Чи може машинне навчання вплинути на персоналізацію інтерфейсу користувача?

pic

Машинне навчання (ML) кардинально змінює персоналізацію інтерфейсів користувача (UI). Якщо в традиційних методах налаштування інтерфейсів користувачів все залежить від ручних налаштувань, то ML дозволяє створювати інтерфейси, які динамічно адаптуються під індивідуальні потреби користувачів, використовуючи аналіз даних у реальному часі.

Технологія має кілька важливих складових, які активно використовуються:

  1. Аналіз поведінки користувача в реальному часі: такі дані, як шаблони перегляду, кліки та час перебування на сторінці;

  2. Адаптивні інтерфейси, що еволюціонують залежно від продовження взаємодії з користувачем;

  3. Видобуток поведінкових даних для виявлення уподобань і шаблонів;

  4. Прогнозна аналітика, яка дозволяє передбачити потреби користувачів;

  5. Підкріплювальне навчання (Reinforcement learning), яке дозволяє динамічно адаптувати інтерфейс під час

Читати далі

🌌 Прокляття вимірності: чому більше даних не завжди краще в машинному навчанні

pic

Ви коли-небудь вважали, що додавання більше функцій або стовпців до вашого набору даних зробить модель машинного навчання розумнішою? Це може бути так, але тільки до певного моменту. Після цього, більше даних може навіть погіршити модель. Це явище, яке називають "прокляттям вимірності".

Уявіть, що ви шукаєте друга в парку. В 2D це не так складно, але коли ви намагаєтесь знайти його в багатоповерховій будівлі, вже стає важче. А якщо додати ще 100 вимірів? Точки починають бути дуже віддаленими одна від одної. Це і є проблема з високовимірними даними:

  • Простір розширюється так швидко, що дані стають дуже рідкими.
  • Алгоритми не
Читати далі

Вступ до DevOps

pic

Що таке DevOps?

DevOps — це не просто набір інструментів чи практик. Це культура, філософія та новий підхід до роботи, який об'єднує розробку програмного забезпечення та операційні процеси. Головною метою DevOps є скорочення часу на розробку програмного забезпечення, прискорення випуску якісних продуктів та покращення співпраці між різними командами. Завдяки цьому можна значно підвищити ефективність і швидкість роботи, одночасно зменшуючи кількість помилок.

Ключові принципи DevOps

  1. Автоматизація — усунення ручних завдань, таких як CI/CD і інфраструктура як код.
  2. Безперервна інтеграція та доставка (CI/CD) — часте об’єднання змін в коді та надійний деплоймент.
  3. Моніторинг і зворотний зв'язок — постійне відслідковування продуктивності та вдосконалення
Читати далі

Культура, орієнтована на DevOps

pic

Кредит: Завантажено з Інтернету

Культура? Так, саме про це й піде мова.

Що ж насправді означає культура DevOps-перш за все?

Принципи DevOps, такі як автоматизація (automation), співпраця (collaboration), безперервна доставка (continuous delivery) та зворотний зв'язок (feedback), є невід'ємною частиною того, як організація будує (builds), тестує (tests), деплойтить (deploys) і запускає (runs) програмне забезпечення. Це не просто набір інструментів (tools) або практик (practices), які додаються до робочого процесу; це мислення (mindset) і стиль роботи, який є пріоритетом з самого початку.

✅ Інструменти (Tools)
✅ Практики (Practices)
✅ Мислення (Mindset)

🔄 Автоматизація як стандарт

  • CI/CD
Читати далі

Отже, я зробив це: Бібліотека Python для логування в Azure Table Storage (і пережив, щоб розповісти про це)

Світ не потребує ще однієї бібліотеки для логування, але я її все ж створив. Чому? Тому що мені захотілося зануритися в розробку бібліотек на Python і її публікацію. І, зрештою, я створив mz-logging-azure-tablestorage.

pic

Ця бібліотека дозволяє зручно записувати дані Python-додатка в Azure Table Storage. Вона підтримує структуроване логування, trace ID для зручного відлагодження та дозволяє додавати метадані, ніби ви натираєте стейк сіллю з ентузіазмом, як у Salt Bae.

