Player FM - Internet Radio Done Right
Checked 3M ago
Đã thêm cách đây ba năm
Sisällön tarjoaa Денис, Ігор, Саша. Денис, Ігор, Саша tai sen podcast-alustan kumppani lataa ja toimittaa kaiken podcast-sisällön, mukaan lukien jaksot, grafiikat ja podcast-kuvaukset. Jos uskot jonkun käyttävän tekijänoikeudella suojattua teostasi ilman lupaasi, voit seurata tässä https://fi.player.fm/legal kuvattua prosessia.
Player FM - Podcast-sovellus
Siirry offline-tilaan Player FM avulla!
Siirry offline-tilaan Player FM avulla!
Kuuntelemisen arvoisia podcasteja
SPONSOROITU
At the dawn of the social media era, Belle Gibson became a pioneering wellness influencer - telling the world how she beat cancer with an alternative diet. Her bestselling cookbook and online app provided her success, respect, and a connection to the cancer-battling influencer she admired the most. But a curious journalist with a sick wife began asking questions that even those closest to Belle began to wonder. Was the online star faking her cancer and fooling the world? Kaitlyn Dever stars in the Netflix hit series Apple Cider Vinegar . Inspired by true events, the dramatized story follows Belle’s journey from self-styled wellness thought leader to disgraced con artist. It also explores themes of hope and acceptance - and how far we’ll go to maintain it. In this episode of You Can't Make This Up, host Rebecca Lavoie interviews executive producer Samantha Strauss. SPOILER ALERT! If you haven't watched Apple Cider Vinegar yet, make sure to add it to your watch-list before listening on. Listen to more from Netflix Podcasts .…
Опівночні Балачки explicit
Merkitse kaikki (ei-)toistetut ...
Manage series 3361795
Sisällön tarjoaa Денис, Ігор, Саша. Денис, Ігор, Саша tai sen podcast-alustan kumppani lataa ja toimittaa kaiken podcast-sisällön, mukaan lukien jaksot, grafiikat ja podcast-kuvaukset. Jos uskot jonkun käyttävän tekijänoikeudella suojattua teostasi ilman lupaasi, voit seurata tässä https://fi.player.fm/legal kuvattua prosessia.
Машинне навчання (Machine Learning aka ML), програмування і драми в айті. 🇺🇦україномовний, наскільки ми можемо🇺🇦 Про технології і штучний інтелект від айтівців.
…
continue reading
47 jaksoa
Merkitse kaikki (ei-)toistetut ...
Manage series 3361795
Sisällön tarjoaa Денис, Ігор, Саша. Денис, Ігор, Саша tai sen podcast-alustan kumppani lataa ja toimittaa kaiken podcast-sisällön, mukaan lukien jaksot, grafiikat ja podcast-kuvaukset. Jos uskot jonkun käyttävän tekijänoikeudella suojattua teostasi ilman lupaasi, voit seurata tässä https://fi.player.fm/legal kuvattua prosessia.
Машинне навчання (Machine Learning aka ML), програмування і драми в айті. 🇺🇦україномовний, наскільки ми можемо🇺🇦 Про технології і штучний інтелект від айтівців.
…
continue reading
47 jaksoa
Kaikki jaksot
×🔞 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…
О
Опівночні Балачки

🔞 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…
О
Опівночні Балачки

🔞 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…
О
Опівночні Балачки

1 №42: Рекомендаційні системи, ч.2. Будуємо моделі, зворотній зв'язок, а як схочемо, то і ChatGPT підключимо 1:22:13
1:22:13
Toista Myöhemmin
Toista Myöhemmin
Listat
Tykkää
Tykätty1:22:13
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…
О
Опівночні Балачки

1 №41: Рекомендаційні системи, ч.1. CTO про побудову рекомендаційних систем, їх складові і оцінку якості. 57:29
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…
О
Опівночні Балачки

🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-0:49 Intro і пояснення існування 2ої частини 0:50-2:25 Hypothesis для property-based testing на python. Неймдропінг atheris 2:26-2:52 cleder/awesome-python-testing і розділи, які ми вирішили скіпати при записі 2:53-11:17 Тестимо швидкодію ваших застосунків за допомогою locust . “Для всього іншого є timeit ” © JMeter . Набір утиліт для профайлінга з HTML репортами – elastic/perf8 11:18-11:57 Budget testing (різновид performance testing, але про нього складно гуглити, суто подібне може робити для вас pytest-benchmark ) 11:58-14:42 Data tests, чому їх ніхто не пише і пошук того самого апологета дата тестів в коментарях під випуском 14:43-15:20 boxed/mutmut – щось і для мутаційного тестування є на пітоні 15:21-17:10 Остання настанова: підглядайте в опенсорс (і може побачити там matrix ) і вчиться у людей 17:11-17:48 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…
О
Опівночні Балачки

