Home
Categories
EXPLORE
True Crime
Comedy
Society & Culture
Business
Sports
TV & Film
Health & Fitness
About Us
Contact Us
Copyright
© 2024 PodJoint
00:00 / 00:00
Sign in

or

Don't have an account?
Sign up
Forgot password
https://is1-ssl.mzstatic.com/image/thumb/Podcasts122/v4/4b/f3/e9/4bf3e9f2-e8e1-0d40-1f66-5521fb47b9cf/mza_2108360764140623671.jpg/600x600bb.jpg
Опівночні Балачки
Денис, Ігор, Саша
45 episodes
5 days ago
Машинне навчання (Machine Learning aka ML), програмування і драми в айті. 🇺🇦україномовний, наскільки ми можемо🇺🇦 Про технології і штучний інтелект від айтівців.
Show more...
Technology
RSS
All content for Опівночні Балачки is the property of Денис, Ігор, Саша and is served directly from their servers with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
Машинне навчання (Machine Learning aka ML), програмування і драми в айті. 🇺🇦україномовний, наскільки ми можемо🇺🇦 Про технології і штучний інтелект від айтівців.
Show more...
Technology
Episodes (20/45)
Опівночні Балачки
№47: спостерігаємо Observability

🔞 Тут будуть матюки 🔞

Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠

Show more...
11 months ago
53 minutes 55 seconds

Опівночні Балачки
№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


Show more...
1 year ago
35 minutes 35 seconds

Опівночні Балачки
№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

Show more...
1 year ago
50 minutes 14 seconds

Опівночні Балачки
№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

Show more...
1 year ago
39 minutes 9 seconds

Опівночні Балачки
№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

Show more...
1 year ago
36 minutes 57 seconds

Опівночні Балачки
№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

Show more...
2 years ago
1 hour 22 minutes 13 seconds

Опівночні Балачки
№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

Show more...
2 years ago
57 minutes 29 seconds

Опівночні Балачки
№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

Show more...
2 years ago
27 minutes 31 seconds

Опівночні Балачки
№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

Show more...
2 years ago
17 minutes 47 seconds

Опівночні Балачки
№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

Show more...
2 years ago
38 minutes 47 seconds

Опівночні Балачки
№37: Теорія тестування. TDD – не треба?

🔞 Тут будуть матюки 🔞

Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter

  • 0:0:00 - 0:1:39 Intro. Про що цей і наступний епізод і кому це може бути корисним
  • 0:01:39 - 0:05:38 Окрім співбесід, для чого корисно знать щось про тести?
  • 0:05:39 - 0:09:10 Піраміда тестів: юніт - модульні - інтеграційні - e2e
  • 0:09:11 - 0:20:05 Чи треба юніт-тести? Сваримо карго-культ мокання всього підряд
  • 0:20:05 - 0:20:58 Додаємо кволіті інженерам посадових обов’язків лише для того, щоб одразу забрати. Що у нас роблять engineers in testing
  • 0:20:59 - 0:23:58 Моки, стаби і спаї. Стаття Мартіна Фаулера. Стаби на фікстурах (які пояснили трохи по іншому канону, але теж може бути)
  • 0:23:59 - 0:27:26 Анатомія тесту: сетап - тест - тірдаун. Що ваші інструменти роблять за вас і за що варто переживати?
  • 0:27:27 - 0:38:01 Test Driven Development (TDD) – інженерна практика. Метагейм і внутрішні інкрементальні зміни. Перший тест, який варто писати в *будь-якому* проекті. Протіп як фіксати баги. Намагаємося безуспішно навертати людей в церкву святого TDD
  • 0:38:01 - 0:40:46 Behavior Driven Development (BDD) – про підхід щодо походження і формату вимог при роботі. Cucumber і Gherkin. Given-when-then і подібні тестові сценарії. Згадуємо capybara
  • 0:40:47 - 0:44:54 Тест ранери і тестові фреймворки. Інструменти для мов, де це не вбудовано по замовчуванню, як в Go.
  • 0:44:55 - 0:46:31 Штучні дані для тестів, умовний faker під вашу мову програмування
  • 0:46:32 - 0:53:50 Тестуємо API сторонніх сервісів: стабити ваш клієнт запитів чи піднімати власну репліку? Існує проміжний варіант: передзаписані відповіді за допомогою vcr. Глобальні проблеми зламаних чужих АПІ, особливо які не були SaaS’ом раніше
  • 0:53:51 - 1:00:04 А як базу тестувати? За допомгою контейнерів! MinIO, Google Cloud SDK, LocalStack. Розбираємося з docker-compose’ом і depends_on. In-memory бази даних для тестів
  • 1:00:05 - 1:02:47 Мутаційне тестування – це що таке? Доводимо суть code coverage до межі. Не втримуємося і вперше за епізод згадуємо ChatGPT
  • 1:02:48 - 1:04:25 Property-based testing і QuickCheck. Coq і Agda для красного слівця
  • 1:04:26 – 1:06:52 Outro. Пишіть тести! А також коментарі

