Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании RAFT. Сейчас технологии AI применяются и развиваются во многих сферах деятельности человека, в особенности LLM, про которые уже слышал каждый. В большинстве случаев подобные технологии реализуют на Python, используя различные библиотеки, такие как pytorch, tensorflow, jax. Все они имеют свои преимущества и недостатки. Например, всем известная скорость вычислений.

В новых версиях Python аннотации типов получают всё большую поддержку, всё чаще и чаще используются в библиотеках, фреймворках, и проектах на Python. Помимо дополнительной документированности кода, аннотации типов позволяют таким инструментам, как mypy, статически произвести дополнительные проверки корректности программы и выявить возможные ошибки в коде. В этой статье пойдет речь об одной, как мне кажется, интересной теме, касающейся статической проверки типов в Python – протоколах, или как сказано в PEP-544, статической утиной типизации.

Начиная с версии 3.7 в Python представлены dataclasses (см. PEP 557), новый функционал, определяющий классы, содержащие и инкапсулирующие данные.

Недавно я начал использовать этот модуль в нескольких Data Science-проектах, и мне понравилось. Навскидку этому есть две причины:

• Меньше шаблонного кода;

• Лучшая читабельность и более простая поддержка кода.

Вместо предисловия

В мире компьютерных наук мало что может сравниться с созданием собственной операционной системы. В этой статье мы погрузимся в увлекательный мир разработки операционных систем, создав 16-битную ОС с помощью языка ассемблера NASM под архитектуру процессоров Intel x86-64. Мы рассмотрим каждый этап разработки, начиная с основ и заканчивая реализацией ключевых компонентов.

В статье я расскажу, почему я работаю не на себя, а на Озон, как я победил алкоголизм у сотрудников, и сколько стоит сделать и продать камень.

В 2016-м году я встретил женщину. И вон он я с ипотекой, кредитом на бытовую технику и зарплатой в 25 000 ₽. Чтобы как-то сводить концы с концами я, версии 2017-го, решил взять ещё один кредит на бизнес по производству декоративных камней. Их используют для внутренней отделки помещений.

Оказалось, это огромный рынок, а для производства такого камня требуется только вода и гипс. Но есть нюансы.

Одной из самых распространённых задач аналитики является формирование суждений о большой совокупности (например, о миллионах пользователей приложения), опираясь на данные лишь небольшой части этой совокупности - выборке. Можно ли сделать вывод о миллионной аудитории крупного мобильного приложения, собрав данные 100 пользователей? Или стоит собрать данные о 1000 пользователях? Какую вероятность ошибиться при анализе мы можем допустить: 5% или 1%? Относятся ли две выборки к одной совокупности, или между ними есть ощутимая значимая разница и они относятся к разным совокупностям? Точность прогноза и вероятность ошибки при ответе на эти и другие вопросы поддаются вполне конкретным расчётам и могут корректироваться в зависимости от потребностей продукта и бизнеса на этапе планирования и подготовки эксперимента. Рассмотрим подробнее, как параметры эксперимента и статистические критерии оказывают влияние на результаты анализа и выводы обо всей совокупности, а для этого смоделируем тысячу A/A, A/B и A/B/C/D тестов.

Ох, уж это увольнение без компенсаций. Любят его некоторые работодатели, в последнее время поступило много обращений в профсоюз с этой проблемой.

Ситуация тут часто такая – уволить сотрудника против его желания по закону не так просто. Для этого нужно выполнить ряд сложных условий. Часто работодатель не может и не очень хочет стараться, зато готов пугать сотрудника или пользоваться его незнанием.

Происходит так вот почему.

Меня зовут Александр Гирев, я Android-разработчик и технический интервьюер. В одной компании я выполнял роль interview expert: следил за качеством собеседований, готовил рекомендации и матрицы вопросов, обучал начинающих интервьюеров.

Однажды на интервью я спросил кандидата, был ли у него опыт проведения технических собеседований. Кандидат спросил: «Что за опыт — задать пару технических вопросов?». Услышав это, я слегка подвис, ведь я считал интервью серьёзным навыком, почти искусством.

В основе статьи лежит мой опыт проведения собеседований. Расскажу про важные качества технического интервьюера, хорошие и плохие примеры фидбека и про то, как быть, если на собеседовании случился форс-мажор.

Всем привет! В этой статье мы хотим поделиться нашим опытом использования полезной платформы Graylog, которая ежедневно помогает собирать, надежно хранить и анализировать логи с десятков серверов, окутанных заботой нашей поддержки :)

Это первая часть статьи, в которой мы расскажем почему выбор пал на Graylog, как его установить и произвести базовую настройку.

Итак, одним прекрасным утром вы проснулись и решили, что вам нужно попробовать Arch. Вам нравиться всё настраивать под себя, избавляясь от лишнего мусора и вообще вы хотите досконально разобраться в Linux. Но главной проблемой подобных дистрибутивов является то, что нужно уметь с ними работать. Хотя-бы установить. И если изучение самого Arch ложиться сугубо на плечи читателя, то с установкой мы сейчас и разберёмся.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Рязанцев, я Junior Data Scientist в Лаборатории Машинного обучения Альфа-Банка. Свой путь в Лаборатории я начал со стажировки летом-осенью 2023-го года, на которой для меня была интересная задача — разработать с нуля собственный AutoML в Альфа-Банке. 

Когда количество ML-моделей в компании исчисляется сотнями, процессы десятками, а фичи тысячами, вопрос «а нужен ли нам AutoML?» уже не стоит. Стоит другой вопрос - как сделать AutoML так, чтобы он был действительно полезен и им реально хотелось пользоваться? 

В этом посте я подробно освещу путь создания нашего AutoML-сервиса: расскажу обо всех препятствиях, которые мы преодолели, и поделюсь инсайтами, полученными в ходе работы. Вместе мы пройдем полный путь практического AutoML - начиная от его первоначальной идеи и мотивации, и заканчивая текущими успехами и планами на будущее.

В связи с последними событиями в России хочу рассказать вам о классном self-hosted VPN-сервере. После простой установки, без особого труда и углубленных знаний вы сможете создавать пользователей, генерировать VPN-профили и смотреть графики использования сети.

А обеспечив VPN-подключением себя и ваших близких, вы можете попробовать разделить траты за виртуальный сервер с вашими друзьями и знакомыми.

В результате чего пятидоллоравая VPS'ка может превратится в мощный инструмент обхода блокировок

В данной статье речь пойдёт о применении паттерна Pipes & Filters.

Для начала мы разберём пример функции, которую позже перепишем с помощью выше упомянутого паттерна. Изменения в коде будут происходить постепенно и каждый раз мы будем создавать работоспособный вариант, пока не остановимся на решении с помощью DI (в данном примере Spring).

Таким образом мы создадим несколько решений, предоставив возможность использовать любое.
В конце мы сравним начальную и конечную реализации, посмотрим на примеры применения в реальных проектах и подведём итог.

Артур — айтишник из Минска, который любит все технологичное и современное. После покупки новой квартиры с черновой отделкой все сомнения были отброшены: она будет умной!

Как тогда казалось Артуру, беспроводные технологии — самое передовое и удобное решение для инженерных систем умного дома. Тем более многие кондиционеры, пылесосы, приводы штор, лампы, регуляторы теплых полов и другая бытовая техника поддерживают Wi-Fi «из коробки».

Однако появились аргументы против. В итоге Артур выбрал гибридное решение, сочетающее как проводные технологии, так и Wi-Fi с Zigbee.

В статье мы расскажем о выборе Артура и инженерных системах, которые работают в его умной квартире. Интересно? Ныряйте под кат.