Не так давно у меня появилась необходимость на нескольких проектах сделать регистрацию с подтверждением email, так же хотелось минимизировать затраты и исключить лишние телодвижения, так сказать методом ctrl+c ctrl+v, без танцев с бубном. Так же нам не нужно принимать почту и прочее, просто отправка, не более
P.s. Для прожженных отцов разработки ничего нового тут не будет
Итак, поехали ;-)
Для того чтобы лучше понимать продукт, нужно его использовать. Звучит вполне логично. Но бывают ситуации, когда продукт, который вы разрабатываете, определяет ваше взаимодействие с инструментами для разработки. То есть он буквально доставляет ваше рабочее место с удаленной машины на локальный компьютер.
Может ли формат доставки рабочих мест в виде Termidesk VDI быть рабочим решением для разработки? В статье будем разбираться, утопия это или вполне себе приятная реальность.
Установка Apache Spark займет немного времени и позволит изучить этот инструмент еще глубже прямо на своем компьютере!
Авито — самая большая доска объявлений в мире. Кто-то продает здесь старый холодильник, кто-то ищет квартиру в Минводах, а кто-то строит целую бизнес-империю.
В статье расскажем, как работает Авито в 2024 году. Поговорим о том, за что на самом деле платят продавцы, какие товары сейчас хорошо продаются, и как сделать объявление, которое привлечет покупателей.
<order>
<bookID>12345</bookID>
<quantity>2</quantity>
<user>JohnDoe</user>
</order>
Привет! Меня зовут Иван Елфимов, я Developer Advocate в Островке. В прошлом месяце мы опубликовали пост о том, чем занимаются ML-инженеры в Островке. В этот раз рассказываем про Machine Learning (ML) и Data Science (DS) с точки зрения продукта.
Команда Data Science появилась в Островке в 2014 году, задолго до расцвета больших языковых моделей. За это время она успела сделать десятки проектов с computer vision, NLP и сложными классическими моделями.
Ажиотаж вокруг языковых моделей заставил многих из нас забыть, что Data Science — это не только трансформеры (General Pretrained Transformers, GPT). Мы используем картинки, текстовые и табличные данные для построения моделей, которые работают в реальном времени или обрабатывают статистические данные. Они помогают нам подбирать лучшие отели для вашего следующего путешествия.
Хороший DS-продукт не заметен — он просто работает. Давайте сыграем в игру: мы показываем скриншот страницы сайта, а вы пробуете отгадать, сколько на этой странице DS-продуктов. И не забывайте, что DS-продукт — это не только нейронные сети, но и классические модели, а также различные эвристики. Надеюсь, результаты вас удивят!
Будучи DevOps-инженером и работая с масштабируемыми облачными решениями, мне часто приходится глубоко погружаться в механизмы работы потоковых платформ. Трудно переоценить важность подробного изучения архитектуры и оптимизации обработки данных, когда речь идёт о системах вроде Apache Flink. Эта технология стала неотъемлемой частью моего инструментария благодаря её возможностям по реализации потоковых приложений.
Мы рассмотрим ключевые аспекты функционирования Apache Flink, от распределённой обработки данных до обеспечения надёжности системы в условиях возможных сбоев. Все эти элементы лежат в основе производительности и масштабируемости приложений, работающих с потоками данных.
Ещё мы подробно рассмотрим использование Apache Flink в задачах, где требуется высокая скорость обработки и точность управления данными. Особое внимание уделим изучению архитектурных основ и методов разработки высокоэффективных потоковых систем.
Материал объёмный, и поэтому я разделил его на две части. Запаситесь чаем и печеньками =)
Не так давно я проводил корпоративное обучение на тему того, как работать с мейнфреймом IBM. Хочу рассказать об этом в нескольких статьях.
TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) представляет собой набор сетевых протоколов, обеспечивающих связь между компьютерами и другими устройствами в сети. Его внедрение в мейнфреймы IBM значительно расширяет возможности этих мощных систем, позволяя им эффективно взаимодействовать в современных сетевых средах, интегрироваться с разнообразными приложениями и системами, а также поддерживать высокие уровни безопасности и производительности.
В этой статье мы рассмотрим основные аспекты работы с TCP/IP на IBM Mainframe.
Привет! Меня зовут Антон Васильев, я работаю инженером технической поддержки компании Arenadata и нередко сталкиваюсь с довольно каверзными задачами и багами. Одной из них была проблема оптимизации механизма UPSERT в Greenplum 6. В этой статье я хочу рассказать, как эта задача может быть решена.
В статье вы узнаете кто такой Data Engineer | Дата Инженер. Какие бывают направления и куда можно посмотреть, чтобы развиваться в дата-инженерии
Квантовые вычисления и машинное обучение — две из самых передовых и захватывающих областей современной науки и технологий. Квантовые вычисления, основанные на принципах квантовой механики, обещают революционизировать подход к обработке информации, предлагая возможности, недостижимые для классических компьютеров. В то же время машинное обучение уже преобразовало многие сферы деятельности человека, от анализа данных до создания интеллектуальных систем. Пересечение этих двух областей открывает новые горизонты для инноваций и значительных прорывов.
В современном мире DevOps автоматизация и контроль версий играют ключевую роль в управлении инфраструктурой. Одной из важнейших задач является эффективное развёртывание мониторинговых решений, таких как Grafana.
В этой статье мы рассмотрим, как использовать ArgoCD для автоматизации деплоя дашбордов Grafana.
Крупные языковые модели (LLM) вошли в число самых многообещающих изобретений в области искусственного интеллекта (ИИ). Впечатляющие возможности GPT-4 заставили многих восторженно говорить о появлении сильного искусственного интеллекта (AGI). При этом GPT-4 и другие LLM пока показывают очень слабые результаты на наборе данных ARC, состоящем из визуальных головоломок. Почему тест Тьюринга - плохой инструмент для определения AGI? В чем разница между узким и общим интеллектом? Насколько люди умнее GPT-4 по результатам тестов на ARC? В статье ответы на эти и другие вопросы.
VK — одна из ведущих ИТ-корпораций России, сервисами которой пользуется около 95% аудитории Рунета. В нашем продуктовом портфеле более 200 проектов, созданием и развитием которых занимается большое количество команд. Для решения продуктовых задач мы используем широкий стек инструментов и технологий, в том числе активно работаем с Kubernetes. Причем наши подходы и паттерны к работе с K8s нередко отличаются от типовых решений.
Не вся виртуализация одинаково полезна, поэтому мы тестируем известные на рынке и появляющиеся решения на совместимость с нашим железом, а затем рассказываем вам о результатах. В прошлой статье из серии о тестировании мы мучили систему виртуализации «Рустэк». Теперь проверили «Росплатформу» на трёх наших серверах. В статье — пошаговое развёртывание ВМ нашим инженером Эриком Игнатовым и всякие ухищрения по ломанию нормального процесса с описанием результатов тестирования.