Долучайтесь до наших соцмереж:

  • ⁠⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠⁠
  • Twitter ⁠⁠⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠⁠⁠
  • TikTok ⁠⁠⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠⁠⁠

Музика: ⁠⁠⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠⁠⁠@stasgavrylov

Show more...
2 years ago
1 hour 6 minutes 53 seconds

Опівночні Балачки
№36: Код рев'ю – для чого, і як (не) робити?

🔞 Тут будуть матюки 🔞

Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter

  • 0:01-3:10 Інтро. Наші перші код-рев’ю.
  • 3:11-5:43 Чи є code review обовʼязковою практикою?
  • 5:44-9:50 Навіщо робити код рев’ю: обмінюємося знаннями. Життя буденне при дистанційній роботі. Pull request як арена для молодих челенджити старі шляхи написання коду
  • 9:51-11:20 Навіщо №2: шукаємо дефекти і налагоджуємо стиль, рев’ювлємо дизайн рішення
  • 11:21-12:28 Що є результатом код рев’ю? Хто мусить мерджити пулл реквест?
  • 12:29-12:49 Навіщо №3: шаримо відповідальність
  • 12:50-13:24 Навіщо №4: покращуємо здатність естімейтити в майбутньому
  • 13:25-15:18 Гітхабівські “пулл реквести” (PR) проти Гітлабівських “мердж реквестів” (MR)
  • 15:19-17:05 Недолік рев’ю “не всі дефекти знаходять”. Google про code review у статті (але про 1/6 була брехня, Сашко перепрошує, знаходять “скільки знаходиться”, якщо говорити про стати, хіба у статті 2014 від MS було про “в середньому 4 дефекта в рев’ю”, але там все складніше і в ноутсах не перекажемо)
  • 17:06-18:39 Ще недолік: довше закриваємо таски, що з цим робити?
  • 18:40-20:57 Вирішуємо проблему код рев’юверів “не розумію, про що ця зміна?”
  • 20:58-22:34 Ділимо фідбек на важливий і неважливий, а також питання. А також про комунікацію англійською.
  • 22:35-23:57 Золоте правило рев’ю “Не задовбуйте”. Тудушки і тікети “на потім”. Допомагайте молодим
  • 23:58-26:22 Як імплементувати цей поділ на популярних платформах для код рев’ю
  • 26:23-29:11 А ще, можна коментарями надавати контекст. Ну і робіть самі собі code review
  • 29:12-31:15 Якщо хтось створив і змерджив PR на вихідних – чи треба його пост-фактум рев’ювити?
  • 31:16-35:59 На що найбільше спрямовувати увагу при код-рев’ю?
  • 36:00-37:50 Чи є прохання написати тести порушенням заповіді “не задобвуй”? Без тестів – нікуди
  • 37:51-41:34 Скільки рев’юверів треба на 1 пулл реквест? Знову посилаємося на статті від Google & MS. Як працюють CODEOWNERS у Github
  • 41:35-43:38 Галопом по Європах: автоматизуємо тривіальне, де рев’ювити дизайн рішення і як довжина ПР впливає на тривалість рев’ю. Про кількість рядків за годину рев’ю посилаємося на smartbear
  • 43:41-45:06 І взагалі, не напружуйтесь. Бот експірієнс інженери ніколи не думають про перфокарти
  • 45:07-45:36 Як зменшити кількість рев’ю? Парне програмування. Рев’ю сесії
  • 45:37-46:18 Gitlab і їх рулетка для рев’юверів (а також хай тут буде їх матеріали про код рев’ю)
  • 46:19-47:50 Чи можна було б жити без код рев’ю завжди? Тести, ШІ і nocode
  • 47:51-50:10 Не забувайте, що з того боку – жива людина
  • 50:11-51:51 Outro, робіть код рев’ю цьому випуску і не будьте токсіком. Наступного тижня відпочиваємо

