METANIT.COM
6.24K subscribers
1.79K photos
86 videos
10 files
1.26K links
Канал о программировании и разработке сайта metanit.com
Download Telegram
Как работает DNS
🔥4
Данная опция в VS Code может значительно повысить производительноть VS Code на некоторых компьютерах, особенно старых
🤔8👍3
Типы тестирования API
🔥12
Минцифры планирует создать собственное Linux-сообщество, которое объединит разработчиков из тех стран, которые будут готовы работать с Россией. Об этом рассказал представитель министерства. Это заявление стало реакцией на увольнения 11 российских сотрудников, занимавшихся разработкой ядра операционной системы Linux.
«Увольнение российских сотрудников Linux можно расценить, как очередной факт дискриминации. Ключевым направлением, на наш взгляд, на сегодняшний день является усиление кооперации и установление диалога с теми странами, которые готовы работать с нами, — сообщил представитель Минцифры. — Необходимо договариваться с ними и строить свою альтернативную структуру». Он дополнил, что важно создать условия для взаимовыгодного сотрудничества, что может помочь создать уникальный продукт. Обсуждалось ли уже создание подобного альтернативного сообщества с какими-то странами, представитель Минцифры не уточнил.
https://www.rbc.ru/technology_and_media/28/10/2024/671e424c9a7947704249be2c?from=from_main_2
👍4💩2
Согласно отчету о состоянии DevOps 2024 от Google, более 75% разработчиков и ИТ-специалистов используют искусственный интеллект хотя бы для одной профессиональной задачи ежедневно. Однако 39% опрошенных заявили, что не доверяют коду, сгенерированному ИИ.
Исследовательская группа Google Cloud DevOps (DORA), опросив почти 3000 специалистов по всему миру, показала, что использование ИИ в технологических компаниях стремительно растет.
Так, 76% респондентов сообщили, что применяют ИИ для написания кода, обработки информации и объяснения кода. Более 81% заявили, что их компании уже направили часть ресурсов на развитие ИИ. Использование ИИ положительно связано с повышением производительности, улучшением качества кода, документации и удовлетворенностью работой. По меньшей мере 67% сообщили, что ИИ помогает им улучшать свой код.

Согласно результатам, 25%-ное увеличение внедрения ИИ в разработку связано с рядом положительных эффектов:
- Улучшение качества документации на 7,5%;
- Улучшение качества кода на 3,4%;
- Увеличение скорости ревью кода на 3,1%;
- Повышение скорости согласований на 1,3%;
- Снижение сложности кода на 1,8%.

Тем не менее, исследователи отмечают, что рост использования ИИ также связан со снижением стабильности доставки и развертывания: «Внедрение ИИ может негативно сказаться на показателях доставки программного обеспечения», — утверждают Натен Харви и Дерек ДеБеллис из DORA.
Более трети респондентов (39%) сообщили, что «мало доверяют» ИИ. «Неожиданно низкий уровень доверия указывает на необходимость более продуманного подхода к интеграции ИИ», — заявили исследователи. «Командам необходимо внимательно оценить роль ИИ в рабочих процессах, чтобы минимизировать возможные риски».
https://www.zdnet.com/article/draft-theres-good-news-and-bad-news-with-ai-assisted-software-development/
👍1😁1
Как рассчитать объем памяти, необходимый для локального запуска LLM
👍3🔥1🥰1
Шпаргалка по регулярным выражениям
9
Цена ИИ.
По прогнозам исследователей из Кембриджского университета, в 2023 году ежегодный объем электронных отходов, создаваемых сектором ИИ, достиг 2,6 тыс. тонн, а к 2030 году он может вырасти до 0,4–2,5 млн тонн (сопоставимо с массой 10 миллиардов iPhone в год). Но данные за 2023 год могут быть заниженнымы, так как многие ИИ-инфраструктуры были установлены недавно.
Исследователи предлагают несколько мер для смягчения последствий, включая переработку серверов и повторное использование отдельных компонентов, таких как источники питания и коммуникационные устройства. Они также рекомендуют повышение эффективности программного обеспечения и аппаратного обеспечения, что может продлить срок службы оборудования. Например, высокопроизводительные чипы способны заменить два менее мощных, тем самым уменьшая потребность в обновлении.
https://techcrunch.com/2024/10/28/generative-ai-could-cause-10-billion-iphones-worth-of-e-waste-per-year-by-2030/
😎2👍1💊1
Как работает HTTPS
🔥7👍1
Архитектура памяти
👍4
Шпаргалка по методам строк в JavaScript
🔥6
Определение функций в bash
👏2🔥1🤡1
GitHub анонсировал новый продукт под названием Spark — инструмент на базе искусственного интеллекта, который позволяет любому желающему создавать небольшие веб-приложения (sparks) с использованием естественного языка, даже без знаний основ программирования.
GitHub Spark предлагает интерактивные предварительные просмотры, варианты ревизий, автоматическую историю и выбор модели для разработки. Его можно использовать как с настольных компьютеров, так и с мобильных устройств. Spark включает три тесно интегрированных компонента:
редактор на основе NL для простого описания и уточнения идей приложений;
управляемую среду выполнения, в которой размещаются sparks, с хранилищем данных, тематизацией и доступ к LLM;
панель управления с поддержкой PWA для управления и запуска sparks из любой точки мира.
Опробовать предварительную версию GitHub Spark можно после регистрации.
https://githubnext.com/projects/github-spark
👍1👎1🔥1
Методы по работе со списками в Python
👍7
Команда ufw для настройки файервола в Linux
👍10
Генеральный директор Google и Alphabet Сундар Пичаи недавно заявил, что сейчас более четверти всего нового кода в Google создаётся с помощью искусственного интеллекта. Этот подход значительно ускоряет процессы разработки: ИИ генерирует код, который затем проверяется и утверждается инженерами компании. Пичаи отметил, что это не только повышает продуктивность, но и позволяет инженерам сосредоточиться на более сложных задачах, продвигая работу вперёд быстрее.
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/google-now-uses-ai-to-write-25-percent-of-its-new-code-alphabet-ceo-sundar-pichai-underlines-the-companys-role-in-the-ai-industry-amidst-strong-q3-24-financials
😢5🔥1
Методы по работе с датами в JavaScript
Один из пользователей передал ИИ управление своим компьютером и попросил его «решить домашнее задание 1 по курсу дискретной математики Стэнфорда (Math 61DM)».
В итоге ИИ нашел набор задач, загрузил Latex, решил все вопросы и скомпилировал их в PDF-файл за 5 минут.
https://x.com/deedydas/status/1851802538443706417
Как я понял, автор использовал Claude. На картинках собственно задача и решение от ИИ
Свое решение по управлению компьютером с помощью ИИ автор выложил на github https://github.com/deedy/mac_computer_use
🌚5