Опівночні Балачки

By Денис, Ігор, СашаTechnology

Опівночні Балачки episodes

November 30, 2024 №47: спостерігаємо Observability
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠
54 min
November 07, 2024№46: Ґеллоуін і страшний ШІ
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠
0:00-1:24 Вступ

1:25-6:49 Класифікуємо жахастики про штучні інтелекти: незрозумілі ШІ. "Космічна Одісея" і HAL9000. "War Games". ШІ, що створює скріпки. "Космічні пригоди Іоанна Тихого"

6:50-8:07 Як бороли ці олдові штучні інтелекти?

8:08-10:43 Азімов і як ШІ придумав зорельоти, швидші за світло

10:44-13:30 Chat GPT створює нам реворд функції і промпти. Азімов і ще приклади незрозумілих ШІ

13:30-14:31 Тачікоми з Ghost in the Shell: SAC.

14:33-18:24 Термінатор 3, як приклад категорії "ШІ, у якого є тіло, і зараз як дасть нам". Blade Runner. Ex Machina і тести Т'юрінга

18:25-25:20 Масштабний ШІ, що всім керує. Skynet. Animatrix: The Second Renaissance. Transcendence (Довершенність) з Джонні Деппом. ШІ втручається у ваші думки

25:21-28:24 Hall of Fame ШІ: GladOS (Portal), Shogun (System Shock II), ШІ з "Місія Нездійснена. Розплата"

28:25-31:33 I have no mouth and I must scream

31:34-33:20 Мислинєвий експеримент "Василіск Роко"

33:21-35:35 Outro
Долучайтесь до наших соцмереж:
⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Twitter ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

TikTok ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
Музика: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@stasgavrylov
36 min
October 08, 2024№45: Golang madness
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠
0:00-2:35 Intro

2:36-6:38 Перший досвід Go. Helm & text/template. wtfjs / таблиця рівності типів в JS . Темне голанг минуле одного з нас

6:39-10:10 Представлення формату дати і часу Time.String І при чому тут друге січня дві тисячі шостого року?

10:11-11:00 Чому в Golang є вбудовані типи комлпексних чисел?

11:01-14:55 Щодо іменування в Golang. Канонічна презентація. Стандартний пакет fmt.

14:56-19:10 Масиви і слайси. Небезпека модифікацій слайсів

19:11-23:10 Golang := Pascal. Ваші функції, що повертають result, err

23:11-24:00 Як промовляється 'go fmt'?

24:01-26:14 Передаємо аргументи за значенням чи посиланням? Області видимості і замикання

26:15-31:19 Go-ла мова після Python. std lib. Історія як записати один tar архів. Репозиторії – модулі – пакети. Пояснювальна бригада для жарту про бар – модуль debug

31:20-33:31 AWS SDK і створення Config'у

33:32-37:55 Інтерфейси. Маленькі інтерфейси і пакет іо. "Приймай інтерфейси на вхід, видавай на вихід імплементації"

37:56-40:11 Type conversion != Type assert'и. Go.mod/go.sum. Гугл знає про всі ваші голанг пакети

40:12-44:45 Складність від простоти Go. Ідіоматичний код. Таксисти, що пишуть на Go

44:46-47:15 Менше станів на рівні модулю. Колбеки для очищення ресурсів. Прості зміни = багато коду (інколи).

47:16-50:14 Чи варто писати на Go? Outro
Долучайтесь до наших соцмереж:
⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Twitter ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

TikTok ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
Музика: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@stasgavrylov
51 min
October 01, 2024№44: старий новий Python 3.12
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠
Найновіший випуск "Опівночних Балачок" доповідає про новинки старої версії Python! Настільки ми не квапимося з продакшеном. Пристібайтеся, маємо для вас трохи нових випусків в жовтні.
0:00-1:45 Intro

1:46-2:30 Python 3.12

2:34-11:00 PEP 701 F-string апдейти і покращення помилок. Інтерпретатор вгадує, чому у вас помилки.

11:01-16:09 PEP 669 Low Impact Monitoring for CPython. Визначаємо як говорити "yield з функції"

16:10-17:16 Коли будемо сратися про наступні версії пайтону?

