Инновации + Программист

Почему программирование проще, чем кажется?

Привет, Пикабушники! 👋

Сегодня хочу поделиться своими мыслями о том, почему программирование не такое сложное, как многие думают.

Доступность информации 📚 В наше время существует огромное количество бесплатных ресурсов для обучения программированию. Курсы, видеоуроки, статьи и форумы — всё это помогает быстро освоить основы.

Поддержка сообщества 🌐 Программисты — это дружелюбное сообщество, готовое помочь новичкам. На форумах и в чатах всегда можно найти ответы на свои вопросы и получить поддержку.

Инструменты для разработки 🛠️ Современные IDE (интегрированные среды разработки) и текстовые редакторы делают процесс написания кода удобным и приятным. Они подсвечивают синтаксис, предлагают автодополнение и помогают находить ошибки.

Первые успехи 🎉 Уже через несколько часов после начала обучения можно написать свою первую программу. Это мотивирует и показывает, что программирование — это не так уж и сложно.

Постоянное развитие 🚀 Программирование — это область, где всегда есть чему учиться. Но это не значит, что нужно знать всё сразу. Начните с малого, и постепенно вы будете осваивать всё новые и новые технологии.

Так что, если вы ещё сомневаетесь, стоит ли начинать учить программирование — отбросьте сомнения и вперёд! Уверен, у вас всё получится! 💪

Вы можете так же поделиться своим мнением или опытом в комментариях👇

Большинство нынче популярных языков (C#, Java, C++, JS, Python) не работают с многопоточною настолько хорошо, насколько бы нам того хотелось. Почему так?

Потому что они были придуманы в то время, когда ещё не был придуман процессор с двумя ядрами. Они были придуманы для работы на одном ядре, без нормальных (оптимизированных и простых) инструментов параллелизации кода

То, что я назвал выше - признак старых языков. Go и Rust под эту категорию не подходят, потому что к моменту их создания, многоядерные процессоры уже были... были. За счёт этого, они относительно просто и эффективно работают с многопоточностью (жрут меньше памяти, работают быстрее, работать с ними программисту проще)

Технологическое будущее за нативной многопоточностью

Ссылка на оригинальный пост: https://t.me/sh1nke9/328

Обзор последних достижений в области технологий: российские ноутбуки на Эльбрус, прорывы в телемедицине, инновации в лечении СДВГ и развитие ИИ в различных отраслях.

Железные новости

Россия

Автору тг-канала «Ажаль» показали прототип ноутбука на Эльбрус 2с3 от компании Промобит (Bitblaze).

В России начата разработка дизайна отечественного оборудования для электронного машиностроения.

Компания «Марс технологии» планирует в 2025 году запустить производство оборудования для создания частных сотовых сетей в ОЭЗ «Иннополис», ориентированное на крупных корпоративных заказчиков, в частности, предприятия нефтегазохимического комплекса и горнодобывающей отрасли.

Холдинг «Росэлектроника» (входит в Госкорпорацию Ростех) начал поставки отечественных измерителей параметров трансформаторных подстанций «Коэффициент-М-2022Ц» для мобильных электролабораторий, которые заменят ранее использовавшиеся иностранные аналоги и смогут работать в суровых климатических условиях.

Мир

Хирурги из Швейцарии успешно провели дистанционную эндоскопию на свинье в Гонконге на расстоянии 9300 км, используя магнитный эндоскоп, управляемый через игровой контроллер, что открывает перспективы для удаленных операций на людях в труднодоступных регионах.

Австралийский стартап Neurode разработал инновационный носимый головной обруч, использующий легкую электрическую стимуляцию префронтальной коры головного мозга для лечения и отслеживания симптомов СДВГ, предлагая альтернативу традиционным стимуляторам и потенциально расширяя применение технологии на другие когнитивные расстройства.

В Южной Корее арестованы бывшие сотрудники Samsung Electronics по подозрению в краже и передаче Китаю технологий производства памяти DRAM, что нанесло компании предполагаемый ущерб в $3.2 млрд.

Немецкий производитель полупроводников Infineon объявил о технологическом прорыве в производстве чипов на основе нитрида галлия (GaN) на 300-миллиметровых пластинах, что позволит компании занять значительную долю растущего рынка GaN-чипов, объем которого к концу десятилетия достигнет нескольких миллиардов долларов.

Индия активно развивает собственную полупроводниковую промышленность, привлекая крупных производителей электроники (в частности, Apple) и инвестиции, с целью стать альтернативой Китаю в производстве чипов, планируя увеличить оборот отрасли с текущих $155 млрд до $500 млрд к концу десятилетия.

Новости ИИ

Россия

Компания MTS AI разработала новую версию большой языковой модели Cotype Lite, способную обрабатывать и анализировать тексты на татарском языке, что позволит ускорить обработку документов в различных организациях Татарстана и поддержать развитие татарского языка в цифровую эпоху.

Компания «Норникель» разрабатывает сервис «подсказчик для главного металлурга» на основе технологии GPT, который будет содержать все регламенты компании и научные статьи для быстрого предоставления алгоритмов действий в непредвиденных ситуациях.