Долучайтесь до наших соцмереж:

  • ⁠⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠⁠
  • Twitter ⁠⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠⁠
  • TikTok ⁠⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠⁠

Музика: ⁠⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠⁠@stasgavrylov

Show more...
2 years ago
51 minutes 51 seconds

Опівночні Балачки
№35: AI та методи ірраціонального страху

🔞 Тут будуть матюки 🔞

Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter

  • 0:00-2:24 Інтро. Інтернет – AI психлікарня. Bard Beta, LLAMA, Alpaca. ChatGPT Plugins, Copilot X
  • 2:24-4:34 Copilot X і голосове управління. Пора вчитися робити код-рев’ю
  • 4:35-9:31 Відкритий лист щодо паузи в розробці моделей + думки Елізера Юдковського ака автор Harry Potter and the Methods of Rationality. Давайте бомбити центри скупчення GPU. Генетично модифіковані китайські діти. Що робитемимо наступні 6 місяців?
  • 9:31-14:44 Вірите в небезпеку ШІ? А ковід щеплення зробили? Чи має сенс зупиняти поступ науки? Читайте Анафему.
  • 14:45-19:08 Як часто ми зможемо перевчатися на фах, який ще не встигли автоматизувати? Чому self-driving cars можуть вбити міста в американській глибинці? Які галузі залишаться з нами за версією форбс? Що тут, знову чорні лебеді?
  • 19:08-19:59 Що будуть робити консерватори? Час для нових амішей
  • 20:00-22:00 Які професії залишаться в майбутньому? Bloomberg і їх власна GPT модель. Linus Tech Tips он взагалі на фермі працюватиме
  • 22:00-24:36 Але це все перестане працювати, як ШІ вийде в офлайн. OpenAI інвестував в 1X. Замикаємо коло історії, що почалося в Дармуті і робота Shakey. Інший варіант впливу на оффлайн світ – ШІ проектує оффлайн агентів
  • 24:37-30:58 ШІ нас не вб’є. Але може зробити боляче, дивіться Чорне Дзеркало. ІПСО від ШІ, як спосіб впливу на людей. Чи врятують нас Knowledge Bases? Де GPT постаріше зберігає факти? (публікація / відео)
  • 30:59-36:30 Живучи в світі дезінформації, як верифікувати, що ти спілкуєшся з людиною? ChatGPT може бути вашим wingman в тіндері. Чекніть, чи зможе людина відповісти на питання із серії Winograd Schema
  • 36:31-40:18 Щось тут все заскладно, але для чого нам були ці всі гучні заяви про заборону тренувань моделей? Але чомусь є і гарні новини
  • 40:19-42:52 Як навчити ШІ знати все про речі на вулиці? Мультимодальний ШІ вже не за горами
  • 42:53-46:20 Для справжнього ШІ нам треба зворотний зв’язок. Auto-GPT.
  • 46:21-48:22 Змушуємо ChatGPT будувати дерево знань. Проблеми подібних конструктів
  • 48:23-56:14 Справжній no code з ШІ. Як верифікувати програми, чий код ніхто не рев’ювив? Magi як представник TMR. Магічні декоратори ai_fn
  • 56:15-1:01:00 Пишемо петицію, щоб у всі ігри додали побільше нейроночок. AI Dungeon. Симуляції екосистем в STALKER, що так і не побачили світ
  • 1:01:01-1:04:04 Моделі психологів будуть лікувати людей, що закохуються в ігрові нейроночки. Рекомендуємо "The Discrete Charm of the Turing Machine," by Greg Egan (тут збірка) і “Я, робот” Азімова
  • 1:04:05-1:05:03 Outro

