Привет! Хочу с тобой поделиться своим опытом. Долгое время я считал, что нужно стать экспертом, прежде чем начинать кого‑то учить. Типа, сначала освой технологию на 150%, потом уже открывай рот. Классическое мышление перфекциониста, не правда ли?
Пару лет назад ко мне в команду пришёл джун. Классический случай — куча вопросов и Angular знает примерно на уровне «я умею делать кнопочки». В это время подъезжает очередной проект «надо было вчера» на SSR.
Продолжаем погружаться в финансовый стек и переходим к более продвинутым темам. В предыдущем материале рассказала о базовом и среднем уровне.
В этой статье — обзор ключевых инструментов и направлений, которые помогут выйти на следующий технический уровень. Поделюсь задачами для практики и ресурсами для эффективного обучения.
Дисклеймер:Читать полностью »
Это моя первая статья, пожалуйста, не судите строго. Также хочу отметить, что я не являюсь скиловым embedded разработчикам. Сказать по правде, я только учусь, и до того как поступил в универ, для меня это было темным лесом. Я даже мечтать не мог, что я когда-то своими руками сделаю свой прибор. Данный проект является очень простым — каждый может сделать свой дальномер у себя дома, если есть определенный комплекс ардуинщика.
Чтобы сделать, этот проект мне понадобились следующие компоненты:
Макетная плата;
Плата Arduino Uno;
Ультразвуковой датчик HC-SR04;
Это мой первый опыт написания статьи. Судим, но не строго.
Недавно завершил интересный пэт-проект. Настолько интересный, что захотелось поделиться.
Это десктопная программа, которая:
Считывает скрин игрового стола в покере.
С помощью компьютерного зрения извлекает расклад, ставки и карты.
Рассчитывает ожидаемую выгоду (EV) каждого действия методом Монте-Карло.
Показывает на экране, что выгоднее сделать прямо сейчас.
Всем привет!
Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.
У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.
Сегодняшний перевод статьи разработчика, в которой хорошо подмечены проблемы применения LLM в разработке.
На протяжении многих лет я чувствовал, что написание строк кода никогда не было узким местом в разработке программного обеспечения.
Я ориентируюсь на изучение, а не на результат, здесь быстро результатов не добьешься, главное — понимать, что нужно сделать.
Сейчас в IT есть четкое разделение:
«Программисты» — это те, кто считает, что достаточно изучить пару библиотек и закрыть задачи в Jira. Их аргументы таковы:
«Математика не нужна»
«Английский не нужен»
«Computer Science — для ученых»
и другая чушь
ИнженерыЧитать полностью »
Работа с ИИ почему-то всегда казалась мне большой и сложной — я искренне не понимал, как им пользоваться и внедрять в работу, не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг постоянно твердили: без ИИ сейчас никак.
Конечно, пару раз я попробовал написать запрос, но получал только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
Попробовал я тут на днях Codex от OpenAI. Его релиз состоялся 16 мая 2025 года, т.е. два месяца назад.
Всем привет! В Питере вместе с летней жарой случился релиз Explyt 4.0 c крутыми фичами для написания кода, тестирования и дебаггинга: агентским режимом Explyt Agent и генерацией тестов по исполнению Generate Tests from Execution.
Важные апдейты в Explyt 4.0:
обновлённый подход к следованию примеру тестов
расширенная поддержка Testcontainers и @DataJpaTest
генерация тестов по спецификации (EAP)
Улучшения и багфиксы:
теперь форматируется только сгенерированный код, пользовательское форматирование сохраняется
обновлены шаблоны запросов для интеграции с моделями Ollama
