Forwarded from Новые шрифты
Шрифт "Fester" by Fontfabric
От создателей "Code Next" и других популярных шрифтов. 16 начертаний, бесплатен для некоммерческого использования, 130+ языков, в т.ч. русский
📂Скачать шрифт📂
#free #cyrillic #latin
🔠 Fonts
🅰️ Новые шрифты
От создателей "Code Next" и других популярных шрифтов. 16 начертаний, бесплатен для некоммерческого использования, 130+ языков, в т.ч. русский
📂Скачать шрифт📂
#free #cyrillic #latin
🔠 Fonts
🅰️ Новые шрифты
Forwarded from Shock Design
Forwarded from UI_UX inspiration
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from PSD | Дизайн-пространство
Брендинг для фармацевтической лаборатории, специализирующейся в области дерматологии и эстетической медицины / #брендинг #упаковка
https://instagram.com/morillasbranding
💣 PSD
https://instagram.com/morillasbranding
💣 PSD
Forwarded from запуск завтра
Отличная статья про то, что самое долгое и сложное в программировании — это не написание кода. Самое дорогое — это проведение код-ревью, передача культуры, знаний, тестирование и отладка кода.
И нейросети, используемые бездумно, без должного профессионального надзора, не уменьшают нагрузку, а просто переносят её.
Другой автор отлично раскрывает эту идею, он пишет: «если раньше по коду новичка я мог догадаться, что он понимает, а что нет, и моя обратная связь была обучающей, мы могли обсуждать его решение, то теперь мне приносят код, сгенерированный нейросетями, который выглядит хорошо, но сломан странными видами, и, когда я указываю на ошибку, мне приносят абсолютно новый код (примерно как LLM)».
В общем, новичкам кажется, что они стали более производительными, а на самом деле вся нагрузка ложится на опытных ребят, которым приходится продираться через тонны бессмысленного кода.
Рекомендую почитать ещё комментарии на HN, очень многие опытные разработчики в ужасе от происходящего.
—
Удивительным образом, я тоже с этим сталкиваюсь, но с заказчиками.
Раньше новые клиенты крайне редко приносили написанный текст, чаще просили: «давай созвонимся, обсудим задачу». А если уж приносили текст — то я по нему мог очень многое угадать про уровень проработанности задачи, особенности заказчика, а порой и про саму задачу. Теперь мне часто присылают развернутые «технические задания», сгенерированные нейросетью.
Они выглядят красиво, но, когда я его читаю и пытаюсь собрать в голове видение проекта и заказчика, то у меня не складывается картинка. А ещё голова начинает болеть от напряжения. Тут я бросаю текст и прошу созвониться-обсудить.
Лично я всегда выберу одну строчку, написанную человеком, 10 строчкам, написанным роботами. Потому что иначе приходится угадывать, какие из добавленных роботом строк по удачному совпадению отражают реальность, а какие — просто то, как, по мнению нейросети, обычно бывает в мире.
И нет, вариант «попроси нейросеть сжать длинный текст до одной строки» не работает, информация теряется безвозвратно.
Со страхом жду дня, когда люди перестанут сами ходить на встречи и будут присылать роботов (аватаров), которые будут говорить пустое. Технически это возможно уже сейчас, до массовой доступности, я думаю, год-два от силы 🙈
И нейросети, используемые бездумно, без должного профессионального надзора, не уменьшают нагрузку, а просто переносят её.
Другой автор отлично раскрывает эту идею, он пишет: «если раньше по коду новичка я мог догадаться, что он понимает, а что нет, и моя обратная связь была обучающей, мы могли обсуждать его решение, то теперь мне приносят код, сгенерированный нейросетями, который выглядит хорошо, но сломан странными видами, и, когда я указываю на ошибку, мне приносят абсолютно новый код (примерно как LLM)».
В общем, новичкам кажется, что они стали более производительными, а на самом деле вся нагрузка ложится на опытных ребят, которым приходится продираться через тонны бессмысленного кода.
Рекомендую почитать ещё комментарии на HN, очень многие опытные разработчики в ужасе от происходящего.
—
Удивительным образом, я тоже с этим сталкиваюсь, но с заказчиками.
Раньше новые клиенты крайне редко приносили написанный текст, чаще просили: «давай созвонимся, обсудим задачу». А если уж приносили текст — то я по нему мог очень многое угадать про уровень проработанности задачи, особенности заказчика, а порой и про саму задачу. Теперь мне часто присылают развернутые «технические задания», сгенерированные нейросетью.
Они выглядят красиво, но, когда я его читаю и пытаюсь собрать в голове видение проекта и заказчика, то у меня не складывается картинка. А ещё голова начинает болеть от напряжения. Тут я бросаю текст и прошу созвониться-обсудить.
Лично я всегда выберу одну строчку, написанную человеком, 10 строчкам, написанным роботами. Потому что иначе приходится угадывать, какие из добавленных роботом строк по удачному совпадению отражают реальность, а какие — просто то, как, по мнению нейросети, обычно бывает в мире.
И нет, вариант «попроси нейросеть сжать длинный текст до одной строки» не работает, информация теряется безвозвратно.
Со страхом жду дня, когда люди перестанут сами ходить на встречи и будут присылать роботов (аватаров), которые будут говорить пустое. Технически это возможно уже сейчас, до массовой доступности, я думаю, год-два от силы 🙈
Forwarded from Node.JS [ru] | Серверный JavaScript
Напишите скрипт на Node.js, который считывает JSON-файл, фильтрует данные по указанному ключу и значению, и выводит результат в консоль.
node filterJson.js data.json age 30
[
{ "name": "Bob", "age": 30 },
{ "name": "Charlie", "age": 30 }
]
Решение задачи
const fs = require('fs');
const [,, filePath, key, value] = process.argv;
if (!filePath || !key || !value) {
console.error('Использование: node filterJson.js <filePath> <key> <value>');
process.exit(1);
}
fs.readFile(filePath, 'utf8', (err, data) => {
if (err) {
console.error('Ошибка чтения файла:', err.message);
process.exit(1);
}
try {
const jsonData = JSON.parse(data);
const filteredData = jsonData.filter(item => item[key] == value);
console.log(JSON.stringify(filteredData, null, 2));
} catch (parseErr) {
console.error('Ошибка парсинга JSON:', parseErr.message);
process.exit(1);
}
});
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM