Последнее время только ленивый не пишет о великом прорыве человечества в области разработки искусственного интеллекта под общим названием "большая языковая модель" (LLM, large language model). И хотя у них остается еще много возможностей для совершенствования, но за последние несколько лет подобные приложения стали действительно востребованными. Большие языковые модели привлекают своей сверхъестественной способностью резюмировать текст, понимать естественный язык и создавать контент (и судя качеству некоторых статей, в том числе и тут на Хабре).

Правда подобные инструменты иногда сбоят и выдают некорректную информацию т.е. "галлюцинируют", которую выдают за правду. Генераторы изображений могут нарисовать лошадей с пятью ногами или кисть руки с семью пальцами. Однако подобные "фантазии" не всегда плохо. Например, когда творчество ценится выше точности, генерация не существующего контента, но похожего на правду, может оказаться полезной.

Томас Валадес (Thomas Valadez) воспользовался этим творческим потенциалом, чтобы создать интересное устройство под названием «Storybook». Его проект с открытым исходным кодом превращает Raspberry Pi в рассказчика на базе искусственного интеллекта, способного создавать иллюстрированные сказки. Это устройство использует LLM и генератор изображений для создания одной страницы книги из никогда не существовавшего сборника рассказов и выводит их на E-Ink дисплей.

Тетрадь, дневник — ваше лицо. А круто оформленный профиль на гитхабе — статус вашей занятости. Чем больше участий в проектах, тем безработнее... Пока молодые специалисты оформляют свои страницы с "Lib-Meta-Neo ML-Scientist 10 years of expirience" на LinkedIN настоящий амбассадор HR и трудового найма бегут на GitHub. Именно там выискиваются самые закостенелые гики программирования, вносящие тридцать пять тысяч коммитов в безбюджетные опенсорс проекты; именно там рождаются гении, разрабатывающие AAA-проекты геймдева на ассемблере. 

Все это шутки. 

Но реальность такова, что многие из рекрутеров не против оценить ваш профиль. Подавать себя, как в маркетинге, важно. И неплохо бы сразу представить всю статистику развернуто перед глазами, чтобы бедный HR не искал ваши коммиты, а гордо проведенные тысячи часов в GitHub не остались за кадром. Каждый проект служит материальным доказательством способностей разработчика, позволяя потенциальным соавторам или работодателям оценить его стиль программирования, навыки решения задач и умение управлять проектами. 

Для этого на гитхабе есть много утилит, которые помогают оформить Readme личного профиля. Но для начала давайте быстренько его создадим.

Данный материал позволит вам подготовиться к собеседованию, освежить знания или познакомиться с такими терминами как транзакции, ACID и уровни изоляции.

Важно отметить, что речь пойдет о реляционных базах данных, которые наилучшим образом подходят для транзакций и соответствуют критериям ACID.

Наша задача - сделать так, чтобы программа выводила "Good" в независимости от того, что пользователь ввёл в поле пароля. Если вы захотели декомпилировать данную программу, закинув EXE-файл в программу по типу dotPeek или ILSpy, то у вас ничего не выйдет. Ведь данная программа написана не на C#, исходный код которого можно легко посмотреть, а на C++, декомпилировать который нельзя.

Изучите ключевые концепции программирования, лежащие в основе популярной JavaScript-библиотеки React. Понимание этих концепций поможет вам применить лучшие практики программирования в работе.

Как реализовать хранение и работу каталога папок в PostgreSQL? Есть большое количество вариантов. Но хочется, чтобы реализация выглядела лаконично, не нарушала прозрачность выполняемых операций, не вызывала блокировок, не требовала большого вовлечения клиента в специфику работы и т.д. Потому сегодня попробуем реализовать хранение древовидных структур и работу с ними без использования триггеров, блокировок, дополнительных таблиц (представлений) и внешних инструментов в SQL.

Описание способа нахождения значения произвольного элемента последовательности Фибоначчи за логарифмическое время.

Как красиво в фильмах увеличивают изображения с дешёвой видеокамеры, да так, что чётко видно лицо в отражении зрачка человека, находящегося за километр. Я тоже так хочу. А что мы имеем по факту? На какой максимальный результат можно рассчитывать хотя бы теоретически? А оказывается можно сделать чуть лучше, чем размазню...

