المحتوى المقدم من Денис, Ігор, Саша. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Денис, Ігор, Саша أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Diego Pavia and Paul Finebaum are this week’s Netflix Sports Club guests. Paul Finebaum, the voice of the SEC, drops a bold national championship prediction that might give the Big Tenners pause, and he reveals which SEC quarterback has him starstruck. Vanderbilt quarterback, Diego Pavia, gives a standout performance on and off the field in SEC Football: Any Given Saturday. He relives that improbable ‘Bama victory, including pre-game routine and why he thinks this victory changed the conversation about Vandy football - sorry Nick Saban. Paul Fineman and Diego Pavia gaze into the crystal ball of the 2025 season, and what do they see? Heisman Trophies, making Auburn pay, and LSU’s chances for glory. In this interview, Vandy QB, Diego Pavia: 🟥 Details the 2024 Vandy vs. ‘Bama Buildup 🟥 Discusses playing for Coach Lea and with his bestie 🟥 Reveals his true height In this interview, SEC Expert, Paul Finebaum answers: 🟥 Why the SEC’s staying power is unrivaled? 🟥 Who’s almost a bigger star than Taylor Swift? 🟥 Which team will win the 2025 National Championship? 00:00 Intro 01:24 Vandy QB Diego Pavia Is a Star 01:37 Beating Bama 03:19 Choosing Vandy And Coach Lea 04:58 Give Me The Ball 06:20 Dude Put In The Work 07:38 Nick Saban Said What?? 08:20 Underdogs 10:22 Watch Out Auburn 12:33 Recruits: Come To Vandy! 13:29 Kay and Dani Talk SEC 15:54 Paul Finebaum’s SEC Picks 16:40 All About Arch Manning 17:23 SEC: The Only Game In Town 18:25 South Carolina Should Be In The Playoffs 19:40 Shane Beamer Bounce Back? 20:14 Arch Manning Is No Taylor Swift 21:42 The Weight of Being a Manning 22:31 Finebaum: “Best Player Since Tim Tebow” 23:20 LSU QB1 + Championship Or Bust 25:39 Post Saban Alabama 27:42 Is Vanderbilt Legit? 28:44 Can Mississippi State Survive? 29:49 The Vols “Will Struggle This Year” 31:44 SEC: Natty. Little Tenners: Nothing 33:09 Outro 34:28 Up Next - America’s Team: The Gambler And His Cowboys 🏈 Diego Pavia Instagram - https://bit.ly/45uLND4 TikTok - http://bit.ly/4fsLY5p X - https://bit.ly/4ldwx2j 🏈 Vanderbilt Instagram - http://bit.ly/4lfo8eu X - http://bit.ly/4mCiaWt YouTube - @vucommodores 🏈 Paul Finebaum Instagram - https://bit.ly/45kVtPv X - https://bit.ly/46JQFWc 🎙️ Kay Adams Instagram - http://bit.ly/3GYp4Go TikTok - http://bit.ly/4m7KmR9 X - http://bit.ly/45nI2Ou 🎙️ Dani Klupenger Instagram - https://bit.ly/3HeGGxx TikTok - https://bit.ly/4lQSBkl X - https://bit.ly/4lWpufr 🟥 Netflix Sports Instagram - http://bit.ly/45CPAhL TikTok - http://bit.ly/4mti6Ia X - http://bit.ly/4mseqGH Facebook - http://bit.ly/45o5xqK YouTube - @NetflixSports We want to hear from you! Leave us a voice message at www.speakpipe.com/NetflixSportsClub Be sure to watch, listen, and subscribe to the Netflix Sports Club Podcast on YouTube, Spotify, Tudum, and wherever you get your podcasts. Hosted by Kay Adams, the Netflix Sports Club Podcast is an all-access deep dive into the Netflix Sports Universe. Join Kay as she speaks with athletes, coaches, and top sports correspondents to break down the latest Netflix Sports series. Expect bold opinions, insightful analysis, and candid conversations you won’t find anywhere else.…
المحتوى المقدم من Денис, Ігор, Саша. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Денис, Ігор, Саша أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Машинне навчання (Machine Learning aka ML), програмування і драми в айті. 🇺🇦україномовний, наскільки ми можемо🇺🇦 Про технології і штучний інтелект від айтівців.
المحتوى المقدم من Денис, Ігор, Саша. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Денис, Ігор, Саша أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Машинне навчання (Machine Learning aka ML), програмування і драми в айті. 🇺🇦україномовний, наскільки ми можемо🇺🇦 Про технології і штучний інтелект від айтівців.
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-1:24 Вступ 1:25-6:49 Класифікуємо жахастики про штучні інтелекти: незрозумілі ШІ. "Космічна Одісея" і HAL9000. "War Games". ШІ, що створює скріпки. "Космічні пригоди Іоанна Тихого" 6:50-8:07 Як бороли ці олдові штучні інтелекти? 8:08-10:43 Азімов і як ШІ придумав зорельоти, швидші за світло 10:44-13:30 Chat GPT створює нам реворд функції і промпти. Азімов і ще приклади незрозумілих ШІ 13:30-14:31 Тачікоми з Ghost in the Shell: SAC. 14:33-18:24 Термінатор 3, як приклад категорії "ШІ, у якого є тіло, і зараз як дасть нам". Blade Runner. Ex Machina і тести Т'юрінга 18:25-25:20 Масштабний ШІ, що всім керує. Skynet. Animatrix: The Second Renaissance. Transcendence (Довершенність) з Джонні Деппом. ШІ втручається у ваші думки 25:21-28:24 Hall of Fame ШІ: GladOS (Portal), Shogun (System Shock II), ШІ з "Місія Нездійснена. Розплата" 28:25-31:33 I have no mouth and I must scream 31:34-33:20 Мислинєвий експеримент " Василіск Роко " 33:21-35:35 Outro Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:35 Intro 2:36-6:38 Перший досвід Go. Helm & text/template . wtfjs / таблиця рівності типів в JS . Темне голанг минуле одного з нас 6:39-10:10 Представлення формату дати і часу Time.String І при чому тут друге січня дві тисячі шостого року? 10:11-11:00 Чому в Golang є вбудовані типи комлпексних чисел? 11:01-14:55 Щодо іменування в Golang. Канонічна презентація . Стандартний пакет fmt . 14:56-19:10 Масиви і слайси. Небезпека модифікацій слайсів 19:11-23:10 Golang := Pascal. Ваші функції, що повертають result, err 23:11-24:00 Як промовляється 'go fmt'? 24:01-26:14 Передаємо аргументи за значенням чи посиланням? Області видимості і замикання 26:15-31:19 Go-ла мова після Python. std lib. Історія як записати один tar архів. Репозиторії – модулі – пакети. Пояснювальна бригада для жарту про бар – модуль debug 31:20-33:31 AWS SDK і створення Config'у 33:32-37:55 Інтерфейси. Маленькі інтерфейси і пакет іо. "Приймай інтерфейси на вхід, видавай на вихід імплементації" 37:56-40:11 Type conversion != Type assert'и. Go.mod/go.sum. Гугл знає про всі ваші голанг пакети 40:12-44:45 Складність від простоти Go. Ідіоматичний код. Таксисти, що пишуть на Go 44:46-47:15 Менше станів на рівні модулю. Колбеки для очищення ресурсів. Прості зміни = багато коду (інколи). 47:16-50:14 Чи варто писати на Go? Outro Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter Найновіший випуск "Опівночних Балачок" доповідає про новинки старої версії Python! Настільки ми не квапимося з продакшеном. Пристібайтеся, маємо для вас трохи нових випусків в жовтні. 0:00-1:45 Intro 1:46-2:30 Python 3.12 2:34-11:00 PEP 701 F-string апдейти і покращення помилок. Інтерпретатор вгадує, чому у вас помилки. 11:01-16:09 PEP 669 Low Impact Monitoring for CPython. Визначаємо як говорити "yield з функції" 16:10-17:16 Коли будемо сратися про наступні версії пайтону? 17:17-19:20 PEP 695 солоденький цукорок для ваших дженериків 19:21-23:38 PEP 709 inlined comprehensions і обговорення скоупів 23:39-27:42 PEP 683 Immortal Objects 27:43-34:23 PEP 684 Subinterpreters 34:24-35:28 itertools.batched 35:29-38:11 distutils 🪦 38:12-39:08 Outro Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-1:16 Інтро 1:17-4:35 Як проходить дизайн-інтерв'ю? Мета-кроки, які повторюються. 4:36-7:09 Особливість інструментів для дизайн-інтерв'ю. Усякі https://excalidraw.com/ , https://miro.com/ і подібне. А також варіант для багатих – беріть планшет 7:10-9:54 Основні аспекти дизайн інтерв'ю. Компоненти і їх взаємодія. Збереження даних. Нефункціональні вимоги, де довгий перелік *bility штук 9:55-12:31 Чи будуть на дизайн-інтерв'ю питати про внутрянку Postgres? 12:32-14:06 Можливі варіації дизайн задач. Питання щодо речей, про які ви не думаєте в стартапі на 3 юзера 14:07-21:49 Як готуватися до дизайн інтерв'ю? bytebytego , donnemartin/system-design-primer . Блоги github , discord . Блог AWS Solutions . https://www.educative.io 21:49-25:50 А тепер насправді, як готуватися. Dry-run інтерв'ю. І в цілому про важливість говорити слова ротом. ExponentTV на ютуб 25:51-28:23 Хот-тейки від Ігоря. 7 DBs in 7 Weeks . 28:24-33:09 За що можуть "віднімати бали" при проходженні. Чи варто казати, що юзатимеш технологію, з якою не знайомий? Показуйте ініціативність. І не сперечайтеся 33:10-36:57 Висновки. Що прикольне/не прикольне в дизайн-інтерв'ю. Outro Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
В гостях Дмитро Войтех , СТО @ S-PRO 🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 00:00 - 00:56 – Intro 00:57 - 02:50 – з чого почати побудову recommender system; як будувати baseline моделі 02:51 - 04:10 – говоримо про бейзлайн систему рекомендації для зображень 04:11 - 7:30 – говоримо про бейзлайн систему рекомендації для текстових даних; Bag of Words; BM-25 7:31 - 11:15 – які хороші методи для отримування вектора ознак для тексту? TF-IDF 11:16 - 14:47 – проблема холодного старту (Cold Start) 14:48 - 20:10 – моделі рекомендацій на основі механізму зворотнього зв’язку; кенселінг за дієвидло; колаборативна фільтрація – @benfred/implicit , улюблена Alternating Least Squares у каглерів 20:11 - 22:06 – знову говоримо про cold start; маленький кейс megogo 22:07 - 30:25 – Word2Vec, чи то пак Entity2Vec — як оригінальний NLP алгоритм можна використовував для побудови рекомендацій 30:26 - 33:20 – векторна арифметика на елементах вашої системи — як віднімати та додавати зображення та тексти один від/до одного; фантазуємо, які пошукові системи потрібні людям; слухайте подкаст з Олесем Петрівом, де космічні кораблі подорожують просторами ембедінгів 33:21 - 36:53 – рекомендації на базі графових нейронних мереж (GNN); чому це можна розглядати як логічне продовження моделей на базі Word2Vec; кейс AliBaba; 36:54 - 39:45 – чим графові нейронні мережі схожі на конволюційні; 3b1b про конволюції 39:46 - 45:50 – як використовувати Mixture of Experts моделі в рекомендаціях; пейпер Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer; згадуємо symbolic AI та експретні системи 45:51 - 51:56 – рекомендаційні системи на основні архітектури нейронних мереж Трансформер ; паралелі з Deep & Wide model ; слідкуйте за https://eugeneyan.com/ 51:57 - 1:01:46 – алгоритми Learning to Rank (навчання ранжуванню) — побороли recall, починаємо бороти precision; поточкові, попарні та помножинні підходи; RankNet; LambdaMart 1:01:47 - 1:06:19 – рекомендації на базі моделі CLIP - Contrastive Language–Image Pre-training ; як тюнити CLIP 1:06:20 - 1:07:28 – знову фантазуємо про просунуті пошукові інтерфейси; reverse image search 1:07:29 - 1:11:40 – як використовувати LLM для рекомендацій? Забудьте про ембеддінги – несемо prompt engineering в маси! 1:11:41 - 1:17:18 – крейзі ідеї в світі LLM – ChatGPT розкаже вам, як спати та бігати, враховуючи дані з вашого Apple Watch; як LLM обробляє великі дані через маленьке контекстне вікно 1:17:19 - 1:22:13 – Підбиваємо підсумки; перераховуємо теми в галузі рекомендаційних систем, про які ми НЕ поговорили, але які варто подосліджувати. Коли повернеться подкаст? Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
В гостях Дмитро Войтех , СТО @ S-PRO 🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-0:30 Інтро 0:30 - 1:18 — рекомендаційна система для банок на донати - поповнюйте рахунки Повернись Живим 1:19 - 5:45 — Дмитро (ex-Giphy, CTO@S-PRO) розказує, чому він хороша людина на поговорити про рекомендаційні системи 5:46 - 8:10 — чутки про те, в який ML/AI хочуть вкладати гроші європейські компанії 8:10 - 11:43 — визначимо проблему рекомендацій, говоримо про задачу отримання інформації ( information retrieval ) 11:44 - 12:20 — чому задачу рекомендацій варто розбивати на підсистеми 12:21 - 17:15 — candidate generation – бази даних, векторні індекси, текстові індекси 17:16 - 19:20 — що таке precision та recall, скільки потрібно сіньйорів… 19:21 - 22:20 — чому фільтрувати кандидатів в рекомендації є хорошою ідеєю 22:21 - 30:50 — на чому тренувати рекомендаційну систему: не забудьте полайкати наш подкаст на вашій улюбленій платформі ! 30:51 - 40:45 – для чого потрібні офлайн та онлайн метрики; роздумуємо про інтуїцію метрик для оцінки якості рекомендацій 40:46 - 46:50 — чому Mean Reciprocal Rank (MRR) — ймовірно, не найкращий вибір для метрики, говоримо про Expected Reciprocal Rank (ERR) — чому структура гріда рекомендацій має значення 46:51 - 47:45 – Click Through Rate (CTR) 47:46 - 49:55 — говоримо про customer satisfaction та функції втрат для тренування рекомендаційної системи 49:56 - 55:28 — проблема feedback loop , exploration vs exploitation, рандомізуємо рекомендації; багаторукі бандити 55:29 - 57:28 — робимо паузу; оутро і канал 'Kyiv Data Science’; чекайте продовження в наступному випуску! Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:43 Інтро про закони і як в майбутньому кіберполіція буде накривати людей, що генерують меми з метою розповсюдження 2:44-6:44 Aritificial Intelligence Act у ЄС 11 травня перейшов на наступний етап законотворчого воркфлоу. Що далі? 6:45-12:45 Що забороняють законом? ( Текстовий переказ від the verge). Кейси ШІ на біометричних даних для високоризикових ситуацій – забороняємо. 12:46-15:45 Реєстр високоризикованих систем з використанням ШІ. Приймаємо консент-попапи при вході в ЖК за парканом 15:46-21:08 Змусимо всіх авторів великих моделей оцінювати ризики (і розповідати про датасети). Чим це загрожує Google і OpenAI? Прогнозуємо черговий бум у сфері дата провайдерів 21:09-23:35 Якщо дані – дуже важливі, то буде розквіт… барж з даними? … скоріше, про федеративне навчання і data clean rooms 23:36-27:03 Тут про правове поле в космосі, нейтральні води, застосунки з темних заковулків і першу космічну війну 27:04-27:31 Outro Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:29 Інтро. Мультики, метасюжети і тестування на пітоні 2:30-5:15 Тест-ранери: вбудований unittest , класичний pytest . На додачу tox . Олдскульні nose2 і nose . Зовсім зелений green і свіжий швидкий hammet (мову якого конфузив із-за rye ) 5:16-6:37 Як може тест-раннер на python бути швидшим за pytest? Rust скоро з’їсть всі утиліти 6:38-8:00 pytest-parallel і pytest-xdist для паралельного запуску тестів 8:01-19:47 Чому в rspec фікстури кращі, ніж фікстури в pytest? Як жити з pytest в такому випадку? Пишемо більш компактні тести за допомогою fixture і parametrize 19:48-23:17 Писати тести функціями чи класами в pytest? FunctionTestCase в unittest 23:18-29:37 Чому б не включити pytest в стандартну бібліотеку? Не забудьте чекнути, які опції можна передати в CLI пайтесту 29:38-32:14 Скоро нам всім заборонять писати тести без assert’ів. Про пошук тестів pytest’ом і unittest discover 32:15-32:38 Вбудовані фікстури pytest 32:39-35:00 Про генерацію репортів і тест-каверейдж 35:01-37:45 freezegun для підміни часу для тестів. unittest.mock#patch для тимчасової зміни поведінки стороннього коду 37:45-38:46 Outro Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:0:00 - 0:1:39 Intro. Про що цей і наступний епізод і кому це може бути корисним 0:01:39 - 0:05:38 Окрім співбесід, для чого корисно знать щось про тести? 0:05:39 - 0:09:10 Піраміда тестів: юніт - модульні - інтеграційні - e2e 0:09:11 - 0:20:05 Чи треба юніт-тести? Сваримо карго-культ мокання всього підряд 0:20:05 - 0:20:58 Додаємо кволіті інженерам посадових обов’язків лише для того, щоб одразу забрати. Що у нас роблять engineers in testing 0:20:59 - 0:23:58 Моки, стаби і спаї. Стаття Мартіна Фаулера . Стаби на фікстурах (які пояснили трохи по іншому канону, але теж може бути) 0:23:59 - 0:27:26 Анатомія тесту: сетап - тест - тірдаун. Що ваші інструменти роблять за вас і за що варто переживати? 