Посоны, есть темка 😂

В Татарстане теперь будут давать до 25% от штрафа пользователям мобильного приложения «Народный инспектор».

Если кратко, то это кешбек за поимку нарушителей. Пора собирать свою банду хантеров и делать бабки.

А если серьезно, то эта мысль у всех давно блуждала в головах, но мало кто решался ее воплотить в жизнь.

Интересно, как скоро их заДДОСят заявлениями «тут, ВРОДЕ, нарушение»?

Финита ля комедия…

Разлогинило и при попытке зайти теперь такая ошибка :(

Сегодня забавно разгоняли новую услугу.

«Когда все плохо, ничего не работает и никто не работает, то вам потребуется Программист Выходного Дна».

Вот как назвать того, кто приходит, все чинит и уходит в ночи? 😂

А все видели этот рилс? Мы срочно должны пробить лям просмотров 😂

А то мне уже его присылают и спрашивают, я ли это на видео)

Мой друг сделал таким милым способом предложение своей девушке 😍

https://www.instagram.com/reel/C-u7DhltKZR/?igsh=MTViM2NsMzgwOGptMw==

Правильные ответы на те самые вопросы на собесе.

Времена меняются. Теперь, если ты из России, то тебе еще 40% скидки 😂

Кстати, проверил. При покупке на год скидка 40% + промик скидка 40%. Итого 120 баксов получается в год.

Приятно)

P.S.: Скорее всего просто какой-то разработчик или администратор платформы забыли убрать галочку напротив России.

Вопрос с собеса мидл минус позиции:

(Вопрос повышенной сложности, необязательный)
Какие есть варианты асинхронной обработки данных в языке python? Возрастают ли при их использовании: затраты памяти, затраты общего процессорного времени, время выполнения программы, по сравнению с обычной синхронной обработкой.
Укажите в формате
тип: +время, +CPU, +memory

Вызвало небольшое обсуждение в закрытом чатике, теперь хочу услышать мнение знатоков подписанных на меня 😃

По вопросы больше никаких уточнений нет. Воспринимайте его как есть.

На чем кодить, чтобы проще найти работу?

Тут в запрещенном линке (ссылка на пост) идет сравнение по количеству вакансий и количеству соискателей в зависимости от языка и года наблюдения.

Я тоже смотрю на рынок под таким срезом, даже придумал этому название - индекс конкурентности соискателей (далее ИКС). Может быть он как-то по другому называется, но я не стал тратить на поиски этого время 😃 Короче, если ИКС (столбец ratio) высок, то работу найти сложнее.

Из интересного:
Scala - проще всего
1С - тоже 😉
Python, React - завышенный индекс
Если знаешь TypeScript, то попроще.
Go - стоит изучать

В целом, ничего нового, но интересно таким образом наблюдать за рынком.

Правда, в отличие от автора треда, я больше смотрю на фреймворки и направления. К примеру, условный python-разработчик может быть как DE, так и Django, так и FastApi и тд - разработчиком.

Если открыть HH и глянуть соотношения, то будет следующая картина:

Python Django 10254 / 534 = 18,72
Python FastApi 5987 / 606 = 9,9

То есть FastApi сейчас является самым простым из популярных фреймворков в Python с точки зрения трудоустройства. Год назад они с Django шли поровну, теперь же акцент сместился.

Когда PO всеми силами пытается протащить свою идею в прод.

Шпаргалка по Vim:

Esc (можно два раза)
потом печатаем:
:q - просто выйти (без изменений)
:wq - сохранить и выйти
:q! - не сохранить и выйти

Теперь можете загибать пальцы перед пацанами 😉

Что общего между учеными и программистами?

И те, и те часто изучают проект без документации и приходят к неожиданным выводам!

Оказывается, частями тела мы управляем через асинхронное апи 😃

Уверен, что последнее время вы часто слышали про ИИ агентов, но до конца не разобрались что это и с чем его едят)

Гугл выпустил whitepaper, где очень подробно расписано про агентов, что это такое и их будущее. Почитать можно тут.

Судя по документу, я сейчас занимаюсь созданием аналитического ИИ агента. Ну круто же))

Я, кстати, последнее время в разработке ИИшку использую очень часто. Просто это удобно, она пишет за тебя, а ты по сути просто проверяешь и дописываешь важные детали. Вообще, думаю что разработка к этому и идет. В какой-то момент начнет стираться грань между языками и ролями(AQA, Backend, Frontend).

Так что, если вам нужен был аппрув на использование ИИ, то вы только что его получили) 37% всех запросов - это оооочень много.

Anthropic представил индекс влияния ИИ на рынок труда и экономику - 1-е крупномасштабное исследование реального использования ИИ в экономике

Исследование Anthropic, основанное на анализе более 4 миллионов диалогов с ИИ-ассистентом Claude, впервые предоставляет эмпирические данные о том, как ИИ интегрируется в различные профессии.

По итогу анализа выявлен неожиданный паттерн: технологии активнее всего внедряются не в самых высокооплачиваемых профессиях, как предполагалось ранее.

