Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В своей прошлой статье я рассказал, как создал небольшой проект, который генерирует курсы и обучающие материалы с помощью LLM - AI Тютор. Было приятно получить порядка 130 новых пользователей, и один из них натолкнул меня на мысль о том, чтобы сделать AI тренажер, который бы имитировал собеседование на новую работу. Идея показалась мне интересной, и я решил ее реализовать.

Как это работает?

Для начала вам надо найти подходящую вакансию, в идеале, с конкретным описанием того, что ждут от кандидата, и какие задачи он будет решать на этой позиции.

Например: Разработчик Python (Junior+)

Добрый вечер, уважаемые коллеги. Статья будет короткой и возможно натолкнет кого-то на реализацию. У меня получилось.

Недавно разрабатывал код, который рассчитывает значения sin(x), cos(x) и квадратного корня из x, на arm. По сути это была апроксимация рядом Тейлора. Но код написан на Assembler и выполнялся относительно быстро. Изначально предполагалось использовать его для своего станка. Немого позже задался вопросом одновременной генерации sin(x) и cos(x) как сигналов для свертки с исходным. Некоторые предлагали cordic, но я пошел другим путем.

Изначально, моделировал систему дифференциальных уравнений, использующих два умножения и разности для получения sin(x) / cos(x) на каждый, временной отсчет. Фактически, это отклик диффкренциального уравнения на дельта-функцию (единичный импульс) который запускает колебательный процесс. "Синусойды" получились не ортогональными при небольшом количестве отсчетов на период из-за неточности вычисления сдвига фазы. Однако, при использовании длительных последовательностей данный метод может заменить классические методы генерации sin(x)/cos(x) поскольку конечные разности становятся небольшими.

Кроме того на вход дифференциального уравнения можно подать сигнал, который будет раскачивать его как реальный контур. Например, у Вас возникнет желание свернуть сигнал с длинноволновыми последовательностями. В этом случае, можно, просчитывать каждый отсчет sin(x)/cos(x), а можно просто подать входной сигнал с АЦП на вход такого дифференциального уравнения и получить "синхронный интегратор", настроенный на определенную частоту.

Не так давно в порыве ностальгии я решил установить все игры из своего детства и вспомнить, как это было круто. Для чего же еще нужен современный мощный компьютер, как не для установки третьих героев старых игр.

Первыми пошли Готики — хороши до сих пор (я из тех людей, кто больше любит третью). Потом горячо любимая Neverwinter Nights (в преддверии выхода Baldur's Gate 3), но, к сожалению, сейчас в нее играть было довольно скучно. А следом шел Морровинд — ох уж эта боевая система (miss, miss, miss).

И тут я дошел до одинокого забытого бриллианта. Игра, взбудоражившая умы и сердца подростков так же сильно, как легендарный фильм Ямакаси. После нее все заборы города были измалёваны однотипными надписями дешевой краской. И я про Marc Ecko's Getting Up: Contents Under Pressure.

Промышленные сети на многих предприятиях развиваются достаточно хаотично, как правило, вырастая как дополнение к корпоративной сети. Однако такой хаотичный рост зачастую приводит к появлению слабых мест в сетевой топологии: отсутствию резервирования, использованию общего с корпоративным сегментом оборудования, узким местам в пропускной способности каналов связи и многому другому.

В этой статье мы рассмотрим архитектуру Purdue Enterprise (PERA), в рамках которой была разработана эталонная модель для потоков данных в промышленных сетях, где производственные процессы полностью автоматизированы. Будучи разработанной еще в начале 90х, эта модель стала стандартом для построения сетевой архитектуры с учетом требований безопасности, разделяя уровни сети для поддержания иерархического потока данных между ними.

Привет, Хабр! У каждого JS-разработчика есть своя история. История о том, как он впервые встретился с этим. Сидишь, пишешь код, всё логично, всё под контролем. И тут, чтобы проверить одну мелочь, открываешь консоль и из чистого любопытства пишешь:

[] + {} // Получаешь: "[object Object]"
// Хм, ладно, массив привел себя к строке, а объект стал... объектом. Логично.
{} + [] // Получаешь... 0 ???
// ЧТО?!