0:27:27 - 0:38:01 Test Driven Development (TDD) – інженерна практика. Метагейм і внутрішні інкрементальні зміни. Перший тест, який варто писати в *будь-якому* проекті. Протіп як фіксати баги. Намагаємося безуспішно навертати людей в церкву святого TDD 0:38:01 - 0:40:46 Behavior Driven Development (BDD) – про підхід щодо походження і формату вимог при роботі. Cucumber і Gherkin . Given-when-then і подібні тестові сценарії. Згадуємо capybara 0:40:47 - 0:44:54 Тест ранери і тестові фреймворки. Інструменти для мов, де це не вбудовано по замовчуванню, як в Go . 0:44:55 - 0:46:31 Штучні дані для тестів, умовний faker під вашу мову програмування 0:46:32 - 0:53:50 Тестуємо API сторонніх сервісів: стабити ваш клієнт запитів чи піднімати власну репліку? Існує проміжний варіант: передзаписані відповіді за допомогою vcr . Глобальні проблеми зламаних чужих АПІ, особливо які не були SaaS’ом раніше 0:53:51 - 1:00:04 А як базу тестувати? За допомгою контейнерів! MinIO , Google Cloud SDK , LocalStack . Розбираємося з docker-compose’ом і depends_on . In-memory бази даних для тестів 1:00:05 - 1:02:47 Мутаційне тестування – це що таке? Доводимо суть code coverage до межі. Не втримуємося і вперше за епізод згадуємо ChatGPT 1:02:48 - 1:04:25 Property-based testing і QuickCheck. Coq і Agda для красного слівця 1:04:26 – 1:06:52 Outro. Пишіть тести! А також коментарі Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:01-3:10 Інтро. Наші перші код-рев’ю. 3:11-5:43 Чи є code review обовʼязковою практикою? 5:44-9:50 Навіщо робити код рев’ю: обмінюємося знаннями. Життя буденне при дистанційній роботі. Pull request як арена для молодих челенджити старі шляхи написання коду 9:51-11:20 Навіщо №2: шукаємо дефекти і налагоджуємо стиль, рев’ювлємо дизайн рішення 11:21-12:28 Що є результатом код рев’ю? Хто мусить мерджити пулл реквест? 12:29-12:49 Навіщо №3: шаримо відповідальність 12:50-13:24 Навіщо №4: покращуємо здатність естімейтити в майбутньому 13:25-15:18 Гітхабівські “пулл реквести” (PR) проти Гітлабівських “мердж реквестів” (MR) 15:19-17:05 Недолік рев’ю “не всі дефекти знаходять”. Google про code review у статті (але про 1/6 була брехня, Сашко перепрошує, знаходять “скільки знаходиться”, якщо говорити про стати, хіба у статті 2014 від MS було про “в середньому 4 дефекта в рев’ю”, але там все складніше і в ноутсах не перекажемо) 17:06-18:39 Ще недолік: довше закриваємо таски, що з цим робити? 18:40-20:57 Вирішуємо проблему код рев’юверів “не розумію, про що ця зміна?” 20:58-22:34 Ділимо фідбек на важливий і неважливий, а також питання. А також про комунікацію англійською. 22:35-23:57 Золоте правило рев’ю “Не задовбуйте”. Тудушки і тікети “на потім”. Допомагайте молодим 23:58-26:22 Як імплементувати цей поділ на популярних платформах для код рев’ю 26:23-29:11 А ще, можна коментарями надавати контекст. Ну і робіть самі собі code review 29:12-31:15 Якщо хтось створив і змерджив PR на вихідних – чи треба його пост-фактум рев’ювити? 31:16-35:59 На що найбільше спрямовувати увагу при код-рев’ю? 36:00-37:50 Чи є прохання написати тести порушенням заповіді “не задобвуй”? Без тестів – нікуди 37:51-41:34 Скільки рев’юверів треба на 1 пулл реквест? Знову посилаємося на статті від Google & MS . Як працюють CODEOWNERS у Github 41:35-43:38 Галопом по Європах: автоматизуємо тривіальне, де рев’ювити дизайн рішення і як довжина ПР впливає на тривалість рев’ю. Про кількість рядків за годину рев’ю посилаємося на smartbear 43:41-45:06 І взагалі, не напружуйтесь. Бот експірієнс інженери ніколи не думають про перфокарти 45:07-45:36 Як зменшити кількість рев’ю? Парне програмування. Рев’ю сесії 45:37-46:18 Gitlab і їх рулетка для рев’юверів (а також хай тут буде їх матеріали про код рев’ю ) 46:19-47:50 Чи можна було б жити без код рев’ю завжди? Тести, ШІ і nocode 47:51-50:10 Не забувайте, що з того боку – жива людина 50:11-51:51 Outro, робіть код рев’ю цьому випуску і не будьте токсіком. Наступного тижня відпочиваємо Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:24 Інтро. Інтернет – AI психлікарня. Bard Beta, LLAMA, Alpaca. ChatGPT Plugins, Copilot X 2:24-4:34 Copilot X і голосове управління. Пора вчитися робити код-рев’ю 4:35-9:31 Відкритий лист щодо паузи в розробці моделей + думки Елізера Юдковського ака автор Harry Potter and the Methods of Rationality . Давайте бомбити центри скупчення GPU. Генетично модифіковані китайські діти . Що робитемимо наступні 6 місяців? 9:31-14:44 Вірите в небезпеку ШІ? А ковід щеплення зробили? Чи має сенс зупиняти поступ науки? Читайте Анафему . 14:45-19:08 Як часто ми зможемо перевчатися на фах, який ще не встигли автоматизувати? Чому self-driving cars можуть вбити міста в американській глибинці? Які галузі залишаться з нами за версією форбс ? Що тут, знову чорні лебеді ? 19:08-19:59 Що будуть робити консерватори? Час для нових амішей 20:00-22:00 Які професії залишаться в майбутньому? Bloomberg і їх власна GPT модель . Linus Tech Tips он взагалі на фермі працюватиме 22:00-24:36 Але це все перестане працювати, як ШІ вийде в офлайн. OpenAI інвестував в 1X . Замикаємо коло історії, що почалося в Дармуті і робота Shakey . Інший варіант впливу на оффлайн світ – ШІ проектує оффлайн агентів 24:37-30:58 ШІ нас не вб’є. Але може зробити боляче, дивіться Чорне Дзеркало . ІПСО від ШІ, як спосіб впливу на людей. Чи врятують нас Knowledge Bases? Де GPT постаріше зберігає факти? ( публікація / відео ) 30:59-36:30 Живучи в світі дезінформації, як верифікувати, що ти спілкуєшся з людиною? ChatGPT може бути вашим wingman в тіндері . Чекніть, чи зможе людина відповісти на питання із серії Winograd Schema 36:31-40:18 Щось тут все заскладно, але для чого нам були ці всі гучні заяви про заборону тренувань моделей? Але чомусь є і гарні новини 40:19-42:52 Як навчити ШІ знати все про речі на вулиці? Мультимодальний ШІ вже не за горами 42:53-46:20 Для справжнього ШІ нам треба зворотний зв’язок. Auto-GPT . 46:21-48:22 Змушуємо ChatGPT будувати дерево знань. Проблеми подібних конструктів 48:23-56:14 Справжній no code з ШІ. Як верифікувати програми, чий код ніхто не рев’ювив? Magi як представник TMR . Магічні декоратори ai_fn 56:15-1:01:00 Пишемо петицію, щоб у всі ігри додали побільше нейроночок. AI Dungeon . Симуляції екосистем в STALKER, що так і не побачили світ 1:01:01-1:04:04 Моделі психологів будуть лікувати людей, що закохуються в ігрові нейроночки. Рекомендуємо "The Discrete Charm of the Turing Machine," by Greg Egan (тут збірка ) і “ Я, робот ” Азімова 1:04:05-1:05:03 Outro Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-0:42 Intro та дисклеймер 0:43-2:10 Від Notion’а до Zettelkasten . Чи зміниться це з появою чат-асистентів? Про це і поговоримо 2:11-4:42 Чи веде Ігор свою базу знань? Пошук в Notion – не як в github ’а 4:43-7:42 Як справи з нотатками Дениса? Markdown файли і zettlr . Наступна віха розвитку – Obsidian . Тут вже і zettelkasten можна робити. Фрактальна капуста 7:42-9:04 Чому Денис більше не буде вести свою knowledge base? 9:05-9:59 Чим корисні короткі замітки для створення контенту? 10:00-11:47 Хронологічний journaling як альтернативний підхід 11:48-13:10 Дампаємо посилання з тегами і коротким описом. Яким міг би бути ідеальний нотатник для такого? 