Что самое интересное?

37.2% всех взаимодействий с ИИ приходится на разработку ПО и связанные с ней задачи.

На втором месте — создание контента и медиа (10.3%), что подтверждает растущую роль ИИ в креативных индустриях.

Неожиданным открытием стало то, что только 4% профессий демонстрируют глубокую интеграцию с ИИ, где технология используется для более чем 75% задач.

1. Выделяется ярко использование ИИ средним классом. Вопреки ожиданиям, ИИ максимально используется не топ-специалистами, а профессионалами среднего звена с зарплатами $75,000-$125,000. Это разрушает миф о том, что ИИ - инструмент элиты или наоборот, замена низкоквалифицированного труда.

2. Реальные данные против прогнозов:

- В здравоохранении использование ИИ оказалось значительно ниже прогнозируемого
- В научной сфере, наоборот, использование превысило ожидания

3. Характер использования
- 57% случаев - это усиление возможностей человека, а не замена
- Только 4% профессий глубоко интегрировали ИИ (используют для 75% задач)
- Это противоречит алармистским прогнозам о массовой замене людей ИИ

4. Неравномерность внедрения
- 36% профессий используют ИИ для четверти своих задач

- При этом внедрение сильно зависит от регуляторных ограничений, а не только от технических возможностей

- Это говорит о том, что барьеры внедрения часто административные, а не технологические

Ключевой посыл - ИИ не заменяет людей, а создает новый усиленный средний класс профессионалов, что может существенно повлиять на структуру рынка труда в будущем.

Дети Маска…

Или нэйминг переменных в чужом коде.

Если хотели начать разбираться в мясе. DeepSeek помог классифицировать список)

Вот разбивка по кластерам для всех упомянутых частей мяса:

Для тушения:
1. Кострец - Эта часть мяса немного жестче, но при правильном приготовлении (например, медленное тушение или запекание) становится очень вкусной. Подходит для гуляша или рагу.
2. Лопаточный отруб - Эта часть мяса немного жестче, но при правильном приготовлении (тушение, медленное запекание) становится очень вкусной. Подходит для гуляша, рагу или тушеных блюд.
3. Шейный отруб - Мясо из шейной части содержит больше соединительной ткани, что делает его идеальным для длительного тушения или варки. Подходит для тушеных блюд.
4. Покромка - Эта часть мяса хорошо подходит для тушения. Её можно использовать для гуляша или тушеных блюд.
5. Грудина - Грудина часто используется для тушеных блюд. Её можно долго тушить, чтобы мясо стало мягким.
6. Задний отруб - Эта часть мяса подходит для жарки, тушения или запекания. Её можно использовать для приготовления ростбифа или тушеного мяса.

Для гриля/шашлыков:
1. Тонкий край - Это нежная часть мяса, которая отлично подходит для жарки на гриле или сковороде. Его можно использовать для стейков или быстрого обжаривания.
2. Вырезка - Одна из самых нежных частей мяса, идеально подходящая для приготовления стейков, медальонов или бефстроганов. Её можно жарить на гриле.
3. Толстый край с реберной частью - Эта часть мяса отлично подходит для жарки на гриле или в духовке. Её можно использовать для приготовления стейков, ребер или запекания большим куском.

Для фарша:
1. Пашина - Эта часть мяса часто используется для приготовления фарша, так как она содержит больше соединительной ткани. Подходит для котлет, тефтелей или фарша для пирогов.
2. Лопаточный отруб - Также можно использовать для приготовления фарша.
3. Шейный отруб - Подходит для приготовления фарша.
4. Покромка - Эта часть мяса хорошо подходит для приготовления фарша. Её можно использовать для котлет, тефтелей.
5. Грудина - Подходит для приготовления фарша.

Для супов:
1. Оковалок - Обычно используется для тушения или варки. Из него можно приготовить супы, бульоны.
2. Голяшка передняя и задняя - Идеальна для приготовления бульонов, супов или тушеных блюд. Её можно долго варить, чтобы мясо стало мягким.
3. Шейный отруб - Подходит для супов, бульонов.
4. Грудина - Грудина часто используется для приготовления бульонов, супов.

Каждая часть мяса имеет свои особенности, и выбор способа приготовления зависит от желаемого блюда и ваших предпочтений.

Я понял очевидную глупость, которую все совершают. Мы сначала нагреваем воду до 100 градусов, а потом охлаждаем ее холодной водой 😄

Такие вот умные мысли с утра.

Теперь список продуктов к покупке мне передают как скриншоты с дипсика 😃

Ох уж это будущее)

Ушла эпоха. Skype с мая будет отключен.

Удивительно, на сколько можно быть первопроходцем и потом просто потерять весь рынок.

Но, думаю, что все дело в каких-то соглашениях внутри Microsoft. Они просто оставили Skype умирать, но при этом сделали Microsoft Teams.

Вот так всегда, делаешь кайфовый продукт, а потом выходит новая модель ChatGPT 🫠 Которая теперь умеет круто рисовать)