Пользователь
Convex - это платформа для создания бэкенда. В нее входит: Server Functions, ACID Database, Vector Search, Scheduling and crons, File Storage
Все в Convex работает в режиме реального времени. Также написаны удобные интерфейсы для работы с Convex на React
Четыре года назад ИТ-эксперт Чип Хуэн* проанализировала экосистему ML с открытым исходным кодом. С тех пор многое изменилось, и она вернулась к изучению темы, на этот раз сосредоточившись исключительно на стеке вокруг базовых моделей.
О результатах исследования читайте под катом.
*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.
За последние пару лет многие российские компании перестали получать обновления зарубежного софта или вовсе потеряли к нему доступ. Мы, как и наши коллеги из других отечественных компаний, задумались о поиске альтернатив используемым нами решениям.
Наши бекендеры решили настроить резервную инфраструктуру на базе ресурсов «Яндекса». Мы, фронтендеры, задумались над альтернативой npm registry — источнику библиотек, фреймворков и других полезных в работе штук.
От нашей изначальной идеи — создания локального registry — мы пришли к yarn 2+. О том, как так получилось, и с чем мы столкнулись на этом тернистом пути, я сегодня и расскажу.
Привет! Меня зовут Михаил Кажемский, я Lead DevOps в IT‑интеграторе Hilbert Team. В последнее время к нам часто обращаются заказчики, которым нужна помощь с организацией хранения долгосрочных метрик в российских облаках. Так как для многих эта задача сейчас актуальная, в данной статье мы с моим коллегой Денисом Бабичевым решили рассказать, как мы используем мощные возможности ClickHouse для эффективного долгосрочного хранения метрик Prometheus. В статье вы найдете рекомендации по использованию инструмента и описание альтернативных решений, таких как Thanos, Grafana Mimir и Victoria Metrics.
В последнее время я все чаще и чаще сталкиваюсь с мнением о том, что тимлид не должен писать код. И, если лет эдак 15 назад это была просто шутка, то сейчас это мнение становится чуть ли не мейнстримом в индустрии. Поэтому я хочу чётко сформулировать свой взгляд на этот вопрос.
В предыдущем уроке мы проговорили для чего может понадобиться домашняя лаборатория и самое главное — кому она нужна. Допустим вы решили, что вам она нужна. Тут же встанет вопрос: «На чем строить эту виртуальную лабораторию?». Вопрос не такой простой, как может показаться на первый взгляд. Как минимум здесь два важных пункта, которые очень тесно связаны друг с другом:
Для генерации изображений сегодня существует множество сервисов. Некоторые из них платные, другие нет. И даже в большинстве бесплатных сервисов вы можете столкнуться с ограничениями, например, на количество бесплатных картинок за единицу времени, разрешение изображений и прочее. Это обстоятельство объясняется просто. Несмотря на доступность технологии, железо, которое требуется для генерации, остается дорогим. И бесплатно отдавать ресурсы GPU мало кому хочется. Однако, тягу к бесплатному трудно победить. Поэтому в этой статье мы узнаем, как, всё же, генерировать изображения только при помощи браузера и нескольких строк кода.
Собрал подборку площадок с небольшим описанием и мои личным мнением по каждой площадке, где можно продать свой стартап, продукт, готовый бизнес, магазин, сайт, блог. Если у вас завалялся какой-то проект можете попытаться продать его и сделать отличный кейс для своей карьеры.
Приветствую, читатели Хабра! Сегодня я хочу поделиться с вами тем, как мы можем создать приложение для генерации документов с использованием CarboneJS, Minio и NodeJS. Приложение будет использовать CarboneJS для генерации документов, Minio в качестве сервера объектного хранилища и NodeJS как среду выполнения. Давайте начнем!
H3 отмечает, что Express.js - старый и малоразвивающийся фреймворк, являющийся не оптимальным выбором для новых проектов из-за потенциальных проблем безопасности и утечек памяти, что, к слову, касается и Koa.
В нашей статье мы сделаем акцент на фреймворках, поддерживающих запуск service workers на серверной стороне и современный стандарт Fetch API, поскольку это позволяет им работать в бессерверных и Edge-окружениях, таких как Cloudflare Workers. Это, к слову, и причина, почему Fastify не будет рассматриваться в нашей статье, несмотря на эксперимент fastify-edge, который продолжался два года (кстати, была написана интересная статья о переходе от Node к средам рабочих процессов, с которой я рекомендую ознакомиться).