Долучайтесь до наших соцмереж:

  • ⁠⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠⁠
  • Twitter ⁠⁠⁠@O_Balachky⁠⁠⁠
  • TikTok ⁠⁠⁠@o_balachky⁠⁠⁠

Музика: ⁠⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠⁠ | ⁠⁠⁠@stasgavrylov

Show more...
2 years ago
1 hour 5 minutes 18 seconds

Опівночні Балачки
№34: Розмови про second brain – як програмісти ведуть нотатки

🔞 Тут будуть матюки 🔞

Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠⁠https://t.me/midnight_chatter

  • 0:00-0:42 Intro та дисклеймер
  • 0:43-2:10 Від Notion’а до Zettelkasten. Чи зміниться це з появою чат-асистентів? Про це і поговоримо
  • 2:11-4:42 Чи веде Ігор свою базу знань? Пошук в Notion – не як в github’а
  • 4:43-7:42 Як справи з нотатками Дениса? Markdown файли і zettlr. Наступна віха розвитку – Obsidian. Тут вже і zettelkasten можна робити. Фрактальна капуста
  • 7:42-9:04 Чому Денис більше не буде вести свою knowledge base?
  • 9:05-9:59 Чим корисні короткі замітки для створення контенту?
  • 10:00-11:47 Хронологічний journaling як альтернативний підхід
  • 11:48-13:10 Дампаємо посилання з тегами і коротким описом. Яким міг би бути ідеальний нотатник для такого?
  • 13:11-15:29 Але поки що, головна проблема – поганий пошук по цьому всьому. Мультимодальний пошук. Коротка лекція про японську мову
  • 15:30-19:16 Індексуємо все-все-все, що ви робите за комп’ютером. І згадуємо “Чорне Дзеркало” (S4E3). Пора робити на GPT-4. А може і unCLIP заюзаємо, як промпт-інженери розберуться, що писати
  • 19:16-21:36 Чи треба нам локальний пошук, якщо можна затьюнити пошуковий рушій? А також гібридні підходи
  • 21:36-22:15 Згадуємо Apple і їх AI помічника
  • 22:15-24:12 Потенційна небезпека сенсативних даних в чат-системах. Про OpenAI і кенійців. Фантазуємо, як це робити сек’юрно
  • 24:13-27:43 Саша і його нотатки. Глобальний gitignore. You.com і їх чат
  • 27:43-28:35 Всі біжемо під замочок і накопичуємо замітки (поки Маск все не поламав)
  • 28:36-33:17 Рівні користі інформації. Лайфхаки збереження інформації. Шукаємо стартап зі скріншотами і чи то отримуємо ефект Мандели, чи просто інтернету пороблено
  • 33:18-34:15 Outro

Долучайтесь до наших соцмереж:

  • ⁠⁠https://t.me/midnight_chatter⁠⁠
  • Twitter ⁠⁠@O_Balachky⁠⁠
  • TikTok ⁠⁠@o_balachky⁠⁠

Музика: ⁠⁠https://www.streambeats.com/⁠⁠ | ⁠⁠@stasgavrylov

Show more...
2 years ago
34 minutes 16 seconds

Опівночні Балачки
№33: Python проект з 0 – корисні інструменти для вашого коду

🔞 Тут будуть матюки 🔞

Робочі посилання і коментарі в каналі ⁠https://t.me/midnight_chatter

  • 0:00-0:40 Інтро
  • 0:41-6:51 Питання слухачів №1: python і приватні пакети в poetry. І взагалі про приватні реєстри пакетів на CI. І як на гітхабі достукатися до пакету в приватному репозиторії
  • 6:52-8:21 Питання/уточнення слухачів №2: ще є pdm-project/pdm для залежностей
  • 8:22-10:29 Повертаємося до deploy keys і як webfactory/ssh-agent це робить для декількох репозиторієв
  • 10:30-12:57 Питання слухачів №3: “так і що мені юзати?”
  • 12:58-17:43 Після створення проекту, що в першу додавати? make і task. Заздримо npm з їх scripts
  • 17:43-19:52 Менеджимо автоматичні перевірки при спробі закомітити за допомогою pre-commit
  • 19:53-20:56 Коли ваш інструмент не вміє в dev mode, допоможе watchdog
  • 20:57-23:23 Коміти по конвенціям за допомогою commitizen
  • 23:24-30:03 Ваші улюблені інструменти для перевірки/покращення коду від PyCQA: flake8, pycodestyle, pyflakes, autoflake, pep8-naming, isort, black. І новий мегашвидкий ruff. Як цими зв’язками користується Денис і flake8-print – золото
  • 30:04-31:47 Шукаємо стерво код за допомогою vulture. Bandit для сек’юріті перевірок і чому потрібні baseline’и
  • 31:48-32:49 Hadolint для докерфайлів, для shell скриптів – shellcheck, helm lint + helm-docs
  • 32:50-32:55 mypy чим корисна типізація, але чому ж так важко почати?
  • 35:56-38:28 tox і матричні білди
  • 38:29-39:09 Pylance, що ґрунтується на pyright
  • 39:10-39:49 Editorconfig для фіксації вигравшої сторони в суперечці “таби чи пробіли”
  • 39:49-40:40 Запускаємо проект в контейнері, щоб команді було простіше
  • 40:41-42:03 Інтегруємо платформи де ви правите код чи раните тести з таск-трекерами і месенджарами – обов’язково для ВСІХ agile команд. Swarmia
  • 42:03-43:07 Включаємо нагадування “онови залежності”: dependabot, snyk
  • 43:08-45:50 Outro. Закиньте грошей ПЖ

Долучайтесь до наших соцмереж:

  • ⁠https://t.me/midnight_chatter⁠
  • Twitter ⁠@O_Balachky⁠
  • TikTok ⁠@o_balachky⁠

Музика: ⁠https://www.streambeats.com/⁠ | ⁠@stasgavrylov

Show more...
2 years ago
45 minutes 59 seconds

Опівночні Балачки
№32: Пошукова система Github

🔞 Тут будуть матюки 🔞

Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter

  • 0:00-2:50 Intro. Спеціалізовані і генералізовані системи пошуків.
  • 2:51-9:12 Чому у Github була найгірша система пошуку? Натягуємо Elastic на код, який не є натуральною мовою. BM25 “на пальцях”. Ну і неймдропаємо Tf-Idf
  • 9:13-12:26 Повертаємося до оригінального блогпосту. Як весь код вліз в 25Тб? І інші цифри для оцінки масштабу розміру пошукової бази
  • 12:27-15:02 Які кола мікросервісів проходить ваш код перед тим, як потрапити в видачу пошуку? Самописні бази на такому швидкому і безпечному Rust, а також ліричні відступи з шеймінгом людей за спадок на Golang
  • 15:03-22:26 Що в цій базі? Інвертовані індекси, щоб не лупати днями всі документи в циклі. Триграми з прикладами “📃” ➡️👨‍⚕️,うく,💦. Як ділити величезний індекс по різних серверах? Трохи про шардінг, але може краще почитайте “кабанчика”. PGTune
  • 22:26-25:24 Як відбувається безпосередньо пошук?
  • 25:25-30:17 Невеликі, здавалося б, оптимізації, які значно покращували все: мінімальне остовне дерево, k-мердж списків, … Зато за 36 годин все переіндексовують з нуля, як треба буде
  • 30:18-34:25 На чому все це крутиться? І навіщо взагалі треба пошук по коду? Даєш ReversoContext для коду!
  • 34:26-35:40 Outro

Долучайтесь до наших соцмереж:

