Этот пост — о том, как я решил сделать систему коллаборативной фильтрации постов из пабликов Телеграма на основе машинного обучения.

И сделал: OLEG AI

Идея

В мире наступает революция ИИ, и в какой то момент мне стало казаться, что без меня она наступить не сможет. Поэтому я нашел курс по программированию нейросетей на Питоне Fast.AI, и решил придумать себе небольшой проект, чтобы поучиться на практике.

Я люблю Телеграм. И люблю иногда потупить в какую-нибудь ленту "информационного корма". В разное время я любил поразлагаться на Лепре, Дёти, Пикабу, но в итоге всеми этими источниками сладкого яда я остался недоволен.

И тогда я подумал: в Телеграме ведь куча источников, но Телеграм их не агрегирует по типу Фейсбука. Телеграм не собирает с нас лайки. Да, лайки это чистое зло и гореть им в аду, но иногда так хочется лайкнуть жопу фотомодели, нет?

А рекомендательные сервисы — это одно из направлений ML. А Телеграм — открытая система. Должно быть не сложно, подумал я. Оказалось чуть сложнее чем я думал, но получилось.

— Знаете, у нас в последнее время тормозят системы, бухгалтерия нервничает, отгрузки продукции задерживаются. Надо это как-то исправить. 

— А вы примерно понимаете, что является причиной такой низкой скорости приложений?

— Ну, предполагаем, что проблема с серверами баз данных, но твердой уверенности в этом нет.

Это один из сценариев, когда начинать нужно с технического аудита. По итогам он дает возможность, например, не перекраивать всю инфраструктуру, а вносить тонкие настройки, которые помогут жить эффективно с тем же пластом бизнес- приложений. 

Слова «аудит» многие пугаются. Думают, будто это длительный и сложный процесс, который потребует от ИТ-директора полного вовлечения. Поэтому мы все чаще говорим про «обследования» или даже «чекапы» — аудиты минимум на половину автоматизированные. Ниже расскажем, в каких еще случаях такие аудиты могут быть полезны компаниям и какие методики помогают выжать максимум пользы из них при достаточно небольших затратах.

Я Григорий Тумаков, CTO в Моризо Диджитал. Эта статья — про то, как мы в компании решили протестировать нейросети для рабочих задач.

Для начала опросил коллег, кто и чем уже пользовался для облегчения процессов разработки. Затем суммировал свой опыт, добавил комментарии коллег. Публикую наш опыт: что мы нашли полезного для себя в сфере нейронок. И мой собственный реальный проект, который я с помощью нейросетей сделал.

Disclaimer: это не полноценный обзор, а скорее эксперимент. Не судите строго 🙂

Традиционно разработчики документации на автоматизированные системы при создании и обеспечении защиты этих систем применяли ГОСТы 34-й серии. С 2022 года наконец-то произошло обновление старых стандартов в рамках новой серии национальных и межгосударственных стандартов на автоматизированные системы (далее — ГОСТ на автоматизированные системы).

В этой статье мы проясним основные особенности применения ГОСТ на автоматизированные системы, а также разберемся в изменениях, которые произошли в 2022 году.

Прошлой осенью моя книга Антихрупкость в IT вышла в цифровой и аудио-версии, а в январе этого года книга появилась на Озоне в бумажном варианте. Я издал книгу самостоятельно при том, что в начале пути у меня не было опыта и знаний о том, как издаются книги.

В этой статье я опишу весь процесс издания книги: какие шаги нужно сделать, на что обратить внимание, какие подводные камни есть на этом пути:

Эта статья посвящена описанию моего пути созданию (отработки) технологии производства деревянных фигурок Meeplewood. В статье вы найдете трудности, которые пришлось преодолеть и решения, которыми это было сделано.

Статья описывает технологию, которая применялась нами в период с 2017 по 2019 год. С весны 2019 мы перешли на другой техпроцесс - более производительный и более экологичный. Тем не менее фигурки, произведенные по описанному тех.процессу проложили нам дорогу успеха к международному рынку фигурок и крупным заказам от издательств.