13:11-15:29 Але поки що, головна проблема – поганий пошук по цьому всьому. Мультимодальний пошук. Коротка лекція про японську мову 15:30-19:16 Індексуємо все-все-все, що ви робите за комп’ютером. І згадуємо “Чорне Дзеркало” ( S4E3 ). Пора робити на GPT-4 . А може і unCLIP заюзаємо, як промпт-інженери розберуться, що писати 19:16-21:36 Чи треба нам локальний пошук, якщо можна затьюнити пошуковий рушій? А також гібридні підходи 21:36-22:15 Згадуємо Apple і їх AI помічника 22:15-24:12 Потенційна небезпека сенсативних даних в чат-системах. Про OpenAI і кенійців . Фантазуємо, як це робити сек’юрно 24:13-27:43 Саша і його нотатки. Глобальний gitignore . You.com і їх чат 27:43-28:35 Всі біжемо під замочок і накопичуємо замітки (поки Маск все не поламав) 28:36-33:17 Рівні користі інформації. Лайфхаки збереження інформації. Шукаємо стартап зі скріншотами і чи то отримуємо ефект Мандели, чи просто інтернету пороблено 33:18-34:15 Outro Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-0:40 Інтро 0:41-6:51 Питання слухачів №1: python і приватні пакети в poetry. І взагалі про приватні реєстри пакетів на CI. І як на гітхабі достукатися до пакету в приватному репозиторії 6:52-8:21 Питання/уточнення слухачів №2: ще є pdm-project/pdm для залежностей 8:22-10:29 Повертаємося до deploy keys і як webfactory/ssh-agent це робить для декількох репозиторієв 10:30-12:57 Питання слухачів №3: “так і що мені юзати?” 12:58-17:43 Після створення проекту, що в першу додавати? make і task . Заздримо npm з їх scripts 17:43-19:52 Менеджимо автоматичні перевірки при спробі закомітити за допомогою pre-commit 19:53-20:56 Коли ваш інструмент не вміє в dev mode, допоможе watchdog 20:57-23:23 Коміти по конвенціям за допомогою commitizen 23:24-30:03 Ваші улюблені інструменти для перевірки/покращення коду від PyCQA : flake8, pycodestyle, pyflakes, autoflake, pep8-naming, isort, black. І новий мегашвидкий ruff . Як цими зв’язками користується Денис і flake8-print – золото 30:04-31:47 Шукаємо стерво код за допомогою vulture . Bandit для сек’юріті перевірок і чому потрібні baseline’и 31:48-32:49 Hadolint для докерфайлів, для shell скриптів – shellcheck , helm lint + helm-docs 32:50-32:55 mypy чим корисна типізація, але чому ж так важко почати? 35:56-38:28 tox і матричні білди 38:29-39:09 Pylance , що ґрунтується на pyright 39:10-39:49 Editorconfig для фіксації вигравшої сторони в суперечці “таби чи пробіли” 39:49-40:40 Запускаємо проект в контейнері, щоб команді було простіше 40:41-42:03 Інтегруємо платформи де ви правите код чи раните тести з таск-трекерами і месенджарами – обов’язково для ВСІХ agile команд. Swarmia 42:03-43:07 Включаємо нагадування “онови залежності”: dependabot , snyk 43:08-45:50 Outro. Закиньте грошей ПЖ Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:50 Intro. Спеціалізовані і генералізовані системи пошуків. 2:51-9:12 Чому у Github була найгірша система пошуку? Натягуємо Elastic на код, який не є натуральною мовою. BM25 “на пальцях”. Ну і неймдропаємо Tf-Idf 9:13-12:26 Повертаємося до оригінального блогпосту . Як весь код вліз в 25Тб? І інші цифри для оцінки масштабу розміру пошукової бази 12:27-15:02 Які кола мікросервісів проходить ваш код перед тим, як потрапити в видачу пошуку? Самописні бази на такому швидкому і безпечному Rust, а також ліричні відступи з шеймінгом людей за спадок на Golang 15:03-22:26 Що в цій базі? Інвертовані індекси , щоб не лупати днями всі документи в циклі. Триграми з прикладами “📃” ➡️👨⚕️,うく,💦. Як ділити величезний індекс по різних серверах? Трохи про шардінг, але може краще почитайте “ кабанчика ”. PGTune 22:26-25:24 Як відбувається безпосередньо пошук? 25:25-30:17 Невеликі, здавалося б, оптимізації, які значно покращували все: мінімальне остовне дерево , k-мердж списків , … Зато за 36 годин все переіндексовують з нуля, як треба буде 30:18-34:25 На чому все це крутиться? І навіщо взагалі треба пошук по коду? Даєш ReversoContext для коду! 34:26-35:40 Outro Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-1:53 Інтро, про що випуск і використовуємо в одному реченні Starlink і Python 1:54-2:22 Закриваємо тему pip 2:23-7:37 Стильний poetry, зробить все як у найкращих пакетних менеджерів, як у мові програмування сина маминої подруги. Які проблеми вирішує лок файл? 7:38-10:45 Але і з poetry бувають проблеми… 10:46-17:22 Чи перейдуть всі ваші улюблені бібліотеки на poetry, який стане стандартом в пітоні? Проводимо паралелі з glide 17:22-18:58 pip-tools і саме pip-compile звідти, як корисна виручалочка при великому наборі різних опціональних бібліотек 18:59-20:02 Для менеджменту версій пітона, pyenv – молодець. asdf + venv теж ок 20:02-21:15 pipenv - це не про нас 21:16-22:27 conda – ліпший бро дата-саєнтистів, і інколи – маководів 22:28-23:12 Чи існують гайди як будувати пакети за допомогою conda? Питаємо у вас, розкажіть нам в коментарях! 23:12-24:19 Outro. Пам’ятайте: кожен ваш коментар нині – +1 тиждень до існування цього подкасту Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:27 Інтро. ChatGPT в Україні, історії про швайнокарасів і r/bing 2:28-6:12 Юзаємо ChatGPT як бекенд. І Copilot + gptcommit для менш радикально налаштованих забирати хліб у розробників. Референсимо Януковича 6:13-6:58 Чекаємо ще рідше побачити живу людину у чаті служби підтримки 6:59-10:39 Журналісти і їх ґайпожерство на темі ШІ. І описуємо найшвидший спосіб ChatGPT зменшити розмір людства 10:40-16:18 Як GPT3 в Square аналітиком працював. Світле майбутнє, де запити в сховища даних можна писати зрозумілою мовою. Чат модель пошуковика Bing, яка не завжди дружить з реальністю. І попередження аналітикам 16:18-16:55 Наші аналітики передбачають нові продукти Apple 16:56-18:39 Langchain додав wolfram alpha інтеграцію. ChatGPT як універсальний перекладач між різними структурованими мовами 18:40-21:52 “Уяви, що ти – Х” для ChatGPT. Корисний промпт-інжиніринг чи експлоіт? 21:53-22:41 Люди, що заробляють на GPT-3 + StableDiffusion на Amazon 22:42-26:23 Чи зможе геймерський ноут запустити ChatGPT? Згадуємо Jim Keller 26:23-28:27 Що робити, якщо API запити до OpenAI задорогі? GPT3 вдома: EleutherAI/gpt-neo-1.3B / GPT2 / PaLM(на жаль, наче закритий, щось наплутали) / CTRL / BLOOM / OPT 28:28-30:00 Відео про побудову GPT та сам проект nanoGPT від Andrej Karpathy 30:01-32:30 Два слова про відмінність GPT і ChatGPT. Reinforcement learning with human feedback 32:31-33:51 Outro Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:01-1:09 intro 1:10-3:26 gRPC очима senior JSON девелоперів. Які недоліки у класичної передачі даних за допомогою JSON’ів по REST’у? 3:27-8:06 gRPC = HTTP/2 + ProtoBuf. Машинерія, що ув’язує всі ці речі між собою. Зрозуміла оф дока 08:07-10:16 - плюс №1: перевикористання прото інтерфейсів різними командами 10:17-10:54 - плюс №2: загальна швидкодія 10:55-12:50 - плюс №3: експресивна комунікація можливих помилок 12:51:15:51 - мінус №1: слідкування за схемою – це не завжди просто. Розповідаємо, як оновлювати схеми на CI і чому не вийде так просто переіменувати поле. 15:52:16:35 - Чи допоможуть тут schema registry? Відкрите питання 😊 16:36-19:19 - мінус №2: підвищена складність debug’у. Клієнти: grpcurl , класичний postman , insomnia . І мимохіть згадуємо чим Linux ліпший за Windows 19:20-21:21 - (формальний) мінус №3: ваша схема не буде робити більшість валідацій, які ви очікуєте, будьте готові імплементувати їх самі 21:22-23:36 - (пітонячий) мінус №4: генеровані класи по вашим прото читати ви не захочете, а IDE не обов’язково зможе підхопити і правильно підказувати. [Коли вже здогадаються pydantic туди додати?] 23:37-24:03 - Міряємо перформанс за допомогою ghz 24:04-27:34 - Балансування навантаження в k8s кластері 27:35-29:31 - outro і місце для ваших коментарів Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут (може) будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00 - 0:45 Нове інтро + про цей "сезон" + про що цей випуск 0:45 - 4:16 Сценарії деплою бази даних на вашому проекті, від "дешевших" до дорожчих 4:16 - 5:38 Рух serverless і чому він дібрався і до баз даних. AWS Aurora як приклад 5:38 - 7:12 Які проблеми селфхостед постгресу ви оминаєте з serverless базою. Чи потрібно всім знати тюнінг? 