Народ, ну типа, тут на днях зацепил новую систему управления проектами. Называется TaskMaster X. Обещают золотые горы: полную автоматизацию, интеграцию со всеми мыслимыми сервисами, ИИ-помощник. Звучит, конечно, заманчиво. Потестил неделю. Что сказать…

С одной стороны, интерфейс действительно шустрый. Быстро накидал задачи, распределил по проектам. Прикольно, что можно прямо в таске комменты оставлять, файлы цеплять. Как бы, все под рукой. ИИ-помощник? Ну, типа, предлагает какие-то базовые действия. «Перенести задачу на завтра», «добавить исполнителя». Это все и так понятно, без всякого ИИ. Меня больше интересовало, сможет ли он реально проект спланировать. Пока не увидел.

С другой стороны, вот эти все интеграции… К тому же, платные. Бесплатная версия, ну, такое. Самое необходимое есть, но ждать от нее чудес не стоит. А чтобы реально круто работало, готовьте кошелек. По мне, так сильно раздуто. Обычный канбан-доски с некоторыми доп. функциями.

Плюсы:

• Быстрый интерфейс.
• Удобное добавление задач.
• Довольно много настроек (в платной версии, естественно)

Минусы:

• Платные фишки – дорого.
• ИИ-помощник пока сырой.
• От обычной системы ведения задач недалеко ушел.

В общем, мое имхо: TaskMaster X – это пока не прорыв. Обычная IT-шная история, когда на обычный инструмент навесили маркетинга и обещаний. Если вам нужна просто доска для задач – есть масса бесплатных и не хуже вариантов. А если вам нужна реальная автоматизация и умный помощник – ну, пока я его не увидел. Может, через год-два допилят.

Так, народ, давайте поговорим о насущном. Все эти модные облачные LLM, конечно, круты, но есть нюанс: зависимость от провайдера и ценники. Плюс, приватность данных. А что, если хочется копаться в моделях глубже, без ограничений? Сегодня расскажу, как поднять свою собственную, локальную нейронку для экспериментов. Это не так страшно, как кажется, особенно если у вас есть более-менее приличная видеокарта. Мы будем использовать Ollama — это такая штука, которая сильно упрощает жизнь.

Вот пошаговый план:

• Шаг 1: Установка Ollama. Заходите на сайт ollama.ai, там есть инсталляторы под все основные ОС (Windows, macOS, Linux). Качаете, ставите. Процесс максимально тривиальный, пару кликов.
• Шаг 2: Выбор и скачивание модели. После установки открываете терминал (или командную строку) и пишете `ollama run llama3`. Если такой модели нет, Ollama сама ее скачает. Это может занять время, зависит от скорости интернета и размера модели. Llama 3 — отличный старт, но есть и другие, например, Mistral, Mixtral, Gemma. На всякий случай, вот команда для списка доступных моделей: `ollama list`.
• Шаг 3: Эксперименты! После скачивания вы сразу попадаете в интерактивный режим. Просто пишите свои запросы. Например: «Напиши короткий скрипт на Python для парсинга HTML». Система ответит. Можно задавать уточняющие вопросы.
• Шаг 4: Интеграция с другими системами. Это уже для продвинутых. Ollama предоставляет API, так что можно эту локальную модель встроить в свои IT-проекты. Например, для автоматизации рутинных задач программирования или для создания чат-ботов. Надо будет посмотреть документацию по API, там всё расписано.
• Шаг 5: Оптимизация. Если модель тормозит, возможно, стоит попробовать меньшую версию (например, `llama3:8b` вместо `llama3:70b`) или посмотреть на настройки вашей видеокарты. Убедитесь, что используете последние драйверы.

Это реально рабочий способ начать экспериментировать с LLM, не тратясь на дорогие подписки. Ну и для понимания, как вообще эти технологии работают, полезно.

Всем привет! Я тут недавно начал ковыряться в IT, пытаюсь разобраться во всем этом

программировании. И вот наткнулся на эти новые системы, которые типа сами код пишут. Ну, нейросети эти, всякие Copilot, Tabnine и прочее. Попробовал один такой, для Python. Сначала было типа ВАУ! Он мне реально подсказывал какие-то строчки кода, иногда целые функции. Это прям ускоряет процесс, ну))))

Из плюсов:

• Быстрота. Реально быстрее получается писать, когда часть кода уже готовая.
• Обучение. Иногда он подсказывает такие штуки, про которые я и не знал. Можно типа учиться у него.
• Меньше ошибок? Ну, вроде как он знает правильный синтаксис

Но есть и минусы, конечно.

