Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1
#dotnet
Ты еще не знаешь что такое😱
🧙♀️ Ускорь свою разработку на
🔥 Твоя путеводная звезда в мире ➡️ roadmap.sh
💡 Channel | ✏ Chat
Ты еще не знаешь что такое
ASP.NET Core? ASP.NET Core, просто воспользуйся этой дорожной картой и стань настоящим 🧙🏻♂️ разработки!ASP.NET Core — дорожная карта Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍1👍1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣1
#story
🌵 Антирадиационные кактусы рядом с ТВ и ПК 🌵
Я помню что в 2000-х, когда компьютеры только начали появлялись в домах, а телевизоры становились лучше цветнее, люди начали беспокоиться, по какой-то невероятной и непонятной мне причине, об излучении от телевизоров и мониторов😐 .
📝 Так вот этот миф уже существовал в 90-x и пережил своего автора ботаника, инженера и просто программиста
📝 Эта идея Янгa быстро стала популярной и многие люди начали ставить кактусы возле своих компьютеров, искренне веря, что это поможет защититься от вредного воздействия, излучения, радиации и чтобы вода не разряжалась если она не рядом с советским телевизором 🔋
📝 Хотя учёные не подтвердили, что кактусы действительно снижают радиацию, они всё равно стали популярным элементом декора и уюта. Сейчас кактусы на рабочем столе – это скорее наследие и привычка.
💡 Channel | ✏ Chat
🌵 Антирадиационные кактусы рядом с ТВ и ПК 🌵
Я помню что в 2000-х, когда компьютеры только начали появлялись в домах, а телевизоры становились лучше цветнее, люди начали беспокоиться, по какой-то невероятной и непонятной мне причине, об излучении от телевизоров и мониторов
Алекса Янга, который предложил ставить рядом с компьютером кактусы, которые якобы могут поглощать это излучение, ради шутки или просто ему было скучно около ПК.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾2❤1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁3🤣3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣1👀1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Я всегда был фанатом музыкальных клипов, но то, как сейчас используют AI, действительно впечатляет. Недавно пересмотрел клип Linkin Park - Lost — и это просто что-то невероятное.
🎧 Визуальные эффекты, созданные с помощью искусственного интеллекта, буквально оживляют музыку.
Меня поразило, как AI может добавлять новые слои смысла и эмоций в песню. В клипе
Lost ощущается не только ностальгия по золотой эпохе Linkin Park, но и что-то абсолютно новое и футуристичное. Это идеальный баланс прошлого и будущего, и для меня это стало чем-то вроде путешествия во времени Я думаю, технологии уже меняют восприятие искусства и мне интересно, куда это всё приведёт.
🔥 BTW
Вышел новый трек
Linkin Park, группа планирует возвращаться на сцену с новым вокалом Linkin Park - The Emptiness Machine
#music
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👀2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁2😎1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁2❤1🤓1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁2
🔸 Помните статью как мошенники начали активно использовать дипфейки для обмана людей, у меня сложилось мнение, что технологии, помогающие создавать подобный обман, стали настоящим "оружием массового дезинформирования". Конечно, круто, что ИИ достиг такого, но это еще раз напоминает о необходимости быть осторожным в сети.
🔸 Мошенники, создающие дипфейки, могут легко с имитировать голос вашего босса или даже любимого актера, и кто знает, что они потребуют в следующий раз? Ладно бы просто позабавится или позвонить кому нибудь от моего имени, но дело-то идет о крупных суммах и личных данных!
🔸 Ущерб от мошенничества с использованием дипфейков в мире уже исчисляется миллионами долларов. В прошлом году одна компания потеряла $35 млн из-за фальшивого видео-звонка, где подделали внешность директора.
Итог: будьте бдительны, ведь
видеть это не значит верить!#story
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁3
🧙🏻♂️ Быстрая оценка в System Design
📝 Быстрая оценка — это метод, который сочетает математику и интуицию для приблизительного расчета. Он помогает быстро понять масштаб задачи, опуская сложные детали, округляя цифры и фокусируясь на главном. С помощью этой техники можно определить, например, количество запросов на сервер или объем данных, которые нужно обработать.
📝 Пример
Представим, что мы запускаем платформу для потокового воспроизведения видео. Средний пользователь смотрит 1 час видео в день — это примерно 1 ГБ данных. При 1 миллионе активных пользователей это уже 1 миллион гигабайт ежедневно. Это количество данных нужно передавать и обрабатывать в режиме реального времени.
📝 Расчет инфраструктуры
Если платформа поддерживает 10 Гбит/с на сервер, а каждый пользователь потребляет 5 Мбит/с, один сервер сможет обслуживать около 2000 одновременных пользователей. Для 1 миллиона пользователей потребуется примерно 500 серверов.