7:12 - 9:30 Чи не стане вендорлок проблемою? Кубернетіс вже занадто дорого для бізнесу? Клауд рішення, що приносять value з першої хвилини запуску 9:30 - 12:31 Serverless не лише про великі дані, до речі. Параметр бази, який всі вічно забувають апдейтити і чому це не проблема для CockroachDB . Ще трохи, і AWS здогадається тарифікувати бази як djuice у 2003ому 12:31 - 15:07 Заплатив за cockroach, а як його в кластер запхати? А ніяк, платіть за Aurora. Слоупок коментарі про кубернетіс 15:07 - 17:05 Нові можливості, які відкривають serverless бази. Болі time-series баз. Amazon Timestream 17:05 - 20:14 Cloudflare і їх хмарні функції. А також їх D1 – серверлес сховище даних. Обіцяні посилання на проекти, базовані на sqlite: rqlite , duckdb 20:14 - 21:40 Повертаємося до Aurora і її спільні риси з D1. Доповідь про Aurora як геній інженерної думки. І чому це поки що не безкоштовно 21:40 - 22:50 Аутро Долучайтесь до наших соцмереж: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 В гостях – Дмитро Ткаченко Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-0:30 Дисклеймер 0:30-2:05 Книга з Амазона за 23 млн $. Про що цей епізод 2:05-5:20 Динаміка E-commerce останніми роками 5:20-11:36 E-commerce агрегатори: що це і як вони працюють? 11:36-14:28 Як агрегатори обирають, які бізнеси придбати? Тех нічні виклики аналітики 14:28-20:56 Як нам визначити, за якою ціною продавати наш продукт: базові економічні матерії 20:56-23:22 Про що мовчить базова модель: зміни реального світу з часом та поведінкова економіка 23:22-28:44 Як максимізувати прибуток? Відповідь зарита десь у еластичності попиту, але спочатку визначимо, що це таке. Еластичні і нееластичні товари 28:44-32:24 Але як порахувати еластичність попиту? Чому просту теоретичну формулу не так-то і просто обрахувати на практиці? 32:24-36:26 Отримуємо дані для обрахування еластичності: A/B тести і "натуральні" експерименти. Агрегація сигналів по товарам тієї ж категорії 36:26-38:40 Знову про економічну теорію: що таке крос-еластичність 38:40-48:17 Розчехляємо ML: чим корисні CV і NLP для цих задач? Моделюємо еластичність попиту. Лінійна регресія. Causal inference . Confounding factors 48:17-1:00:20 Fixed effects model . Demeaning / log-трансформації. Як від коефіцієнтів моделі переходимо до еластичності попиту 1:00:20-1:09:20 От порахували ми еластичність попиту, що далі? Визначення оптимальної ціни. І як для різних обставин ми маємо різні точки оптимальності 1:09:20-1:10:00 Інтерлюдія про посилання, що можна знайти в нашому телеграмі 1:10:00-1:22:08 Як визначати якість наших моделей? Хитрощі для проведення A/B тестів з цінами 1:22:08-1:29:10 2х ступеневий підхід для кейсів, коли даних недостатньо, а вирахувати еластичність хочеться – R-learner підхід 1:29:10-1:31:15 Аномальність історичних даних останніми роками 1:31:15-1:34:20 Чому варто почитати оригінальні пейпери? 1:34:20-1:36:47 Outro 1:36:49-1:39:39 Post-credits: підручник дрозофіл за 23 млн $ Долучайтесь: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter - 0:00-1:15 Intro - 1:15-16:58 Copilot і сингулярність. Багато про восьминогів і жодного слова про октокотів. Ruby, Cucumber і Gherkin як ідеї, що опередили свій час. - 16:58-18:25 Питаємо у ChatGPT як вирішувати робочі задачі. - 18:25-20:20 Знову про Copilot і важливіть верифікації нагенерованого коду - 20:20-21:25 Tabnine і дуже короткий досвід з цією альтернативою Copilot - 21:25-23:30 Тренди дата інжиніринг року: SQL в кожен двір! - 23:30-28:17 Проходимося по тулах, щоб просто робити інжест, а там і до аналітики недалеко: domo , fivetran , airbyte . Чи стало легше будувати пайплайни? - 28:17-31:25 Опенсорсний dbt і секрет їх бізнес моделі - 31:25-39:00 2022 рік не став роком лінуксу на десктопах. Скарги на аудіо, зовнішні монітори і ранодмні баги. А ще і iOS туди ж. - 39:00-43:04 Листи в "Пізнайко": чому в світі більше одного Amazon сайту? І куди діваються рев'ю при перемиканні країни в апсторі? - 43:04-45:24 EKS > ECS. А також інші способи ранити код в клауді. - 45:24-47:28 Outro. Всіх з Новим Роком! Долучайтесь: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 00:00-01:43 Інтро. 01:43-08:53 Пришвидшення Python з новим релізом. Зменшення кількості фреймів і інлайнінг деяких функцій. 08:54-15:19 Ще про швидкодію. PEP 659 пришвидшення певних операцій над специфічними типами даних 15:19-17:01 Марк Шенон і його план про пришвидшення Пайтону 17:02-20:36 PEP 657 Більш дружні повідомлення про помилки 20:36-27:05 PEP 654 ExceptionsGroup ака дерева помилок 27:05-32:14 PEP 646 Варіадичні Дженерики 32:14-35:48 PEP 655 необов’язкові поля у typing.TypedDict 35:48-45:23 Тайпінги і асінкайко - це милиці? По-черзі бомбимо на пітон. 45:23-46:43 PEP 673 - продовжуємо про тайпінги. Новий тип Self 46:43-48:21 PEP 675 . Arbitrary Literal String Type 48:21-49:07 PEP 681 . Data Class Transform 49:07-52:43 PEP 680 стандартний парсер TOML 52:43-56:04 Зміни в асінкайоу: таск групи і людьскі таймаути 56:05-57:15 Нарешті дефолтовий Str + Enum = StrEnum 57:17-58:22 Атомарні регексп групи 58:22-1:00:14 Що подеприкейтили? 1:00:14-1:01:48 Outro Долучайтесь: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stas_gee…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter В гостях – Ярослав Ходаковський 00:00-02:04 Дисклеймер, “що в епізоді” та представлення нашого гостя Ярослава. Фазовий перехід від трьох людей до чотирьох у записі 02:05-12:12 Основні “дійові особи” зі світу криптовалют: консенсус, гаманець, транзакція, блок. Proof-of-Work і Proof-of-Stake. Паливо і ціна на нього 12:12-15:06 Основні застосування крипти. Decentralized Finance aka DeFi: (Market Makers aka MM, Order Books, Automated Market Makers aka AMM, похідні фінансові інструменти, позики і страхування). Decentralized Autonomous Organization aka DAO. NFT. Зберігання даних. Корпоративні/закриті блокчейни 15:06-18:16 Наскільки децентралізовані “децентралізовані блокчейн системи”? Флешбечимо до епізоду №20 18:16-18:52 Як ми обирали історії для випуску 18:52-21:34 Хтось заплатив 2.6млн $ за переказ 130$ 21:34-24:18 Продаж Bored Ape NFT за 0.75 ефіра замість 75 ефіра через помилку у формі продажу 24:18-25:30 Новий правопис і назва “Етер” 25:30-29:30 Нульова адреса в блокчейні, яка має 11.5к ефірів. Коментарі до транзакцій на сайті etherscan . Аналогії з example.com 29:30-32:43 Стандарт ERC20 токенів. Пост-мортем одного проекту, де замість віднімання токенів у словнику-лічильнику токенів, було присвоєння 32:43-36:01 Конфлікт децентралізації і регуляризації. Адмін-адреси і замороження гаманців/транзакцій після ґаків чи по запиту представників правопорядку 36:01-45:44 DAO hack. Із-за вразливості, 15% всього ефіру (тогочасного) були під загрозою крадіжки від зловмисника. Як результат, hard fork і розділ на Ethereum і Ethereum Classic 45:44-48:30 Враховуючи попередню історію, наскільки це все “надійно” і коли стане ліпше. Єдине правильне використання крипти — донатити 48:30-54:45 Parity Multisig. Неініціалізований бібліотечний контракт привів до заморозки коштів на 500k ефірів на ~577 гаманцях 54:45-56:50 Незмінюванність контрактів на ефірі. Паттерн з проксі-контрактами 56:50-1:05:14 Ґаки в крипті. Ronin hack і крадіжка 625M$. Уроки з цього ґаку і рефлексія про стан розробки під блокчейн. Прохання від простих користувачів до ґакера поділитися награбованим 1:05:14-1:10:48 Ґак Poly network на 610M$. Драматичний розвиток подій з поверненням грошей, Q&A сесією і винагородою для ґакера 1:10:48-1:12:40 Етап ICO (Initial Coin Offering) у ефіра 1:12:40-1:14:22 Prodeus як приклад поганого ICO. Обіцянки революціонізувати овочево-фруктову галузь і подальший “дефейс” сайту 1:14:22-1:18:04 Мнемонічна фраза с туторіала в публічному доступі дає доступ до аккаунта, на який хтось перевів 10 ефірів(~40k$ на той час) 1:18:04-1:24:35 Tornadocash - міксер на ефірі. Що таке міксер? Накладання санкцій американським казначейством на цей криптопроект, “відлучення” від популярних API 1:24:35-1:28:20 Підбиваємо підсумки 1:28:20-1:30:21 Outro Долучайтесь: https://t.me/midnight_chatter Twitter @O_Balachky TikTok @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stas_gee…
