MDC Uzbekistan
@mdcuzbekistan · Post #708 · 04.04.2023 г., 06:39
#dotnet#aspnetcore#swagger https://docs.dot-net.uz/c-.net/web-development/asp.net-core-web-api/swagger-nima
Hashtags
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1189 · 13.12
Это текст Александра Беспалова, но его в Телеграме нет, поэтому просто процитирую тут. Это второй репост за всю историю канала, но очень уж понравилась Поговорил с чатом о Канте, получилось забавно. Одна из основных мыслей Канта, которая потом поломала всю философию была такая, что "априорные категории (причинность, время, пространство,...) создают возможность эмпирического познания". Т.е. знание науки это не отражение (иногда ошибочное) природы, как считали ранее. Это результат наложения каких-то "встроенных (в голову) схем" на опыт жизни, для получения какого-то вторичного продукта, который называется — "мир-для-нас". А "мир-как-есть" для нас недоступен, в принципе. Дальнейшее развитие философии происходило в обсуждении, насколько вообще ок так делать и можно ли с этим всем хоть что-то познать вообще? Что создало для философии XX века ощущение полной шизы и бессмысленного копания в смыслах слов. Но это, в наше время, банальное наблюдение, которое все и так знают, более ли менее (если не кондовые сциентисты). И "истина" в этом смысле это просто более устойчивое соответствие модели эксперименту (запомните это определение слова). Под устойчивостью понимается то, что соответствие не рушится от изменения среды. Допустим, мы считаем, что от тяжести вещи зависит скорость падения. Это наша модель. Тут приходит Галилей и начинает по наклонной плоскости катить шарики разного веса и они всегда разгоняются более ли менее одинаково. Модель не устойчива к изменению "среды". А вот модель, где ускорение свободного падения не зависит от массы, устойчива к наблюдениям кидания шариков разной массы с разным ускорением, потому что можно легко туда добавить сопротивление воздуха и получить разные разгоны на выходе. Но это тоже довольно обычно, как мне показалось. А вот что меня зацепило, это то, что из этого следует, что "истина" это не универсальная цель или метафизический эталон, а часть противоречивого эволюционного механизма выживания. Если модель более устойчива к изменению контекста, то общество, которое ей обладает, способно приспособиться к более широкому спектру возможных сред обитания (относительно обществ, которые не обладают "истиной"). При этом (как положено внутри эволюционных механизмов), внутри хорошо структурированного общества "стремление к истине" это не самая удачная личная стратегия выживания. Хорошо структурированное общество создает внутри себя устойчивый контекст, в котором начинают эффективно работать простые эвристики (чувствительные к любым изменениям контекста). Они гораздо менее энергозатратные, чем "стремление к истине". И на личном уровне, внутри структурированного общества, стремление к истине (как модели устойчивой к изменениям) может быть просто вредно. Поэтому в обществе организуются пласты создателей и потребителей инфоцыганского и сходного контента. Этот пласт перераспределяет ресурсы внутри общества, но НЕ делает общество более адаптивным к возможным изменениям среды. Если общество начинает состоять только из таких людей, оно рушится, потому что не способно выдержать никаких изменений. Но в этом и хитрость эволюции. Выживают только те структурированные общества, где хоть как-то это (на личном уровне не эффективное) стремление к "истине" проявлено. Оно позволяет протащить общество через изменения за счет более устойчивых моделей (само)управления. И вот мы приходим через тысячи лет эволюции к состоянию, где "истина" сакрализируется, потому что (на личном уровне и в контексте общества) вообще непонятно нахрена это все нужно. Отсюда метафизическое представление Канта об истине как об имманентном свойстве суждения (как бы это часть способности мыслить, в принципе. Без нее нет смысла говорить об осмысленной деятельности). Но ларчик (возможно) открывается проще. Все общества, где "истина" это не ценность хотя бы для некоторой части людей, умерли. И все общества, где она обесценится, исчезнут. #life
Hashtags
Резултати
Намерени 4 подобни публикации
Търсене: #swagger
当前筛选 #swagger清除筛选
Data Science Jobs
@datasciencejobs · Post #2243 · 02.08.2024 г., 12:34