Apache Kafka является мощным инструментом для обработки и передачи потоковых данных в реальном времени, который находит широкое применение в различных индустриях для обработки огромных объемов данных с низкой задержкой. В центре этой платформы лежит способность эффективно распределять данные между множеством производителей (producers) и потребителей (consumers), при этом поддерживая высокую пропускную способность и масштабируемость. Однако, с увеличением количества и разнообразия данных, возникает необходимость в управлении структурами этих данных, что обеспечивает Schema Registry. Этот компонент является критически важным для поддержания согласованности данных в Kafka, поскольку он управляет схемами сообщений и обеспечивает совместимость между различными версиями схем, что позволяет системам бесперебойно обмениваться данными даже при изменении структуры сообщений.

Когда я только знакомился с принципами SOLID, я искал понятные статьи на Хабр. При этом пришлось прочитать не одну статью, и полное понимание пришло сильно позже. Хотелось бы, чтобы новички на более простых примерах смогли почувствовать, о чем эти принципы.

Задумывались ли вы, почему функция isinstance(int, object) возвращает True? Объяснение, что все является объектом, которое можно часто услышать, хоть и является правдой, но не дает ответа на вопрос и на самом деле есть профанация, потому что не дает настоящего понимания, а создает только его видимость. Ведь совсем непонятно, почему int (как и любой другой стандартный класс) является непременно экземпляром базового класса. Да, он является подклассом, но почему именно экземпляром? Ответ будет дан по ходу изложения.

В наше время доминирования таких сервисов как GoogleMaps, 2ГИС, Яндекс.Карты и т.п. обычного пользователя трудно удивить онлайн-картами. Однако есть проекты, которые по-прежнему способны заинтересовать. В этой подборке я собрал наиболее интересные геоинформационные сервисы - приготовьтесь к погружению в историю, водный апокалипсис и царство цветов!

Привет, аналитики!

В прошлый раз мы разобрались, как бизнес-аналитику наладить взаимодействие со стейкхолдерами и превратить их противоречивые требования в единую систему.

Сегодня я хочу поговорить о дальнейшей работе аналитика в проектах по созданию хранилищ данных (DWH). Как пройти весь путь от сбора требований до внедрения готового решения, сохраняя баланс интересов бизнеса и ИТ.

Мы уже выяснили потребности пользователей и достигли консенсуса по целям системы. Теперь предстоит воплотить эти требования в реальное DWH. И здесь нас ждет не меньше подводных камней, чем на этапе согласования.

Как избежать недопонимания между бизнесом и ИТ в ходе проектирования? Как убедиться, что разработанное решение действительно решает задачи заказчика? И как помочь пользователям безболезненно перейти на новую систему?

В математике существует очень интересная тема, которая носит название "расслоение Хопфа". В 1931 году Хайнц Хопф опубликовал свою работу об открытой им в топологии конструкции, получившей в истории название "Hopf fibration" - расслоение Хопфа. Суть этой конструкции, была основана на геометрических разработках Уильяма Кингдона Клиффорда.

В поле зрение физиков-теоретиков, однако, она впервые попала лишь сорок с лишним лет спустя, в 1970-е годы, из-за прямых и непосредственных математических взаимосвязей между расслоением Хопфа и калибровочными симметриями в квантовой теории поля.

В данной небольшой статье рассмотрены некоторые основные моменты связанные с моим сайтом на котором рассматривается визуализация расслоения Хопфа.

Перевод статьи, где автор замеряет перформанс Stream API в Java на около-реалистичных (и не очень) задачах. Как и автору, мне нередко на глаза попадаются заявления что мол вся эта функциональщина в джаве - баловство и скорее вредный сахар. И что старовер с джавы 1.6 напишет на циклах заведомо более быстрый код, чем хипстер на стримах. Также в статье наглядно демонстрируется, в каких именно условиях параллельные стримы могут начать приносить пользу.

Всем привет!

В этой статье возьмем за основу пару таблиц и пройдемся по планам запросов по нарастающей: от обычного селекта до джойнов, оконок и репартиционирования. Посмотрим, чем отличаются виды планов друг от друга, что в них изменяется от запроса к запросу и разберем каждую строчку на примере партиционированной и непартиционированной таблицы.

Привет! Мы – Екатерина и Виктория, middle-разработчик и старший разработчик в БФТ-Холдинге. В статье кратко расскажем об основах DGS фреймворка, его преимуществах, проблемах, с которыми мы столкнулись при работе с ним, а также покажем создание простого сервиса с поддержкой WebFlux.

Привет, Хабр.

В этой статье о том, как без написания кода поставить себе локально и использовать LLM без подключения к сети. Для меня это удобный способ использования в самолёте или in the middle of nowhere. Заранее выгрузив себе нужные файлы, можно делать анализ бесед саппорта с клиентами, или получить саммарайз отзывов из стора на приложение, или оценить резюме/тестовое задание кандидата...