17:17-19:20 PEP 695 солоденький цукорок для ваших дженериків

19:21-23:38 PEP 709 inlined comprehensions і обговорення скоупів

23:39-27:42 PEP 683 Immortal Objects

27:43-34:23 PEP 684 Subinterpreters

34:24-35:28 itertools.batched

35:29-38:11 distutils 🪦

38:12-39:08 Outro
Долучайтесь до наших соцмереж:
⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Twitter ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

TikTok ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
Музика: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@stasgavrylov
40 min
December 31, 2023№43: Дизайн-інтерв'ю
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠
0:00-1:16 Інтро

1:17-4:35 Як проходить дизайн-інтерв'ю? Мета-кроки, які повторюються.

4:36-7:09 Особливість інструментів для дизайн-інтерв'ю. Усякі https://excalidraw.com/, https://miro.com/ і подібне. А також варіант для багатих – беріть планшет

7:10-9:54 Основні аспекти дизайн інтерв'ю. Компоненти і їх взаємодія. Збереження даних. Нефункціональні вимоги, де довгий перелік *bility штук

9:55-12:31 Чи будуть на дизайн-інтерв'ю питати про внутрянку Postgres?

12:32-14:06 Можливі варіації дизайн задач. Питання щодо речей, про які ви не думаєте в стартапі на 3 юзера

14:07-21:49 Як готуватися до дизайн інтерв'ю? bytebytego, donnemartin/system-design-primer. Блоги github, discord. Блог AWS Solutions. https://www.educative.io

21:49-25:50 А тепер насправді, як готуватися. Dry-run інтерв'ю. І в цілому про важливість говорити слова ротом. ExponentTV на ютуб

25:51-28:23 Хот-тейки від Ігоря. 7 DBs in 7 Weeks.

28:24-33:09 За що можуть "віднімати бали" при проходженні. Чи варто казати, що юзатимеш технологію, з якою не знайомий? Показуйте ініціативність. І не сперечайтеся

33:10-36:57 Висновки. Що прикольне/не прикольне в дизайн-інтерв'ю. Outro
Долучайтесь до наших соцмереж:
⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Twitter ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

TikTok ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
Музика: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@stasgavrylov
37 min
June 06, 2023№42: Рекомендаційні системи, ч.2. Будуємо моделі, зворотній зв'язок, а як схочемо, то і ChatGPT підключимо
В гостях ⁠Дмитро Войтех⁠, СТО @ S-PRO
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠
00:00 - 00:56 – Intro

00:57 - 02:50 – з чого почати побудову recommender system; як будувати baseline моделі

02:51 - 04:10 – говоримо про бейзлайн систему рекомендації для зображень

04:11 - 7:30 – говоримо про бейзлайн систему рекомендації для текстових даних; Bag of Words; BM-25

7:31 - 11:15 – які хороші методи для отримування вектора ознак для тексту? TF-IDF

11:16 - 14:47 – проблема холодного старту (Cold Start)

14:48 - 20:10 – моделі рекомендацій на основі механізму зворотнього зв’язку; кенселінг за дієвидло; колаборативна фільтрація – @benfred/implicit, улюблена Alternating Least Squares у каглерів

20:11 - 22:06 – знову говоримо про cold start; маленький кейс megogo

22:07 - 30:25 – Word2Vec, чи то пак Entity2Vec — як оригінальний NLP алгоритм можна використовував для побудови рекомендацій

30:26 - 33:20 – векторна арифметика на елементах вашої системи — як віднімати та додавати зображення та тексти один від/до одного; фантазуємо, які пошукові системи потрібні людям; слухайте подкаст з Олесем Петрівом, де космічні кораблі подорожують просторами ембедінгів

33:21 - 36:53 – рекомендації на базі графових нейронних мереж (GNN); чому це можна розглядати як логічне продовження моделей на базі Word2Vec; кейс AliBaba;

36:54 - 39:45 – чим графові нейронні мережі схожі на конволюційні; 3b1b про конволюції

