Зима не успела закончиться, а я уже выполнил один из планов на год :-D
Причём не только перевёл блог на новый движок, но и сам этот движок написал и заопенсорсил: https://github.com/Tiendil/brigid
Что будет интересным для вас.
На индексной странице появился крутой фильтр постов по тегам. Вдохновлённый feeds.fun. Попробуйте поиграть с ним. Пока он доступен только для больших экранов — на мобилках не увидите — поправлю в будущем.
Посты должны стать читаемее, сайт — удобнее, красивее, быстрее.
Никаких cookies и корпоративных трекеров. Как трекер пока использую облачный plausible.io позже подниму свой инстанс.
Мультиязычность. Большинство новых постов будут доступны на русском и английском. Постепенно буду переводить интересные старые посты.
Исходники постов также открыты и лежат в отдельном репозитории: https://github.com/Tiendil/tiendil-org-content
Задержался с постом, а между тем читалка уже работает и экономит мне 4-8 часов в неделю.
Для нетерпеливых и ленивых:
Суть:
elon-musk & twitter => score -100500
, procedural-content-generation & hentai => score +13
.Если есть просьбы по фичам — создавайте issue, постараюсь воплощать. Хочется, чтобы штука пошла в народ.
Решил по-хитрому использовать contextvars в FastAPI и с первого захода налетел на странные архитектурные решения, которые, откровенно говоря, ограничивают и мешают делать красиво :-(
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 :-)
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:
Если правильно подобрать топологии сетей и параметры обучения, то в итоге генератор научается создавать картинки неотличимые от оригинальных. ??????. Profit.