SQL. - страница 2

SQL.

Giga4DQM: мультиагентный подход к расследованию качества данных на базе GigaChat

продолжить чтение

Ускорение в 200 раз — не предел

продолжить чтение

SQL: история создания и патенты

продолжить чтение

Часть II. Начала дискретной математики. SQL, Комбинаторика, Тервер за 15 минут. SQL, EBNF, XPATH в 480 LOC

(Серия: Сельскому учителю в помощь)Оглавление***Вступление Раздел: переход к математикеГлазами математика: объяснение, генезисПредикаты: переход от объектов физики к образам математикиО точности языка Раздел: дискретные множестваДискретные множества или «ассемблер» числовой математикиИнженерная математика, полнота и детерминизмКольца и поля в эвмЭлементы комбинаторики. Декартово произведениеЭлементы комбинаторики. БулеанОтношениеОпределение функции отношением

продолжить чтение

Рейтинги языков программирования в 2026 году с учётом ИИ-агентов и нейрослопа

продолжить чтение

PostgreSQL для бэкендера: 10 фич, которыми мало пользуются, а зря

Привет! Меня зовут Тимур Исламгулов. Я преподаю в МФТИ и веду вебинары по PostgreSQL на курсе «Аналитик данных» в Нетологии. За эти годы я насмотрелся, как разработчики поднимают лишнюю инфраструктуру там, где хватило бы самой базы, — об этом и поговорим.

продолжить чтение

Как мы отучали LLM выдумывать цифры в данных. Допрос Claude Desktop с пристрастием

Никто не верил, что модель можно подпустить к таблицам и заставить не галлюцинировать. Цифры из воздуха, выдуманные колонки, суммы, которые не сходятся с источником, думаю на этом обжигались все, кто пробовал. Мы заставили, проблемы все еще есть, но выглядят решаемыми.

продолжить чтение

Некорпоративный Хабр: семантический поиск и фильтрация по структурированным полям в браузере (llama.cpp в WebAssembly)

Классический RAG индексирует исходный текст документа, предварительно разбивая на фрагменты. Потом рассчитывает векторное представление фрагментов и сохраняет их векторные представления в базу данных для поиска. Это дает возможность искать по сходству фрагментов текста и поискового запроса пользователя, но не дает возможность искать по более высокоуровневым резюме и смыслам, темам поднятым в тексте и прочему. Также не помогает с аналитикой по содержимому.Бесплатный проект text-metadata-generator позволяет выполнять запросы к LLM по каждому документу из коллекции документов, результаты вывода LLM проверяются по JSON схеме.

продолжить чтение

DWH в 2026: четыре зоны вместо Inmon, Kimball и Data Vault 2.0

Когда инженер слышит «нам нужно хранилище данных», задача редко звучит однозначно. Кто‑то задыхается на боевой OLTP‑базе под аналитической нагрузкой. Кто‑то впервые строит BI и не понимает, с какого края подходить. У кого‑то накопились данные из десятка систем‑источников, и существующих средств уже не хватает.У всех «хранилище». А правильный технический ответ зависит от условий задачи.

продолжить чтение

Инфраструктура для изучения основ машинного обучения на локальном компьютере с помощью Apache Spark

СоавторДанная статья создана с помощью @svantonov за что ему отдельная благодарность и признательность за помощь. Без него данный результат был бы не достижим.Описание задачиПрочитав несколько книг по машинному обучению, я решил проверить идеи из книг в тестовых задачах. Тестовые задачи решил создать самостоятельно, опираясь на прошлый опыт.Первой задачей будет следующая. Предположим, откуда-то получаются файлы нескольких типов, например 10 различных типов. Один из получаемых типов будет вызывать увеличение загрузки процессора.

продолжить чтение