразу - их уже давно умеют блокировать и блокировали не раз. Модифицированный Wireguard от проекта Amnezia под названием AmneziaWG — отличная задумка, но есть одно но...

Друзья, всем привет, сегодня я научу вас как создавать шикарные мемные гифки с вашим лицом с помощью дипфейк нейросети FaceFusion.

Друзья, всем привет! Сегодня я хочу рассказать вам про самую простую и доступную для понимания нейросеть, которая создает изображения по вашему текстовому описанию. Она называется Fooocus и основана на знаменитой Stable Diffusion XL. Это идеальное решение в качестве вашей первой нейросети, и необходимый инструмент для любого дизайнера или контент мейкера.

Внутри много тяжелых изображений.

Многие, кто приходил в любую новую сферу, задавались вопросами: «какими инструментами необходимо владеть, чтобы…», «а точно ли это весь перечень?», «а какие навыки необходимы, чтобы пройти собеседование?». Таких вопросов больше у новичков, которые уже начали обучение или только в поисках обучения, пытаются понять минимум необходимый для старта.

Давайте разберёмся с вопросами по ручному и автоматизированному тестированию, которые задают в том числе и студенты курса «Инженер по тестированию».
В статье мы пройдём по нужным навыкам, инструментам. Дадим полезные ссылки для углубления в темы и составим карту компетенций.

Почему люди понимают линейные рисунки? Почему мы мгновенно узнаём объекты на линейных рисунках, хотя они не относятся к явлениям естественного мира? Многие исследования показывают, что люди, никогда ранее не видевшие такие изображения, могут их понимать; нам не нужно этому учиться.

Классический ответ на этот вопрос — та гипотеза, которую я буду называть Lines-As-Edges. Она гласит, что рисунки симулируют естественные образы, потому что признаки линий активируют рецепторы краёв в зрительной системе человека. Насколько я могу судить, такое убеждение широко распространено в среде исследователей зрения; многие люди вспоминают эту гипотезу, когда я говорю о восприятии рисунков, а также многие комментаторы под недавним постом в Twitter. Обобщением этой идеи становится то, что линии соответствуют некому внутреннему представлению, заставляющему нейроны реагировать на контуры объектов. Я называю эту гипотезу Line-As-Internal-Representation и расскажу о ней в этой статье.

Введение

Я делала много вещей с компьютерами, но в моих знаниях всегда был пробел: что конкретно происходит при запуске программы на компьютере? Я думала об этом пробеле — у меня было много низкоуровневых знаний, но не было цельной картины. Программы действительно выполняются прямо в центральном процессоре (central processing unit, CPU)? Я использовала системные вызовы (syscalls), но как они работают? Чем они являются на самом деле? Как несколько программ выполняются одновременно?

Наконец, я сломалась и начала это выяснять. Мне пришлось перелопатить тонны ресурсов разного качества и иногда противоречащих друг другу. Несколько недель исследований и почти 40 страниц заметок спустя я решила, что гораздо лучше понимаю, как работают компьютеры от запуска до выполнения программы. Я бы убила за статью, в которой объясняется все, что я узнала, поэтому я решила написать эту статью.

И, как говорится, ты по-настоящему знаешь что-то, только если можешь объяснить это другому.

Более удобный формат статьи.

То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).

В прошлом году мировую IT-сферу лихорадило от многотысячных сокращений в цифровых гигантах. По времени это совпало со становлением искусственных нейросетей ChatGPT 3+, Midjourney и Stable Diffusion, которые впервые в истории смогли ощутимо конкурировать с живым разумом в творческих задачах. Люди призадумались: не ждут ли IT ещё большие сокращения по мере внедрения нейросетей вместо программистов? И если ждут, то когда именно? Имеет ли смысл новичкам заскакивать в ИТ, или окно возможностей уже закрылось?

Любой современный профсоюз сейчас внимательно следит за возможностями ИИ, потому что ИИ уже сейчас меняет рынок труда. С философской точки зрения мы уже рассматривали вопрос о возможности создать разумный (сильный) ИИ. Теперь один из активистов нашего профсоюза, работающий в сфере машинного обучения, с практической точки зрения оценивает, может ли ИИ заменить человека и как быстро это произойдёт. 

Проект Docker, запущенный в 2013 году, стал одним из самых популярных инструментов в области контейнеризации. Спустя почти 10 лет Docker активно развивается, однако, не только сама компания Docker Inc привносит улучшения в свой продукт – обычные пользователи тоже вносят свой вклад, создавая различные инструменты, которые совершенствуют взаимодействие с системой Docker.

В статье мы рассмотрим топ-5 полезных утилит, которые упростят работу с Docker.

Поговорим о: 1) том как я попал в магистратуру по Computer Science от Georgia Tech пока жил и работал в Воронеже, 2) требованиях к поступлению, 3) стоимости, 4) моих впечатлениях от курсов, которые мне читают, 5) почему я все еще продолжаю учиться после того, как начал работать в FAANG и переехал в UK.