Всем привет!👋

В преддверии начала лета на Stepik стартовала весенне-летняя распродажа. С 27 мая по 9 июня большое количество курсов будет доступно с хорошими скидками, в том числе и мой курс:

Интенсив по тестированию API

Напомню, что этот курс сделан для новичков и тех, кому не хватает опыта тестирования бэкенда.

Внутри есть тренировочное API, вебинары с теорией, справочные материалы, тесты и практические задания. Вы не просто смотрите уроки и изучаете теорию, а сразу же закрепляете её на практике, выполняя полный цикл тестирования учебной системы с проверкой заданий и подробным фидбеком.

Полученный опыт поможет в прохождении технических собеседований и может быть сразу же использован в бою на вашем проекте.

Так что, если вы давно хотели научиться тестировать REST API, сейчас появился отличный повод. 🚀

Welcome: ссылка на курс

#анонс
—
💼 Мои услуги и проекты |📺 Канал на YouTube |📝 Канал с отзывами |☕️ Поддержать автора на Boosty |🏋️‍♂️ Тренажеры для практики тестирования |🧑‍💻Практикум для начинающих по тестированию API

UPD.

Время пролетело быстро и сегодня последний день летней распродажи на Stepik.
Если еще раздумываете, то сейчас самое время, чтобы успеть записаться на мой курс по тестированию API со скидкой.

👉 Ссылка

Новая статья о режиме транзакций при работе с базами данных на примере PostgreSQL. Если в вашем проекте у вас есть доступ к БД не только на чтение и вам требуется выполнять различные операции с данными, эта информация будет полезна, так как знание этого режима и умение его применять могут защитить от некорректных изменений и ошибочного удаления данных.

👉 Ссылка на статью

#бд #sql
—
💼 Мои услуги и проекты |📺 Канал на YouTube |📝 Канал с отзывами |☕️ Поддержать автора на Boosty |🏋️‍♂️ Тренажеры для практики тестирования |🧑‍💻Практикум для начинающих по тестированию API

Привет, коллеги! Как ваши дела?

Здесь в последнее время тихо. Всё-таки лето как-никак. Был в отпуске, а потом сильно погрузился в основную работу. Но это не означает, что канал надолго ушёл в режим гибернации. Полезные материалы скоро будут. Например, в планах - шпаргалка по параметризации в Pytest. Плюс готовится новый тренажёр для подписчиков Boosty. Так что следите за анонсами.

И вносите также свои предложения касательно тем, вопросов или, может быть, тренажёров для практики, которые были бы вам интересны.

—
💼 Мои услуги и проекты |📺 Канал на YouTube |📝 Канал с отзывами |☕️ Поддержать автора на Boosty |🏋️‍♂️ Тренажеры для практики тестирования |🧑‍💻Практикум для начинающих по тестированию API

Вы спросили ChatGPT, как приготовить пирог. Что произошло "под капотом"?

Представим простой запрос: "Как приготовить яблочный пирог?", который был адресовали ChatGPT.

Через несколько секунд ChatGPT выдаёт список продуктов, температуру духовки и последовательность действий. Возникает естественное впечатление: нейросеть знает рецепт, вспомнила его и обдумала, как лучше приготовить пирог. Но это иллюзия, механизм работает иначе.

Во время обучения модель обрабатывала большое количество текстов. Среди них встречались рецепты, описания продуктов, способы приготовления и обычные тексты о еде. Алгоритм постепенно изменял внутренние числовые коэффициенты модели - веса. Благодаря этому в них закрепились закономерности языка и связи между понятиями.

Например, модель усвоила, что рецепты обычно содержат ингредиенты и последовательность действий, яблочный пирог связан с яблоками, мукой и сахаром, а после подготовки теста часто следует выпекание. Но внутри модели нет отдельной карточки: "Рецепт яблочного пирога № 154". Знания представлены распределенно: они содержатся в значениях множества весов и проявляются во время генерации ответа. Поэтому точнее говорить, что модель усвоила закономерности, связанные с рецептами, а не хранит кулинарную книгу.

Что происходит после отправки запроса?

