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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #396 · 22.06

Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете. В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное. Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода. Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний. Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать. Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot. С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 15 подобни публикации

Търсене: #hard

当前筛选 #hard清除筛选
Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #28357 · 26.12.2024 г., 14:03

#HARD/USDT analysis : #HARD is currently moving within a bullish channel. The price has retraced and tested the channel's support, indicating a potential rebound soon, with a target to test previous highs. Traders should wait for a breakout above the $0.1627 level to consider a long entry. TF : 1D Entry : $0.1627 Target : $0.2400 SL : $0.1264

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #28209 · 16.11.2024 г., 11:05

#HARD/USDT analysis : #HARD is currently in an uptrend, trading above the 200-period exponential moving average (EMA) and forming new highs. The price is now retracing toward a significant support zone. It is expected that the price will test this support area before resuming its bullish momentum. Following this, previous highs are likely to be tested. TF : 2h Entry : $0.1578 Target : $0.2005 SL : $0.1358

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27945 · 20.09.2024 г., 12:08

#HARD/USDT analysis : #HARD is currently encountering resistance at the daily TF 200ema. The price is expected to break below the 200ema on the 4h TF and likely test the previous swing low. For a confirmed entry, wait for the break of the $0.1229 level. TF : 4h Entry : $0.1229 Target : $0.1013 SL : $0.1370

Hashtags

American Crypto©

@americancryptotrading · Post #27053 · 17.11.2024 г., 15:19

🇺🇸#HARD/USDT produced the descending resistance on 1W timeframe💡 Ready for bullish rally after breakout✈️ American Crypto©

Hashtags

Эпик фейл нового iPhone 16: устройства сами перезагружаются по несколько раз в день. О проблеме с телефонами iPhone 16 Pro или ‌iPhone 16 Pro‌ Max пишут на многочисленных форумах и в сообществах поддержки Apple. Проблема у всех одна и та же: телефоны неожиданно зависают, а потом перезапускаются. Подобная ситуация происходит до 20 раз в день. Установка обновлений проблему не устраняет. В Apple экстренно меняют неисправные телефоны, но и новые устройства выдают такую же ошибку. Репутация Apple стремительно рушится. #apple#iphone#hard

Российские процессоры "Baikal M": это провал или отступление? В октябре 2019 года компания "Байкал Электроникс" представила российский инновационный процессор Baikal-M — восьмиядерный чип на архитектуре ARM, ориентированный на серверы и рабочие станции. Этот процессор, с частотой до одного с половиной гигагерц и энергопотреблением менее тридцати пяти ватт, позиционировался как решительный шаг к российской независимости в производстве электроники. Хотя техпроцесс в двадцать восемь нанометров отставал от глобальных стандартов — три нанометра в смартфонах и ноутбуках, — но позволял как минимум решать задачи в госсекторе. Изначально чипы планировали выпускать на фабриках тайваньской TSMC, что обеспечивало достаточное качество. Однако в 2022 году, после введения санкций, сотрудничество с TSMC прервалось, и Россия оказалась перед необходимостью локализации производства. Предыстория Baikal-M уходит корнями в 2014 год, когда "Байкал Электроникс" создали как совместное предприятие с участием "Т-Платформ" и Института физики полупроводников. Цель — разработка отечественных чипов для замены импортных, то есть пресловутое импортозамещение. К 2021 году компания получила первые партии Baikal-M от TSMC — около пяти тысяч штук, с планами на десять тысяч ежемесячно. В августе того же года iRU начала сборку ПК и моноблоков на этих процессорах. В 2025 году ввезли восемьдесят пять тысяч чипов семейства Baikal, включая M и S, а также запустили серийное производство микроконтроллера Baikal-MCU. К лету консорциум систем хранения данных анонсировал поставки десятков тысяч Baikal-M и Baikal-L к концу года. Однако на днях "Байкал Электроникс" объявила о завершении трёхлетнего эксперимента по корпусированию Baikal-M — финальному этапу, когда кристалл помещают в защитный корпус с выводами для платы. Работы вели на заводе GS Nanotech в Гусеве Калининградской области. По словам гендиректора Андрея Евдокимова, проект в целом оценивают позитивно как шаг вперёд, но развивать его не стали из-за нехватки кристаллов и других компонентов на рынке. В месяц собирали лишь десятки штук, с выходом годных изделий в диапазоне 74%-85%. Это стало неожиданностью, но зависимость от импортных материалов тормозит масштабирование российских разработок. Baikal-M остаётся нишевым продуктом для госструктур, где его цена (втрое выше Intel или AMD) не критична,. Однако на реальном рынке спрос на такие дорогие процессоры практически отсутствует. Очевидно, что без господдержки и консолидации мощностей отечественные чипы не выйдут за пределы ниши. Компания, однако, остаётся на плаву. В будущем ожидается запуск процессора Baikal-L на ядрах Cortex-A710 для ноутбуков, с поставками свыше ста тысяч штук в 2026 году. Параллельно разрабатывается серверный Baikal-S2. Но их судьба пока остаётся в тумане и в теории может повторить судьбу "Baikal M". #hard#железо#байкал

Технология 5D оптического хранения данных в кварцевом стекле зародилась ещё в девяностых годах прошлого века. Но настоящий прорыв случился в 2013 году в лаборатории Оптоэлектронного исследовательского центра Университета Саутгемптона. Профессор Питер Казанский и его команда впервые продемонстрировали запись и чтение цифровых данных с помощью фемтосекундного лазера, создающего наноструктуры внутри fused silica — особо чистого кварцевого стекла. В 2025 году стартап SPhotonix, основанный профессором Казанским и его сыном Ильёй, вывел эту разработку на коммерческий уровень. Компания представила 5D Memory Crystal — носитель, способный хранить до 360 терабайт данных на пластине диаметром пять дюймов. Это эквивалентно примерно пяти тысячам дисков Blu-ray. Подробнее — по ссылке #железо#hard#технологии#инновации#стартапы

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща