Разработчик
Я смог запустить FL Studio и любые VST плагины в GNU Linux, при этом экранировав всё это дело от основной системы! Теперь я могу безопасно писать музыку, играть на гитаре с крутыми эффектами и крутить баст-бустед звуки друзьям в Дискорд и Телеграм. Хотите так же, но не проходя через боль и не теряя столько же времени и нервов, сколько потерял я?
TL;DR:
— в Rust намного больше достоинств, чем просто скорость и безопасность
— в Rust по умолчанию CDD (compiler-driven development, разработка через компилирование). Это как TDD, только CDD
— Rust — не сложный язык, особенно если не гнаться за максимальной производительностью
В этой статье я бы хотел рассказать:
— почему взгляд на Rust как на "memory safe C" очень сильно сужает область его возможного применения
— почему я смотрю на Rust как на очень удобный в разработке язык высокого уровня, которому просто случайно повезло оказаться невероятно быстрым
— почему разработка на Rust быстрее, чем многие думают
— почему Rust — это один из лучших языков общего назначения
14го декабря в одном из самых авторитетных общенаучных журналов Nature была опубликована статья с, кажется, сенсационным заголовком: «ИИ-модели Google DeepMind превосходят математиков в решении нерешённых проблем». А в блогпосте дочки гугла и вовсе не постеснялся указать, что это — первые находки Больших Языковых Моделей (LLM) в открытых математических проблемах. Неужели правда? Или кликбейт — и это в Nature? А может мы и вправду достигли техносингулярности, где машины двигают прогресс? Что ж, давайте во всём разбираться!
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.
Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.
Вас приветствует ваш зануда!
Если вы следите за моей ленивой активностью, то заметили бы, что у меня много от чего пригорает. Вот, например:
- У меня пригорает от низкосортных статей на потоке: Питон против Безумного Макса, или как я посты на Хабре замораживал
- У меня пригорает от Django: Окей, Джанго, у меня к тебе несколько вопросов
- И от Яндекса тоже: Собеседование в Яндекс: театр абсурда :/
- И от рекрутеров: Я единственный из 1400, или самый крутой рекрутинг, что я проходил
Посмотришь так - я уже давно должен был сгореть. Но я, аки феникс, возрождаюсь, и сегодня у меня горит от, внезапно, Питона, на котором я пишу больше десяти лет. Если вам интересно, что же, по моему мнению, с ним не так - то прошу под кат.
На этой неделе мы выпустили Squadus — единое цифровое рабочее пространство, которое позволяет компаниям удобно и гибко структурировать коммуникации. На создание этого on-premise решения ушло порядка трех лет; для ускорения разработки Squadus мы скомбинировали наши технологии и компоненты СПО.
Мы рассмотрели несколько вариантов мессенджеров с открытым кодом в качестве основы, но все они не в полной мере отвечали нашим требованиям и не обеспечивали обслуживание более чем 1000 пользователей. Мы же хотели добиться значительно более высоких показателей — несколько десятков тысяч одновременно работающих пользователей. Поэтому переработали серверные компоненты и внедрили современную микросервисную архитектуру.
В новом цикле статей рассказываем, как Squadus развивался с технической точки зрения. Начнем с бэкенда: поговорим сегодня о переходе от монолитной архитектуры к микросервисной, о том, какие проблемы и как мы решали, и что нам это дало.
Подробный рассказ о том, как я свой дом и сад сделал умными. С фото, техническими деталями, стоимостями и выводами на будущее.
Это объект Pizza, там хранится инфа о латте, а заказали его в Restaurant или в Pizzeria? Неудобно? Максимально. Мы читаем код существенно больше, чем пишем. И хочется сразу понимать, что происходит, не играя в квесты «что имел в виду автор», «да как это работает» и «я снова ничего не понял». Без навыка давать хороший нейминг невозможно писать качественный и поддерживаемый код. Про нейминг говорят заодно, в рамках архитектуры и общих инженерных практик. В статье поговорим про него отдельно.
Как получается, что код становится мало понятным даже для его авторов? Почему нейминг так важен? Как придумывать названия, не применяя целые теории нейминга? Как лёгким процессом организовать работу с неймингом в команде? На все эти вопросы мы ответим в статье.
Кто-то просит нашумевшего чат-бота сгенерировать код, кто-то — написать песню в стиле The Queen. Ну а я — как лингво-коуч и гик — решила упороться и посмотреть, поможет ли система OpenAI прокачать иностранный язык. Спойлер: очень даже.
Протестировала на себе несколько способов → Выделила 5 самых годных → Снабдила комментариями, как извлечь максимум. Дочитайте до 5-го, это мой любимый 🙃
Как вы, наверное, знаете, на днях OpenAI выпустила языковую нейросеть ChatGPT. Этот текстовый ИИ уже побил все рекорды по хайпу. Он набрал 1 млн зарегистрированных пользователей меньше чем за неделю. Для сравнения, у Twitter достижение этой цифры заняло 2 года, у Facebook — 10 месяцев.
ChatGPT доступен для бесплатного использования на время периода «сбора обратной связи». Компания надеется использовать собранные данные для улучшения финальной версии инструмента. Поработать с ИИ может каждый, достаточно зарегистрироваться у них на сайте. Учтите, что может потребоваться VPN или гугл-аккаунт с американским номером, потому что в некоторых странах сервис не поддерживается. Зато бот понимает запросы в том числе и на русском (хотя модель при этом использует только ту информацию, которая была заложена в неё еще до 2021 года):
О возможностях программируемых клавиатур и о том как можно увеличить скорость набора текста с помощью программных функций повышения физической совместимости
При работе с инструментом важно знать теоретические основы. Во-первых, вам будет значительно проще искать ответы на вопросы в Google и понимать официальную документацию. Во-вторых, при обращении в профильные чаты вы будете называть вещи своими именами, что позволит быстрее получить ответ (или вообще получить его: если ваши слова и термины будут непонятны другим, вряд ли они смогут ответить вопрос).
Алексей Барабанов, IT-директор «Хлебница» и спикер курса «RabbitMQ для админов и разработчиков», подготовил конспект, который поможет понять терминологию и базовые сущности RabbitMQ.