1. Текст делится на токены - слова или части слов, с которыми работает модель.
2. Модель анализирует получившийся контекст и вычисляет, какой токен вероятнее всего должен идти следующим.
3. Выбранный токен добавляется к ответу.
4. Модель снова выполняет вычисления уже с учётом написанного фрагмента.
5. Процесс повторяется, пока ответ не будет завершён.

Так последовательно появляются фразы: "Для приготовления вам понадобятся…", затем список ингредиентов, описание замешивания теста и этап выпекания.

Модель не достаёт готовый ответ целиком и не составляет рецепт заранее так, как это сделал бы человек. Она генерирует его шаг за шагом, опираясь на запрос, уже написанную часть ответа и закономерности, усвоенные во время обучения. При этом модель не "думает о пироге" в человеческом смысле. У неё нет вкусового опыта, представления о запахе или консистенции теста или практического опыта работы с духовкой. Она работает с числовыми представлениями и связями, обнаруженными в данных.

Именно поэтому ответ может выглядеть убедительно, но содержать неверные пропорции, пропущенный этап или неподходящую температуру. Связность текста ещё не означает, что рецепт был проверен на практике.

На этом примере можно увидеть главный принцип работы языковой модели: она не ищет готовую запись в памяти и не рассуждает как человек, а строит продолжение текста на основе усвоенных закономерностей.

Если вы хотите понимать, как устроены и работают ChatGPT и Claude Code, я собрал материал, в котором подробно разбирается, что такое нейронная сеть, LLM, веса, токены и контекст, как проходит запрос внутри ChatGPT, где работает сама модель и какие действия выполняют остальные компоненты продукта.

> ссылка на разбор

Структурный разбор доступен подписчикам уровня Junior и выше:

#ии #нейросети #анонс
—
💼 Мои услуги и проекты |📺 Канал на YouTube |📝 Канал с отзывами |☕️ Поддержать автора на Boosty |🏋️‍♂️ Тренажеры для практики тестирования |🧑‍💻Практикум для начинающих по тестированию API

1 сентября - традиционно хорошая дата для того, чтобы начать учиться.

Напомню (вдруг вы забыли или не знали), что у меня есть курс для начинающих «Интенсив по тестированию API» на Stepik. Я регулярно дополняю его, чтобы вы могли получить практику и отработать на учебном API:

- планирование тестирования и проектирование тестов;
- работу с инструментами;
- написание автотестов в Postman;
- анализ результатов и оформление баг-репортов по обнаруженным проблемам в API.

Если вы никогда не тестировали API, не уверены в своих теоретических знаниях или хотите получить опыт, который можно применить при подготовке к собеседованиям и в работе на проекте, курс поможет вам в этом.

👉 Ссылка на курс

Переходите по ссылке и приобретайте курс по специальной цене только 1 сентября.

upd: спец. цена продлена еще на сутки

#анонс #интенсив
—
💼 Мои услуги и проекты |📺 Канал на YouTube |📝 Канал с отзывами |☕️ Поддержать автора на Boosty |🏋️‍♂️ Тренажеры для практики тестирования |🧑‍💻Практикум для начинающих по тестированию API

С днем тестировщика, коллеги!

Если вы испытываете тревогу из-за того, что QA будут не нужны, то напомню вам несколько историй о важности нашей работы:

🔸1 августа 2012 года американская финансовая компания Knight Capital выкатила обновление торговой системы. Код был развернут некорректно: на одном из серверов активировалась старая функция, которая вообще не должна была использоваться. Вместо обработки 212 клиентских заявок система за 45 минут отправила на биржу более 4 миллионов ордеров, совершив сделки почти с 400 миллионами акций. Компания получила гигантскую нежелательную позицию и потеряла более $460 млн.

🔸 В 1999 году NASA потеряло аппарат Mars Climate Orbiter при подлете к Марсу. Причина была в том, что одна часть системы использовала американские единицы измерения, другая ожидала метрические. Наземное ПО передавало данные в pound-force seconds, а система обработки ожидала newton-seconds. Из-за накопленной ошибки аппарат вышел на неправильную траекторию и прошел слишком близко к Марсу. Связь с ним была потеряна. NASA прямо называет причиной отказ преобразовывать английские единицы в метрические.

🔸 19 июля 2024 года CrowdStrike выпустил обновление конфигурации для своего Windows-сенсора. Ошибка привела к массовым сбоям Windows-систем. Microsoft оценила количество затронутых устройств примерно в 8,5 млн Windows-компьютеров. Это меньше одного процента всех Windows-устройств, но среди них было огромное количество корпоративных машин: банки, больницы, аэропорты, авиакомпании и другие критические организации.

Для масштаба: одна только Delta сообщила примерно о 7000 отмененных рейсах за пять дней и оценила ущерб минимум в $500 млн.

🔸 Британская почтовая система Horizon использовалась для учета операций в отделениях Post Office. Система могла показывать недостачу денег там, где ее фактически не было. Но вместо признания проблем ПО руководство считало данные системы надежными и обвиняло владельцев почтовых отделений. В результате сотни людей обвиняли в краже, мошенничестве и фальсификации отчетности. Британская Criminal Cases Review Commission называет Horizon крупнейшей серией ошибочных уголовных приговоров в истории Великобритании.

Поэтому не переживайте. Технологии и тренды меняются, QA остается. С праздником!
—
💼 Мои услуги и проекты |📺 Канал на YouTube |📝 Канал с отзывами |☕️ Поддержать автора на Boosty |🏋️‍♂️ Тренажеры для практики тестирования |🧑‍💻Практикум для начинающих по тестированию API

Коллеги, я выпустил на Stepik бесплатный тренажёр "QA: тесты для повторения перед собеседованием".

👉 QA: тесты для повторения перед собеседованием

Внутри ~160 вопросов, объединённых в короткие тематические уроки по 10 заданий. Тренажёр охватывает четыре области:

🔸 основы тестирования и техники тест-дизайна;
🔸backend и тестирование API;
🔸веб-приложения и DevTools;
🔸 SQL, реляционные и NoSQL-базы данных.

Вопросы проверяют не только знание терминов. В курсе есть практические ситуации, задания на анализ поведения системы и SQL-запросов, а также вопросы, в которых необходимо выбрать наиболее корректное решение.

Тренажёр пригодится, если вы готовитесь к собеседованию, хотите проверить текущий уровень знаний или определить темы, которые стоит повторить. ✅

Достаточно записаться на курс один раз, после чего к нему можно регулярно возвращаться: например, проходить отдельные блоки перед собеседованиями, чтобы освежить теорию и восстановить в памяти детали, которые со временем забываются.

Курс находится в разработке и будет пополняться новыми вопросами и тематическими разделами.

Участие полностью бесплатное.

🔗ссылка на курс

#анонс
—
💼 Мои услуги и проекты |📺 Канал на YouTube |📝 Канал с отзывами |☕️ Поддержать автора на Boosty |🏋️‍♂️ Тренажеры для практики тестирования |🧑‍💻Практикум для начинающих по тестированию API

🚀 Открытый бесплатный курс «Что под капотом у ИИ»


29 сентября в 21:00 мск стартует бесплатный курс «Что под капотом у ИИ» в @qa_road_channel

🧑‍🏫 Ведущие:
Дима Алексеев, Senior QA-аналитик @qa_road_channel
Александр Бугров, Senior QA Engineer, магистр компьютерной лингвистики LMU München, автор канала «Тестирование из первых рук» @qa_iz_pervyx_ruk


📌 Курс состоит из 6 блоков

1. История и термины
AI, ML, DL, LLM, предпосылки прорыва, пионеры отрасли
2. Как работает LLM
Токенизация, эмбеддинги, attention, вероятность и сэмплинг, reasoning-модели
3. LLM в использовании
Промптинг, prompt injection, галлюцинации, RAG, fine-tuning
4. Что такое AI-агент
Отличие от чата с LLM, типы агентов, цикл работы агента, инструменты и память
5. Практическое применение
Паттерны внедрения агентов, vibe coding, здоровье кодовой базы, данные из исследований
6. Итоговый разбор
Как всё пройденное работает вместе


🧑‍💻 Для всех, кто хочет разобраться, что происходит под капотом у современного ИИ

💎 Результат: понимание архитектуры LLM и агентов, а не просто "ИИ работает как-то там"

💡 Формат: живые созвоны с вопросами в прямом эфире. Запись будет. Бесплатно!

👉 Приходить будет здесь на канале

Старт 29 сентября в 21:00 мск, не пропусти! 🚀