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:0-0:30 Дисклеймер 0:31-1:10 Про що цей епізод? 1:11-4:45 Які свіжі моделі вміють у text -> image? (Спойлер: midjourney / stable diffusion / dalle-2 / parti / imagen / dalle-mini aka craiyon ). Якими можна погратись безкоштовно? 4:46-15:10 Що таке архітектура encoder-decoder, латентне представлення, задача прибирання шуму 15:11-21:00 Поглянемо на механізм роботи дифузійних моделей (diffusion models) з висоти польоту птиці — що лякає Сашу? Важливість апскейлінгу. Обсяги дата поінтів коли працюємо на хайрез картинках 21:01-24:28 Задачі, які можна вирішувати такими моделями — інпеінтінг, скетч в картинку, текст в картинку, різні стилі — чому страждають художники? Професіонали залишаться професіоналами! 24:29-32:35 Юзкейси і штуки які вже роблять: плагіни для фотошопу, інструменти для колажів, відео, етс – як AI допоможе вам виграти $300 32:36-36:26 Як відбувається сучасна інтеграція людини та машини — чи досі актуально використовувати для цього “морзянку”? 36:27-43:28 Кому дадуть $600k на опен сорс? Тренуйте правильні моделі! Аромат комунізму. Федеративне навчання — розв’язок? 43:29-46:28 Суперкомп’ютер КПІ не допоможе вам натренувати свою дифузійну модель 46:29-58:42 Гуманізація моделей. Всередині dalle-2 є прихована language model! А фейсбук боти трейдили і "вигадали приховану мову" 58:43-1:03:59 Яка модель генерує найгарніші зображення? І чи зможе якась з них зрозуміти концепт швайнокарася? 9/11 у світі AI 1:04:00-1:04:22 Які дипломні роботи будуть писати люди в КПІ? Долучайтесь до нашого телеграм каналу https://t.me/midnight_chatter Twitter: @O_Balachky TikTok: @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stas_gee…
В гостях – Олександр з Zalando 🔞 Ми перестали вирізати матюки 🔞 Робочі посилання в каналі https://t.me/midnight_chatter 00:00-00:30 Дисклеймер 00:30-01:50 Інтро і 🇩🇪Data See 01:51-02:31 Озвучуємо тему: Delta Lake представлений на Data & AI Summit , і супутній Open Source delta.io 02:31-04:00 Звідки назва? Дельта формат і дата лейк 04:00-08:25 А що таке дельта формат? Як це виглядає на файловій системі 08:25-10:06 Чи хтось перевинайшов Redshift Spectrum ? 10:06-13:40 Історія і мотивація переходу до дата лейків в роботі Олександра. А потім і до дельта лейків 13:40-14:46 Неструктуровані дані і дельта лейк 14:46-15:52 Співіснування дата і дельта лейку, їх подальше використання 15:52-18:30 Чому люди всередині компанії хочуть мігрувати на дельта лейк 18:30-19:28 Стрімінг в дельті - це і в опенсорсі є чи щось пропрієтарне 19:28-22:15 Як дельта лейк працює на запис 22:15-34:00 І знову, що в опенсорсі, що пропрієтарне. OPTIMIZE & VACUUM команди. Адаптери для читання і як читати дельту руками. Unity Catalog. Delta Live Tables. Delta Sharing. 34:00-35:59 Неймдропаємо і пробігаємося по альтернативам: Palantir Foundry , Iceberg , Hudi . ( Допис з порівнянням ). Мінісрач “хто опенсорснійший”. 35:59-36:26 Милі котусики сперечаються, хто кого більше любить 36:26-42:07 Коли обирати дельту замість Snowflake чи BigQuery . 42:07-44:47 Time Travel & снепшоти - чи дорого і навіщо взагалі? 44:47-47:37 Зручніть розгортання копій таблиць 47:37-48:57 Які найбільші проблеми формату? [згадуємо Structured Streaming ] 48:57-50:00 Заглядаємо в саму суть дельти ака висновки 50:00-51:34 Outro Долучайтесь до нашого телеграм каналу https://t.me/midnight_chatter Twitter: @O_Balachky TikTok: @o_balachky Музика: https://www.streambeats.com/ | @stas_gee…
🔞 Ми перестали вирізати матюки 🔞 Робочі посилання в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:50 Як гакерньюзівці свій data warehouse будували на SQLite. SQLite у D1 від Cloudflare. Clickhouse 💩 в твітері (exhibit A , B , C , D ) 2:50-3:25 Інтро і головні дієві особи цього випуску 3:25-4:43 Ян Гудфелоу тікає з Apple через режим роботи в офісі. Вестернери ще не знають, що у них все буде погано 4:43-5:28 MASSIVE датасет від Amazon 5:28-6:05 Опенсорсний arnheim від DeepMind для генеративних колажів 6:05-07:11 Ще від DeepMind: RL агент Gato🐈 . Єдиний трансформер вирішує різний спектр задач 07:11-09:04 Чи робить arnheim те, що робить dalle чи imagen ? [тоді ще не було dalle-mini ] Але ніякої України 09:04-13:08 Prompt Engineering. Як генеративні моделі змінюють підходи до рішення різних задач. Хфілософія про майбутнє, де люди благатимуть моделі вирішити їх задачі 13:08-16:14 Філосовська підводка до злоумисної модифікації пакета ctx , щоб забрати ваші секрети. 16:14-18:40 Чому кастомні домени можуть бути не дуже гарною ідеєю 18:40-19:02 Tiny news about TinyGo 19:02-27:10 Застосунки для скорочитання. Bionic Reader . [тут один з нас трішки полюбив козу, бо розробкою займався хлопак, що мав дуже поверхневе відношення до Швейцарського інститута, але ніяк не група з MIT] TorpedoRead що не дуже вірить у ексклюзивність цієї ідеї. SwiftRead . 27:10-31:42 Відмова від софта російського. Short list на викидання. 1C у Касті 31:42-35:23 Як Укрпошта показала е-коммерсу, що є ще куди рости. Бага чекауту в Касті . 35:24-36:27 Outro. Новий візуал від @duke_mort_pixel . Відправте десь щось комусь. Музика: https://www.streambeats.com/ Долучайтесь до нашого телеграм каналу https://t.me/midnight_chatter…
0:00 початок 2:10 web1.0 та web2.0 3:50 semantic web 5:45 чому з’явився web3.0 7:40 загальна архітектура 10:14 проблема перша: смартконтракти та паливо 19:04 проблема друга: зберігання файлів та ipfs 21:44 проблема третя: бекенд та коннект до блокчейну 28:38 web3.0 boilerplate github project 31:40 приклади web3.0 проектів 37:56 думки про usability 42:05 proof of work та proof of stake 46:20 ще про паливо та смартконтракти 50:40 висновки та загальні думки Додаткові посилання: https://moxie.org/2022/01/07/web3-first-impressions.html Відповідь Бутеріна на поередній пост https://www.emilygorcenski.com/post/the-myth-of-decentralization-and-lies-about-web-2.0/ Та сама Інфура посилання на бойлерплейт на гітхабі сайт етера з прикладами застосунків Музика: https://www.streambeats.com/ Долучайтесь до нашого телеграм каналу https://t.me/midnight_chatter…
Комментарии и рабочие ссылки можно найти в t.me/midnight_chatter 00:00-01:02 Intro. 01:02-08:14 DIY. Про железки. Как правильно мигать светодиодом на ардуино. Arduino C . Как использовать протоколы посложнее. 08:17-11:34 Игра "Жизнь" на Arduino. Взаимодействуем с OLED-дисплеями. Bit array для хранения битов внутри целых чисел. 11:34-12:12 Про датчики. 12:13-15:55 Аппаратный ввод пароля. Внезапный Counter-Strike. 15:55-18:24 Как упаковывать свои железки. 18:24-34:34 Система автополива цветов на raspberry pi. Датчик влажности, температуры и давления – bme280. АЦП который типа "вольтметр" – ads1015. Ёмкостный датчик влажности: https://www.dfrobot.com/product-1385.html . Как решается проблема нескольких датчиков на одних и тех же пинах. Добавляем python & cron по вкусу. Собираем метрики в prometheus . 34:34-43:22 Микроконтроллеры с Wi-Fi: esp32, esp8266. Потребление энергии и затраты на передачу данных по wi-fi. NodeMCU . Почему все таки raspberry pi, а не NodeMCU для полива цветов? 43:22-53:12 Умный глазок. Простой трюк для повышения угла обзора raspberry pi совместимой камеры. Как использовать неодимовые магниты в хозяйстве. Motion и mjpeg . MinIO . Как можно было бы организовать софт для этого лучше. 53:12-55:15 Зачем все таки DIY? 55:15-56:49 Outro Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
