8 + 2 = 16 или откуда берутся лишние байтыВ языках низкого уровня, таких как C, на котором написан Postgres, для обращения к данным в памяти всегда используются стандартные размеры, независимо от того, сколько места на самом деле занимают элементы данных. Например, стандартное 32-битное целое число, которое может хранить значение немного более четырёх миллиардов, всегда считывается как четыре байта. То есть, даже если значение числа равно нулю, под него выделяется четыре байта памяти. Это назы…
Как и множество больших сервисов, Яндекс Еда основана на микросервисной архитектуре. Все сервисы написаны на C++ с использованием фреймворка userver. Также мы активно развиваем внутренний фреймворк для сервисов на Golang. При этом стараемся использовать последние версии и стандарты языков. В общей сложности у нас чуть больше 200 микросервисов.Но есть один сервис, который совсем не микро. Это легаси-монолит, доставшийся Яндекс Еде после объединения со стартапом Foodfox. Долгое время его продолж…
Часть 1 >> Часть 2 >> Часть 3 >> Часть 4 >> Часть 5 >> Часть 6 >> Часть 7 >> Часть 8 >> Часть 9 >> Часть 10 >> Часть 11 >> Часть 12 >> Часть 13 >> Часть 14 >> Часть 15 >> Часть 16 >> Часть 17 >> Часть 18 Для восстановления гендерного паритета сразу после «женской» главы в книжке должна быть «мужская». И я немедленно к ней приступаю. Но посвящена она будет вовсе не выдающимся мужам, коих в Inte…
prompt2model - Generate Deployable Models from Natural Language Instructionsprompt2model - Generate Deployable Models from Instructions Prompt2Model is a system that takes a natural language task description (like the prompts used for LLMs such as ChatGPT) to train a small special-purpose model that is conducive for deployment. Quick Start pip install prompt2model Our current prompt2model implementation uses the OpenAI API. Accordingly, you need to: Sign up on the OpenAI website and obta…
A more than minimal JVM written in Go and capable of running Java 17 classes. jacobin A more-than-minimal JVM written in Go. Status Intended feature set: Java 17 functionality, but... No JNI (Oracle intends to replace it; see JEP 389) No security manager (Oracle intends to remove it; see JEP 411) No JIT Somewhat less stringent bytecode verification Does not enforce Java 17's sealed classes What we've done so far and what we need to do: Command-line parsing Gets options from the …
friend.tech mempool sniper friend.tech mempool sniper bot mempool sniper bot for new friend.tech joiners. the story goes: op-stack is supposed to be blind mempool. but base node default config had txpool+ws rpcs open (see the patch notes) friend.tech uses blast-api rpc blast-api used base node default config for their backend nodes important parts friendrekt-rs rust bot for finding new joiners, caching follow count and sniping friendrekt-contracts solidity contract for sniping w/ fail-s…
Reverse engineering of the native Obsidian sync serverRev Obsidian Sync Reverse engineered obsidian sync server (NOT OFFICIAL) Warning This is an experimental proof of concept. It was written hastily without knowledge of the real internal mechanisms. Expect a thousand bugs and inefficiencies. This is an incomplete reproduction of the server. Many features aren't supported yet. I'm not responsible for any data loss or corruption. Use at your own risk. Note If you have the time and energy…
The official repo of Qwen-VL (通义千问-VL) chat & pretrained large vision language model proposed by Alibaba Cloud. Qwen-VL 🤖 | 🤗 ｜ Qwen-VL-Chat 🤖 | 🤗 ｜ Demo ｜ Report | Discord 中文 ｜ English ｜ 日本語 Qwen-VL (Qwen Large Vision Language Model) is the multimodal version of the large model series, Qwen (abbr. Tongyi Qianwen), proposed by Alibaba Cloud. Qwen-VL accepts image, text, and bounding box as inputs, outputs text and bounding box. The features of Qwen-V…
Inference code for CodeLlama modelsIntroducing Code Llama Code Llama is a family of large language models for code based on Llama 2 providing state-of-the-art performance among open models, infilling capabilities, support for large input contexts, and zero-shot instruction following ability for programming tasks. We provide multiple flavors to cover a wide range of applications: foundation models (Code Llama), Python specializations (Code Llama - Python), and instruction-following models (Code …