#вакансия#nlp#llm#senior Senior QA Automation (LLM, NLP) Требуемый опыт работы: 3–6 лет Полная занятость, полный рабочий день Мы — АТОМ. Разрабатываем электромобиль-гаджет и его версии для семьи, такси, каршеринга и службы доставки, а также собственный маркетплейс приложений и другие сервисы. Ищем Senior QA Automation в команду AI, LLM-Lab, которая работает над рядом проектов: Голосовой ассистент для заказа товаров и услуг, в котором используются передовые технологии распознавания и синтеза речи, понимания естественного языка на основе нейросетевых моделей. Разработка умных чат-ботов и других проектов в домене LLM/NLP. Ваши задачи: - налаживать процесс автоматизации тестирования; - проводить тестирование - регрессионное, интеграционное и функциональное; - тестировать ML-системы; - анализировать функциональные требования и результаты тестирования на соответствие этим требованиям; - исследовать проблемы, возникающих в работе сервисов; - анализировать проблемы и запросы пользователей, ставить задачи разработчикам; - вести тест-кейсы в системе управления тестами (Allure TestOps). Стек: Python, PostgreSQL, PyTorch, Ray/Triton Inference Server, k8s, redis Наши ожидания: - опыт построения систем автоматизированного тестирования; - умение читать и писать код на Python; - опыт работы/тестирования ML-систем (NLP/LLM-моделей); - опыт работы с CI/CD инструментами; - опыт работы с Allure TestOps; - Fiddler, Swagger, Postman; - опыт оценки задач на тестирование с учетом ресурсов и рисков; - знание английского языка на уровне, необходимом для чтения технической литературы. Будет плюсом: - опыт работы с системами оркестрации контейнеров - OS/K8s на уровне пользователя; - опыт работы с GraphQL; - опыт работы с брокерами сообщений Kafka/Rabbit; - опыт работы auto-QA в команде GigaChat, YaLM , YandexGPT; - опыт работы auto-QA в голосовых ассистентах Маруся, Алиса, Салют. Мы предлагаем: - высокотехнологичный, интересный продукт, возможность создавать новые процессы и влиять на развитие; - работа в команде высококвалифицированных профессионалов из России, Китая, Европы; - корпоративная культура, выстраиваемая в духе инноваций, открытые горизонтальные коммуникации; - конкурентная официальная белая заработная плата; - годовой бонус; - кафетерий льгот (“плюшки”) - ДМС со стоматологией, питание, транспорт, страхование жизни и имущества, фитнес, обучение и многое другое; - бесплатный доступ к платформе с обучающими курсами iSpring, корпоративное обучение китайскому языку, спортивные командные игры и другие приятные мелочи; корпоративное оборудование; - гибридный или удаленный формат работы; - трудоустройство в аккредитованной ИТ-компании. Пройди вместе с нами крутой кейс по созданию электромобиля с нуля! ✍️По всем вопросам, а также для отправки резюме/cv обращайтесь: @tanya_yuu #CI#CD#Allure#TestOps#SQL#Fiddler#Swagger#Postman#QA#Python#LLM#NLP#ML#DataScience#AutomationQA#NaturalLanguageProcessing
GitHub Trends
@githubtrending · Post #14911 · 03.07.2025 г., 15:30
#javascript#hacktoberfest#oas#open_source#openapi#openapi_specification#openapi3#openapi31#rest#rest_api#swagger#swagger_api#swagger_js#swagger_oss#swagger_ui Swagger UI is a tool that helps developers and users interact with APIs. It creates a visual interface from OpenAPI specifications, making it easy to understand and use APIs without needing to know the underlying code. This tool benefits users by providing clear documentation and allowing them to test API methods directly from the interface. It also supports collaboration and compliance with the latest OpenAPI standards, making it easier to develop and consume APIs efficiently[1][3][5]. https://github.com/swagger-api/swagger-ui
GitHub Trends
@githubtrending · Post #14761 · 29.05.2025 г., 13:00
#python#api#async#asyncio#fastapi#framework#json#json_schema#openapi#openapi3#pydantic#python#python_types#python3#redoc#rest#starlette#swagger#swagger_ui#uvicorn#web FastAPI is a modern Python web framework for building fast, reliable APIs that is easy to learn and quick to code, making it ready for production use right away. It uses standard Python type hints, which means you get automatic data validation, fewer bugs, and great editor support with code completion and type checks. FastAPI also generates interactive documentation automatically, so you and your team can understand and test your API easily. The main benefit is that you can develop robust, high-performance APIs much faster and with less effort, while reducing errors and making your code easier to maintain[1][2][3]. https://github.com/fastapi/fastapi