Инженер по автоматизации тестирования
HttpClient так, чтобы не получать 429 Too Many Requests.
Как известно, майнинговое оборудование выделяет большое количество тепла. В среднем это 3500 Ватт у асиков. Утилизация этого тепла - такая же проблема как и шум работы асика. Все, кто имеют опыт в майнинге понимают, что максимальная рентабельность достигается за счёт полезного использования тепла. Именно по этой причине сейчас так популярно отопление майнингом. Вместо затрат на отопление, майнер зарабатывает на обогреве своего помещения, то есть асики работают на бесплатной розетке в отопительный период.
В моём случае майнинговое отопление максимально выгодно: объект коммерческий, с розеткой 7 р/кВт, отопление электрическое, газа нет вообще, на объекте постоянно люди.
WebGPU — это мощный GPU-API для веба, поддерживает продвинутые рендеринговые конвейеры и вычислительные конвейеры GPU. WebGPU ключевым образом отличается от WebGL своей поддержкой вычислительных шейдеров и буферов хранения данных. В WebGL такие возможности отсутствуют, а WebGPU, в свою очередь, позволяет целиком выполнять в браузере мощные приложения, требующие вычислений на GPU. Речь может идти о самых разных приложениях, от GPGPU (напр., симуляции, обработка/анализ данных, машинное обучение, т.д.) до конвейеров рендеринга на основе GPU-вычислений — а также о многих других приложениях в этом спектре.
В этой статье мы оценим вычислительную мощность WebGPU, сравнив её с показателями Vulkan. Для этого мы реализуем классический алгоритм «марширующие кубы» (Marching Cubes) для WebGPU. Алгоритм марширующих кубов почти без оговорок относится к чрезвычайно параллельным, в составе этого алгоритма выполняется два глобальных шага редукции, необходимых для синхронизации местоположений рабочих элементов и вывода потоков. Поэтому данное решение — отличный вариант GPU-параллельного алгоритма, который стоит первым делом попробовать на новой платформе. Дело в том, что он достаточно сложен, чтобы API испытал давление сразу по нескольким направлениям сверх элементарных параллельных операций диспетчеризации в ядре. При этом он не столь сложен, чтобы на его реализацию требовалось существенное время, а также он не превращается в узкое место из-за ограничения производительности ЦП.
По мотивам нашей прошлой статьи «Как айтишникам быстро выучить английский с помощью ChatGPT? » мы решили написать продолжение и чуть побольше раскрыть эту тему, раз она так залетела.
Несколько лет назад мы бесповоротно влюбились в теорию Стивена Крашена. О ней можно чуть подробнее, но на английском прочитать у нас тут.
Если вкратце, то речь о том, что круче всего учить английский вникая в контент максимально нативно, словно ребенок, который изучает с детства свой первый язык. Он ведь не относится к процессу как 45 минутному уроку в школе, он погружается в него, находясь в максимально располагающей к этому среде.
Современные томографы позволяют получать высокоточные трехмерные изображения внутренней структуры большого размера, предоставляя ценную информацию о геометрии, составе и дефектах исследуемых образцов. Размеры одной реконструкции обычно колеблются от 512 мегабайт до 1 терабайта. Для анализа таких данных используются специализированные инструменты, но традиционная визуализация трёхмерного объема реконструкции до сих пор является важным этапам оценки качества реконструкции и её интерпретации специалистом.
В сегодняшней статье мы расскажем, как нам удалось обойти все трудности и сделать визуализатор, работающий в режиме реального времени. Одна из важных задач визуализатора, созданного командой Smart Engines, - отображение процесса реконструкции, которая тоже потребовала креативного подхода, так как все вычислители нагружены выполнением другой вычислительно затратной задачи - выполнением реконструкции, а самих данных для отображения еще частично нет.
Интересное в исполнении приложение всегда сможет привлечь внимание, поскольку мы любим, когда красиво. Но что стоит за этим "красиво"? И начинка, и внешний вид. Сегодня я бы хотела поговорить о внешнем виде, ведь встречают по одежке. А конкретно - про анимации.
Анимации добавляют жизни приложениям и сайтам и делают их простыми в использовании. Мы можем добавлять изменение кнопок при нажатии, всплывающие объекты, эффекты перехода и многое другое, что позволяет пользователю не просто ознакомиться с содержимым, а еще и интересно провести время.
Мы поговорим о библиотеках JavaScript упрощающих добавление этих анимаций для разработчиков, делая приложения более приятными.
Приятного прочтения :-)
abstract: В статье описаны продвинутые функций OpenSSH, которые позволяют сильно упростить жизнь системным администраторам и программистам, которые не боятся шелла. В отличие от большинства руководств, которые кроме ключей и -L/D/R опций ничего не описывают, я попытался собрать все интересные фичи и удобства, которые с собой несёт ssh.
