Я давний читатель HABR‑а (кажется, с 2011 года), хотя читатель пассивный: даже не был зарегистрирован. Мне казалось, что сотрясать воздух — занятие достаточно бессмысленное, а сказать что‑то новое мне особо и нечего. Но последние пару лет на HABR‑е появляется все больше и больше статей, которые условно можно охарактеризовать фразой «как вкатиться в IT». Возможно, я необъективен, но меня не покидает ощущение, что почти все статьи по этой тематике похожи друг на друга. Не дословно, конечно, но о…
ВведениеСогласно официальному сайту, chi — это легковесный, идиоматический и композируемый маршрутизатор для создания HTTP-сервисов на Go. Он на 100% совместим с net/http и довольно легок в обращении, однако его документация предназначена скорее для опытных разработчиков, чем для новичков, поэтому я решил написать серию статей, в ходе которых мы будем постепенно развивать и перерабатывать простейший CRUD, написанный на chi.В рамках данной части мы напишем код, который ляжет в основу дальнейш…
UI kit играет важную роль в разработке веб-интерфейсов. Он представляет собой набор компонентов и стилей. Основная ценность его использования - это экономия времени. Вместо того, чтобы создавать каждый элемент с нуля, разработчики могут использовать уже готовые элементы, что ускоряет процесс разработки.Гибкое API у UI kit компонентов является преимуществом. Однако возможность повлиять на стили ваших компонентов в конкретном месте является большим искушением. Разработчику выгодно внести изменен…
💽 Soothing pastel theme for Tmux! Catppuccin for Tmux Content Themes Installation Overview Configuration options Window Window default Window current Status Pane Customizing modules Battery module CPU module Weather module Load module Uptime module Create a custom module Configuration Examples Config 1 Config 2 Config 3 Themes 🌻 Latte 🪴 Frappé 🌺 Macchiato 🌿 Mocha Installation In order to have the icons displayed correctly please use/update your favorite p…
.NET (C#) Interview Questions and Answers This document contains a collection of 50 interview questions related to .NET and the C# programming language, aimed at assessing candidates at various levels of expertise. For more content like this be sure to join 10,500+ engineers to my .NET Pro Weekly Newsletter: https://stefandjokic.tech/?utm_source=github Basic What is .NET? Can you explain the Common Language Runtime (CLR)? What is the difference between managed and unmanaged code? Explain the b…
Call all LLM APIs using the OpenAI format. Use Bedrock, Azure, OpenAI, Cohere, Anthropic, Ollama, Sagemaker, HuggingFace, Replicate (100+ LLMs) 🚅 LiteLLM Call all LLM APIs using the OpenAI format [Bedrock, Huggingface, VertexAI, TogetherAI, Azure, OpenAI, etc.] OpenAI Proxy Server | Enterprise Tier LiteLLM manages: Translate inputs to provider's completio…
Spreadsheets-are-all-you-need Spreadsheets-are-all-you-need implements the forward pass of GPT2 (an ancestor of ChatGPT) entirely in Excel using standard spreadsheet functions. By using a spreadsheet anyone (even non-developers) can explore and play directly with how a “real” transformer works under the hood with minimal abstractions to get in the way. Visit spreadsheets-are-all-you-need.ai for more info Download the sheet The sheet is available as an xlsb (Excel binary) file in the Releases se…
Build a Duolingo Clone With Nextjs, React, Drizzle, Stripe (2024) This is a repository for a "Build a Duolingo Clone With Nextjs, React, Drizzle, Stripe (2024)" youtube video. VIDEO TUTORIAL Key Features: 🌐 Next.js 14 & server actions 🗣 AI Voices using Elevenlabs AI 🎨 Beautiful component system using Shadcn UI 🎭 Amazing characters thanks to KenneyNL 🔐 Auth using Clerk 🔊 Sound effects ❤️ Hearts system 🌟 Points / XP system 💔 No hearts left popup 🚪 Exit confirmation popup 🔄 Practice …
Chronos: Pretrained (Language) Models for Probabilistic Time Series ForecastingChronos: Learning the Language of Time Series Chronos is a family of pretrained time series forecasting models based on language model architectures. A time series is transformed into a sequence of tokens via scaling and quantization, and a language model is trained on these tokens using the cross-entropy loss. Once trained, probabilistic forecasts are obtained by sampling multiple future trajectories given the histo…