39:46 - 45:50 – як використовувати Mixture of Experts моделі в рекомендаціях; пейпер Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer; згадуємо symbolic AI та експретні системи

45:51 - 51:56 – рекомендаційні системи на основні архітектури нейронних мереж Трансформер; паралелі з Deep & Wide model; слідкуйте за https://eugeneyan.com/

51:57 - 1:01:46 – алгоритми Learning to Rank (навчання ранжуванню) — побороли recall, починаємо бороти precision; поточкові, попарні та помножинні підходи; RankNet; LambdaMart

1:01:47 - 1:06:19 – рекомендації на базі моделі CLIP - Contrastive Language–Image Pre-training; як тюнити CLIP

1:06:20 - 1:07:28 – знову фантазуємо про просунуті пошукові інтерфейси; reverse image search

1:07:29 - 1:11:40 – як використовувати LLM для рекомендацій? Забудьте про ембеддінги – несемо prompt engineering в маси!

1:11:41 - 1:17:18 – крейзі ідеї в світі LLM – ChatGPT розкаже вам, як спати та бігати, враховуючи дані з вашого Apple Watch; як LLM обробляє великі дані через маленьке контекстне вікно

1:17:19 - 1:22:13 – Підбиваємо підсумки; перераховуємо теми в галузі рекомендаційних систем, про які ми НЕ поговорили, але які варто подосліджувати. Коли повернеться подкаст?
Долучайтесь до наших соцмереж:
⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Twitter ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

TikTok ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
Музика: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@stasgavrylov
1 hr 23 min
May 26, 2023№41: Рекомендаційні системи, ч.1. CTO про побудову рекомендаційних систем, їх складові і оцінку якості.
В гостях Дмитро Войтех, СТО @ S-PRO
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠
0:00-0:30 Інтро

0:30 - 1:18 — рекомендаційна система для банок на донати - поповнюйте рахунки Повернись Живим

1:19 - 5:45 — Дмитро (ex-Giphy, CTO@S-PRO) розказує, чому він хороша людина на поговорити про рекомендаційні системи

5:46 - 8:10 — чутки про те, в який ML/AI хочуть вкладати гроші європейські компанії

8:10 - 11:43 — визначимо проблему рекомендацій, говоримо про задачу отримання інформації (information retrieval)

11:44 - 12:20 — чому задачу рекомендацій варто розбивати на підсистеми

12:21 - 17:15 — candidate generation – бази даних, векторні індекси, текстові індекси

17:16 - 19:20 — що таке precision та recall, скільки потрібно сіньйорів…

19:21 - 22:20 — чому фільтрувати кандидатів в рекомендації є хорошою ідеєю

22:21 - 30:50 — на чому тренувати рекомендаційну систему: не забудьте полайкати наш подкаст на вашій улюбленій платформі!

30:51 - 40:45 – для чого потрібні офлайн та онлайн метрики; роздумуємо про інтуїцію метрик для оцінки якості рекомендацій

40:46 - 46:50 — чому Mean Reciprocal Rank (MRR) — ймовірно, не найкращий вибір для метрики, говоримо про Expected Reciprocal Rank (ERR) — чому структура гріда рекомендацій має значення

46:51 - 47:45 – Click Through Rate (CTR)

47:46 - 49:55 — говоримо про customer satisfaction та функції втрат для тренування рекомендаційної системи

49:56 - 55:28 — проблема feedback loop, exploration vs exploitation, рандомізуємо рекомендації; багаторукі бандити

55:29 - 57:28 — робимо паузу; оутро і канал 'Kyiv Data Science’; чекайте продовження в наступному випуску!
Долучайтесь до наших соцмереж:
⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Twitter ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

TikTok ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
Музика: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@stasgavrylov
58 min
May 18, 2023№40: AI Act – законодавство про ШІ з ЄС на експорт
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠
0:00-2:43 Інтро про закони і як в майбутньому кіберполіція буде накривати людей, що генерують меми з метою розповсюдження

2:44-6:44 Aritificial Intelligence Act у ЄС 11 травня перейшов на наступний етап законотворчого воркфлоу. Що далі?