📝 Хранение данных
Предположим, что каждое видео занимает 2 ГБ, и загружается 1000 новых видео ежедневно — это 2 ТБ в день, или 730 ТБ в год. Для этого нужно планировать резервное копирование и достаточное хранилище.
📝 Эти оценки помогают заранее определить нужные ресурсы и бюджет, выявить возможные узкие места и более эффективно спланировать проект.
📎 Быстрая оценка — важный навык для любого инженера и продукт-менеджера. Она помогает фокусироваться на главных аспектах и быть готовым к неожиданностям.
#systemdesign
💡 Channel | ✏ Chat
Представим, что мы запускаем платформу для потокового воспроизведения видео. Средний пользователь смотрит 1 час видео в день — это примерно 1 ГБ данных. При 1 миллионе активных пользователей это уже 1 миллион гигабайт ежедневно. Это количество данных нужно передавать и обрабатывать в режиме реального времени.
Если платформа поддерживает 10 Гбит/с на сервер, а каждый пользователь потребляет 5 Мбит/с, один сервер сможет обслуживать около 2000 одновременных пользователей. Для 1 миллиона пользователей потребуется примерно 500 серверов.
Предположим, что каждое видео занимает 2 ГБ, и загружается 1000 новых видео ежедневно — это 2 ТБ в день, или 730 ТБ в год. Для этого нужно планировать резервное копирование и достаточное хранилище.
📎 Быстрая оценка — важный навык для любого инженера и продукт-менеджера. Она помогает фокусироваться на главных аспектах и быть готовым к неожиданностям.
#systemdesign
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Знали ли вы, что SpaceX использует JavaScript и Chromium в своих системах? 🤯 Да-да, технологии, которые работают в вашем браузере, помогают управлять ракетами Falcon 9! Но на этом новости не заканчиваются. SpaceX только что совершила новый прорыв: они впервые запустили полностью частный космический полёт с гражданским экипажем, и это не просто прогулка!
🧑🏼🚀 Впервые частный экипаж выполнит выход в открытый космос! Полёт состоялся в рамках программы Polaris Dawn, возглавляемой миллиардером и пилотом Джаредом Айзекманом, который уже летал на орбиту в миссии Inspiration4. Falcon 9 стартовала с мыса Канаверал, и на борту — целая команда, готовая переписать космическую историю.
Четверо членов экипажа, возглавляемых предпринимателем-миллиардером Джаредом Айзекманом, стремятся достичь высоты 1400 километров (870 миль), что значительно превышает орбиту МКС на высоте 400 километров. Их цель — провести до пяти дней 🫣 на орбите Земли, проводя различные научные эксперименты, и в итоге выполнить первый в истории частный выход в открытый космос
Polaris Dawn — это первая из трёх миссий, финансируемых Айзекманом, которая направлена на расширение границ коммерческих космических исследований, повышение сотрудничества с SpaceX и развитие новых технологий, включая системы связи в космосе и диагностику здоровья космических аппаратов.
👨🏻💻 Факт для IT: многие системы управления и дисплеи SpaceX работают на основе Chromium и JavaScript. Вообщем мы дожили до того что технологии, которыми мы пользуемся каждый день, будут отправлять людей в космос.
📎 Ссылки: SpaceX, Watch live as Falcon 9 launches
#news
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Branch Prediction: Как ваш процессор уже как 35 лет предсказывает будущее.
🧙🏻♂️ Современные процессоры уже давно получили свои экстрасенсорные способности. С помощью Branch Prediction они способны заглядывать в будущее и предугадывать, какой путь выполнится в вашем коде. Это как если бы ваш компьютер знал, что вам нужно сделать следующее, еще до того, как вы это сами осознаете!
Branch Prediction — это технология в процессорах, которая помогает предсказать, какой путь выберет программа, когда встречается условный переход (например, if или switch) и в условиях неопределённости. При выполнении условных инструкций (ветвлений) процессор должен решить, какой из возможных путей будет выбран, чтобы минимизировать задержки и улучшить производительность.
🙉 Почему это важно?
Когда процессор сталкивается с условным переходом, он должен решить, какой путь выполнить. Если процессор не знает, какой путь выбрать, он может просто сидеть и ждать, что замедляет работу. Branch Prediction помогает процессору заранее выбрать путь и продолжить выполнение инструкций, что значительно ускоряет работу.
🧐 Как это работает?
