15 лучших библиотек для визуализации данных, о которых должен знать каждый разработчик
Инструменты, которые выведут ваши информационные панели, документы и рабочие процессы на новый уровень. Причем совершенно бесплатно!Привет, меня зовут Йогеш, и имею довольно большой опыт работы с React,.NET и AI. Но есть одна вещь, к которой я питаю особую страсть: создание красивых и интерактивных визуализаций данных.
«Эра Flink 2.0»: что реально меняется в архитектуре real‑time вычислений
АннотацияApache Flink 2.0 — первый мажорный релиз после 1.0 (2016), закрывающий многолетний цикл эволюции архитектуры и устраняющий накопленные болевые точки масштабирования потоковых платформ: усложняющуюся конфигурацию, ограниченность локального состояния, разрыв между batch и streaming, устаревшие API и операционную стоимость при росте AI/real‑time сценариев. В команде BitDive мы уже используем Flink 2.0 для низколатентной обработки потоковых метрик и трассировок (агрегация, выделение аномалий) — это позволило ускорить recovery и снизить стоимость вычислений по сравнению с линией 1.20.x. 1. Контекст индустрии и мотивация
Что такое OLTP: просто о сложном
Каждый из нас хоть раз пользовался банкоматом, делал покупку в интернет-магазине или бронировал авиабилет онлайн. Все эти операции — примеры работы сложных, но практически незаметных для пользователя технологий обработки транзакций в реальном времени. Речь идет об OLTP — Online Transaction Processing, или по-русски «оперативная обработка транзакций».
Firebird Conf 2025
Добрый день. 29 мая в Москве прошла конференция Firebird Conf 2025. Она была организована компанией РЕД СОФТ. На ней были озвучены доклады как о планах развития Firebird и РЕД Базы Данных, так и об опыте использования и внедрения Firebird в различных организациях. Мы взяли интервью у организаторов и докладчиков, поговорили с ними о докладах и впечатлениях от конференции. Надеюсь, вам понравятся наши интервью.
Искусственный интеллект в задаче системного аналитика. Написание SQL-запроса
Привет Хабр! Меня зовут Татьяна Ошуркова, я системный аналитик, разработчик и автор телеграм-канала IT Talks
Исследование проблем начинающих пользователей 1С: путь к успешному освоению платформы
Я провел небольшое исследование и выявил основные проблемы основные проблемы с которыми сталкиваются Джуны (новички) в 1С. Основные проблемы джунов (новичков) в 1С.Технические сложностиНачинающие пользователи 1С сталкиваются с широким спектром технических проблем, которые могут серьезно затруднить процесс обучения. Одной из самых распространенных является сама сложность изучения и понимания специфики 1С, поскольку это уникальная платформа разработки с собственной логикой и особенностями.
Jay Knowledge Hub: от прототипа до промышленного PaaS создания баз знаний полного цикла
Привет, Хабр! Меня зовут Никита, я руководитель команды разработки умного поиска на основе генеративного AI в Just AI. В этой статье я расскажу о нашем опыте в умный поиск — как от mvp RAG-сервиса для Q&A бота нашей службы поддержки мы пришли к облачной платформе Jay Knowledge Hub (сокращенно KHUB), которая помогает нашим клиентам автоматизировать поиск по различным источникам знаний.Как все начиналось: прототип на базе RAGНаш основной продукт — диалоговая система для создания чат-ботов JAICP
Когда O(n) мешает отбирать резюме в Росатоме
Главная проблема поиска сотрудников — предвзятость. Порой кажется, что наше резюме подходит под свою роль на 100 %, а рекрутер отклоняет его. Проблема с противоположной стороны баррикад: рекрутер должен отсмотреть по 200, 300 и более резюме в день. По разным данным, на каждое уходит всего лишь 6–10 секунд. А что если можно решить эти две проблемы с помощью ML? Сделать модель, которая исключит любой байес и поможет рекрутеру объективно отбирать подходящих кандидатов (где «подходящесть» обусловлена красивой математикой!). Мы это сделали. Оказалось, что если вы хотите добиться непредвзятости, то вам придётся внести в систему предвзятость. Оксюморон в статистике! Что мы увидели: Женатые и замужние — в топе: пока вы не уходите глубоко в анализ, этот быстрый фактор повышает ранг. Чем точнее ваша модель, тем меньше его вес. Английский — плохо: знание английского почему-то работало как антипаттерн, снижая релевантность. ОГУРЕЦ: кто-то зачем-то написал это слово в резюме. Оно попало в словарь модели и получило большой вес. Иксель — люди пишут Excel как угодно, и само слово в правильном написании оказалось снижающим оценку. К резюме может быть приложено много мусора. Самый эпичный пример: авиабилет Москва — Челябинск вместо резюме. Но давайте начну с начала.
Какие начать осваивать профессии сегодня, чтобы завтра работать с моделями искусственного интеллекта?
Собрал для вас профессии и навыки, которые надо осваивать уже сегодня, чтобы завтра не стоять в очереди в службу занятости, где тётеньки с искусственным интеллектом будут предлагать вам мыло и веревку, вместо свободных человеческих вакансий.