Комментарии и рабочие ссылки можно найти в t.me/midnight_chatter 00:00-00:46 Интро 00:46-28:03 Индексы для векторов и решение задачи ANN . Что такое, зачем нужно и немножко про то, как делать с помощью Annoy , nmslib , faiss , pinecone.io . В конце сравниваем nmslib vs faiss "на пальцах" 28:03-31:24 Ribbon Filter от Фейсбук, блогпост о методе поиска неправильно аннотированных данных + cleanlab 31:24-32:11 textura.in.ua 32:11-36:03 Поправки на ОТО в GPS / "Кратчайшая История Времени" / Стивен Вольфрам и его новая теория и старый пост с визуализациями 36:03-37:48 Climate Change AI собрали подборку релевантных пейперов про МЛ, что применяется к задачам, так или иначе связанным с климатом. 37:48-44:20 pi-hole Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
К сожалению, все описание не влазит, полный перечень ссылок и деталей 👉 вот тут 👈 00:00-00:50 Интро, дисклеймер и прочая. 00:50-03:53 Что изучить по теме визуализации. 03:53-13:31 Кейс №1: EDA, графики метрик и прочая. 13:31-25:38 Кейс №2: визуализация эмбедингов 25:38-28:41 Кейс №3: картинки 28:41-29:58 Кейс №4: визуализация аудио 29:58-32:10 Кейс №5: загружаем и рисуем видео 32:12-34:25 Кейс №6: рисуем графы 34:35-35:27 Кейс №7: автоматический EDA 35:27-49:25 Кейс №8: визуализируем непосредственно работу (моделей/кода etc) 49:25-50:49 Кейс №9: делаем репорты 50:49-52:49 Если ничего не подошло 52:49-1:10:18 Странные и интересные визуализации 1:10:18-1:12:17 Outro, и призыв присылать ужасные визуализации. Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
Если вы знаете как работают дата пайплайны и что делают дата инженеры, можно скипать до 33:50 Тайминги 0:00:00-0:01:35 Intro. Почему именно эта тема 0:01:35 - 0:09:55 Базы данных, разделение операционных и аналитических данных. Data Warehouse, ⭐️ и ❄️ . Data Lake. Data Hoarding (дата скопидомство) 0:09:55 - 0:26:33 Что делает Data Engineer (инженер данных)? Шаги на пути данных от сырых к "готовым к употреблению". Ingestion, ETL. Виды обработки: stream (потоковая) / batch (пакетная) / гибридная. Передача данных конечным потребителям. 0:26:33 - 0:33:50 Что в классическом подходе может пойти не так? 0:33:50 - 0:47:05 Приход к концепции Data Mesh. Оригинальная статья от Zhamak Dehghani. Смена не инструментов обработки, а организации работы. Data Mesh = Data Platform + Data Products. Составляющие Дата Платформы. Составляющие Дата Продукта, Input/Output Ports. 0:47:10-1:00:01 Преимущества дата мешей. Легкость нахождения нужных данных / Data Discoverability: каталог данных / Data Catolog; происхождение данных / Data Lineage. Отвественность за весь жизненный цикл данных в дата продукте. Управление доступом к данным / Data Governance. Параллели с микросервисами. Графы дата продуктов, миграции данных в этом подходе. 1:00:01 - 1:09:08 Качество Данных / Data Quality. Дата тесты. Статичные и статистические тесты, поиск аномалий. Опенсорс и коммерческие решения. redata / montecarlodata / anomalo 1:09:08 - 1:13:26 Инструменты для построения дата платформы. Data Bricks. Fivetran / Airbyte (Singer). Airflow + k8s + Spark. AWS Glue / Google Cloud DataFlow. 1:13:26 - 1:32:50 Кому подойдет Data Mesh? Как начинать новые проекты с прицелом в дата меши? Как пытаться перейти на новый подход в существующем проекте? Кто из больших компаний продвигает этот подход? Пытаемся подвести итоги. 1:32:50 - 1:33:55 Outro Ссылки Оригинальная статья: https://martinfowler.com/articles/data-monolith-to-mesh.html , продолжение https://martinfowler.com/articles/data-mesh-principles.html | Видео-версия http://youtu.be/MBF0Wg7rFV8 Мигрируем абстрактный е-коммерс на дата меши: https://towardsdatascience.com/data-mesh-applied-21bed87876f2 Инструменты не влазят в лимиты описание, поэтому они вот . Комментарии и рабочие ссылки можно найти в t.me/midnight_chatter Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
0:00-0:30 Intro 0:30-4:30 Опенсорс аналог Clubhouse - Jam , а потом наши рассуждения на тему безопасности WebRTC 4:30-7:10 Обсуждаем недавно появившийся у huggingface и постоянно расширяющийся список моделей для работы с аудио. 7:10-12:23 Демо с кодом для поиска с помощью текста по контенту видео, используя CLIP ( гитхаб ) от OpenAI. Ну и DALL-E ( гитхаб ) 12:23-15:48 Terraria (не) будет выпускаться на стадии из-за конфуза с аккаунтами. ( HN , версия с DTF ). 15:48-16:22 Intermission 16:22-19:50 Биткоин жрет электричества больше, чем Аргентина 19:50-23:30 В Go будут дженерики 23:30-27:52 cryoDRGN : VAE и глубокие нейроночки помогают реконструировать 3д структуры (и движение) протеина по результатам криоэлектронной микроскопии 27:52-33:12 Паттерн матчинг и прочие плюшки в следующей версии Python . И вот обучающий PEP 33:12-39:13 Пакет Cryptography ломает полинтернета сиай машин, добавив зависимость от Rust 39:13-40:52 - Outro Комментарии и рабочие ссылки можно найти в t.me/midnight_chatter Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
00:00-00:39 Intro 00:39-04:48 Консистетность retry API: tenacity , retry , retrying , retry-go vs retry.js , Rican7/retry 04:48-10:35 Удаленная работа на Бали, можно ли? 10:36-16:45 ML прямо в базе с помощью mindsdb на PyTorch 16:45-19:15 Про попытки реплицировать OpenGPT-2/3 и датасет текста на 825 Гб на Pile (их пейпер ). И в довесок - The Eye 19:15-27:38 Про сложности тюнинга гиперпараметров и «надо взять просто старый NIPSовый [читать далее] » . JAX от Google. 27:38-34:27 «Вы наш АПИ не копируйте, а мы ваш наверное скопируем». Минидрама вокруг Lightning Flash API: изначальное обвининие авторами в копировании третьими лицами. Но такое дело - кажется, новый АПИ похож на Fast.ai . Oracle vs Google 34:27-49:23 Gamestop: поле битвы Reddit и хедж-фондов. А плохими все равно остались опять Google, Discord и другие корпораты 49:23-50:34 Outro Комментарии и рабочие ссылки можно найти в t.me/midnight_chatter Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
0:00-1:51 Intro 1:52-3:08 FastAPI в двух словах 3:09-5:09 История @tiangalo 5:10-9:15 Pre-FastAPI. Работа в Senseta, стандартный Flask и модули-обвязки. Первые опенсорс проекты 9:15-13:34 ApiStar, Starlette и Pydantic как предтечи FastAPI 13:35-17:10 Неудавшиеся попытки поменять Starlette, создание FastAPI, сложности в проекте и текущее положение проекта 17:10-18:15 Проекты, что влияли на FastAPI 18:16-24:22 Что происходит в коде проекта? 24:23-28:57 Про Dependency Injection 28:57-31:15 Про автоматическую документацию 31:16-33:33 Про роутинг у FastAPI/Starlette 33:33-45:32 Отзыв от человека, который никогда не пользовался проектом, о первых впечатлениях 45:32-48:55 Почему раньше было хуже и асинхронные клиенты для баз данных @encode/databases 48:55-52:45 Неймдропинг фичей, которые мы не успели обсудить и подводные камни 52:45-55:43 Про будущее проекта и общую экосистему. Где искать ответы на вопросы и как контрибьютить 55:44-57:03 FastAPI как идеал Open Source 57:04-59:04 Outro Sebastián Ramírez https://dev.to/tiangolo | https://medium.com/@tiangolo | https://twitter.com/tiangolo | https://github.com/tiangolo/blog-posts Код проекта https://github.com/tiangolo/fastapi Другие подкасты-интревью с создателем https://www.pythonpodcast.com/fastapi-web-application-framework-episode-259/ https://talkpython.fm/episodes/show/284/modern-and-fast-apis-with-fastapi Flask VS FastAPI https://amitness.com/2020/06/fastapi-vs-flask/ ApiStar v0.5.X - прообраз проекта https://github.com/encode/apistar/tree/version-0.5.x Интересные пакеты из кода/примеров: https://github.com/mkdocs/mkdocs/ + https://github.com/cmacmackin/markdown-include https://github.com/takluyver/flit @encode/databases Комментарии и рабочие ссылки можно найти в t.me/midnight_chatter…