Процессор использует предыдущие результаты и алгоритмы, чтобы предсказать, какой путь будет выбран. На основе предсказания процессор начинает выполнять инструкции, даже прежде чем точно узнать, правильный ли путь выбран. Если предсказание оказывается неверным, процессор отменяет неверные инструкции и переходит к правильному пути. Это вызывает небольшую задержку, но обычно минимизирует ее.
👨🏻💻 Факт для IT
90% точность прогнозирования ветвлений выдают современные процессоры.
3 ns нужно процессору для обработки неверного предсказания ветвления и да это аппаратная и программная функция.
🔎 Проверим это всё кодом
Один и тот же метод, который обрабатывает каждый элемент массива одинаково. Возьмём: массив с рандомными числами, тот же но отсортированный массив, массив с только чётными числами и массив с чередующимися числами чёт/нечёт
👨💻 Код
😮 Benchmark
Остортированный массив становится в 6 раз быстрее чем массив с неотсортированными числами👨💻
🗿 Так что в следующий раз, когда ваш ноут/пк начнёт тупить, не переживайте — он просто пытается угадать, когда вы наконец закончите свою работу и перестанете его нагружать.
#computerscience #dotnet
💡 Channel | ✏ Chat
🧙🏻♂️ Современные процессоры уже давно получили свои экстрасенсорные способности. С помощью Branch Prediction они способны заглядывать в будущее и предугадывать, какой путь выполнится в вашем коде. Это как если бы ваш компьютер знал, что вам нужно сделать следующее, еще до того, как вы это сами осознаете!
Branch Prediction — это технология в процессорах, которая помогает предсказать, какой путь выберет программа, когда встречается условный переход (например, if или switch) и в условиях неопределённости. При выполнении условных инструкций (ветвлений) процессор должен решить, какой из возможных путей будет выбран, чтобы минимизировать задержки и улучшить производительность.
Когда процессор сталкивается с условным переходом, он должен решить, какой путь выполнить. Если процессор не знает, какой путь выбрать, он может просто сидеть и ждать, что замедляет работу. Branch Prediction помогает процессору заранее выбрать путь и продолжить выполнение инструкций, что значительно ускоряет работу.
Процессор использует предыдущие результаты и алгоритмы, чтобы предсказать, какой путь будет выбран. На основе предсказания процессор начинает выполнять инструкции, даже прежде чем точно узнать, правильный ли путь выбран. Если предсказание оказывается неверным, процессор отменяет неверные инструкции и переходит к правильному пути. Это вызывает небольшую задержку, но обычно минимизирует ее.
👨🏻💻 Факт для IT
90% точность прогнозирования ветвлений выдают современные процессоры.
3 ns нужно процессору для обработки неверного предсказания ветвления и да это аппаратная и программная функция.
Один и тот же метод, который обрабатывает каждый элемент массива одинаково. Возьмём: массив с рандомными числами, тот же но отсортированный массив, массив с только чётными числами и массив с чередующимися числами чёт/нечёт
using BenchmarkDotNet.Attributes;
using BenchmarkDotNet.Columns;
using BenchmarkDotNet.Running;
BenchmarkRunner.Run<BranchPrediction>();
[HideColumns(Column.Error, Column.StdDev), MemoryDiagnoser]
public class BranchPrediction
{
private const int N = 12_09_2024;
private int[] _unorderedArray = new int[N];
private int[] _ordered = new int[N];
private int[] _allAreOdd = new int[N];
private int[] _alternating = new int[N];
[GlobalSetup]
public void Setup()
{
_unorderedArray = Enumerable.Range(0, N).Select(_ => Random.Shared.Next()).ToArray();
_ordered = _unorderedArray.OrderBy(x => x % 2).ToArray();
_allAreOdd = Enumerable.Repeat(42, N).ToArray();
_alternating = Enumerable.Range(0, N).Select(i => i % 2 == 0 ? 42 : 777).ToArray();
}
[Benchmark]
public int Ordered() => GetEvensCount(_ordered);
[Benchmark]
public int Unordered() => GetEvensCount(_unorderedArray);
[Benchmark]
public int AllAreOdd() => GetEvensCount(_allAreOdd);
[Benchmark]
public int Alternating() => GetEvensCount(_alternating);
private static int GetEvensCount(int[] arr)
{
var evens = 0;
for (var i = 0; i < arr.Length; i++)
if (arr[i] % 2 == 0)
evens++;
return evens;
}
}
Остортированный массив становится в 6 раз быстрее чем массив с неотсортированными числами
| Method | Mean |
|------------ |----------:|
| Ordered | 7.897 ms |
| Unordered | 47.648 ms |
| AllAreOdd | 7.985 ms |
| Alternating | 9.585 ms |
#computerscience #dotnet
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1🤣1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1