Стоп. Как это вообще возможно? Мы только что поменяли местами два операнда и получили совершенно другой тип данных. Кажется, будто язык издевается над нами.

Создание быстросборного маломерного беспилотного судна с возможностью быстрой интеграции различных полезных нагрузок для решения задач на воде и под водой в автономном режиме.

В этой статье мы не только установим локальный (и бесплатный) аналог ChatGPT, но и сделаем обзор нескольких открытых LLM, разберёмся в продвинутых настройках LM Studio, подключим чатбота к Visual Studio Code и научим его помогать нам в программировании. А ещё мы посмотрим, как можно тонко настраивать поведение модели с помощью системных промптов.

Всем привет! Сегодня я хочу поделиться историей одного странного и затянувшегося расследования, главным героем которого стал мой компьютер, а антагонистом — веб-версия Telegram. Эта история не только о поиске прожорливого процесса, но и о глубоких аномалиях в поведении современных веб-приложений, которые вызывают серьезные вопросы.

Привет, Хабр! Это команда стажировок Авито и мы подготовили простой тест для стажеров, которые не знают, как выбрать направление в IT. 

На стажировке в Авито начинающие инженеры могут за полгода дорасти до уровня junior в QA или Frontend-, Backend-, Android- и iOS-разработке. С первых дней на программе ты сможешь работать над реальными задачами рука об руку с более опытными коллегами. А что именно нужно будет делать и как подобрать наиболее подходящее направление развития — узнаешь из этой статьи. 

Недавно команда проекта MyInvest.Art обратилась к нашей ML-группе с амбициозной задачей: проверить, действительно ли возраст произведения искусства определяет его ценность. Как руководитель, я привык опираться на данные, а не на предположения. Поэтому я поручил команде глубоко погрузиться в аукционные данные — как российские, так и мировые, чтобы дать четкий ответ: стоит ли инвестировать в искусство, и если да, то как это делать с умом.

Общепринятое мнение гласит, что старые работы ценятся выше. Но подтверждается ли это реальными данными? Команда проанализировала 54 994 аукционные сделки (все сделки на российском рынке в базе данных, у которых была известна цена продажи). 

Уникальных произведений искусства: 49351 (Количество уникальных ID в БД) 

Количество повторных продаж (уникальных artwork_id, встречающихся более одного раза): 3925

То есть лишь 8% произведений выходят на рынок повторно. Уже на этом этапе становится понятно: вторичный рынок искусства в России работает не так уж активно.

Для точности анализа мы убрали из выборки работы с отсутствующими ценами, а также тиражную графику (medium_type != 'prints'). Кроме того, между двумя продажами одной и той же работы должно было пройти не менее года, иначе это, скорее всего, тоже будет относиться к тиражной работе.

В финальном датафрейме — 1 389 работ, которые реально перепродавались через аукционы. Именно их ценовая динамика поможет нам понять, действительно ли возраст влияет на стоимость произведений искусства.

Как читатели российского журнала сочиняли сюжеты и концепции для игр, а также предвосхищали появление известных хитов.

Как-то я рассказывал об инди-игре, созданной по мотивам рисунка из российского журнала «Великий Dракон» (выходил с 1995 по 2003 год). От другой игровой прессы издание отличалось огромным разнообразием тематик — половина материалов в журнале была написана не редакцией, а обычными читателями. По большей части «Великий Dракон» напоминал фэнзин, где мог опубликоваться любой человек, умеющий связно рассказывать про игры. Журнал жил за счёт читательских писем, рисунков и комиксов.

Для них было создано несколько постоянных рубрик, но нас интересует именно раздел «Фонтан фантазий», в котором и был опубликован тот самый рисунок. В этой рубрике читатели сочиняли собственные сюжеты для игр, продумывали игровые механики и рисовали схемы уровней.