  • https://t.me/midnight_chatter
  • Twitter @O_Balachky
  • TikTok @o_balachky

Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov

Show more...
2 years ago
35 minutes 40 seconds

Опівночні Балачки
№31: Python проект з 0 – менеджмент залежностей

🔞 Тут будуть матюки 🔞

Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter

  • 0:00-1:53 Інтро, про що випуск і використовуємо в одному реченні Starlink і Python
  • 1:54-2:22 Закриваємо тему pip
  • 2:23-7:37 Стильний poetry, зробить все як у найкращих пакетних менеджерів, як у мові програмування сина маминої подруги. Які проблеми вирішує лок файл?
  • 7:38-10:45 Але і з poetry бувають проблеми…
  • 10:46-17:22 Чи перейдуть всі ваші улюблені бібліотеки на poetry, який стане стандартом в пітоні? Проводимо паралелі з glide
  • 17:22-18:58 pip-tools і саме pip-compile звідти, як корисна виручалочка при великому наборі різних опціональних бібліотек
  • 18:59-20:02 Для менеджменту версій пітона, pyenv – молодець. asdf + venv теж ок
  • 20:02-21:15 pipenv - це не про нас
  • 21:16-22:27 conda – ліпший бро дата-саєнтистів, і інколи – маководів
  • 22:28-23:12 Чи існують гайди як будувати пакети за допомогою conda? Питаємо у вас, розкажіть нам в коментарях!
  • 23:12-24:19 Outro. Пам’ятайте: кожен ваш коментар нині – +1 тиждень до існування цього подкасту

Долучайтесь до наших соцмереж:

  • https://t.me/midnight_chatter
  • Twitter @O_Balachky
  • TikTok @o_balachky

Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov

Show more...
2 years ago
24 minutes 21 seconds

Опівночні Балачки
№30: Золота лихоманка ChatGPT

🔞 Тут будуть матюки 🔞

Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter

  • 0:00-2:27 Інтро. ChatGPT в Україні, історії про швайнокарасів і r/bing
  • 2:28-6:12 Юзаємо ChatGPT як бекенд. І Copilot + gptcommit для менш радикально налаштованих забирати хліб у розробників. Референсимо Януковича
  • 6:13-6:58 Чекаємо ще рідше побачити живу людину у чаті служби підтримки
  • 6:59-10:39 Журналісти і їх ґайпожерство на темі ШІ. І описуємо найшвидший спосіб ChatGPT зменшити розмір людства
  • 10:40-16:18 Як GPT3 в Square аналітиком працював. Світле майбутнє, де запити в сховища даних можна писати зрозумілою мовою. Чат модель пошуковика Bing, яка не завжди дружить з реальністю. І попередження аналітикам
  • 16:18-16:55 Наші аналітики передбачають нові продукти Apple
  • 16:56-18:39 Langchain додав wolfram alpha інтеграцію. ChatGPT як універсальний перекладач між різними структурованими мовами
  • 18:40-21:52 “Уяви, що ти – Х” для ChatGPT. Корисний промпт-інжиніринг чи експлоіт?
  • 21:53-22:41 Люди, що заробляють на GPT-3 + StableDiffusion на Amazon
  • 22:42-26:23 Чи зможе геймерський ноут запустити ChatGPT? Згадуємо Jim Keller
  • 26:23-28:27 Що робити, якщо API запити до OpenAI задорогі? GPT3 вдома: EleutherAI/gpt-neo-1.3B / GPT2 / PaLM(на жаль, наче закритий, щось наплутали) / CTRL / BLOOM / OPT
  • 28:28-30:00 Відео про побудову GPT та сам проект nanoGPT від Andrej Karpathy
  • 30:01-32:30 Два слова про відмінність GPT і ChatGPT. Reinforcement learning with human feedback
  • 32:31-33:51 Outro

Долучайтесь до наших соцмереж:

  • https://t.me/midnight_chatter
  • Twitter @O_Balachky
  • TikTok @o_balachky

Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov

Show more...
2 years ago
34 minutes 4 seconds

Опівночні Балачки
№29: gRPC – що це, як це і чому не підходить для всіх?

