Кальянная программистов

Посоны кто на полимаркете ставит как вам parley?Перевод: https://t.me/programmers_hookah/452?comment=31159

Сорян друзья седня не получилось созвониться. Пол дня спал другую половину с другом болтали и играли в Stellaris. Сейчас открыл твиттер - и там в минесоте айсы кого-то убивают. Снова. Будет что обсудить крч

Ну если из кальянки не вышел значит пока не гей 😁

Вопрос: почему весь твиттор обсуждает Трампа и его эпсштейн движухи

Вопрос такой: почему последние 2 поста 250+ просмотров

AWS 😭AWS 😭

Как оно начиналось… Hi Viktor, Thanks for taking the time to chat the other day, had a great time learning more about where you're coming from and where you want to go. As mentioned the next step in this process would be to complete a take home assignment.…А вот и оно. По языку - на чем угодно. Я думал мб на руби. В этой конторе TS NODEJS используют, но в требованиях этого нет. Я вот че думаю: кому делать нечего можете присылать свои решения на стриме посмотрим. Если их не будет то просто стрим обсудим вместе попрогаем поможете. Но. Если ваше тестовое зайдёт то можно придумать кое что еще (в лс) и если я замучу работу то могу поделиться. Или че придумаем. Короче пища для ума - я больно долго уже собеседуюсь пора заканчивать. Итак, тестовое на STAFF Backend (точнее fullstack но фактически бекенд в конторе там 7 фронтов уже есть). Контекст: был созвон с HR, был созвон с CTO, после тестового созвон с прогерами разбор тестового потом созвон онлайн кодинг потом систем дизайн потом он сайт интервью - там все вместе плюс пиво. Компания стартап в сфере.. ага так я и сказал. Please don't spend more than a few hours on this task. If you see that you've hit the 4 hour mark do let me know and we can adjust accordingly, sometimes these assignments aren't the best fit for a candidate.Here goes:Take Home Assignment:Our real estate company holds an inventory of office spaces in New York City. The database includes 3 main tables (and some attributes):  1. offices (occupied: boolean, building: foreign key)  2. buildings (on_market: boolean, street: foreign key)  3. streets (avg_price: integer)We want to add dynamic listing functionality: for any office space an admin user can define specific rules that control if the office is publicly listed for rent (or not). The possible criterions that can be used to define a rule are:  1. office O is occupied  2. building B is X% occupied  3. building B is on/off market  4. street S is Y% occupied  5. street S is above/below $Z average price 

Как оно начиналось…Hi Viktor,Thanks for taking the time to chat the other day, had a great time learning more about where you're coming from and where you want to go. As mentioned the next step in this process would be to complete a take home assignment.Please don't spend more than a few hours on this task. If you see that you've hit the 4 hour mark do let me know and we can adjust accordingly, sometimes these assignments aren't the best fit for a candidate.Here goes:Зная мою историю с тестовыми (+ Deel от Густаво) я точно собираюсь воспользоваться помощью зала ☺️

Репост и share оч приветствуется ❤️Всем привет, я Midas (Founder команды MidasCore).Пишу этот пост с целью рассказать о своем стартапе - Логгере Нового Поколения - MidasCore.ОбзорВо первых нынешние популярные решения крайне дорого обходятся компаниям.Например ELK хоть и является бесплатным он крайне дорого обходится в плане железа (за счёт Elasticsearch в качестве основной базы данных).В то же время такие решения как Splunk или Datadog хоть и является SaaS они требуют большого количества денег за хранение ресурсов.В то время как мой продукт основан на базе Clickhouse, что практически не требует дисковой памяти, следовательно и переплачивать не придется(В среднем хранение одинаково количества данных обойдется в 10 раз дешевле нежели в ELK)Во вторых мой логгер работает на базе Kubernates, что практически гарантирует автономность системы, а так же даёт возможность самостоятельно масштабироваться от 0 до бесконечности, без помощи DevOps'а. Остальные же решения не предлагают такого функциона(Помимо Datadog/Splunk, ибо они SaaS)В третьех практически все решения требуют наличие агентов, что является проблемой в реалиях того что агент требует часть вычислительного железа на сервере.В моем же случае я предлагаю SDK(надстройка над популярными логгерами, на данный момент есть SDK только для zerolog).Основная проблема этого подхода это зависимость от пропускной способности интернета, однако практически все компании ставят свои сервера на удаленных серверах хостингов, а там в 99.9% случаев высокая скорость интернета.В четвертых решения предлагает встроенную LLM систему которая максимально точно анализирует логи, и даёт точно понять как это произошло, и как это решить.Важное уточнение что это не просто модель обученная на логах, под капотом там сложнее, однако это бизнес логика и здесь о ней сказано не будет.(Над LLM ведутся работы)В пятых с учётом того что Kubernates для многих тяжёлая технология, проект предлагает auto-install скрипт который сам поставит кластер, развернет сист

HOW MONEY WORKS https://youtu.be/T2OHjHPkUzM?si=jGx1Z0a20KapLDnGSummary https://www.perplexity.ai/search/summarize-the-current-webpage-ll0yPvF.TqSpREClxUmP6Q#0STEVE Eisman https://www.youtube.com/watch?v=Qd7akdDtPXASummary https://www.perplexity.ai/search/summarize-this-video-7vWbsza4QmyAVdTXmSFfow#0CITI group отчет https://drive.google.com/file/d/0B6JHvOTnxw8CY2dJYk12T29USGlXTE1TNXhmNHlCUQ/view?resourcekey=0-Z3MUEr8pxxLCOEwuDYjfdASummary https://www.perplexity.ai/search/summarize-the-current-webpage-0gs21ATxSLOsPziT9UnhrQ#0