Привет, Хабр!
Библиотека asyncio на Питоне - это база для создания масштабируемых асинхронных приложений. Однако, даже при всем разнообразии возможностей, которые предоставляет asyncio, иногда возникает необходимость выйти за рамки стандартных методов и создать что-то свое, специально подходящее для конкретного проекта или задачи.
Для этого можно создавать собственные awaitables и кастомные циклы событий.
В данной статье мы рассмотрим правильный подход к Frontend разработки в Bitrix. А именно разделение на расширения которые сможем подключать в любой момент времени. + напишем SPA приложение на React.
Привет!
Юнит-тесты позволяют предотвратить ошибки и значительно упростить процессы рефакторинга и поддержки кода. Их реализация существует во всех языках программирования и Rust - не исключение.
Юнит-тесты в Rust обычно располагаются в том же файле, что и тестируемый код, в специальном модуле с именем tests, аннотированном #[cfg(test)]. Внутри этого модуля размещаются функции тестирования, каждая из которых также аннотируется как #[test].
Привет, Хабр!
Rust — язык программирования с акцентом на безопасность, скорость и параллелизм. Rust решает многие проблемы, с которыми сталкиваются на других ЯП, например, управление памятью без сборщика мусора.
Очевидно из-за многих преимуществ Rust выбирают все большей компаний. В этой статье рассмотрим пять часто задаваемых вопросов на собеседованиях, которые помогут подготовиться к собеседованию по части Rust.
Примерно 8 месяцев назад я написал на Rust pet-проект, который пытается быть подобием Hibernate в экосистеме Java. Я даже опубликовал его в качестве Open Source, но получил негативный отзыв и удалил его с GitHub.
Сейчас я решил вернуться к этому проекту, но подойти к нему с другой стороны. Я бы хотел услышать идеи по проекту от опытных разработчиков на Rust. Что в моем проекте сделано не в идиоматическом стиле Rust и т.д. и т.п. В общем, хочется получить чек-лист того, что в проекте не так и как это исправить.
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Догаев, я Backend Team Lead в команде Контента на портале поставщиков Wildberries. Мы отвечаем за карточки, которые каждый день испытывают на прочность сотни тысяч продавцов из разных стран.
В статье поделюсь своим опытом применения фаззинга для нагрузочных и интеграционных тестирований. Расскажу про генерацию текстов на армянском языке, тестирование SQL-запросов, а также можно ли использовать фаззер и unit-тестирование бок о бок, и какие баги нам удалось найти.
В комментариях к моей предыдущей статье и в комментариях к ролику было много вопросов и некорректных замечаний по поводу парадокса близнецов. Как оказалось, мое объяснение оказалось не настолько понятным, как я надеялся, поэтому в этой статье я решил максимально наглядно, подробно и последовательно объяснить парадокс близнецов и ответить на некоторые другие вопросы.
Кратко напомню суть парадокса
Берем двух близнецов, сажаем их на маленькую легкую планету (легкую, чтобы не учитывать влияние гравитации), одного оставляем неподвижным, а второго запускаем на ракете полетать и вернуться обратно. При их встрече оказывается, что летавший близнец постарел меньше, чем неподвижный.
Парадокс заключается в том, что неочевидно почему именно у летавшего время текло медленнее. Ведь, вроде бы, ситуация симметричная: в системе отсчета летавшего он был неподвижен, а планета с неподвижным близнецом полетала и вернулась, и это у них должно было натикать меньше времени.
Парадокс близнецов очень важен, т.к. это самый наглядный способ увидеть, что релятивистский эффект замедления времени не просто математический артефакт специальной теории относительности или иллюзия, а вполне реальное физическое явление.
Попросим бегущего кота четыре секунды (по его часам) бежать вправо со скоростью 75% скорости света, потом развернуться и прибежать с той же скоростью назад.
Вот визуализация на диаграмме.
История про то, как молодому специалисту дали карт-бланш в реализации автоматики сложной установки, и вроде бы у него даже что-то получилось.
На скриптовых языках удобно разрабатывать… И на этом удобство заканчивается. Вне машины разработчика начинаются проблемы. Особенно если вы пишете какой-то прикладной тулинг — cli-утилиты, вспомогательные приложения в вашем SDK и прочее. Вы даже не можете рассчитывать на то, что у пользователя будет pip, чтобы он смог поставить все ваши зависимости, вам все нужно организовать самостоятельно.
