Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В предыдущей статье я встроил команды для работы с веб-камерой в код сервиса робота, а также заменил Wi-Fi антенну на более крупную, чтобы повысить стабильность сигнала. Кроме того, я добавил поддержку управления с клавиатуры, чтобы сделать управление роботом более отзывчивым. В результате мне удалось успешно пройти полосу препятствий, управляя роботом и ориентируясь на изображение с веб-камеры.

В этом материале я создам Docker-контейнер для веб-приложения web-robot-control, который упростит и ускорит его запуск. Также я настрою GitHub Actions для сборки артефакта и его последующей автоматической отправки в Docker Hub.

Статья будет полезна веб-разработчикам, девопсам, которые интересуются созданием Docker-контейнеров и работой с Docker Hub.

Если вы занимаетесь коммуникациями и хотите построить сильный HR-бренд ИТ-компании, то участие в премиях и рейтингах — это гигиенический минимум. Они освещаются в СМИ, обсуждаются в профессиональных сообществах и вносят весомый вклад в имидж компании как работодателя. Быть участником премии или рейтинга — это такой же обязательный шаг как наличие карьерного лендинга, ведение соцсетей или участие с собственным стендом в карьерной выставке.

К тому же на сайте компании или в соцсетях можно написать что угодно: что у вас классная среда для развития, отличный корпоративный университет, теплая дружеская атмосфера, но без внешнего подтверждения от сообщества такие заявления могут выглядеть слабо. Премии в данном случае помогают придать весомости этим фактам, а самому бренду стать заметнее. 

Меня зовут Юлия Скируха, я маркетолог в команде HR-бренда в КОРУСе. Сегодня поделюсь нашим опытом участия в премиях и рейтингах и расскажу:

В Лаборатории искусственного интеллекта «Финама» мы изучаем и развиваем применение ИИ в домене финансов: от бенчмаркинга LLM до прикладных сценариев в трейдинге и управлении рисками. Сегодня хотим поделиться с вами нашим исследовательским проектом.

В последнее время мы все чаще встречаем новости вроде “ИИ от OpenAI взял «золото» Международной олимпиады по информатике”. Главное преимущество такого формата оценки — уверенность, что задания оригинальные и что, при обучении модели они не встречались в идентичном виде.

Наша лаборатория поставила себе задачу узнать — насколько обширны знания LLM в области экономики, финансов и трейдинга. Вначале мы тестировали модели на открытых Question Answering (QA) бенчмарках (FinQA, ConvFinQA, TATQA), но столкнулись с несоответствием результатов на бенчмарках и в реальном hands-on тестировании.

В результате мы пришли к идее использовать для оценки LLM форматы, близкие к существующим сертификационным экзаменам, которые сдают инвесторы для подтверждения своей квалификации CFA-like Level 1, 2, 3 (Chartered Financial Analyst) и CMT-like Level 2 (Chartered Market Technician).

Для проверки того, знают ли модели специфику российского рынка, мы собрали бенчмарк на основе олимпиады «Высшая лига» по трекам «Финансы и инвестиции» и «Мировая экономика».

В открытом доступе (GitHub) опубликованы не только результаты наших замеров, но и единый фреймворк, поддерживающий как наши новые бенчмарки, так и уже существующие. Надеемся, это поможет развитию LLM4Trading!

Portainer — удобный интерфейс управления контейнерами (Docker/Kubernetes) из браузера, но почему-то о нём ещё не все знают. В статье расскажу, что это такое, зачем он вообще нужен и как установить.

Переписать решение с Python на Go и получить ускорение в 35 раз — звучит приятно. Но можно ведь пойти дальше, вспомнить о возможностях современных процессоров и увеличить отрыв Go до 200 раз! Статья написана по мотивам доклада для Golang Conf.

Привет, Хабр! Я — Игорь Вагулин, работаю тимлидом департамента IaaS в Cloud.ru, крупнейшем в России облачном провайдере IaaS- и PaaS-сервисов. Прогресс в производительности процессоров и видеокарт привел к тому, что мы можем использовать полный перебор там, где мы раньше обходились приближениями. Сегодня на примере алгоритма DRS-платформы Cloud.ru Evolution рассмотрим, как он может быть решен на разных версиях операций с плавающей точкой процессоров x86 и Arm, в чем сложности задействования SIMD-операций, почему это сложнее на Go и как это обойти.

Django ORM прячет SQL за красивым Python-интерфейсом. Пишешь User.objects.filter(active=True).order_by('name')[:10] — получаешь список пользователей. Круто. Но когда запросы тормозят или N+1 пожирает базу, приходится понимать, что вообще происходит.

Разберём внутренности QuerySet: почему он ленивый, как работает chaining, когда запрос реально выполняется, и чем select_related отличается от prefetch_related на уровне SQL.