Научпоп

Взять, например, React.js и его 207 000 звезд против Angular с его жалкими 88 000. Мы можем заключить, что из этих двух фреймворков лучше React.js. – Бен Эвад

В этой статье мы сравним новый процессор от компании AMD — Ryzen 9 7950X с предыдущим поколением — Ryzen 9 5950X от этого производителя и попытаемся ответить на вопрос «Насколько выгодно перейти к использованию новых процессоров для решения рабочих задач?».

1. Системные требования. Пожалуй, самый важный пункт, без которого нет смысла продолжать работу. Стейбл — локальный, и ему необходимо очень много видеопамяти. У меня карта на 8 гигов, и при обработке больших изображений требуется работать с малыми областями или уменьшать эти самые изображения примерно до 1000 пикселей по длинной стороне (а то и до 512), и это невероятный мизер, если речь идёт о качественной пикче. Скорее всего, в комментариях будут писать о том, как именно можно апскейлить через сам Стейбл, делать там текстуру и качество. Но их же можно изначально не терять, правда?
   
   Файрфлай обращается к облаку, не нагружает видеопамять и позволяет спокойно работать с фотками размером 6000х4000 пикселей. Единственный минус в данном случае — при отсутствии подключения к сети Адобовская нейронка работать не будет.
   
   

Привет! Мы тестировщики платформы «Свое Родное» от Россельхозбанка. В статье расскажем о нашем проекте, как проводят релизы и регрессы, а также затронем актуальную тему работы приложений — обработку ошибок, а именно ошибку «Что-то пошло не так», которая встречается повсеместно.

Покупка компьютера для себя самого — это одно, а закупка ПК для компании или образовательного учреждения — совсем другое. Тут работает не только принцип здравого смысла (хотя и он не помешает), но еще и множество факторов, связанных с политикой компании, требованиями закона, а также условиями работы сотрудников. В этом посте мы расскажем о трех проектах оснащения рабочих мест для трех заказчиков из сферы науки и образования, которые мы выполнили за последний год.

Если вы регулярный читатель нашего блога, то наверняка знаете, что мы уже много лет производим компьютеры для корпоративных заказчиков, а также поставляем решения других вендоров различных форм-факторов. По большому счету, когда нужно оснастить рабочие места, мы каждый раз сталкиваемся с запросами пользователей, обуславливающими включение в проектную спецификацию того или иного оборудования.

Системное программирование и разработка процессоров — область достаточно узкая, из-за чего её часто воспринимают как что-то непонятное и недоступное. Хотим поделиться новым подкастом «Битовые маски», который планирует исправить это впечатление. В каждом выпуске будем общаться с инженерами, причастными к созданию продуктов, которыми многие программисты пользуются ежедневно, и разбирать с ними интересные нюансы, мифы и задачи отрасли.

Гостем первого эпизода стал Дмитрий Петров, писавший компилятор для Kotlin. Под катом вы найдете запись, а для тех, кто не любит слушать — мы подготовили расшифровку ряда интересных фрагментов. Мы очень хотим фидбека: не стесняйтесь писать в комментарии или личные сообщения. 

Очень долгое время я всё откладывал и откладывал момент написания на Хабр чего-либо, связанного с геймдевом. Отчасти - из-за своих, весьма ортодоксальных взглядов. Отчасти - понимая, что тема максимально субъективная и нервная, что чревато широким спектром "обратной связи". Однако, очередная соломинка переломила-таки верблюду спину, а следовательно, встречайте - монетизационный пурист и апологет подписки приближается с лопатой, полной конфетти, к вентилятору.

Привет, Хабр!

На текущий момент начальные технологии шестого технологического уклада сформировались в отдельную отрасль со своим технологическим стеком. Однако пока что эта отрасль не обрела устоявшегося названия.

В данной статье рассмотрены пройденные этапы становления нового уклада, и дан прогноз следующего витка его развития.