1 №37: Теорія тестування. TDD – не треба? 1:06:53
1:06:53
Toista Myöhemmin
Toista Myöhemmin
Listat
Tykkää
Tykätty1:06:53
🔞 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…
О
Опівночні Балачки

1 №35: AI та методи ірраціонального страху 1:05:18
1:05:18
Toista Myöhemmin
Toista Myöhemmin
Listat
Tykkää
Tykätty1:05:18
🔞 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…
О
Опівночні Балачки

1 №27: ML в e-commerce для ціноутворення 1:39:55
1:39:55
Toista Myöhemmin
Toista Myöhemmin
Listat
Tykkää
Tykätty1:39:55
🔞 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…
О
Опівночні Балачки

1 №25: Python 3.11. Що там новенького? 1:01:48
1:01:48
Toista Myöhemmin
Toista Myöhemmin
Listat
Tykkää
Tykätty1:01:48
🔞 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…
О
Опівночні Балачки

1 №24: Дикий Захід Crypto світу: хаки, баги та інші неприємні ситуації, що коштували грошей 1:30:21
1:30:21
Toista Myöhemmin
Toista Myöhemmin
Listat
Tykkää
Tykätty1:30:21
🔞 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…
О
Опівночні Балачки

1 №23: Stable Diffusion – вбачаємо образи в шумі 1:04:26
1:04:26
Toista Myöhemmin
Toista Myöhemmin
Listat
Tykkää
Tykätty1:04:26
🔞 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…
00:00 - Log4j 0day https://www.lunasec.io/docs/blog/log4j-zero-day/ 04:08 - https://blog.cloudflare.com/actual-cve-2021-44228-payloads-captured-in-the-wild/ 04:32 - https://twitter.com/chvancooten/status/1469340927923826691 04:40 - https://gist.github.com/SwitHak/b66db3a06c2955a9cb71a8718970c592 04:54 - https://twitter.com/_JohnHammond/status/1469255402290401285 07:10 - https://github.com/Cybereason/Logout4Shell 12:22 - https://developer.apple.com/forums/thread/696785 14:05 - https://thehackernews.com/2021/10/popular-npm-package-hijacked-to-publish.html 15:00 - Вразливість світлодіодів https://intellisec.de/research/lasershark/ 18:58 - https://www.zdnet.com/article/academics-turn-pc-power-unit-into-a-speaker-to-leak-secrets-from-air-gapped-systems/ 20:47 - https://dou.ua/forums/topic/35870/ 23:10 - Трошки ненависті до Python 26:50 - stdout/sdtin ETL тули 28:38 - https://hacks.mozilla.org/2020/07/testing-firefox-more-efficiently-with-machine-learning/ + https://github.com/mozilla/bugbug 39:18 - https://deepmind.com/blog/article/language-modelling-at-scale Музика: https://www.streambeats.com/ Долучайтесь до нашого телеграм каналу https://t.me/midnight_chatter…
О
Опівночні Балачки

1 №18: Розумний будинок з Денисом Довганем 1:40:05
1:40:05
Toista Myöhemmin
Toista Myöhemmin
Listat
Tykkää
Tykätty1:40:05
В гостях Денис Довгань @denysdovhan 00:43 - з чого почався розумний будинок 03:20 - пожежна безпека 04:15 - софт та хард з якого все почалось у 2018 році (apple home kit sdk та сумісність різних екосистем) 14:20 - перехід на home assistant 21:45 - setup home assistant з існуючими девайсами 25:45 - підключення ZigBee до Raspberry Pi 30:40 - різні способи встановлення home assistant ( док ) 38:47 - самостійне розгортання home assistant на raspberry, без home assistant os 44:25 - додаткові self-hosted штуки на домашньому сервері: cockpit , portainer , duplicati , AirConnect , AdGuardHome , Plex , Umami.is , Vaultwarden 50:20 - організація доступу ззовні та інформаційна безпека: duckdns , nginx proxy manager , Cloudflare , fail2ban 55:24 - наскільки все надійно працює 1:01:50 - про власний open source навколо home assistant і сайт з документацією 1:07:17 - як створювати автоматизацію (задавати сценарії) 1:11:56 - найкрутіший сценарій: голосові сповіщення 1:15:55 - автоматизація робота пилососа 1:18:25 - автоматизація присутності 1:23:05 - підключення кліматичної техніки 1:26:18 - автоматизція режиму тищі під чс дзвінків 1:27:30 - інші прості автоматизції на сенсорах 1:32:00 - flux на всю квартиру 1:32:30 - факапи та стрьомні моменти 1:37:15 - wife approval Музика подкаста: Harris Heller - StreamBeats Долучайтесь до нашого телеграм каналу https://t.me/midnight_chatter…
Tervetuloa Player FM:n!
Player FM skannaa verkkoa löytääkseen korkealaatuisia podcasteja, joista voit nauttia juuri nyt. Se on paras podcast-sovellus ja toimii Androidilla, iPhonela, ja verkossa. Rekisteröidy sykronoidaksesi tilaukset laitteiden välillä.