Пост для тех, кто любит радиосвязь, но не радиолюбитель с позывным

Многие из вас, я уверен, слышали о теории игр в какой-то момент своей жизни. Если вы хотите выглядеть умным и произвести впечатление на свою девушку — просто упомяните «игру с нулевой суммой» или «эволюционную стратегию», и ваши шансы отвести её домой сегодня вечером только что подскочили на 50%. Или вы можете использовать теорию игр, чтобы принимать решения в инвестировании своих денег (чтобы их полностью потерять и разориться) или, например решая, на какой девушке жениться (что также очень вероятно вас разорит). Как видите, это очень полезная теория.

Чтобы казаться умным - достаточно выучить эти пару выражений, но чтобы на самом деле что-то понимать - придется разобраться. Оказывается, это не так уж сложно и довольно интересно. Давайте посмотрим.

B-дерево — это структура, помогающая выполнять поиск в больших объёмах данных. Она была изобретена более сорока лет назад, однако по-прежнему используется в большинстве современных баз данных. Хотя существуют и более новые структуры индексов, например, LSM-деревья, B-дерево пока никто не победил в обработке большинства запросов баз данных.

После прочтения этого поста вы будете знать, как B-дерево упорядочивает данные и выполняет поисковые запросы.

Более 9 миллиардов гигабайт информации ежедневно путешествуют по интернету, заставляя постоянно искать все новые и новые методы упаковки данных. Самые эффективные решения используют подходы, которые позволяют достичь большей плотности за счет "потерь" информации в процессе сжатия. В то же время очень мало внимания уделяется сжатию без потерь. Почему? Ответ прост - методы сжатия без потерь уже невероятно эффективны. С их помощью работает буквально всё, от формата PNG до утилиты PKZip. И это все благодаря студенту, что захотел пропустить экзамен.

Привет, меня зовут Даша, я отвечаю за ранжирование в команде поиска Uzum Market. За время существования нашей команды мы успели накопить достаточный багаж факапов знаний, чтобы начать делиться им с вами.

Поиск — один из основных источников дохода маркетплейсов. Сценарий, где пользователь приходит на платформу с конкретной целью приобрести товар гораздо более вероятен, чем тот, где он зашел полистать ленту.

Ежедневно сотни тысяч пользователей полагаются на поиск Uzum Market, чтобы найти нужные им товары. Наша цель как команды, ответственной за поисковый движок, — предоставить им лучший сервис и помочь найти именно то, что они ищут.

С каждым днем количество товаров в нашем маркетплейсе растёт, и если раньше мы показывали десятки релевантных товаров по одному поисковому запросу, то сейчас их уже тысячи. Как правильно отранжировать товары, чтобы пользователь дошёл до чекаута? Какие данные нужны, чтобы определить релевантность товара по запросу? На какие метрики ориентироваться, чтобы измерить качество поиска?

На эти и другие вопросы мы пытаемся ответить ежедневно. И сегодня я приоткрою завесу над некоторыми решениями, которые мы уже реализовали на нашей площадке, а также расскажу про боли и трудности, с которыми пришлось столкнуться на пути к статистически значительным изменениям в метриках.

Велком всех под кат в увлекательное путешествие по внутренностям поиска Uzum Market!

Как-то перебирая старый хлам в попытке навести порядок, я наткнулся на старую электронную книжку, купленную больше 15 лет тому назад. Когда-то я ей активно пользовался, но, несмотря на то, что операционка была на базе Linux, она была очень склонна к подвисаниям. Разогнутая скрепка, с помощью которой можно было сбросить устройство, стала ее непременным атрибутом. Потом я купил другую книжку, уже за смешные деньги, но у нее никаких проблем не наблюдалось.

А старая лежала, постепенно превращаясь в тыкву. Нет, с электроникой было все в порядке, и даже аккумулятор не умер за это время. Но вот приятный на ощупь мягкий пластик задней крышки превратился в какую-то сопливую субстанцию, которую в руки без омерзения уже не взять.

Я радуюсь, получая спам, ведь у меня появляется возможность пополнить бюджет любимой страны (откуда берутся деньги на пенсии, больницы, школы и домики для уточек). Каждое полученное от спамеров сообщение я аккуратно пересылаю в ФАС, давая ей возможность пополнить бюджет на 2-500 тысяч рублей штрафа, а потом наслаждаюсь материалами «расследований», проливающих свет на грязную подноготную «солидного бизнеса» и его подручных. Вранье, подтасовка документов и далее со всеми остановками…

То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).