Привет! Меня зовут Денис Царев, я генеральный директор компании-разработчика цифровых сервисов «Моризо Диджитал». Сегодня IT-отрасль переживает серьезные изменения, что, естественно, вызывает беспокойство и желание предусмотреть возможные риски. Но для того, чтобы разобраться в текущей ситуации, я рекомендую глубже познакомиться с истоками IT-отрасли. Об этом я планирую рассказывать в своем блоге. Сегодня предлагаю вашему вниманию первую статью, где рассказываю об истории появления IT-специалистов, развитии отраслевых услуг и продуктов в целом. А также о становлении профессии программиста в мире и в России. 

Сборка прикормочного кораблика на радиоуправлении начиналась в рамках моего первого студенческого проекта на arduino. Я жил далеко от городской суеты, поэтому приходилось в основном использовать только те компоненты, которые были на руках. Задача была проста - создать кораблик, который сможет разносить корм для рыбы с полезной нагрузкой около двух килограмм. Что бы достичь своих целей я должен был решить список следующих задач:

Подробный рассказ о том, как я свой дом и сад сделал умными. С фото, техническими деталями, стоимостями и выводами на будущее.

На протяжении более чем 10 лет работы с PostgreSQL, периодически наблюдаю, как команды на начальном этапе, зачастую, не уделяют внимание ролевой модели базы, или как вся команда работает под суперпользователем postgres и забывает про версионирование схемы.

В процессе общения с различными командами в НЛМК у меня появилась идея предложить им «преднастроенный PostgreSQL». Как в итоге сделали — под катом.

Эта история началась в октябре 2019 года. К нам пришел владелец  крупного производства натяжных потолков и сказал: «Хочу максимально оптимизировать производство, избежать ошибок, вызванных человеческим фактором, повысить производительность и точность, не теряя качества готовой продукции». Подумав и оценив свои силы, мы решили попробовать создать робота-раскройщика. Мы - это тимлид, 3 программиста, инженер-конструктор и безопасник

Данная история состоит из трёх частей, т.к. я выпустил три игры:

●     Beasts Battle

●     Necromancer Returns

●     Magicians Legacy

В прошлых частях я рассказал, как я пришел к разработке гексагональной пошаговой игры Beasts Battle и как не отбились мои расходы на игру Necromancer Returns.

Здесь можно почитать первую и вторую статьи. 

Фальстарт

В феврале 2018 года вышла игра Necromancer Returns, которая не оправдала мои ожидания по продажам, и я ушел в депрессию. Но в апреле 2018 года у меня возникла мысль сделать следующую игру на основе этого движка, только чтобы вся графика была уже нарисована в 3D и отрендерена под 2D в изометрии. Мысль была такая: “по-быстрому” придумать новый мир, нарисовать его, запихнуть новых юнитов — и готово. Я списался с художником, который подключился в конце разработки Necromancer Returns и стал для меня основным. Он полностью перерисовал весь интерфейс для мобильной версии Necromancer Returns, а потом мы обновили и версию в Steam. 

В очередной статье нашего цикла публикаций, посвященного интернет-разведке, рассмотрим, как операторы продвинутого поиска Google (advanced search operators) позволяют быстро находить необходимую информацию о конкретном человеке.

В комментариях к первой нашей статье, читатели просили побольше практических примеров и скриншотов, поэтому в этой статье практики и графики будем много. Для демонстрации возможностей «продвинутого» поиска Google в качестве целей были выбраны личные аккаунты автора. Сделано это, чтобы никого не обидеть излишним интересом к его частной жизни. Хочу сразу предупредить, что никогда не задавался целью скрыть свое присутствие в интернете, поэтому описанные методы подойдут для сбора данных об обычных людях, и могут быть не очень эффективны для деанонимизации фэйковых аккаунтов, созданных для разовых акций. Интересующимся читателям предлагаю повторить приведенные примеры запросов в отношении своих аккаунтов и оценить насколько легко собирать информацию по ним.

Ознакомившись с рынком первичного жилья в Московской области, мы, конечно же, столкнулись с наличием обманутых дольщиков и проблемных объектов, так называемых «долгостроев». Естественно, встал вопрос, насколько вероятна такая ситуация.

Была поставлена цель выполнить классификацию объектов первичного строительства по всеобъемлющему набору признаков: сведений об объекте, застройщике и т.д. Однако общедоступные данные оказались довольно скудными. Все же некоторую дескриптивную статистику собрать удалось…