🔞 Тут будуть матюки 🔞

Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter

  • 0:01-1:09 intro
  • 1:10-3:26 gRPC очима senior JSON девелоперів. Які недоліки у класичної передачі даних за допомогою JSON’ів по REST’у?
  • 3:27-8:06 gRPC = HTTP/2 + ProtoBuf. Машинерія, що ув’язує всі ці речі між собою. Зрозуміла оф дока
  • 08:07-10:16 - плюс №1: перевикористання прото інтерфейсів різними командами
  • 10:17-10:54 - плюс №2: загальна швидкодія
  • 10:55-12:50 - плюс №3: експресивна комунікація можливих помилок
  • 12:51:15:51 - мінус №1: слідкування за схемою – це не завжди просто. Розповідаємо, як оновлювати схеми на CI і чому не вийде так просто переіменувати поле.
  • 15:52:16:35 - Чи допоможуть тут schema registry? Відкрите питання 😊
  • 16:36-19:19 - мінус №2: підвищена складність debug’у. Клієнти: grpcurl, класичний postman, insomnia. І мимохіть згадуємо чим Linux ліпший за Windows
  • 19:20-21:21 - (формальний) мінус №3: ваша схема не буде робити більшість валідацій, які ви очікуєте, будьте готові імплементувати їх самі
  • 21:22-23:36 - (пітонячий) мінус №4: генеровані класи по вашим прото читати ви не захочете, а IDE не обов’язково зможе підхопити і правильно підказувати. [Коли вже здогадаються pydantic туди додати?]
  • 23:37-24:03 - Міряємо перформанс за допомогою ghz
  • 24:04-27:34 - Балансування навантаження в k8s кластері
  • 27:35-29:31 - outro і місце для ваших коментарів

Долучайтесь до наших соцмереж:

  • https://t.me/midnight_chatter
  • Twitter @O_Balachky
  • TikTok @o_balachky

Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov

Show more...
2 years ago
29 minutes 31 seconds

Опівночні Балачки
№28: Serverless databases або ж "безсерверні бази даних"

🔞 Тут (може) будуть матюки 🔞

Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter

  • 0:00 - 0:45 Нове інтро + про цей "сезон" + про що цей випуск
  • 0:45 - 4:16 Сценарії деплою бази даних на вашому проекті, від "дешевших" до дорожчих
  • 4:16 - 5:38 Рух serverless і чому він дібрався і до баз даних. AWS Aurora як приклад
  • 5:38 - 7:12 Які проблеми селфхостед постгресу ви оминаєте з serverless базою. Чи потрібно всім знати тюнінг?
  • 7:12 - 9:30 Чи не стане вендорлок проблемою? Кубернетіс вже занадто дорого для бізнесу? Клауд рішення, що приносять value з першої хвилини запуску
  • 9:30 - 12:31 Serverless не лише про великі дані, до речі. Параметр бази, який всі вічно забувають апдейтити і чому це не проблема для CockroachDB. Ще трохи, і AWS здогадається тарифікувати бази як djuice у 2003ому
  • 12:31 - 15:07 Заплатив за cockroach, а як його в кластер запхати? А ніяк, платіть за Aurora. Слоупок коментарі про кубернетіс
  • 15:07 - 17:05 Нові можливості, які відкривають serverless бази. Болі time-series баз. Amazon Timestream
  • 17:05 - 20:14 Cloudflare і їх хмарні функції. А також їх D1 – серверлес сховище даних. Обіцяні посилання на проекти, базовані на sqlite: rqlite, duckdb
  • 20:14 - 21:40  Повертаємося до Aurora і її спільні риси з D1. Доповідь про Aurora як геній інженерної думки. І чому це поки що не безкоштовно
  • 21:40 - 22:50 Аутро

Долучайтесь до наших соцмереж:

  • https://t.me/midnight_chatter
  • Twitter @O_Balachky
  • TikTok @o_balachky

Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov

Show more...
2 years ago
22 minutes 51 seconds

Опівночні Балачки
Машинне навчання (Machine Learning aka ML), програмування і драми в айті. 🇺🇦україномовний, наскільки ми можемо🇺🇦 Про технології і штучний інтелект від айтівців.