Feeds Fun — читалка новостей с тегами и ChatGPT
Выглядит неприглядно, но это временно.
Задержался с постом, а между тем читалка уже работает и экономит мне 4-8 часов в неделю.
Для нетерпеливых и ленивых:
- Репозиторий: github.com/tiendil/feeds.fun
- Сайт: feeds.fun — заходите, подписывайтесь на подготовленные коллекции новостей, экспериментируйте.
Суть:
- Читалка автоматически определяет теги для каждой новости. Тут очень кстати пришлась ChatGPT.
- Вы создаёте правила в духе
elon-musk & twitter => score -100500,procedural-content-generation & hentai => score +13. - В интерфейсе сортируете новости по интересности и читаете только самые-самые именно для вас.
Если есть просьбы по фичам — создавайте issue, постараюсь воплощать. Хочется, чтобы штука пошла в народ.
Два примера overengineering из FastAPI
DALL-E: Vrubel painting: "demon of overengineering in software development"
Решил по-хитрому использовать contextvars в FastAPI и с первого захода налетел на странные архитектурные решения, которые, откровенно говоря, ограничивают и мешают делать красиво :-(
Ищу людей в команду
Мы хайрим (Python backend, QA automation, Android) и релоцируем (Польша, Кипр, и может быть ещё куда-то).
Делаем платформу для обработки платежей для стартапов Palta (включая Flo, в будущем). То есть много сложной работы с повышенными требованиями к качеству.
Попутно надо будет писать RFC (Requests For Comments), тесты (много), ревьювить код и, путём культурных дискуссий, передавать свои знания коллегам.
Пару месяцев как начали. Работаем удалённо. Ищем сеньоров и выше.
Технологии: AWS, Lambda, Aurora (PostgreSQL), последний поддерживаемый облаками Python.
Работать надо будет со мной в команде, со всеми плюсами и минусами этого :-DDD
Также, пока не ищем, но, надеюсь, будем: сильного фронтендера, технического-писателя-специалиста-по-dev-relations.
Ссылки с вакансиями:
https://boards.greenhouse.io/paltaltd/jobs/4467423004 https://boards.greenhouse.io/paltaltd/jobs/4383116004 https://boards.greenhouse.io/paltaltd/jobs/4459360004
Если нужны подробности, пишите в личку или в комментарии.
Если будете общаться с нашими рекрутёрами, упомяните где увидели вакансии :-)
Почему мне не нравится Rust
Во второй раз перелистал документацию Rust, прошлый заход случился лет 5 назад.
Думал, что-нибудь изменится в моём восприятии этого языка, но нет. Как и в прошлый раз, начинается всё хорошо — норм язык, а потом он начинает нравиться всё меньше и меньше.
И похоже я понял, что меня в нём задевает.
Реализация Generative Adversarial Network
В завершение разбирательства с Deep Learning решил посмотреть что-нибудь более интересное и ориентированное на генерацию контента — реализовать GAN.
По правде говоря, большую часть времени с GAN (и Autoencoder) я экспериментировал на спрайтах карты Сказки. Ожидаемо, на таком мизере обучающих данных ничего интересного не получилось. Хотя польза и была. Поэтому для поста я подготовил отдельный notebook с более наглядными результатами — генерацией обуви по набору данных Fashion MNIST.
Ноутбук с реализацией GAN и комментариями.
Про архитектуру GAN лучше почитать в вики, интернетах или моём ноутбуке.
Краткая суть:
- Тренируются две сети: generator & discriminator.
- Генератор учится создавать картинки из шума.
- Дискриминатор учится отличать поддельные картинки от настоящих.
- Ошибка дискриминатора определяется качеством предсказания фейковости изображения.
- Ошибка генератора определяется качеством обмана дискриминатора.
Если правильно подобрать топологии сетей и параметры обучения, то в итоге генератор научается создавать картинки неотличимые от оригинальных. ??????. Profit.