В начале этого года на Всемирном экономическим форуме в Давосе показали трёхминутный мультик, иллюстрирующий новые возможности трекера мозговой активности для контроля за работниками: «Вы в состоянии потока. Вы отлично поработали, все задачи выполнены, и, кажется, ваш разум не был таким острым последние десять лет. Чувствуя вашу радость, ваш плейлист ставит вашу любимую песню. Посылая мурашки по вашей спине, музыка начинает играть. Вы бросаете взгляд на монитор и замечаете программу в одном из фоновых окон. Вы мысленно перемещаете курсор влево и прокручиваете запись активности своего мозга за последние несколько часов. Вы можете видеть, как рос ваш уровень стресса по мере приближения дедлайна по отправке отчёта, вызывая пик активности ваших бета-волн прямо перед появлением напоминания сделать мозговой перерыв. Ваши мысли начинают блуждать в сторону вашего нового коллеги — хотя вам известно, что вам не следует о нём мечтать из-за политики компании, запрещающей отношения на работе, вы не можете немного не фантазировать. Но потом начинаете переживать, что начальница заметит ваши любовные переживания, когда проверит активность вашего мозга, и переключаете своё внимание обратно на настоящее… Когда вы приходите на работу на следующий день, над офисом нависла мрачная туча: вместе с электронными письмами, текстовыми сообщениями и данными GPS, власти по распоряжению суда затребовали данные о мозговых волнах сотрудников за прошлый год. У них есть убедительные доказательства, что один из ваших коллег совершил крупное мошенничество с использованием электронных средств связи. Теперь они ищут его сообщников: вы узнаёте, что они ищут синхронизированную мозговую активность между ним и людьми, с которыми он работал. Хотя вы знаете, что ни в чём не виноваты, вы тайно работали вместе с ним над новым стартапом. Трясясь, вы снимаете наушники».
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).
Что общего у драже, граммофонных пластинок, скрипок и яблок? Как ни странно, это удивительное вещество, производимое насекомыми. Мы говорим о шеллаке, веществе, похожем на смолу. Его производят насекомые отряда полужесткокрылых - лаковые червецы. Эти маленькие насекомые обитают на стволах деревьев в Юго-Восточной Азии. Некоторые источники утверждают, что название происходит от санскритского слов alakh, означающего «сто тысяч», что отражает огромное количество этих насекомых, которое можно найти в одном месте. Очевидно, слово “лак” так же попало в русский язык из санскрита через европейские языки.
Под катом небольшой фрагмент с сокращениями из книги норвежской биолога Анне Свердруп-Тайгесон “Планета насекомых”. Вся книга полна удивительных историй о мире насекомых и определённо стоит прочтения.
Этой публикацией мы начинаем серию небольших статей с разбором “сложных” заданий из сертификации для Java-разработчиков, чтобы помочь вам подготовиться к сдаче сертификационного экзамена и помочь вам лучше понять, как работает Java и как эффективнее использовать его в своих проектах.
Итак, один из подвопросов, традиционно выносимых на экзамен — будь это сертификация Oracle или сертификации для Java-разработчиков от Учебного центра IBS, — интересуется разработкой кода с использованием классов-оболочек, в частности, Boolean, Double или, скажем, Integer.
В прошлой статье мы собрали простенький алгоритм помогающий работать с биржей по стратегии усреднения
Пока идут только наброски, до полноценного бота мы идем семимильными шагами, постараюсь поделится с вами общей логикой, которую можно использовать для создания одной из функций бота это обзор и сбор статистики с различных аналитических центров, выявление наиболее выгодных криптовалют что бы избежать провальных рисков.
1. Получение данных с биржи криптовалют
Для получения данных с биржи криптовалют, можно использовать официальный API binance. Для этого необходимо зарегистрировать аккаунт на бирже и создать ключ API.
Пример запроса к API binance для получения списка всех доступных криптовалют:
В прошлый раз обсудили пару инструментов для мониторинга отброшенных пакетов. Сегодня подборка свежих open source утилит, позволяющих заглянуть под капот сетевой инфраструктуры.
Не секрет, что самой популярной и массовой платформой в России для создания ИТ-систем для бизнеса является 1С:Предприятие 8.х. На ней разработано огромное количество отраслевых и самописных решений.
Хочу обратить внимание на одну особенность работы приложений 1С, а именно, очень интенсивную работу с временными таблицами СУБД. Подобной интенсивной работы с tempDB, наверное, нет ни в одном тиражном решении в мире.
После завершения пакетного запроса платформа автоматически удаляет временную таблицу, отдавая серверу СУБД команду <truncate table>, чтобы освободить ресурсы под следующий запрос.
TRUNCATE – это очень простая и быстрая операция и выполняется мгновенно. Даже для таблиц с миллионами строк она длится миллисекунды. Тем не менее, у некоторых своих клиентов мы столкнулись с очень странной ситуацией, когда производительность системы проседает из-за того, что запросы с очисткой временных таблиц могут длиться десятки секунд (не миллисекунд, а секунд!). А учитывая количество запросов с временными таблицами в ИТ-системе на 1С:Предприятие, это время в совокупности становится просто огромным.
Привет, Хабр!
