Привет! На связи команда NDT by red_mad_robot. Рассказываем, как создавали смарт-платформу с двумя AI-агентами для группы компаний ФСК — одного из крупнейших российских девелоперов. Система автоматизировала работу с данными и значительно снизила нагрузку на сотрудников технической поддержки и коммерческого департамента.
Недавно интернет-сообщество всколыхнула новость: ICANN, международная интернет-корпорация, управляющая доменными именами и IP-адресами, планирует к 2030 году ликвидировать зону .SU — виртуальное наследие Советского Союза. Решение вызвало бурные дискуссии, ведь зона, созданная еще в 1990 году, до сих пор жива и насчитывает больше 100 тысяч активных доменных имен. Сегодня предлагаю вспомнить, что такое .SU и как развивалась эта зона, и обсудить, что происходит с ней сейчас.
Привет, Хабр!
Сегодня поговорим про RFM-анализ на SQL. Простыми словами: RFM-анализ — это способ понять, насколько ценные у тебя пользователи.
Вот продолжение хода мыслей на счёт того, как мы такие получились - выносливые и толстеющие от любой лишней калории. Дюжа глубоко не ныряю, не дальше неолита.
Природа на вид, вот когда смотришь картинки - изумительна и богата. Леса, луга, зверьё всякое. Но когда включается арифметика и экономика, моментально становится понятно - на 1 гектаре площади проживает ну очень мало лосей, медведей и всего остального, сколь либо крупного. Реальная экономическая мощь природной среды крайне мала по сравнению с любым, даже самым простым огородом, с банальными овощами и фруктами. Дикорастущие кукуруза-помидоры-что угодно, это жалкие подобия сортовых растений. Ну есть и приятное исключение - авокадо, однако ему нужна куча условий для произрастания и он вообще раньше рос только в Америке.
На одного медведя бурого нужна площадь для прокорма и заманивания самки — 400 км2 и больше. На самку бурого поменьше — 100 км2. К слову площадь города Казань — 425 км2, это около 42 000 гектар и значит при урожайности в 30 центнеров, это более 12 000 пшеницы в год. При этом бурый медведь не один так живёт, его без конца поджимают волки, другие медведи, тигры и просто неурожайный на добычу‑растения год. В тундре одна волчья стая держит поляну в 100 км2. В лесной зоне волчьей стае нужно 250 км2.
В итоге если просто жить с охоты и даров дикой природы, то жить нормально будет только небольшое племя, в 10 — 20 человек, при этом оно будет либо кочевать за крупным зверьём, либо жить на одной стоянке, но тогда круглый год шустрить во все стороны от неё — рыбалка, охота, сбор всего съедобного.
Всем привет.
Немного контекста. У нас есть легаси проект, который пишется уже на протяжении порядка пяти лет. Когда мы его стартовали, было принято решение использовать redux в качестве стэйт менеджера. Сейчас не вижу смысла рассуждать на тему того, было ли это решение правильным, имеем то, что имеем, а именно кучу кода, мигрировать который на что-то иное вряд ли получится за адекватное время одновременно с написанием новых фич. А в чем проблема, спросите вы, redux прекрасный инструмент, зачем от него отказываться? Проблема в том, что философия глобальности redux побудила команду писать код, который постепенно превратился в неподдерживаемое нечто. Вообще, конечно, странная штука – глобальные переменные испокон веков считались антипаттерном, но redux, который по сути является глобальным объектом, обрел такую популярность и повсеместное использование. Но это так, мысли вслух.
Вторая проблема redux, которую мы ощутили на себе – он из коробки плохо переиспользуется. Возможно, это следствие его глобальной природы
Давайте попробуем на простых примерах понять, что эти две озвученные проблемы означают для нас и что-то сделать, для того, чтобы решить их по возможности минимальными усилиями, без полного переписывания всего и вся.
Привет! Меня зовут Марк Паненко, и я Chief Data Science в Ozon Банке. Сегодня я хочу поговорить про книги, которые научат писать код. В современной экосистеме Data Science недостаточно просто знать алгоритмы машинного обучения и статистические методы — необходимы прочные инженерные навыки для создания масштабируемых, поддерживаемых решений.
Это третья часть серии статей о главных книгах для data-специалистов. В первой части «От комиксов до нейросетей» я писал о литературе для джунов. Во второй — «Код устареет, принципы — останутся» — для мидлов и сеньоров.
В этой же части мы сфокусируемся исключительно на книгах для развития навыков программиста, ставших необходимым для современного дата-сайентиста. Основываясь на опыте моего подкаста «Дата Завтрак», я структурировал подборку по пути профессионального роста инженера: от фундаментальных навыков до специализированных продакшн-инструментов.
Всем привет! Поговорим об автоматизации проектного управления в НИИ с филиалами в нескольких городах. Раньше сотрудники использовали разрозненное ПО, в том числе и от иностранных вендоров. И в один прекрасный момент организации потребовалось переехать на отечественную платформу, не останавливая рабочие процессы. Покажу, как мы решали эту задачу.