Иногда он генерирует какой-то бред, который вообще не работает. Или пишет код, который вроде и работает, но такой сложный, что потом сам не можешь понять, что там происходит. Ну и страшно как-то, что скоро и программисты не нужны будут, ахах. Или что какой-нибудь баг пропустишь, потому что доверился машине. Это ж какая автоматизация может быть, что и мозг не нужен?

В общем, впечатление двоякое. Круто что есть такие технологии, но пока сыровато. Надо быть очень осторожным и все перепроверять. Короче, полезная штука, но пока точно не замена человеку. Кто-нибудь еще пробовал? Как вам?

Ну приветики всем! Часто вижу вопросы про то, как же вкатиться в ML, особенно когда совсем нуля. Кароч, сам через это проходил, так что дам пару советов, которые реально помогли мне. Это не какая-то там магия, а вполне себе методичный процесс. Ахах, ну типа, главное — начать.

• Шаг 1: База Прежде чем нырять в нейронки, укрепи базу. Python — твой лучший друг. Pandas, NumPy — must have для работы с данными. Почитай про основы статистики и линейной алгебры. Без этого будет сложновато, имхо.
• Шаг 2: Библиотеки. Освой хотя бы одну основную ML-библиотеку. Scikit-learn — отличный старт. Там куча алгоритмов и простых инструментов для препроцессинга и оценки моделей. Это прям топ для первых проектов
• Шаг 3: Практика, практика и еще раз практика Тыкайся в реальные задачи. Kaggle — золотая жила. Бери простые датасеты, пробуй разные модели, смотри что получается. Не бойся ошибаться, это часть процесса обучения
• Шаг 4: Курсы и туториалы Есть куча бесплатных и платных курсов. Coursera, Stepik, YouTube — выбирай что удобнее. Но помни, что курсы — это лишь толчок, основная работа — твоя
• Шаг 5: Комьюнити. Общайся с другими. Форумы, чаты, митапы — где угодно. Задавай вопросы, делись опытом. Иногда простой совет от коллеги может сэкономить часы гугления

Главное — не сдаваться после первой же неудачи. Технологии развиваются быстро, но основы остаются. Удачи!

Ну привет всем! Решил тут поделиться опытом, т.к. вижу, народ часто спрашивает про сборку компа с нуля. Сам через это проходил и не раз, так что знаю, где подводные камни. Короче, эта тема, как собрать норм машину, чтобы потом не пришлось страдать.

• Шаг 1: Определись с бюджетом. Это самое главное. Сколько готов потратить? От этого все пляшет. Хочешь для игр, для работы, или так, для интернета?
• Шаг 2: Выбор комплектующих Тут целая наука. Проц (CPU) - мозг компа. Материнка (motherboard) - вся эта кухня соединяет. Память (RAM) - чем больше, тем лучше для многозадачности. Видеокарта (GPU) - если играешь или работаешь с графикой, без нее никак. SSD/HDD - для хранения данных, SSD быстрее, конечно. Блок питания (PSU) - бери с запасом мощности, чтобы все тянул. Корпус - ну это уже дизайн, но и проветривание надо учесть.
• Шаг 3: Покупка. Можно по отдельности, можно набором. Ищи скидки, сравнивай цены. Иногда сборка в магазе выходит дешевле, чем самому.
• Шаг 4: Сборка. Самый волнительный момент! Смотри видосы на YouTube, там все показывают. Главное - аккуратность и антистатический браслет, чтобы не спалить ничего. Все должно защелкиваться с небольшим усилием.
• Шаг 5: Первая загрузка. Подключи монитор, клаву, мышь. Включи. Если все норм, увидишь BIOS/UEFI. Там надо будет выбрать загрузочный носитель (флешку с виндой, например).
• Шаг 6: Установка ОС и драйверов Установи операционку. Потом ставь драйверы на все компоненты, особенно на мать и видеокарту. Без них ни одна из современных систем нормально не заработает.

Ну и самое главное: не бойся. Это не высшая математика, просто нужна внимательность. Если что-то непонятно, всегда можно спросить на форумах. Эта сфера IT развивается быстро, но основы остаются теми же.

Привет всем! Я тут недавно начал разбираться с Unity, ну и наткнулся на DOTS. Это типа новая штука такая, для производительности, ну вы знаете. Решил попробовать, а то говорят, игры сейчас так быстро делать надо.