Меня зовут Рожнев Андрей, участник профессионального сообщества NTA.
Делюсь личным опытом по настройке терминала в Unix‑подобных ОС (macOS, Fedora, Ubuntu и так далее).
Когда я только залетал в отрасль софтверной разработки, первое, что меня напрягло — конечно же терминал и его неотвратимость. По итогу же оказалось, что терминал — это твой верный друг и соратник на тернистом, но таком интересном пути в мир IT. Один из вариантов полюбить терминал — потратить какое‑то время, немного разобраться в теме и настроить всё это дело под себя любимого.
Приветствую, меня зовут Алёна. Недавно на математический основах информатики в университете мы проходили задачу сетевого планирования, с помощью которой можно смоделировать процесс производства изделий. Мне была интересна данная тема и я решила поделиться с вами, как решить задачу сетевого планирования с использованием языка Python.
Недавно мне понадобилось написать генератор кода для одного из своих проектов. Так как надо было обеспечить поддержку Unity 2021, от более современного API — incremental generators пришлось отказаться сразу. Но пост не об этом, а о том, как повысить читаемость и поддерживаемость синтаксического дерева для генерации исходного кода.
Эта статья является частью серии «Начальная загрузка» , в которой я начинаю с 512-байтного начального источника и пытаюсь загрузить реальную систему.
Эта статья является частью серии «Начальная загрузка» , в которой я начинаю с 512-байтного начального источника и пытаюсь загрузить реальную систему.
Эта статья является частью серии «Начальная загрузка» , в которой я начинаю с 512-байтного начального источника и пытаюсь загрузить реальную систему.
Beta!
Это Beta 1 - PostgreSQL 16 Beta 1. После неё будут ещё беты, число которых заранее не известно - по обстоятельствам. После появится релиз-кандидат, скорее всего тоже не один. Официальный релиз запланирован на конец 2023-го. Можно заглянуть в Beta Testing в случае заинтересованности.
Раз в месяц я и команда вручную собираем статистику по вакансиям тестировщиков на HeadHunter.
Мы не делаем выводы, а оставим тут сухие цифры. Много или мало сейчас открытых вакансий и что с рынком — пусть каждый интерпретирует по-своему.
Сегодня статистика за май 2023г.
В статье рассматриваются возможности контекстного менеджера языка Python, его роль в управлении ресурсами и обеспечении безопасного выполнения кода. Приводятся примеры использования контекстных менеджеров для работы с файлами, базами данных, потоками и сетевыми соединениями. Также обсуждается возможность создания собственных контекстных менеджеров и приводятся примеры простого и асинхронного контекстных менеджеров.
Недавно The BCI (один из ведущих институтов ведущих свою деятельность в области организационной устойчивости и непрерывности деятельности) выпустил свой регулярный отчет «BCI Operational Resilience Report 2023» совместно с Riskonnect (решения в области риск-менеджмента).
Один из вопросов для респондентов был «Eсть ли разница между «организационной уcтойчивостью» и «операционной устойчивостью». Судя по ответам и достаточно ожидаемо - разницы для большинства респондентов и в большинстве организаций нет. А еще коллеги по итогу изучения отчета подняли тему того, что The BCI ввел еще один новый термин «организационная устойчивость» в дополнение к «непрерывность бизнеса» и «операционная устойчивость».
На Хабре по запросу «Непрерывность бизнеса», «DRP», «BCP», «BIA» найдется порядочное количество статей от моих коллег (с некоторыми коллегами знаком лично, а с некоторыми даже посчастливилось какое-то время поработать совместно) на тему восстановления информационных систем, тестирования ИС, отказоустойчивой инфраструктуры и еще несколько тем. Но нет ни одной статьи, в которой было бы своими словами написано «А откуда вообще это все пошло, как изменяется, куда идет и почему».
Я решил это исправить, написать статью и ответить на вопросы: «Откуда пошло обеспечение непрерывности деятельности и операционная устойчивость?», «Как изменяется?», «Куда идет и почему?».
И в этой статье поделиться своими мыслями о развитии отрасли и ее текущем де-факто состоянии при зрелом (и не очень) уровне внедрения, которые сформировал для себе.
DVD – как много в этой аббревиатуре! Уверен, что вы наверняка помните такое явление, как ларьки и палатки с дисками, исчезнувшие только к началу 2010-х годов (по крайней мере так было в столице). В один из таких ларьков в конце 2009-го заглянул десятилетний я, внимание которого тут же привлекла коробка с надписью «3D Studio Max 2010»... Аниматором я, увы, так и не стал, однако интерес к области визуальных эффектов сохранился надолго.
В поисках обучающих материалов с англо-русским словарём наперевес в один прекрасный день я забрёл на Videocopilot. В одном из уроков автор с помощью неведомой волшебной софтины под названием Boujou показал, как отследить движение камеры в отснятом материале для его дальнейшего совмещения с трёхмерной графикой, что в подростковом мозгу произвело эффект разорвавшейся бомбы. Много позже, курсе на втором-третьем, меня всё чаще посещала навязчивая мысль – а как это вообще работает?
В данной статье мне бы хотелось рассмотреть математический аппарат, при-меняемый в данном классе задач, а также сдобрить её щепоткой практики. Приятного чтения!
