Месяц: Июнь 2020
-
MLOps: DevOps в мире Machine Learning
—
от автора
В 2018 году в профессиональных кругах и на тематических конференциях, посвященных AI, появилось понятие MLOps, которое быстро закрепилось в отрасли и сейчас развивается как самостоятельное направление. В перспективе MLOps может стать одной из наиболее востребованных сфер в IT. Что же это такое и с чем его едят, разбираемся под катом.
-
Ближе к витрине
—
от автора
Привет Хабр! Во времена всяких карантинов есть масса способов сделать сидение дома нескучным. И один из них — хождение по онлайновым магазинам. Во всём мире интернет-торговля заметно активизировалась в последние месяцы. Мы решили немного упростить процесс поиска товаров в сети для своих пользователей и добавили на Экспресс-панель прямую ссылку на Яндекс.Маркет — крупнейшую витрину Рунета.…
-
На пути к индивидуальному образованию: анализ данных Яндекс.Репетитора
—
от автора
Наверняка почти каждый мечтает о персонализированном образовании: двигаться к своей образовательной цели максимально коротким путём, решать только те задачи, состав и сложность которых подстраиваются под тебя, с пользой проводить любой отрезок времени независимо от длительности и структуры. Неважно, будь то пятиминутный перерыв от работы или ежевечерние занятия на протяжении месяцев. Такой инструмент позволил бы экономить…
-
Edge-ик в тумане и другие приключения периферийных вычислений
—
от автора
Добрый день. Меня зовут Игорь Хапов. Я руководитель разработки в Научно-техническом центре IBM. И сегодня я хотел бы вам помочь окунуться в мир периферийных вычислений, или edge computing, как его ещё называют. Я расскажу о том, что же такое edge computing и как он может повлиять на наш с вами мир. Также хотелось бы пояснить…
-
Используем Xtend для прикладной кодогенерации: сеанс чёрной магии с разоблачением
—
от автора
Привет Хабр! Меня зовут Когунь Андрей. В КРОК я руковожу группой разработчиков Java (у нас большая распределённая по всей стране команда). Ещё я провожу встречи московского сообщества Java разработчиков JUG.MSK. Делаю это исключительно в корыстных целях: фотографируюсь там со всеми докладчиками, и однажды открою галерею с самыми интересными людьми в мире Java-разработки. Также помогаю делать…
-
Устранение бага в Factorio: не ошибается тот, кто ничего не делает
—
от автора
В недавних примечаниях к патчам была строка «Исправлена ошибка создания земли под игроком при создании земли в другом месте». Подробнее об этом можно прочитать здесь. Некоторых пользователей Reddit заинтересовало, как вообще мог возникнуть такой баг, они попросили объяснить более развёрнуто и даже предложили использовать эту информацию для нашего блога Factorio Friday Facts. Я подумал: «Да,…
-
Использование HAProxy в качестве Data Plane Service Mesh в архитектуре микросервисов
—
от автора
Использование HAProxy в качестве Data Plane Service Mesh в архитектуре микросервисов HAProxy Data Plane API – это программа, которая работает вместе с HAProxy, чтобы вы могли полностью настроить балансировщик нагрузки HAProxy во время выполнения. Эта функция позволяет использовать ряд вариантов использования, подходящих для динамически создаваемой конфигурации. Лучшим примером является использование HAProxy в качестве Data Plane…
-
Как настроить real-time data processing на летящем корабле
—
от автора
Привет! Меня зовут Алексей Скоробогатый, я системный архитектор в Lamoda. Недавно мы внесли большие изменения в нашу e-commerce платформу: перешли к событийной (events driven) архитектуре и добавили обработку данных в реальном времени. На этом примере я хочу поделиться опытом того, как мы реализуем эволюционный подход к изменению архитектуры.
-
Подводный центр обработки данных Microsoft помогает искать вакцину от COVID-19
—
от автора
Экспериментальный центр обработки данных Microsoft, находящийся под водой на Оркнейских островах в Шотландии, участвует в международном проекте распределенных вычислений, цель которого — изучить белки вируса, вызывающего COVID-19, и разработать терапевтические средства, чтобы остановить болезнь. В проектах распределенных вычислений используются не задействованные для другой работы вычислительные мощности компьютеров, чтобы выполнять определенные задачи в рамках крупных научных…
-
Генерируем странные кулинарные рецепты с помощью TensorFlow и рекуррентной нейронной сети (пошаговая инструкция)
—
от автора
TL;DR Я натренировал LSTM (Long short-term memory) рекуррентную нейронную сеть (RNN) на наборе данных, состоящих из ~100k рецептов, используя TensorFlow. В итоге нейронная сеть предложила мне приготовить "Сливочную соду с луком", "Клубничный суп из слоеного теста", "Чай со вкусом цукини" и "Лососевый мусс из говядины" . Используя следующие ссылки вы сможете генерировать новые рецепты самостоятельно…