Короче, скачал последний билд, пытался примеры запустить. Там всякие ECS, Jobs, Burst Compiler. Звучит круто, но пока мозг кипит. Как будто на новый язык програмирования перехожу, а я только C# худо-бедно освоил.

Что понравилось (вроде):

• Очень быстро работает если все правильно настроить. Анимации летают, объектов куча.
• Говорят, для больших игр это мастхэв
• Прям чувствуешь что машина загружена по полной, процессоры греются.

Что не понравилось (пока):

• Слишком сложно. Инструкций мало, документация какая-то сырая.
• Много ошибок, которые не знаешь, как исправить.
• Привычные вещи из MonoBehaviour делать неудобно.
• Искал разные кракен ссылка, но они в основном про криптобиржи. Не ожидал такого.

Итого: Пока ощущение что я пропустил что-то важное. Может, надо с каких-то очень простых примеров начинать? Или подождать, пока DOTS допилят? Не знаю. Может, кто-то из опытных подскажет, как легче в это войти? Я пока в замешательстве полном. Ну и вообще, не понимаю, зачем столько заморочек, если обычный Unity и так норм работает для моих мелких проектов

рабочее зеркало кракен

Всем привет! Я тут подсел на сборку своего первого компа, и, короче, запутался совсем в этих видеокартах. Столько всего, а я только начал разбираться. Подскажите плз, как выбрать чтобы потом не жалеть?

Ну, вот я собрал пару советов, может, кому пригодится. Я сам еще учусь, так что если что не так, сорян

• Определите бюджет. Это самое главное, кмк. Видюхи стоят от косаря до космоса. Решите, сколько вы готовы потратить, и смотрите в этом ценовом сегменте
• Для чего комп? Если чисто для офиса и интернета, то можно взять что-то попроще, типа встроенной графики или самой бюджетной карты. А если для игр, то тут уже надо смотреть на что-то посерьезнее. Какие игры собираетесь играть? Если AAA-проекты на максималках, то готовьтесь раскошелиться
• Характеристики. Тут я сам путаюсь, ахах. Смотрите на объем видеопамяти (VRAM) – чем больше, тем лучше для высоких разрешений и текстур. Потом – на частоту ядра и памяти. И еще поколение видеокарты. Новые обычно производительнее
• Производитель. Есть Nvidia и AMD. У каждой свои плюсы и минусы. Nvidia вроде как стабильнее с драйверами, но дороже. AMD часто предлагает больше производительности за те же деньги. Тут надо смотреть по конкретным моделям
• Обзоры и тесты. Обязательно читайте и смотрите обзоры на YouTube! Там реальные люди тестируют карты в играх и программах. Это самое полезное, имхо. Сравните производительность разных моделей в тех играх, которые вам интересны.
• Охлаждение. Важно, чтобы видюха не перегревалась. Обратите внимание на систему охлаждения – сколько вентиляторов, какой радиатор. Если корпус плохо продувается, то может быть проблема.
• Где брать? Сейчас много где можно купить. Я смотрю на маркетплейсах типа Озона или Яндекса, там часто бывают скидки. Ну и в специализированных магазинах типа DNS. Главное, чтобы гарантия была.

Надеюсь, кому-то помог. Сам еще в процессе выбора, если есть советы, буду рад услышать!

как вывести деньги с kraken

Было это в начале прошлого года, когда мы с командой взялись за довольно амбициозный проект. Нам нужно было создать систему автоматизации процессов для одного из крупных клиентов. При этом мы решили использовать новый фреймворк, который обещал ускорить разработку и добавить кучу полезных фич.

Я, если честно, был на седьмом небе от счастья. Все эти современные библиотеки и технологии казались мне настоящим подарком. Но как оказалось, радоваться было рано. В процессе работы мы столкнулись с кучей неожиданных проблем. Например, документация оставляла желать лучшего, и у нас возникли трудности с интеграцией.

Было ощущение, что мы теряем время в пустую. Самый интересный момент случился, когда я решил, что знаю все тонкости и попробовал сделать крутой хак — настроить автоматическое обновление данных в реальном времени. Результат вышел далеким от идеала. В какой-то момент система просто зависла, и мы потеряли несколько дней работы.

В конце концов, нам удалось все починить, но опыт, скажем так, был не из легких. Мы поняли, что иногда лучше не гнаться за хайпом, а использовать проверенные решения. В итоге все закончилось хорошо, клиент остался доволен, но теперь, когда слышу про новые фреймворки, у меня внутри все немного екает.