useCallback в React. Поскольку я вырос на .NET, мне потребовалось немало времени, чтобы разобраться в происходящем. Поэтому я решил написать этот пост и рассказать вам, чему меня научила эта ситуация.
Разработчики, которые используют Go, сталкиваются с задачей выжать максимальную производительность из каждой строки кода. Но что делать, если оптимизировать уже нечего, а увеличивать скорость всё равно надо?
Меня зовут Никита Галушко. Я старший программист-разработчик в отделе высоконагруженных систем и оптимизации ВКонтакте. В статье поделюсь, какие хитрости помогут использовать Go на полную мощность.
Мы продолжаем рассказывать о различных химических веществах, их применении в электронике и патентом аспекте. На этот раз речь пойдет о SiH4.
Ситуация — прямо здесь и сейчас вирус-шифровальщик распространяется по корпоративной сети. Как достучаться до ЛПР (лица, принимающего решения)? Особенно, если он не специалист в ИТ или ИБ? Как не вогнать его в панику и объяснить правильный порядок действий, прежде чем станет поздно? При работе с инцидентами реакция должна быть молниеносной и точной. Для этого нужны особые навыки и их можно развить.
Меня зовут Анастасия Федорова, я директор по развитию Центра мониторинга кибербезопасности (SOC) в К2 Кибербезопасность. Я не понаслышке знаю, насколько важно говорить на языке заказчика, быстро ориентироваться и перестраиваться в зависимости от его компетенции.
Мы обучили 40+ специалистов нашего SOC (Security Operations Center), как четко и понятно общаться с клиентами по непростым вопросам. Это статья про наш опыт: от формулировки проблемы и поиска решений до выбора формата и реализации обучения и вдохновляющих результатов.
Чтобы ответить на вопрос «Есть ли жизнь после Nvidia?», мы продолжаем поиск альтернативных вычислительных устройств, с помощью которых надеемся в дальнейшей перспективе решать задачи по распознаванию транспорта и пешеходов.
Всем привет! Меня зовут Александр, в hh.ru я занимаюсь автотестами. В статье про оценку тестового покрытия мы затронули тему интеграционных тестов. В этом материале я расскажу, как у нас обстоят дела с пирамидой тестирования в целом. В hh.ru более 200 микросервисов, которые тестируются на различных уровнях. У нас, как и в классической пирамиде, таких уровней три, а сейчас мы активно запускаем еще один — контрактные тесты.
Аналитика данных и витрины аналитики — источники аналитической отчетности, на основе которой принимаются стратегические управленческие решения. Однако на рынке нет готовых фреймворков, которые полностью удовлетворяют потребности в извлечении данных.
Конечно, есть Apache NiFi, но с ним возникает много проблем при работе с большими объемами данных. Связка Python и Apache Airflow на сегодняшний день является одной из лучших практик в области управления данными не только для оркестрации данных, но и для извлечения, поэтому логично разрабатывать ETL-систему (Extract, Transform, Load) поверх Airflow. Это позволяет эффективно управлять процессами извлечения, преобразования и загрузки данных, обеспечивая надежность и гибкость в аналитической инфраструктуре.
Крупной металлургической компании с большим количеством филиалов, нужно было простое решение, ускоряющее работу с аналитикой данных и извлечением из различных гетерогенных источников. При этом требовалось достаточно гибкое к расширению функционала загрузок решение.
Можно было решать задачу клиента классическим образом — написанием кода, но тогда разработка заняла бы около трех месяцев. У нас не было столько времени, поэтому приняли решение разработать фреймворк, чтобы ускорить и упростить разработку.
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Коваленко, я младший научный сотрудник группы «ИИ в промышленности» в AIRI. В область наших интересов входит применение систем искусственного интеллекта в процессах различных предприятий. И, как и многие аспекты промышленной деятельности, промышленный ИИ может быть атакован злоумышленниками.
Эта статья будет посвящена влиянию состязательных атак на системы диагностики неисправностей. Искусственный интеллект в нашем случае представлен классификаторами на основе нейронных сетей, а в качестве данных выступают сигналы с датчиков, образующих многомерные временные ряды. Я постараюсь объяснить, зачем вообще все это нужно, приведу обзор известных на сегодня методов состязательных атак и способов защиты от них, а также кратко расскажу про наши успехи, представленные в недавно опубликованной с коллегами из ИСП РАН статье Adversarial Attacks and Defenses in Fault Detection and Diagnosis: A Comprehensive Benchmark on the Tennessee Eastman Process.
Приятного чтения!
