Рынок API продолжает расширяться. За последние годы количество разработчиков, использующих такие интерфейсы, выросло на 61 %. Продолжается тенденция, которую мы наблюдали годами. Чтобы понять, куда мы движемся, давайте рассмотрим некоторые ключевые тренды API и их влияние на бизнес сегодня и его будущее.
Добрый день!
Язык Python для меня не является языком программирования, который я использую в повседневной работе. Для меня более близки ООП языки программирования Java, Object Pascal. Поэтому, не холивара ради, я хочу спросить у сообщества на сколько правильно решение, которое я опишу в данной статье?
По-видимому, именно данный эффект исторически и привел к использованию термина "регрессия".
Речь пойдет о небольшом поучительном факте в области линейной регрессии, который будет показан экспериментально и объяснен аналитическими формулами на примере простой линейной регрессии.
Этот факт, наверняка, известен тем, кто основательно изучал тему линейной регрессии регулярным образом, однако самоучки и выпускники интернет курсов, имя которым сегодня легион благодаря популярности темы, вполне могли проскочить мимо него.
Знание данного факта будет практически полезно для коррекции интуитивных представлений о линейной регрессии - что и сподвигло автора на написание данной заметки после того, как он сам его обнаружил.
Привет всем, кто интересуется Канбан-методом, и кто хочет познакомиться поближе с одним из его инструментов – S.T.A.T.I.K.
Задумка этой статьи появилась тогда, когда в очередной раз ко мне кто-то подошел с вопросом: «Мы собираемся делать СТАТИК, где про это можно почитать?»
И я решил поделиться личным опытом и интерпретацией этого инструмента с широкой аудиторией, ну и за одно, чтобы потом у меня была возможность просто кидать другим ссылку на эту статью, а не посылать читать Майка Барроуза или гуглить по сети другие описания, которые потом еще надо комментировать, исходя из собственного консалтингового опыта.
Для успеха каждого проекта критически важно, чтобы все его участники одинаково понимали слова и словосочетания, которые они применяют в общении между собой, и, что даже более важно, понимали разницу между ними. Срок. Продолжительность выполнения задач. Трудоемкость. Трудозатраты. В принципе, ничего сложного и сакрального в этих понятиях нет. Главная сложность состоит в том, чтобы договориться об их единообразном понимании на проекте. Обычно проблемы налаживания таких соглашений вообще не отсвечивают в специальной литературе. Однако в случае, если ваши стейкхолдеры сразу не подтверждают готовность сотрудничать в рамках этих понятий, это главный признак того, что на проекте вы уже имеете проблемы. Большие проблемы. Проявление этих проблем в реальном мире – это только вопрос времени. Ближайшего времени. Это индикатор того, что ваша проектная команда столкнулась с рафинированным менеджером. Именно об этом и пойдет сегодня речь в блоге ЛАНИТ на Хабре.
Пробовали ли вы когда‑нибудь сделать умный дом своими руками? Герой моего нового рассказа Алексей сначала собрал автоматизацию на Arduino десять лет назад, но затем от нее отказался и перешел на оборудование Wiren Board. В чем же причины такого шага?
Интересно? Тогда ныряйте под кат.
Кроме типового управления отоплением, освещением и нагрузкой, в доме есть система накопления энергии на солнечных панелях, а в системе вентиляции используется холод из теплообменника в колодце.
Всем привет! В этом релизе SiteAnalyzer мы постарались добавить как можно больше ранее озвученных пожеланий пользователей, при этом было реализовано более 20 новых возможностей и улучшений, а также исправлена масса накопившихся багов.
Для тех, кто слышит о программе впервые - SiteAnalyzer это десктопный краулер, предназначенный для технического аудита сайтов, или, если еще проще - это российский аналог Screaming Frog SEO Spider.
В новой версии SiteAnalyzer 2.9 была добавлена возможность импорта списка URL в проект, появилась возможность создания дубликатов проектов, добавлен экспорт структуры сайта в MindMap, добавлен график ТОПа анкоров сайта, а также была проведена большая работа по исправлению накопившихся багов. Расскажем обо всем подробнее.
В современном мире web-разработки все сводится к скорости работы и загрузки приложений, пользователи не хотят ждать по 5-10 секунд пока грузится сайт, даже если дело не в самом сайте а в скорости подключения к интернету.
Исследования показывают что время в течении которого пользователь готов ждать загрузки сайта составляет примерно от 0.3 до 3 секунд. Если сайт требует значительного количества времени для загрузки то велик шанс что человек просто покинет такой сайт.
Существует ряд причин по которым время загрузки сайта может быть долгим. Вообще это может быть что угодно, начиная от плохо оптимизированного сайта заканчивая большой нагрузкой на сервер.