Привет, хабр! Я заранее прошу прощения насчет того, что этот пост не совсем соотвествует тематике хабра, однако сохранение зрения и здоровья глаз - важный параметр для айтишников, при и без того высокой нагрузке на глаза.

Я пишу этот пост потому, что больше 10 лет назад я написал на хабре статью "Очень быстрый и эффективный способ расслабления глаз" - с тех самых пор и по сей день я продолжаю использовать эту методику, и по-прежнему считаю ее эффективной.

Итак, суть ситуации, которая сподвигла создать этот пост: у меня по-прежнему хорошее зрение, правый глаз видит на 100%, однако левый глаз за последние 3 года стал видеть немного хуже. У моей жены тоже всю жизнь было идеальное зрение, но в последние 3 года оно стало падать на правом глазу. И я и она - правши. Но что совпадает - так это то, что я сплю в основном на левом боку, а жена на правом.

Это наблюдение натолкнуло на мысль, что сон на боку (точнее подушка, которая слегка давит на глаз) негативно влияет на зрение. Давление подушки незначительное, но неравномерное и довольно продолжительное. Отсюда родилось предположение, что это давление вызывает астигматизм.

Этот пост создавался ради опроса, чтобы обнаружить корреляцию (или ее отсутствие) между сном на боку и зрением. Если она есть - классно что мы с вами ее обнаружим. Если ее нет - извиняюсь, что потратил ваше время

Фасадные системы локальной вентиляции для квартир и офисов.

Ранее в нескольких статьях была разобрана теоретическая база для оценки параметров систем вентиляции в отдельных помещениях.

Теперь настала очередь для обзора конкретных технических реализаций подобных локальных вентиляционных систем, особенностью которых является привязанность всех воздуховодов только к внешней уличной стене данного помещения, то есть к фасаду здания.

Как и ранее мы будем рассматривать отдельную квартиру в 2-3 комнаты (40-80м.кв + 4человека) или модуль офисного помещения 6х6 метров (36м.кв + 6 человек).

Для этих двух типов помещений производительность вентиляционных систем будут приблизительно одинаковыми.

Размер приточного отверстия и основных воздуховодов.

Первой задаче можно считать определение физического размера приточного и вытяжного отверстий.

Для вытяжки предел скорости при выбросе на фасад определяется СП60-2020 величиной 2,5м/с.

Для притока и того меньше 2м/с в живом сечении решёток.

Таким образом минимальная расчётная норма 20м3/ч для офисного модуля на 6 человек даст расход приточной системы:

20*6=120м3/ч

Для квартиры по норме 30м3/ч на человека расход системы вентиляции для 4 жильцов составит те же

30*4=120м3/ч.

То есть на маленький офис или среднюю квартиру необходимо устанавливать однотипную систему локальной приточно-вытяжной вентиляции с расходом 60-120м3/ч.

Для максимального притока 120м3/ч на скорости 2м/с потребуется приточное отверстие в стене диаметром Ф160мм (по стандартному ряду типоразмеров).

Привет, Хабр! Меня зовут Арсений, я — тимлид в команде разработки инструментов разработчика KasperskyOS. Работа нашей команды заключается в том, чтобы делать жизнь разработчика ПО под нашу собственную микроядерную OS удобной, так что любые технологии, упрощающие жизнь разработчика, не оставляют нас равнодушными. Вместе со всеми мы следим за хайпом вокруг нейросетей и решили сделать небольшой обзор AI-плагинов автодополнения кода, которые каждый из нас может использовать уже сейчас.

В этой заметке попробуем сравнить следующие AI плагины VSCode:

• Copilot v1.84.61 — самый нашумевший робот
• Tabnine v3.6.45 — самый старый из трех и самый дорогой
• Codeium v1.2.11 — самый свежий и самый малоизвестный
• FauxPilot — Open source, self-hosted аналог Copilot, использующий модели от CodeGen; посмотрим, что может противопоставить коммерческим продуктам OSS-проект, развернутый на моем запечном сервере.