Всем добрый день, я Станислав Тибекин, CEO компании Nixys. Мы продолжаем серию переводов статей Эяля Эстрина из AWS про особенности создания cloud-native приложений. В этой части обсудим вопросы безопасности.
Выбор метода хранения и передачи секретной информации и его настройки могут серьёзно сказаться на общей безопасности инфраструктуры. Наши аналитики Нина Степовик и Виктор Кузнецов рассказали об этом со сцены Positive Hack Days Fest 2, а мы выкладываем видеозапись и дополненную текстовую версию доклада.
Из этого материала вы узнаете о некоторых аспектах управления секретными данными и основных видах атак на хранилища секретов. Наши специалисты сравнили популярные хранилища, поделились рекомендациями и лучшими практиками для их настройки, а также разобрали типичные ошибки в интеграции хранилищ секретов в инфраструктуру.
Распознавание эмоций.
Данная статья была подготовлена на основе презентации моей курсовой работы по компьютерному зрению. Ее цель - это краткий обзор аспектов машинного обучения в контексте задачи распознавания эмоций. То есть, в данной стать мы не будем излишне углубляться в детали, но при этом затронем практически все проблемы, которые так или иначе связаны с одной задачей: построение модели распознавания эмоций.
Статья будет состоять из 3 частей:
1. Введение
Описание и постановка задачи распознавания эмоций.
2. Три кита качества
Данные;
Архитектура;
Гиперпараметры.
3. Запуск модели
Разбор моего ноутбука с работой по шагам.
Каждая из частей будет более практическая чем предыдущая и постепенно перейдет от общей теории к реальному коду.
Приветствуем вас, уважаемые пользователи и читатели Хабра!
Мы рады представить вам долгожданные функции нашего продукта «ПроAPI Структура» от команды «Вебмониторэкс». Эти функции позволят вам еще более эффективно управлять и оптимизировать ваши API. Речь идет о «Настройке чувствительности», «Очистке трафика» и «Создание правил WAF для параметров роута». Давайте подробно рассмотрим каждую из них.
Привет Хабр!
Чуть больше года прошло с момента последней публикации, в которой описано одно из применений технологии анализа текста, основанной на разработанном нами «свойство-ориентированном подходе».
За это время мы провели работу по переходу от технологии к продукту - семантическому анализатору Real AI SA, решающему реальную задачу бизнеса, и сделали следующее: провели около двадцати проблемных интервью, создали юридическое лицо, получили грант от Фонда Содействия Инновациям, разработали и зарегистрировали ПО для извлечения поручений, начали пилотирование решения.
Подробнее о практической задаче – автоматическом заполнении карточек поручений в системе электронного документооборота путем анализа распорядительных документов, а также о нашем подходе к ее решению хотелось бы рассказать в этой статье.
Перед запуском интернет-магазина придется решить вопрос с тем, как пользователь будет создавать учетную запись и входить в личный кабинет. В статье разберу решения, которые сделают процесс авторизации и регистрации проще и удобнее для пользователей, и выгоднее для компании, а также коснусь правок закона об авторизации, отсрочка от соблюдения требований которого закончится в январе 2025 года.
Всем привет! Моё имя Назар, я игровой композитор. Хочу рассказать интересный случай в моей практике. Придется окунуться в море бэкапов за полтора года. Запасайтесь гидрокостюмами!
Изображение сгенерировано Kandinsky по запросу: «Нейросеть гигачат учит клиентского менеджера сбербанка общаться по телефону. Зеленые цвета»
Развитие LLM вызывает все больше споров о том, увидим ли мы AGI в ближайшем будущем. Но пока одни рассуждают, мы применяем технологии. Мы в Сбере разработали тренажёр для клиентских менеджеров на основе GigaChat. Принцип его работы прост: когда менеджер общается с клиентом, разговор записывается и расшифровывается. Затем наш GigaChat анализирует этот диалог и предоставляет конкретные рекомендации для улучшения качества обслуживания.
Продолжим знакомство с svg-виджетами для tcl/tk. Напомним, что рассматриваемые примеры, сам пакет svgwidgets и интерпретаторы tcl/tk с необходимыми пакетами можно найти на github-е. После выхода первой статьи все они претерпели изменения. Начнем мы статью с примера скрипт_button_PACK.tcl:
$/usr/local/bin64/tclexecomp140_svg_Linux64 скрипт_button_PACK.tcl
"OpenVINO — набор инструментов, позволяющий проводить глубокое обучение AI для взаимодействия с реальным миром теперь Open Source!" — эта новость для нас прозвучала как призыв к действию. Код проекта проверен, ошибки найдены, и первая часть статьи готова к прочтению. Будет интересно!