Но мы здесь не для того чтобы обсуждать причины долгой загрузки а для того чтобы оптимизировать компоненты Vue.js приложений и даже немного ускорить загрузку приложения.
Пришло время обсудить ИБ-инциденты, которые случились в феврале. Традиционно в дайджесте собрали всё самое впечатляющее – тут и новые сценарии для мошенничества, и утекшие миллионы у очередного ритейлера и даже развязка культового инцидента у компании Ubiquiti.
Привет, Хабр! Мы — Константин Архипов и Татьяна Базанкова, руководители проектов в МТС Digital и МТС соответственно (да, это разные компании в одной экосистеме). Мы расскажем о личном опыте разработки и внедрения электронного документооборота с подписанием документов простой электронной подписью (ПЭП) для логистики. Перечислим продукты, которые нам понадобились в процессе, поговорим о возникших трудностях, способах их преодоления и дадим советы тем, кто намерен внедрить такой тип документооборота.
Всем привет, в данной статье мы затронем основные аспекты работы со спотовыми нодами AWS, как, что, и почему? А так же будут живые примеры инфраструктуры построенной на спотах, и в конце самое интересное это кол-во сэкономленных денег $. За подробностями прошу код кат.
Это почти полная копия моей статьи для внутреннего форума предприятия, где я работаю. Я решил, что эта информация может быть полезна широкому кругу людей, особенно для тех, кто никогда не работал с CAN. В статье описана пошаговая настройка FDCAN в cubeMx, а каждый шаг достаточно подробно описан.
Продолжение моей предыдущей статьи об иммиграции. В этой части расскажу о том как я готовился к собеседованиям в FAANG, самих собеседованиях и немного о впечатлениях после переезда.
Секреты и бонусы в играх имеют отдельную функцию в дизайне уровней. Благодаря им можно дать возможность игроку лучше исследовать локации и поощрять его за это различными бонусами и, если такая возможность, сюжетной информацией, расширяющей знания о мире, в котором находимся. Секреты создают абсолютно по‑разному. Это бывают дополнительные локации с бонусами, доступ к которым всегда открыт. Это могут быть уже полноценные головоломки или же секреты, которые требуют от игрока лучшего исследования пространства, в котором он находится. И бывают совершенно неочевидные секреты, которые оправдываются очень крутым и интересным оформлением и могут найти только очень внимательные игроки. Разберем несколько методов разработки секретов.
Привет, я Виктор. Двенадцать лет назад я пришел в веб-студию в Самаре. Так начался мой путь в разработке. У нас не было гита, CI/CD, тестовых стендов и много чего еще. Я видел, как это мешало развитию команды и бизнеса. Приходилось на ощупь собирать грабли, открывать для себя хорошие практики и внедрять их. С тех пор я поработал старшим разработчиком в российском финансовом холдинге и немецком b2b-стартапе. Был тимлидом в фудтех-проекте, СTO в образовательных стартапах для российского и латиноамериканского рынка — и почти везде поначалу натыкался на похожие проблемы. Недавно переехал в Израиль, стал консультировать стартап. И что бы вы думали…
Какие я обнаружила сферы применения GPT чата в своей работе:
1. Работа с лексикой:
— подготовка списка слов (wordlist) по уровням языка на основе текста или видео;
— подбор определений к словам на английском языке и примеров, либо переводов на русский язык (далее готовый список можно вставить, например, в Quizlet и получить готовые карточки), форматирование текста;
— создание упражнения с пропущенными словами;
— генерирование текста на основе списка слов;
— подбор синонимов и антонимов к словам из списка.
2. Работа с грамматикой:
— генерирование примеров грамматической структуры;
— создание заданий на раскрытие скобок;
— создание серии упражнений.
3. Проверка домашних заданий и анализ письменных работ (например, эссе).
4. Генерирование вопросов для обсуждения.
5. Создание плана урока или серии уроков.
6. Генерирование картинок по теме для оформления материалов с помощью дружественной GPT чату нейросети DALL-E.
7. Поиск ответов на вопросы студентов и создание материалов для постов в соцсетях.
«Они будут говорить о единорогах, но забудут, что у них один рог, или расскажут вам историю, а после изменят детали», — рассказывает о больших языковых моделях (LLM — Large Language Model) Джейсон Рут из IBM Research.
Это больше, чем просто ошибки — LLM изо всех сил пытаются распознать свои ошибки, что ограничивает их производительность. Эта проблема не присуща системам искусственного интеллекта. Модели машинного обучения, основанные на методе обучения с подкреплением, позволяют компьютерам учиться на своих ошибках и становиться вундеркиндами в таких играх, как шахматы и го. Хотя эти модели, как правило, более ограничены в своих возможностях, они представляют собой обучение такого рода, которого LLM еще не освоили.