Azure Table Storage був обраний, тому що це сховище даних без схеми, яке добре масштабується і зручно для зберігання великих обсягів інформації. Та й кредити Azure, зізнаюся, спонукали до вибору цього … Читати далі

Як розгорнути вебсайт за допомогою Docker Compose?

Сучасні веб-додатки складаються з різних компонентів, таких як фронтенд, бекенд і база даних. Docker дозволяє нам зручно налаштовувати ці компоненти, але їх подальше управління може бути складним через необхідність налаштування великої кількості зв'язків і конфігурацій. Ось тут і приходить на допомогу Docker Compose!

Docker Compose дозволяє зібрати різні частини веб-додатку в один багатоконтейнерний додаток за допомогою конфігураційного файлу YAML. Завдяки Docker Compose ми можемо легко управляти сервісами, мережами та томами, запускаючи все за одну команду.

За замовчуванням Docker Compose використовує файл з ім'ям docker-compose.yaml. Однак можна використовувати й інші варіанти, наприклад docker-compose.dev.yaml або docker-compose.production.yaml, для різних середовищ, таких … Читати далі

Перелік перевірок для DevOps/Хмарної інфраструктури

Тестування — це важливий етап розробки будь-якого фронтенд-додатку, оскільки воно дозволяє виявити помилки на ранніх етапах і запобігти їх виникненню в продакшн-версії. У цій статті ми розглянемо, як проводити тестування в React-додатках, використовуючи Vite і Vitest. Ми також розглянемо, що таке моки та стаби, їх правильне застосування та основні відмінності між ними. Окрім того, ми дізнаємось, як інструменти штучного інтелекту можуть допомогти в написанні тестів і як покращити результат за допомогою таких інструментів.

Що таке Vitest і чому його варто використовувати

Vitest — це сучасний фреймворк для тестування, який оптимізовано для роботи з Vite. Він є швидшим за Jest та … Читати далі

Моки та стабс у тестуванні React за допомогою Vite та Vitest

Тестування є невід'ємною частиною розробки фронтенд-додатків, адже воно допомагає виявити проблеми на ранніх етапах і уникнути багів до того, як код потрапить у продакшн. У цій статті йдеться про те, як проводити тестування в React-додатку, що використовує Vite та Vitest, а також про різницю між моками (mocks) і стабами (stubs), їх використання, а також як забезпечити високу якість тестів. Крім того, ми обговоримо, як штучний інтелект може допомогти в написанні тестів і як покращити їх за допомогою ШІ.

Vitest — це сучасний фреймворк для тестування, який ідеально працює з Vite. Він подібний до Jest, але швидший і краще інтегрований з … Читати далі

🧪 Розуміння гідратації в React та Next.js: Повний посібник з виправлення невідповідностей та оптимізації користувацького досвіду

Гідратація є важливим процесом у розробці сучасних веб-застосунків за допомогою таких технологій, як React та Next.js. Вона забезпечує перехід від статичного HTML, згенерованого сервером, до повноцінно інтерактивного додатка на клієнтській стороні. Це відбувається через прив’язку прослуховувачів подій (Event Listener), відновлення стану та підключення віртуального DOM, без необхідності повного рендеру сторінки з нуля. Гідратація важлива не лише для продуктивності, але й для SEO та зручності користувачів, оскільки дозволяє швидше завантажити контент і зробити сторінку доступною до повного завантаження JavaScript.

Проблеми гідратації виникають, коли HTML, згенерований на сервері, не збігається з тим, що рендериться на клієнті. Це може траплятися через невизначені значення, … Читати далі

Як створити власний API за допомогою Node.js, Express та MongoDB

У сучасному цифровому світі API (інтерфейси програмування додатків) є основою для веб-застосунків. Незалежно від того, чи створюєте ви односторінковий додаток, мобільний додаток чи інтегруєтесь з іншими сервісами, наявність надійного API є критично важливою. У цьому туторіалі ми розглянемо створення власного RESTful API за допомогою Node.js, Express та MongoDB — потужного набору інструментів для побудови масштабованих серверних рішень.

Як студент третього курсу з веб-розробки, я усвідомив, що створення власних API значно покращує розуміння серверної архітектури. Ця стаття поділиться моїм досвідом і надасть покрокову інструкцію для студентів, які хочуть створити свої власні API.

Перед початком

Перед тим, як почати, переконайтесь, що у … Читати далі