Worker Runtimes воплощают первоначальное обещание NodeJS: использование одного языка и возможность обмена кодом между клиентом и сервером. Однако на практике это не осуществилось, и API Node и браузеров пошли по разным путям. Worker Runtimes вновь объединяют эти возможности. Больше информации здесь.
Hono, H3, HatTip и Elysia - это современные фреймворки HTTP-серверов, также известные как промежуточные программы веб-сервера нового поколения. Они работают везде, на любом JS-рантайме, включая бессерверные и Edge-среды выполнения. Это означает, что они могут быть использованы не только на серверах Node.js. Кроме того, все они поддерживают TypeScript.
Далее мы поговорим о каждом их них по отдельности и сравним некоторые различия.
Все они поддерживают Web Fetch API (объекты Request/Response), но здесь я покажу их API, наиболее похожие на Express, чтобы было проще ориентироваться.
В данной статье даётся общее описание векторного представления вложений слов - модель word2vec. Также рассматривается пример реализации модели word2vec с использованием библиотеки PyTorch. Приведена реализация как архитектуры skip-gram так и CBOW.
Демо здесь.
GitHub Copilot доступен бесплатно для подтверждённых учащихся, преподавателей и мейнтейнеров популярных проектов с открытым исходным кодом.
Даже если вы не подходите под указанные выше критерии, стоимость платной подписки
(Individual) более доступна, чем аналогичное предложение от OpenAI.
Она стоит всего 10 долларов и при этом обеспечивает доступ к GPT-4.
Если вышеперечисленные варианты вам не подходят — попробуйте полностью бесплатную альтернативу: openai-gemini.
GitHub Copilot чат доступен исключительно в избранных IDE.
Проект openai-github-copilot позволяет использовать его с намного более широким спектром инструментов: предоставляется общий API, совместимый с OpenAI, который можно развернуть бесплатно.
(Однако подписка на GitHub Copilot всё так же требуется.)
Факт, что сейчас искусственный интеллект занимает центральное место в различных аспектах нашей повседневной жизни, делает его одной из самых важных и динамично развивающихся технологий нашего времени. Они поджидают нас и в автоматизации процессов, и в анализе данных, и в обработке естественного языка, и в медицинской диагностике, и в финансовых прогнозах и во многом другом. Но я бы хотела поговорить и о дизайне.
Компания Codia, из технологического центра Сингапура, идет, нет, даже бежит на свет в темноте, в виде искусственного интеллекта.
Команда предлагает нам интересные продукты: Codia AI Design и Codia AI Figma to code, где первый способен воспроизвести наш набросок и фотографию в драфт, а второй способен подобный драфт воспроизвести в код.
Предлагаю рассмотреть эти плагины и концепцию их работы.
Приступим(:
Давно не виделись, уважаемые!
Ну что ж, рад вас видеть, сегодня будем говорить и применять новые инструменты для создания RAG, улучшим качество наших результатов относительно прошлой статьи за счет использования других моделей для embeddings. Также затронем использование трушной векторной БД Chroma.
Привет! В данной публикации команда RnD CV из SberDevices познакомит вас с нашим подходом к решению задачи повышения степени реалистичности портретных изображений (по-научному — портретной гармонизации изображений). Мы не только расскажем о задаче портретной гармонизации, но и представим архитектуру нейронной сети, которая прекрасно решает эту задачу. В конце статьи будут представлены примеры работы нашей модели и получившиеся метрики.
В этом большом материале я хочу поразмышлять на тему того, как из базового MVP стартапа сделать не просто продукт - а целую экосистему. Подумать над монетизацией и юнит-экономикой, посчитать затраты на разработку и потенциальные заработки. Все расчеты в материалах не достоверные, они показывают логику таких расчетов, а не реальную прибыль на проекте.
Когда меня попросили заняться курсом по управлению командой в ВШЭ (2007), я столкнулся с многими неосознанными проблемами в управлении в ИТ, в том числе проблемой того, что большинство "повышенных" сотрудников на позицию руководителя оказываются в состоянии неосознанной некомпетентности.
И прежде чем придет понимание того, что им нужно учиться, успевают натворить много такого, за что потом становится стыдно или их просто увольняют. Причем это касалось как разработчиков, становящихся руководителями и тим-лидами, так и вице-президентов. Последние несколько лет я сталкиваюсь с тем, что это часто приводит к так любимому многими Выгоранию.
При́нцип Пи́тера — положение, выдвинутое и обоснованное в одноимённой книге Лоуренсом Питером. Формулировка: «В иерархической системе каждый индивидуум имеет тенденцию подняться до уровня своей некомпетентности».