Оптимизация высоконагруженных систем на 1С нередко сводится к долгим и увлекательным поискам скрытых причин. В данном случае мы, будучи уверенными, что «проблема в железе», внезапно обнаружили совершенно иное. При внедрении 1С:ERP на одном из предприятий выяснилось, что расчёт себестоимости на рабочем сервере занимает 17 часов, а на тестовом — 10 часов (причём тестовый сервер слабее по характеристикам). Логично было предположить аппаратные проблемы, однако реальность, как водится, оказалась хитрее.
Привет, Хаброжители!
Эта статья - первая из цикла, в котором я постарался собрать свой опыт в проектировании и создании информационных систем. Статьи изначально предназначены для коллег, но я решил попробовать поделиться ими с вами.
Всем привет!
В этой серии из нескольких статей мы разберемся, что делать тестировщику на проекте с кафкой (как впервые, так и имея какой-то опыт). Здесь я не буду говорить о брокерах и zookeeper-ах, о том, как развернуть кафку. Но мы разберемся, как её настроить и как с её помощью тестировать ваши микросервисы.
Начнём с «базы» (точнее, теории).
Apache Kafka — распределённый программный брокер сообщений с открытым исходным кодом, разрабатываемый в рамках фонда Apache на языках Java и Scala.
В статье поделюсь опытом выбора лучшей системы управления знаниями. Сравню пять сервисов и дам советы по внедрению.
Итак, я прошел длинный путь создания RAG с нуля, и начал делать AI агентов для нашей компании.
По технологиям испробовал:
5k RPS, 5ms Latency и 100 экспериментов одновременно. История о том, как наша команда перестраивала веб-сервис для сплитования трафика в высокопроизводительную систему. С какими ограничениями Cpython и Gil столкнулись на пути, как обходили "узкие места" и оптимизировали сервис до микросекунд. В общем, всё о том, как мы построили "космолет" на Python и взлетели! Ну и, конечно же, ответ на вопрос: "Почему не Go? ".
Хотя Prometheus и стал стандартом мониторинга для микросервисов в Kubernetes, он потребляет слишком много ресурсов. А что, если мы скажем, что добавили пару плюсов к Prometheus и получили почти бесплатный мониторинг? Все подробности — под катом.
В данной статье рассмотрены некоторые методы и инструменты библиотек python для анализа данных. Используем три самые популярные библиотеки: Pandas, Numpy, Seaborn
Недавно по работе занимался тестирование очередного апи и столкнулся с таким неудобством, что все запросы требуют авторизации, а токен живёт всего 5 минут. Из-за этого приходилось постоянно делать запрос авторизации и обновлять токен вручную.
В какой-то момент мне это надоело, и я задумался как это дело автоматизировать. Узнал, что можно написать Pre-request скрипт для коллекции в постмане, который будет выполняться перед каждым запросом, а уже в этом скрипте делать запрос токена авторизации.
С какими сложностями мне пришлось столкнуться... Ну во первых пришлось немного полазить в доке постмана, но там только поверхностно описано, не смог найти как сделать запрос. Гуглёж вопросов других бедолаг мне тоже не особо помог, т.к. там были немного другие кейсы.
Мне неожиданно помогла локально запущенная лама, которая мощно сходу дала мне хорошую подсказку, как сделать в скрипте постмана запрос с телом urlencoded и сохранить из него ответ в переменные. Чем я собственно и хотел поделиться.
Итак исходное положение. Имеем некую коллекцию запросов в постмане и все креды для авторизации сохранённые в переменных.
У нас есть запрос Auth, который получает токен авторизации.
Продолжаю серию интервью «Open source в России» о стратегическом управлении и развитии российских компаний на базе открытой разработки. На этот раз я обратился к @glaschenko с вопросами по теме, и Андрей поделился уникальными инсайтами о выходе компании в open source и результатах работы в таком формате.
Я потратил на это в общей сложности 3 месяца и здесь сугубо мой опыт вперемешку с информацией из интернета. Здесь будет рассмотрена настройка Bind9 для виртуальной машины Ubuntu Server. Делаю я это под своими IP.
Установка BIND9
Установим пакеты BIND9 и необходимые инструменты:
sudo apt install bind9 bind9utils bind9-doc -y
Поговорим не о разработке, а о том, как я путешествовал на парусной яхте. Если коротко: летом 2024-го я впервые получил Шенген, купил яхту и пошёл на ней в Африку через всю Европу, застав Олимпиаду в Париже.
Под катом подробная история, как в 45 лет я стал капитаном собственной яхты, хотя я разработчик, а не олигарх. Где можно получить лодку бесплатно, а где не стоит брать и за деньги? Под каким флагом идти по Европе в наше штормовое время? Какие гаджеты и симка точно нужны для плавания? Всё это под катом.