Приватный GPT - это готовый к производству проект искусственного интеллекта, который позволяет задавать вопросы о ваших документах, используя мощь больших языковых моделей (LLM), даже в сценариях без подключения к Интернету. 100% приватный, никакие данные не покидают ваше окружение выполнения в любой момент.
Запуск на Windows Subsystem для Linux (WSL) с поддержкой GPU может значительно улучшить его производительность. В этом руководстве я проведу вас пошаговый процесс установки PrivateGPT на WSL с использованием ускорения GPU.
Интересуетесь, как ускорить автоматизированные UI тесты? Узнайте эффективные и действенные советы, которые помогут вам быстрее и эффективнее выполнять UI автотесты.
Всем привет! Меня зовут Артём. Последние два с половиной года я активно ввожу за руку ребят в мир IT через плоскость тестирования веб-систем. Не так давно, используя накопленный опыт и практику я создал собственный курс, где обучаю ребят любых возрастов тестированию с нуля.
Сегодня я немного расскажу про процессы и используемые инструменты для обучения на моем курсе.
Современные приложения становятся все более сложными и потребность в актуальном и эффективном тестировании растет. Ручное создание тест-кейсов может занять много времени, поэтому применение генерации тестов на основе ИИ может сделать этот процесс более эффективным.
По мере того, как растет потребность в более быстрых циклах разработки и повышении качества программного обеспечения, генерация тест-кейсов на основе ИИ выступает в роли силы, которая способствует преобразованиям в тестировании. В этой статье мы изучим революционный концепт создания тест-кейсов с использованием ИИ, и покажем его потенциал в изменении парадигм тестирования ПО за счет повышения эффективности, покрытия и точности.
Когда мы используем автотесты, то оптимизируем процесс выявления багов за счет сокращения ручного труда. И если основная потребность бизнеса в контексте тестирования — экономить деньги, минимизируя ущерб от каждого бага, то задача автотестирования: выявить наиболее полную картину багов с минимальными затратами на разработку автотестов и их поддержание. Соответственно, чтобы выполнить эту задачу, необходимо обеспечить прозрачный механизм написания тестов и их покрытия.
Под катом мы подготовили практический шаблон, который поможет вам в этом.
Привет, Хабр!
Так уж повелось, что любой уважающий себя работодатель перенимает передовые
методики FAANG — по этой причине практически во всех IT-собесах есть она: секция алгоритмов. Кто-то ей рад, кто-то не очень, но секция есть и уходить пока не планирует. Поэтому нужно закатать рукава и достойно встретить суровую реальность.
Время идёт, технологии развиваются, а проблемы, связанные с использованием API, вызывают у многих разработчиков всё те же сложности, что и десятки лет назад. Между тем, рост числа сервисов, которые взаимодействуют друг с другом с помощью данного способа, день ото дня только увеличивается, и неумение надёжно, качественно и безопасно работать с API может привести к опасным сбоям или поломке разрабатываемой вами системы.
Рассказываю, какие ошибки при работе с API допускают не только новички, но и профессионалы, и как сделать, чтобы эти ошибки возникали как можно реже или не появлялись вовсе.
Привет, эта статья - кейс реализации интеграционных тестов для распределенной системы. Точнее — для ее отдельного слоя. Это длинное чтение, которое можно использовать как инструкцию. Тут не будет кратких и емких рецептов. Тут будет путь реализации проекта с интеграционными тестами.
По отзывам моих ревьюеров, эта статья ‑ «Инструкция по входу в автоматизированное тестирование и настройка фрейма».
В статье приведена информация о специфике, мотивации создания интеграционных тестов, обосновании выбранных технологий. Как бонус, в конце будет ссылка на обезличенный проект, который с минимальной адаптацией, запускается в работу в краткие сроки. Но «подпилить» его придется.
Перед вами – перевод свободной онлайн-книги Майкла Нильсена «Neural Networks and Deep Learning», распространяемой под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License. Мотивацией к его созданию послужил успешный опыт перевода учебника по программированию, "Выразительный JavaScript". Книга по нейросетям тоже достаточно популярна, на неё активно ссылаются авторы англоязычных статей. Её переводов я не нашёл, за исключением перевода начала первой главы с сокращениями.
Привет! Меня зовут Артем. Я тестировщик и занимаюсь обучением будущих специалистов в этом направлении. Обучение – это первый шаг, гораздо важнее – поиск первой работы.
Достаточно часто соискателям на позицию QA Engineer компании высылают тестовые задания (ТЗ). Их решение дает первичное понимание об уровне специалиста и является дополнительным фильтром для нанимающего менеджера.
Я собрал всю информацию про тестовые задания и рекомендации в одном гайде. В конце статьи вы найдете ссылку на репозиторий с большой подборкой тестовых заданий.