Статья может быть полезна любому разработчику, пишущему на одном из мейнстримовых языков программирования. Также можно рассматривать ее как источник идей — как использовать этих пока глуповатых, но усердных роботов.

Как я доработал метод структурирования информации ZettelKasten для своих задач, и успешно (и с комфортом!) применяю его в повседневной жизни.

Большой резонанс получил кейс, в котором студент РГГУ защитил диплом, написанный с помощью ChatGPT. Бластим решил рассмотреть, как на самом деле искусственный интеллект может изменить EdTech-сферу.

Реализация новой функциональности в продукте — комплексный процесс, который связан с множеством подготовительных работ. Особенно если речь идёт о широко востребованных функциях: в таком случае пожелания к составу конкретной функции, ее внутренней механике и особенностям визуального отображения могут сильно различаться в зависимости от того, какая категория пользователей озвучивает мнение. Возникает необходимость тщательно анализировать потребности аудитории.

Чтобы лучше понимать пользователей, мы в МойОфис регулярно проводим UX-исследования. И сегодня расскажем о некоторых из них.

О том, как мы планировали и проектировали «историю событий файла» — новую функцию в «МойОфис Частное Облако 2» — читайте под катом.

Данная статья будет посвящена адресам в сети Ethereum. Адрес неразрывно связан с такими понятиями, как приватный и публичный ключ, хэш-функция, аккаунт. В статье я продемонстрирую эту связь, а так же приведу практический пример по формированию адреса. В конце мы посмотрим на некоторые служебные адреса, а так же обратим внимание на особенности хэш-функции применяемой в Ethereum.

Хекслет поговорил с Михаилом Синяковым, Head of Frontend в «РТК ИТ». Мы узнали, как обычно проходят собеседования у фронтендеров, какие задачи они решают, а также на что стоит обратить внимание кандидатам при подготовке к интервью. 

Это – перевод третьего из пяти постов Цепочки «Риски Выученной Оптимизации», основанной на статье «Риски Выученной Оптимизации в Продвинутых Системах Машинного Обучения» за авторством Эвана Хубингера, Криса ван Мервика, Владимира Микулика, Йоара Скалсе и Скотта Гаррабранта. Посты цепочки соответствуют разделам статьи.

В этом посте мы обрисуем причины считать, что меса-оптимизатор может оптимизировать не ту же целевую функцию, что и его базовый оптимизатор. Машинное обучение даёт контроль над базовой целевой функцией – либо прямым определением функции вознаграждения, либо обучением её модели – но не даёт возможности напрямую определить выработанную меса-оптимизатором меса-цель. Мы называем эту задачу согласования меса-оптимизаторов с базовыми целями задачей внутреннего согласования. Она отделена от задачи внешнего согласования – удостовериться, что базовая цель соответствует намерениям программистов.

Нынешние методы машинного обучения отбирают обученные алгоритмы эмпирически оценивая их работу на наборе обучающих данных согласно базовой целевой функции. Таким образом базовые оптимизаторы отбирают меса-оптимизаторы по их выводам, а не напрямую по меса-целям. Более того, стратегия отобранного меса-оптимизатора должна хорошо работать (по оценке базовой цели) лишь на обучающих данных.Если мы примем предположение, что меса-оптимизатор вычисляет оптимальную стратегию для своей целевой функции, то мы можем описать отношение между базовой и меса- целями следующим образом: (17)

Θ^* = argmax_Θ E(O_base(π_Θ)), где

В прошлом месяце я занялся придумыванием способа создания собственных спрайтов цивилизаций для наших с друзьями игр в Age of Empires II.

В этой статье рассказывается о процессе создания гибкого генератора изображений на основе промтов. Для начинающих я посоветую Alpaca, а тем, кто умеет кодить — Stable Diffusion Web UI и Python.

Выражаю особую благодарность сообществам моддеров AoEII OpenAge, SLX Studio и Age of Kings Heaven.