Компания Yadro совместно с Высшей школой цифровой культуры ИТМО запускает годовую образовательную программу Yadro AI School для студентов третьего курса бакалавриата и старше, направленную на углубленное изучение искусственного интеллекта, включающую курсы по Python, статистике, обработке естественного языка и глубокому обучению, с возможностью последующей стажировки в компании для лучших выпускников.

Ученые Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН разработали сервис, использующий искусственный интеллект и цифровых двойников для моделирования и предотвращения кибератак на критически важные объекты цифровой инфраструктуры, что позволяет выявлять уязвимости систем на ранних этапах и существенно повысить их защищенность.

МТС Web Services (MWS), дочерняя компания ПАО «МТС», инвестирует более 1 миллиарда рублей до конца 2025 года в создание ИИ-облака — нового направления, которое предоставит компаниям инфраструктуру с графическими ускорителями (GPU) и ряд готовых сервисов для упрощения и ускорения внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы.

Мир

OpenAI представила новую модель искусственного интеллекта o1 (кодовое название Strawberry), которая способна решать сложные задачи путем пошагового рассуждения.

Исследование показало, что идеи, сгенерированные большими языковыми моделями (LLM), оцениваются экспертами как более новаторские, чем идеи человека-эксперта, хотя и немного уступают в осуществимости.

Согласно опросу Федерального резервного банка Нью-Йорка, внедрение искусственного интеллекта в компаниях не привело к значительному сокращению рабочих мест, а наоборот, может способствовать росту занятости в ближайшем будущем.

Ведущий исследователь OpenAI по GPT-4o/GPT-5 уходит, чтобы основать собственную компанию.

Автор предлагает эффективный четырехэтапный подход к работе с ИИ (в частности, с Sonnet 3.5) для разработки программного обеспечения, который включает в себя последовательное взаимодействие с ИИ в ролях инженера-программиста, менеджера продукта, технического руководителя и разработчика, что позволяет значительно улучшить качество генерируемого кода.

1. Действуйте как инженер-программист:

   • Попросите ИИ выступить в роли инженера-программиста.

   • Предоставьте все соответствующие файлы и попросите ИИ объяснить код.

   • Это помогает ИИ понять контекст и существующую кодовую базу.

2. Действуйте как менеджер продукта:

   • Попросите ИИ выступить в роли менеджера продукта.

   • Четко опишите новую функцию, которую вы хотите разработать.

   • При необходимости попросите составить документ с требованиями к продукту.

3. Действуйте как технический руководитель:

   • Для сложных функций сначала напишите псевдокод.

   • Это дает ИИ возможность еще раз просмотреть кодовую базу и ваши требования.

   • Помогает определить, какие файлы и разделы кода нужно изменить.

4. Действуйте как разработчик:

   • Попросите ИИ написать реальный код на основе псевдокода и предыдущих шагов.

   • После завершения кодирования попросите ИИ создать сообщение для git commit.

Модели с Hugging Face

OpenVLA представляет собой набор открытых мультимодальных моделей с 7 миллиардами параметров, которые способны управлять роботами, принимая на вход языковые инструкции и визуальные данные.

Mini-Omni, новая open-source мультимодальная языковая модель, разработанная на основе метода Any Model Can Talk, предлагает возможности обработки речи в реальном времени, включая преобразование речи в речь без дополнительных моделей ASR или TTS, одновременную генерацию текста и аудио, а также потоковое воспроизведение

Raspberry Pi

Энтузиаст создал «умную» полку для своей коллекции виниловых пластинок, используя Raspberry Pi 4 и несколько ESP32 для управления светодиодными лентами, которые подсвечивают местоположение выбранной пластинки.

Студент-разработчик создал Mosaico — платформу, управляемую Raspberry Pi, которая позволяет оживлять Python-скрипты на LED-матрице, с возможностью тестирования в симуляторе без необходимости в реальном оборудовании.

Запуск Phi-3/Mistral 7B LLMs на Raspberry Pi 5: пошаговое руководство

Python

Транскрибация русской и английской речи с помощью Whisper и Python

LightAPI — новый легковесный фреймворк для быстрого создания API-эндпоинтов на Python, использующий нативные библиотеки и обеспечивающий простоту, производительность и асинхронность через SQLAlchemy и aiohttp.

PyJSX — библиотека, позволяющая писать JSX-подобный код непосредственно в Python.

Разработчик открыл исходный код своего инструмента для веб-скрапинга Stealth-Requests, который имитирует поведение браузера при отправке запросов, делая процесс сбора данных с веб-сайтов более эффективным и незаметным.

Разработана библиотека Dict Hash, позволяющий эффективно хешировать словари, DataFrame из Pandas и Polars, массивы NumPy и объекты Numba.

EasySubber автоматизирует создание субтитров для видеофайлов с использованием модели распознавания речи Whisper от OpenAI и FFmpeg для обработки аудио.

Meatie автоматически генерирует код для работы с REST API на основе аннотаций типов.

SyncStar — приложение для создания загрузочных USB-накопителей с выбранной операционной системой.