6:45-12:45 Що забороняють законом? (Текстовий переказ від the verge). Кейси ШІ на біометричних даних для високоризикових ситуацій – забороняємо.

12:46-15:45 Реєстр високоризикованих систем з використанням ШІ. Приймаємо консент-попапи при вході в ЖК за парканом

15:46-21:08 Змусимо всіх авторів великих моделей оцінювати ризики (і розповідати про датасети). Чим це загрожує Google і OpenAI? Прогнозуємо черговий бум у сфері дата провайдерів

21:09-23:35 Якщо дані – дуже важливі, то буде розквіт… барж з даними? … скоріше, про федеративне навчання і data clean rooms

23:36-27:03 Тут про правове поле в космосі, нейтральні води, застосунки з темних заковулків і першу космічну війну

27:04-27:31 Outro
Долучайтесь до наших соцмереж:
⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Twitter ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

TikTok ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
Музика: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@stasgavrylov
28 min
May 11, 2023№39: Практика тестування на Python, ч.2 коротко про більш екзотичні види тестування
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠
0:00-0:49 Intro і пояснення існування 2ої частини

0:50-2:25 Hypothesis для property-based testing на python. Неймдропінг atheris

2:26-2:52 cleder/awesome-python-testing і розділи, які ми вирішили скіпати при записі

2:53-11:17 Тестимо швидкодію ваших застосунків за допомогою locust. “Для всього іншого є timeit” © JMeter. Набір утиліт для профайлінга з HTML репортами – elastic/perf8

11:18-11:57 Budget testing (різновид performance testing, але про нього складно гуглити, суто подібне може робити для вас pytest-benchmark)

11:58-14:42 Data tests, чому їх ніхто не пише і пошук того самого апологета дата тестів в коментарях під випуском

14:43-15:20 boxed/mutmut – щось і для мутаційного тестування є на пітоні

15:21-17:10 Остання настанова: підглядайте в опенсорс (і може побачити там matrix) і вчиться у людей

17:11-17:48 Outro
Долучайтесь до наших соцмереж:
⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Twitter ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

TikTok ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
Музика: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@stasgavrylov
18 min
May 07, 2023№38: Практика тестування на Python, ч.1 unittest vs pytest
🔞 Тут будуть матюки 🔞
Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠
0:00-2:29 Інтро. Мультики, метасюжети і тестування на пітоні

2:30-5:15 Тест-ранери: вбудований unittest, класичний pytest. На додачу tox. Олдскульні nose2 і nose. Зовсім зелений green і свіжий швидкий hammet (мову якого конфузив із-за rye)

5:16-6:37 Як може тест-раннер на python бути швидшим за pytest? Rust скоро з’їсть всі утиліти

6:38-8:00 pytest-parallel і pytest-xdist для паралельного запуску тестів

8:01-19:47 Чому в rspec фікстури кращі, ніж фікстури в pytest? Як жити з pytest в такому випадку? Пишемо більш компактні тести за допомогою fixture і parametrize

19:48-23:17 Писати тести функціями чи класами в pytest? FunctionTestCase в unittest

23:18-29:37 Чому б не включити pytest в стандартну бібліотеку? Не забудьте чекнути, які опції можна передати в CLI пайтесту

29:38-32:14 Скоро нам всім заборонять писати тести без assert’ів. Про пошук тестів pytest’ом і unittest discover

32:15-32:38 Вбудовані фікстури pytest

32:39-35:00 Про генерацію репортів і тест-каверейдж

35:01-37:45 freezegun для підміни часу для тестів. unittest.mock#patch для тимчасової зміни поведінки стороннього коду

37:45-38:46 Outro
Долучайтесь до наших соцмереж:
⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Twitter ⁠⁠⁠⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠

TikTok ⁠⁠⁠⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠⁠⁠⁠
Музика: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠⁠⁠⁠@stasgavrylov
39 min

About Опівночні Балачки

From the publisher's feed

Машинне навчання (Machine Learning aka ML), програмування і драми в айті.

Share Опівночні Балачки

Sign up to save your podcasts

Опівночні Балачки

Опівночні Балачки episodes

About Опівночні Балачки