Телеграм канал с анонсами (и рабочими ссылками) и возможностью оставить комментарий к выпуску: https://t.me/midnight_chatter 00:00-00:49 Intro 00:49-16:52 Apple и сетевые запросы на каждый чих. HN , тви с фиксом , еще детали в блогпосте . И прочие слежки, например Google Activity . Короче, всем Little Snitch , коллеги. [И да, сообщение от Free Software Foundation было.] 16:53-23:37 Книга Data Feminism и интервью с женщинами, что ее написали. 23:37-39:03 Парсим почтовую информацию Японии . read_csv не поможет, но есть проект posuto . А потом обсуждаем флешбеки работы с PDF , EDF и WARC . И вопрос библиотек-оберток поверх чужих закрытых API – можно ли их выкладывать в Open Source? 39:03-44:44 MeowTalk , с исходным кодом перетренненной YAMNet . 44:45-47:52 Outro. Целевые функции. Обещания смены формата (и графика!). 🔗 Radio Kottans Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
Телеграм канал с анонсами (и рабочими ссылками) и возможностью оставить комментарий к выпуску: https://t.me/midnight_chatter 00:00-00:58 Intro 00:58-09:08 Tiobe Index (обсуждаем ноябрьский выпуск) 09:09-12:38 Benford's Law 12:39-19:43 Модель из MIT определяет ковидный кашель 19:43-25:40 Apple купил Vilynx за $50M . Стартап, что делал “понимание” видео, используя онтологии. Упоминаем проект по построению графов всего NELL: Never-Ending Language Learning 25:40-29:50 sql.js : SQLite для JS на WASMe. Потом наши мысли куда-то убегают и там Kubernetes на истребителе F-16 и Doom на тесте для беременности 29:50-36:20 Быстрее, чем бинарный поиск на отсортированном массиве. Learned Indexes 36:20-38:08 Outro. Наша страница на anchor.fm Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
Телеграм канал с анонсами (и рабочими ссылками) и возможностью оставить комментарий к выпуску: https://t.me/midnight_chatter 0:00-0:30 Intro 0:30-05:42 ИИ насчитал сотни миллионов деревьев в Сахаре 05:42-10:30 Оценка легкости ремонта iPhone 12 10:35-12:12 Машинное обучение для здравоохранения, курс от MIT (6.S897), весна 2019 12:12-19:45 Джереми Ховард и нарушенный CoC из-за “доклада о докладе”, автор которого ничего не знал о происходящем , но все хорошо (ну и вот оригинальный доклад ). Practical Data Ethics от fast.ai 19:45-36:40 Как профукать свою карьеру, год за годом 36:40-38:55 Tract : раним нейросети на Rust. Are we learning yet? – каталогизируем текущее состоянии МЛ в Rust. NNEF 38:55-41:55 Манипуляции с фоном в Google Meet , все в вашем браузере с помощью MediaPipe 41:55-43:51 PyMC3 дарит будущее Theano . И про probability programming на C# - Bean Machine 43:51-44:49 Outro Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
Телеграм канал с анонсами и возможностью оставить комментарий к выпуску: https://t.me/midnight_chatter 0:00 - 0:20 Intro 0:21 - 4:30 видеорегистраторы: с вайфаем, с sim-картами, на Raspberry Pi. Motion 4:30 - 5:06 jbang 5:06 - 7:53 pyenv-virtualenv и корнер-кейс из реальной жизни с аргументами. Ну и вообще, пользуйтесь докером. 7:53 - 11:15 Изобретение из Оксфорда : к омпьютерное зрение детектит микрочастицы ковид вируса. 11:16 - 18:51 Facebook модель для машинного перевода между сотней языков. M2M-100 ( альтернативная версия ). FLoRes – бенчмарк-датасет машинного перевода для редких языков. А еще общие рассуждения о том, сколько BERTов в этой модели и куда отправлять гуманитарную помощь за чужие рисерч деньги. 18:51 - 25:11 Во всем виноваты странные дефолты вашей джава библиотеки или How I Found An alg=none JWT Vulnerability in the NHS Contact Tracing App . А также ворчание на общепринятость JWT. Ну и в Awesome-nodejs нет jwt библиотек 25:11 - 26:30 QR коды можно делать для машин людей – RevK®'s ramblings: How not to QR (NHS COVID-19 App) 26:30 - 43:39 Case study от LinkedIn с названием из мира Гарри Поттера. Pensieve: An embedding feature platform . Строим эмбеддинги для высокоразмерных признаков, сервим с помощью Apache Beam и улучшаем даунстрим модели. Гипотетически рассуждаем, почему сделано так, а не иначе. 43:39 - 58:30 Youtube-dl репу удалили из-за DMCA (приложение с перечислением конкретных видео ). А также сценарии конца мира, где ПО доступно, налоги на мозги и прочие ужасы. 58:30 - 59:17 Outro Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
Телеграм канал с анонсами и возможностью оставить комментарий к выпуску: https://t.me/midnight_chatter 0:00 - 0:30 Intro 0:30 - 01:37 Kafka is FIFO only from standpoint of the partition 1:37 - 04:23 We deleted the production database by accident 💥 @ keeptheschore и старая история с реддита 04:23 - 07:30 Google deleted my husband's account for no reason 07:30 - 09:46 Carcinisation 09:46 - 13:32 J. M. Groh about Evidence for a system in the auditory periphery that may contribute to linking sounds and images in space | Среднее ухо 13:32 - 15:32 execCommand is now obsolete 15:32 - 18:32 human-learn by Vincent D. Warmerdam | snorkel 18:32 - 20:02 All the Mathematics You Missed by Thomas A. Garrity | версия для студентов 20:02 - 31:23 Spacy v3 nightly released 31:23 - 37:12 AWS forking headless-recorder ( HN ). MS & AppGet story 37:12 - 43:12 Under Deconstruction: The State of Shopify’s Monolith | Upgrading GitHub from Rails 3.2 to 5.2 43:12 - 43:43 intermission 43:43 - 51:42 A Warning About Glassdoor ( HN ) 51:42 - 52:26 Outro Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
0:10 - 0:32 Intro 0:32 - 2:12 fork() can fail: this is important 2:12 - 7:46 Twitch staff call the company out on sexual assault, racism, more ( dtf альтернатива ) 7:46 - 12:04 @markiplier & ковровые баны: про само происшествие и про фикс 12:05 - 23:11 Python 3.9 release notes ( changelog ) 23:12 - 26:10 UK & трекинг COVID кейсов в эксель таблице 26:10 - 27:02 PostgreSQL & attr not in (x, y, null) 27:03 - 27:40 r/bonehurtingjuice 27:40 - 28:55 kubectl get {anything} + --watch 28:55 - 30:30 k9s лучший опенсорс 2020 по версии InfoWorld 🤷♂️ 30:30 - 38:10 Transparency around image cropping and changes to come 38:10 - 59:50 Проснитесь, злодеи уже воруют вашу ML модель! + инструмент PrivacyRaven + Thieves On Sesame Street! + Genius watermarking 59:55 - 1:07:30 Роботы в Amazon заставляют кожаных мешков работать чересчур сильно 1:07:30 - 1:07:58 Outro Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
Здесь не будет таймкодов, в общем говорим о том, о чем (и кого) спрашивать в процессе собеседования, мини-советы как понять, стоящая ли компания. Про овертаймы, соц. бенефиты, команду, технические решения. Если вам понравилось, поделитесь записью с тем, кому это может быть полезно. 🙏 Спасибо. Фидбек пишите в твитер кому-то из нас: раз , два , три . Формат с новостями и тех. обсуждениями уже через неделю 😉 Музыка подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
00:10 - 00:28 - intro 00:28 - 2:45 box https://www.thekitchensafe.com/ 2:45 - 4:35 bitcoin tattoo, NFC маникюр, и электроника в коронках 4:35- 5:38 https://docs.greatexpectations.io/en/latest/ | https://greatexpectations.io/ 5:38 - 6:10 https://github.com/microsoft/LightGBM/issues/1369 6:10 - 7:43 EICAR test file https://www.eicar.org/?page_id=3950 / https://twitter.com/Laughing_Mantis/status/1308212643723767809 7:43 - 10:43 https://fasttext.cc/docs/en/webassembly-module.html | chrome://settings/content/all 10:48 - 12:02 BERT - turing complete https://arxiv.org/abs/1901.03429 12:03 - 13:10 AI Song Contest 13:10 - 17:20 https://recsys.acm.org/recsys20/ , fairness и современные тренды 17:20 - 20:15 KILT Benchmark by Facebook 20:15 - 24:59 Descending through a Crowded Valley -- Benchmarking Deep Learning Optimizers 25:00 - 30:28 Tasks, stability, architecture, and compute: Training more effective learned optimizers, and using them to train themselves 30:28 - 37:34 Hactoberfest drama: https://joel.net/how-one-guy-ruined-hacktoberfest2020-drama | https://twitter.com/shitoberfest 37:34 - 48:20 EncroChat 48:20 - 48:49 Outro Музыка этого подкаста: Harris Heller - StreamBeats…
مرحبًا بك في مشغل أف ام!
يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.