Linux

Выпущена версия KDE Plasma 6.1.5

Красота

Аналоговая драм-машина с цифровым управлением.

Что посмотреть

В ожидании GPT-5: путешествие в сердце ИИ-революции

Погружение в мир искусственного интеллекта через призму путешествий по США и Японии, посещение конференции Hot Chips и размышления о будущем ИИ. От роста Waymo до ожидания GPT-5 — какова реальная экономика самоуправляемых автомобилей и что ждет индустрию в ближайшие годы?

Сегодня, в 256 день года в России отмечается День программиста. Университет МИСИС поздравляет всех причастных! Супергерои разработки и оптимизации могут все, даже решить глобальную проблему «цифрового апокалипсиса», связанную с системой отсчета времени на компуктерах. О том, как программисты спасут мир, читайте в нашем материале.

В мире информационных технологий существует понятие «Эра Unix» – это система отсчета времени, которая начинается с 1 января 1970 года 00:00:00 UTC. Это решение было принято из-за того, что в 1960-х годах память компьютеров и носители информации стоили очень дорого. Программистам приходилось экономить на всем, включая хранение данных о времени. Количество секунд, прошедших с этого момента, стало основой для многих операционных систем, таких как Unix и его производные. Это упрощало вычисления, позволяя легко высчитывать промежутки времени. Но в дальнейшем привело к проблемам.

Одним из первых сигналов о возможных сбоях стал феномен, который получил название «Проблема 2000 года» или Y2K. В середине прошлого века многие программы сохраняли дату с помощью двух последних цифр года. Это вполне рациональное решение в условиях дефицита памяти. Однако стало ясно, что к 2000 году программы не смогут различить 1900 и 2000 годы. Все это могло привести к сбоям в важных системах, включая банковские, авиационные и медицинские.

Прогнозы о возможных последствиях Y2K звучали катастрофически: от отключения электростанций до поломок в авиации. Правительства по всему миру начали подготовку, создавая специальные комиссии для устранения потенциальных проблем. Большая часть этих опасений оказалась преувеличенной. Программисты, особенно специалисты по COBOL (COmmon Business-Oriented Language – один из старейших языков программирования), быстро адаптировали старые программы, увеличив разрядность полей даты и включив в них столетия. В результате «цифрового Армагеддона» удалось избежать. Ситуация показала, как важно своевременно реагировать на подобные вызовы.

Y2K+10: новое тысячелетие, новые проблемы

В 2010 возникла похожая проблема – «Y2K+10». Произошла путаница между двоично-десятичным (BCD) и шестнадцатеричным кодированием чисел. Оба кодируют цифры от нуля до девяти как 0x0–0x9. А вот число 10 по-разному: BCD как 0x10, шестнадцатеричное кодирование – 0x0A, а 0x10 по нему представляет число 16. Некоторые системы неправильно распознавали 2010 год и отображали его как 2016. Так, некоторые sms-сообщения приходили с некорректной датой: вместо 2010 года указывался 2016. Самые главные сбои коснулись немецких банков, где у 20 миллионов карт перестали идентифицироваться чипы. У проблемы с картами было два пути решения: перенастройка терминалов и банкоматов по всей стране, либо выдача новых карт с корректными чипами. Последний требовал много ресурсов, поэтому решили обновить ПО на десятках тысяч терминалов и банкоматов. Это заняло несколько недель, но оказалось проще и быстрее.

Самая большая угроза, связанная со временем, пока еще впереди. Проблема 2038 года касается 32-разрядных процессоров, которые могут хранить значение времени до определенного предела – 2147483647 секунд с начала «Эры Unix». Этот предел будет достигнут 19 января 2038 года в 03:14:07 (UTC), а потом системы, использующие 32-битные счетчики времени, вернутся к началу отсчета и начнут отображать отрицательные значения. Это может привести к сбоям в работе банкоматов, медицинского оборудования, систем навигации и других важных устройств.

Но, в отличие от Y2K, эта проблема уже имеет решение. Переход на 64-разрядные системы позволяет хранить большие значения времени – до 9223372036854775807 секунд. Это эквивалентно более чем 292 миллиардам лет.

Решение проблемы 2038 года и всех предыдущих – это шаги развития индустрии информационных технологий и таких фундаментальных аспектов, как хранение времени. В будущем мир определенно столкнется с новыми вызовами, которые связаны с отсчетом времени в еще более сложных системах – квантовых вычислениях или глобальных распределенных системах. Но уже сейчас можно утверждать, что на любом моменте развития ИТ-технологий программисты точно найдут решение.

Автор: Даниил Ефимов, директор Центра технологических конкурсов и олимпиад НИТУ МИСИС, руководитель Хакатон-клуба, основатель платформы IT at MISIS. Для связи в Telagram: t.me/Daniil_Y, t.me/road_note.

Студенческое ИТ-коммьюнити IT at MISIS объединяет более 2000 человек, развивающих хакатон-, дизайн-, геймдев-, ML- и робототехнический клубы. Мы растём и будем рады предложениям о сотрудничестве.
Всех с праздником!