Хобби коллег очень многогранны. Сегодня расскажем об ИТ-шном подходе к выращиванию арбузов в регионе, где, казалось бы, нормально вызревать они не должны. Наш девопс, Игорь Иванов, объединил системный подход к сбору информации и комплектующие с AliExpress и из магазинов для садоводов, и уже не первый год собирает отличный урожай. 

Своеобразная “инструкцию для начинающих” получилась довольно объемной. Мы  разделили ее на две части: в первой автор разбирает теоретические основы, а во второй переходит к практике.

Осторожно, много фото!

В предыдущей статье был разобран вопрос организации общедомовой вытяжной вентиляции из санузлов и кухонь в квартирах в многоэтажных многоквартирных домах.

Теперь попытаемся обобщить технические решения по вентиляции, которые пригодные для отдельных квартир. Обобщение сделаем для «отдельных помещений» в составе «больших зданий».

К категории «отдельных помещений» можно причислить что угодно: от  квартир и офисов  до производственных мастерских и торговых помещений.

Ну, а к категории «больших зданий» можно причислить тоже обширный ряд сооружений: от плоских и длинно-широких одно-двух этажных Торговых центров (ТЦ)  до высотных зданий офисных центров с квартирами и апартаментами на верхних этажах (далее БЦ).

К категории ТЦ также можно причислить широкий ряд малоэтажных протяжённых сооружений технического назначения: заводские корпуса, склады, гаражи и т.д.

Для всех перечисленных типов зданий от ТЦ до БЦ свойственно одно общее свойство, а именно:

Объём здания разделён на отдельные помещения (или отдельные зоны в общих помещениях) с различными условиями и требованиями к режиму вентиляции во времени и в пространстве.

То есть в одном здании должно быть несколько независимо работающих вентиляционных систем, обеспечивающих вентиляцию в отдельных помещениях, или в отдельных малых участках больших помещений.

Данная статья является аннотацией к монографии "Анализ и визуализация нейронных сетей с внешней памятью" (LSTM, нейронная машина Тьюринга, дифференцируемый нейронный компьютер).

Несколько недель назад в блоге «.NET Blog» появилась статья «Что такое .NET, и почему вы должны выбрать его?». В нем был представлен высокоуровневый обзор платформы, кратко описаны различные компоненты и архитектурные решения, а также обещаны более подробные посты по затронутым темам. Этот пост является первым таким продолжением, в котором подробно рассматривается история создания, архитектурные решения и детали реализации async/await в C# и .NET.

Мне никогда не нравилась многословность кода. Длинные и подробные названия упрощают работу с бизнес-логикой, но технические детали кода хочется держать краткими, чтобы они отвлекали на себя минимум внимания.

Одна из многословных конструкций .NET связана с деталями реализации асинхронности и обросла кучей мифов. Про неё спрашивают на собеседованиях, код-ревью, делают обязательной, добавляя в правила линтера. Это .ConfigureAwait(false), сопровождающий каждый await в коде.

В этой статье я расскажу, зачем нужен ConfigureAwait(false) и как обойтись без него.

Если вам посчастливится дожить до 80 лет, то за свою жизнь вы сделаете около миллиарда вдохов и выдохов, пропустив через себя столько воздуха, что им можно было бы наполнить примерно 50 больших дирижаблей. Мы делаем около 20 000 вдохов в день, всасывая кислород для питания наших клеток и избавляя организм от углекислого газа, который накапливается в ходе метаболизма.

Дыхание происходит настолько автоматически, что мы не обращаем на него внимания. Хотя это физиологическое чудо — очень надежное и невероятно гибкое. Частота нашего дыхания может мгновенно измениться в ответ на стресс, возбуждение или увеличение физической активности. К тому же, дыхание настолько органично скоординировано с другими видами деятельности, такими как прием пищи, разговор или смех, что мы даже не замечаем, как оно меняется, чтобы приспособиться к ним.

В последние годы исследователи начали разгадывать некоторые из механизмов работы дыхания и принципы его влияния на наше тело и разум. И поняли, как можно сделать свое пребывание на этой планете более позитивным и наполненным положительными эмоциями.

Дано: ненужная ТВ-приставка + острая потребность в компьютере с низким энергопотреблением под Linux. Почему бы не превратить одно в другое?