TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05
Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev
Hashtags
Търсене: #microservices
@golang · Post #41 · 20.02.2018 г., 21:45
Great post about service discovery and load balancing for GoLang microservices. Code examples, theory and step-by-step instructions are here: #architecture#microservices#development http://callistaenterprise.se/blogg/teknik/2017/04/24/go-blog-series-part7/
@golang · Post #40 · 17.02.2018 г., 22:40
Very interesting article calls “From monoliths to microservices: an architectural strategy.” The structure of this post: - Adopting Microservices; - Microservices Architectural Patterns; - Architectural & Implementation Considerations; - Developer Productivity During Microservices Adoption; #architecture#development#microservices https://thenewstack.io/from-monolith-to-microservices
@golang · Post #38 · 12.02.2018 г., 19:51
The article by Paul Dix calls “The Decomposable Monolith: Long Live the Monolith, Long Live Services!” Code examples are available but without a code highlighting 🙂 #architecture#development#microservices https://www.influxdata.com/blog/decomposable-monolith-long-live-monolith-long-live-services/
@golang · Post #31 · 31.01.2018 г., 20:13
Great article about the architecture inside of Golang microservice, based on the Bob's Clean Architecture Concept (https://8thlight.com/blog/uncle-bob/2012/08/13/the-clean-architecture.html) Main points: Your GoLang microservice has 4 layers: - Models, data structures, and their methods; - Repository, the provider of DB operations and data management, - Usecase for business logic implementation; - Delivery, protocol, and algorithms for message handling (HTTP, gRPC, etc). Each layer should be independent and be available for mocking, for internal communications between application layers. An example project here: https://github.com/bxcodec/go-clean-arch Full article on the Hackernoon website: https://hackernoon.com/golang-clean-archithecture-efd6d7c43047 #development#microservices#architecture
@golang · Post #25 · 26.01.2018 г., 09:16
Top-featured manual about kubernates-services step-by-step development. Code examples, service design, test coverage #development#microservices#architecture https://blog.gopheracademy.com/advent-2017/kubernetes-ready-service/
@golang · Post #37 · 11.02.2018 г., 15:25
How can we track our microservice activity and monitor some processes inside of the service? The Prometheus can helps us in it: the next following article discovers an step-by-step flow for set up, configure and usage this excellent product: #development#microservices#monitoring https://www.google.ru/amp/s/blog.alexellis.io/prometheus-monitoring/amp/
@golang · Post #50 · 12.03.2018 г., 20:20
This is a perfect longread about organization of microservice’s testing. #microservices#testing#architecture https://medium.com/@copyconstruct/testing-microservices-the-sane-way-9bb31d158c16?source=linkShare-b636419a57de-1520885775
@golang · Post #23 · 25.01.2018 г., 20:13
Are you a beginner in GoLang? Then it requires your attention 🙂. Good and simple for understanding article about microservice-based API development; just simple and work solution with code examples and couple of advices #development#microservices#architecture#practice https://medium.com/@thedevsaddam/build-restful-api-service-in-golang-using-gin-gonic-framework-85b1a6e176f3?source=linkShare-b636419a57de-1516910445
@golang · Post #19 · 22.01.2018 г., 21:32
Do you think about gRPC usage? Here is a great post about step-by-step guide to gRPC framework development. You’ll find here code examples, theory introductions and useful tips. Enjoy learning! 🙂 #manual#development#microservices#examples https://medium.com/@shijuvar/building-high-performance-apis-in-go-using-grpc-and-protocol-buffers-2eda5b80771b?source=linkShare-b636419a57de-1516656055
@golang · Post #28 · 28.01.2018 г., 20:33
Interesting step-by-step guide about design and development API with Docker containers, Swarm cluster and Traefik (HTTP reverse proxy and load balancer). In this article you’ll know how to configure the Traefik in the Docker environment with 3 following nodes: one manager and two workers #architecture#configuration#docker#microservices https://hackernoon.com/architecting-a-highly-scalable-golang-api-with-docker-swarm-traefik-875d1871cc1f?source=linkShare-b636419a57de-1517171008
@golang · Post #18 · 22.01.2018 г., 11:56
Up-to-date article about data-stream processing: Apache Kafka, microservices, JVM to GoLang migrations, ES & Cassandra. What they did when they got 6x traffic increasing in 6 month #design#cases#microservices#scalability https://medium.com/@magicpineng/in-depth-look-at-a-scalable-robust-data-stream-processing-pipeline-using-golang-processing-500k-9e68310a0675
@iteventsru · Post #257 · 03.03.2018 г., 16:13
✅ Завтра JBreak 2018 📅 4 марта / 10:00 (время Новосибирское, МСК+4) / Новосибирск, Станционная ул., 104 + онлайн-трансляция 💵 Платно 📝 Регистрация тут: https://goo.gl/J22JGQ JBreak — единственная сибирская технологическая Java-конференция для опытных разработчиков. Все доклады будут посвящены только востребованным Java-технологиям и проблемам: производительность, concurrency, тестирование, распределённые системы и высокие нагрузки в мире Java, а также будущее платформы. Спикеры: ~ Simon Ritter ~ Sebastian Daschner ~ Никита Липский ~ Алексей Зиновьев ~ Дмитрий Бугайченко и другие 🔗 Программа: https://goo.gl/tYhuCR #backend#java#spring#JDK#Hibernate#microservices#Новосибирск#онлайн