В этой статье поговорим о различных формах распространения Python-приложений. Какие есть подходы и инструменты, почему они могут не сработать и как чинить возникающие проблемы.
Если вам покажется, что в чем-то я ошибаюсь, добро пожаловать в комментарии. Буду рад услышать любые альтернативные точки зрения. Кроме, как я уже отметил в заголовке, рекомендации переписать все на Go/Rust/You name it :) Этот холивар мы уже проходили.
Преследуя Диабло, нефалем попадает в очередную западню Белиала. Погруженный в смертельный кошмар владыкой обмана, герой должен повторить былые победы над воплощениями зла, чтобы пробудиться. Однако в этот раз из-за необъяснимых искажений реальности, свойственных кошмарам, он обречён на поражение. Но вдруг к нему на помощь является загадочное существо, а вместе с ним возвращается и надежда.
Всем привет! Немного о себе. Меня зовут Максим, я работаю специалистом по Machine Learning в компании SimbirSoft. Последние два года я углубленно изучал область машинного обучения и компьютерного зрения и сегодня с удовольствием поделюсь с вами опытом разработки личного пет-проекта.
В этой статье я расскажу о своем пути от идеи до реализации своего первого классификатора эмоций. Мы обсудим с вами методы, инструменты и техники, которые я применял в процессе создания своего проекта. Анализ данных, выбор модели, обучение и оценка результатов – каждый этап разработки имеет свои особенности и трудности, о чем я с удовольствием поделюсь с вами.
Почему меня привлекла именно эта тема? Во-первых, я уже решал аналогичную задачу на коммерческом проекте, которая включала распознавание и идентификацию лиц. Кроме того, меня заинтересовала эта задача тем, что она состоит из двух этапов: сначала детекция лица на изображении, а затем классификация эмоций, которые испытывает человек.
Статья будет полезна начинающим разработчикам в области Computer Vision, а также всем, кому интересна тема машинного обучения. Вы узнаете, с какой стороны подходить к решению задач с распознаванием лиц и что можно для этого использовать (подходы, инструменты и технологии).
Привет, Хабр!
Микросервисы давно являются некой "попсой" для создания гибких, масштабируемых и отказоустойчивых систем. И естественное имеет свою реализацию в функциональном программирование.
В статье рассмотрим два языка программирования, которые выделяются своим функциональным подходом и широким применением в микросервисной архитектуре: Scala и Erlang.
Автоматическая доставка проектных артефактов в тестовые и продуктивные среды является безусловной необходимостью современных процессов промышленной разработки ПО.
Мы пройдем полный процесс создания пайплайна для сборки и деплоя при помощи GitLab и сопутствующего ПО. Все операции мы проделаем на одном компьютере, хотя ничто не должно вам помешать сразу или в дальнейшем масштабировать полученное решение на один или несколько серверов. Для экспериментов лучше иметь достаточно современный компьютер с количеством оперативной памяти не менее 16 гигабайт, производительным процессором и хорошим интернет-каналом.
Предполагается, что у вас уже установлены Docker и ssh-сервер и вы немного умеете со всем этим обращаться.
Советский Союз смог добиться хороших результатов в компьютерных технологиях, несмотря на изоляцию экономики и науки от западного мира. Идя на несколько шагов позади, отечественные конструкторы и программисты создавали разнообразные языки программирования и ЭВМ, среди которых был культовый суперкомпьютер БЭСМ. Рассказываем, как обучались математике и программированию советские дети и студенты, как и на чём кодили в 70-х и какие языки использовались в рамках Советской космической программы.
Давайте рассмотрим, как использовать линейную алгебру и тензорные операции, чтобы создать всем известную игру в 12 строк.
Будем использовать PyTorch и NumPy. Можно было использовать даже какую-то одну из библиотек, но у PyTorch прекрасное Tensor API, а в NumPy есть хорошая функция под названием unravel_index, которую мы и будем использовать.
В данной программе можно будет самостоятельно составлять собственные system massage (в программе это называется «Специализация»), а это по сути своей программирование GPT модели естественным языком, так же можно будет изменять temperature (в программе это названо «Креативность») это изменяет вариативность ответов, при значении 0.0 на один и тот же вопрос будет получен всё время одинаковый ответ при 1.0 могут быть разные ответы с похожим смыслом но разные по словесному выражению, так же можно использовать две модели YandexGPT и YandexGPT Lite, вторая быстрее и чуть попроще но и дешевле в четыре раза. Описание программы в разделе меню «Информация».