Метавселенные представляют собой следующую ступень эволюции цифровой жизни. Они переходят от текстовых сайтов и закрытых экосистем к взаимосвязанным виртуальным мирам, в которых пользователи могут взаимодействовать через свои аватары.

Привет, Хабр! В аналитическом языке DAX одной из важных функций является SUMMARIZECOLUMNS. Эта функция готовит данные для дашбордов, также реализует декартово произведение полей группировки (если поля группировки из разных таблиц). Для понимания DAX полезно ознакомиться с особенностями SUMMARIZECOLUMNS, интересующимся деталями SUMMARIZECOLUMNS — добро пожаловать под кат :)

Привет! Меня зовут Миша Мартьянов, я инженер по исследованиям и разработке в red_mad_robot. Моя работа — искать новые идеи, проверять гипотезы и улучшать продукты. На этом пути иногда приходится изобретать уникальные решения. Например, мы создали собственный фильтр, чтобы отсеивать нежелательный контент с помощью LLM. Рассказываю, как мы к этому пришли и с какими сложностями столкнулись.

Можно ли стать ближе к себе, разговаривая с алгоритмом? Я Ольга Титова – когнитивный психолог, AI продакт-менеджер в Wargaming и часть команды FemTech Force. Делюсь личным опытом работы с ИИ-компаньонами, и тем, как чат-боты помогают исследовать желания и состояние здоровья, справляться с одиночеством, и учиться говорить о важном (и какие есть подводные камни).

Нет, речь не про кэш в памяти. Так было бы слишком просто. У нас сегодня будет препарирован ORM, который честно запрашивает данные у реляционной СУБД, маппит в объекты, подключает связи и отдаёт в логику приложения в виде объектов. И всё на порядки быстрее, чем прямой запрос из кода приложения.

Да, здесь есть нюанс. Об этом нюансе, а также о том, зачем я написал в пятый раз кастомный ORM и будет эта статья. Эта разработка тесно переплетена с моей личной историей, когда я переходил с одной работы на другую, а затем был уволен. Я не хочу оставлять сухой технический текст, поэтому эта статья будет скорее рассказом моей работе в этой компании.

Код в статью я старался включать по минимуму. Он точно не полный и возможно ошибочный, потому что дорабатывался по мере написания статьи. Полный и исправленный вариант будет доступен по ссылке в конце статьи.

Обнаружил у себя довольно внушительный набор инструментов, разработанных для Django в разное время и для разных целей. Все инструменты под лицензией LGPL, и почти все так или иначе используются в активных проектах. Возможно, какие-то из них окажутся полезны вам, поэтому хочу рассказать о них в этой - кратко, - и возможно, последующих подробных статьях по каким-то из инструментов отдельно.

Всех приветствую! В этой статье разберем базовую настройку защищенного удаленного доступа к сетевым устройствам через SSH в учебной лабораторной работе на эмуляторе GNS3. В сети будут задействованы два маршрутизатора - Cisco и MikroTik, а также виртуальные машины с Windows 10 и Kali Linux, что позволит максимально приблизить работу к реальным условиям. В ходе работы настроим IP-адресацию, обеспечим маршрутизацию между подсетями и организуем безопасное управление оборудованием через SSH.

Полный список команд для настройки Cisco, MikroTik и ПК, с краткими комментариями к каждой команде можно посмотреть здесь. Подробно разбирать каждую из них мы не будем, чтобы не растягивать материал, но обязательно сделаем общий разбор ключевых этапов настройки и поясним логику, чтобы было проще понять, зачем выполняется та или иная команда.

Приходилось ли вам устанавливать современные версии Windows? Если да, то вам точно знаком установщик, каждый этап которого прогружается несколько секунд, и который яростно навязывает вам использование аккаунта Microsoft, с каждым обновлением делая использование локального аккаунта всё труднее и труднее.

Но существует альтернативный способ установить Windows — более быстрый, не требующий подключения к интернету и не навязывающий никаких сервисов — ручная установка с использованием CMD.

Задача: поиск исполнителей для конкретных задач (нутрициолог, электрик, массажист, репетитор.. хоть мастер маникюра).

Традиционные решения: