TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1131 · 2.08

Тут незаметно подъехала свежая статистика по разработчикам от Stackoverflow. Каждый год я думаю о том, что надо бы принять участие в опросе, и каждый год пропускаю его. Судя по всему, его не рекламируют по почте, не присылают никаких уведомлений, не продвигают. В итоге мы получаем абсурдную картину, когда в статистике по странам разработчики из России представлены на одном уровне с Нигерией. Хотя понятно, что айти сектор в России очень развит и влияет на глобальные процессы (взять тот же Kotlin). Так что, на эту статистику стоит смотреть, как на данные по США и чуть-чуть Германии. Ещё довольно высоко стоит Индия, но мы-то знаем :) Ладно. Принципиально нового по сравнению с предыдущими годами почти нет. Три года назад я делал анализ графиков, чтобы дать ответ на вопрос: «Какой язык программирования учить?». С тех пор общие тренды остались плюс-минус такими же: вся [американская] разработка до сих пор сидит на Винде и пишет на JavaScript, потому что нет выхода, много использует проприетарщины и коммерческих облаков от монополистов. В статистике Web-фреймворков React вдвое популярнее у разработчиков, чем jQuery, хотя, вроде как, 73% сайтов до сих пор на jQuery. Вывод понятен: значительная часть этих сайтов в сети не поддерживается, никакой активной разработки по ним нет. Это, кстати, важная причина, по которой не стоит использовать аргументы вроде: «На PHP до сих пор весь интернет, поэтому язык востребован». Стоит отметить, что среди профессионалов наконец C# стал самым популярным языком с нормальной системой типов, если не считать TypeScript. Позиции Java уверенно падают который год. А ASPNET Core самый популярный Web-фреймворк с нормальной системой типов (но так было и раньше, даже три года назад). Остальное ожидаемо: PostgreSQL, Docker, VS Code в топах по использованию. Ну, и большая секция про ИИ. Почти все используют LLM, но почти все просто общаются в чатах, а не применяют какой-нибудь агентный режим. 66% опрошенных сказали, что в ИИ их фрустрирует приближенность ответа к правильному, но всё-таки не до конца («AI solutions that are almost right, but not quite»). И почти половина отмечает, что дебаг нейросетевого кода отнимает больше времени. Хотя тут, мне кажется, эффект в том, что дольше дебажить код, который писал не ты, и не важно, ИИ там или другой разработчик. Я кстати и сам после первых восторгов от Cursor немного поубавил свой пыл: реально большой проект на C# он не умеет правильно читать и понимает происходящее там довольно посредственно. DeepSeek, ChatGPT, Claude Sonnet — за всеми нужно внимательно следить и править их ошибки, ловить галлюцинации, не позволять творить дичь. Я бы сказал, что в моей рабочей практике ИИ это просто очень быстрый поиск и агрегация материала по тому, как что-то сделать. Но делать нужно самому. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #lectures

当前筛选 #lectures清除筛选

Открытый вебинар про сегментацию 29 августа Сегментация – одна из самых сложных штук в анализе данных. И одна из самых опасных. Потому что есть соблазнительное лёгкое решение: быстренько закинуть переменные в K-means, нажать на две кнопки, задать число кластеров, и всё, у тебя уже что-то получилось. А бизнесу потом расхлёбывать. Бизнесу потом жить с этим. 29 августа заглянем под капот сегментации. Вопросы, которые обсудим на вебинаре: — Почему для сегментации недостаточно только кластерного анализа, и нужны также другие методы? Какие? — Почему нельзя полагаться на машинное решение, даже если вы гуру кластерного анализа? — Почему нельзя задавать слишком много переменных на вход? — Зачем обязательно нормировать сегментирующие переменные? И как нормировать? — Кластеры на факторах: да или нет? — Почему K-means – плохой метод, если кластерные центры неизвестны? — Как понять, по каким именно переменным сегменты различаются, а какие переменные лишние? — Как сократить список переменных, чтобы легко идентифицировать сегмент? — Как воспроизводить полученные сегменты в последующих исследованиях? Как всегда, смотрим всё на примерах из нашей исследовательской практики. Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR и RADAR.Школы Формат: Zoom-конференция Дата и время: 29 августа 2024, в 19:00 МСК Участие бесплатное, необходима регистрация #radar_school#lectures#webinar#cluster#segmentation#mark_shaphir

НАКС в Перми

@naks_pk · Post #447 · 23.01.2023 г., 06:04

Ручные способы сварки. Лекция А.Сигаева. Часть 1. Лекция прочитана 10 сентября 2021 года в Мемориальном музее Н.Г.Славянова в старой экспозиции "Современные способы сварки". #сварка#технологии#пермь#музеи#лекции#welding#perm#museums#technologies#lectureshttps://dzen.ru/video/watch/63cac3956f025e1b0b70916f?share_to=link