Fear of Missing Out (FOMO) — синдром упущенной выгоды. Проще говоря, это чувство, что все вокруг что-то делают, а вы что-то упускаете.

Неограниченный доступ к информации, обилие возможностей, наблюдение за жизнью других в соцсетях и постоянное сравнивание себя с другими — вот, откуда берется FOMO 🤳🏼

В сегодняшних карточках — о первых звоночках FOMO и как с ним бороться, а еще о фреймворке, который поможет вам в принятии решений 🧘‍♀️

Больше карьерных материалов в @selectelcareers

​​Что делать, если требования к задаче постоянно усложняются?

Ищите ответ в новой рубрике «Масштабируй это», которую мы готовим совместно с подкастом @myobrechenychannel. Ведущие в формате диалога решают реальные задачи разработчиков. С каждым этапом ТЗ становится сложнее, а решения менее очевидными. Спойлер: авторы подкаста, как и Selectel, отлично справляются даже с нестандартными запросами заказчика.

Первый выпуск рубрики уже на канале, смотрите его по ссылке: https://slc.tl/QaiGm

В очередной подборке расскажем про новые модели механических клавиатур. Новинки появляются каждый месяц — и среди них есть весьма достойные. Собрали самые интересные модели под разные требования по бюджету, дизайну и эргономике.

Читайте основные преимущества моделей в карточках, а подробности — в нашей статье на Хабре: https://slc.tl/Av9ob

​​Когда вы дочитаете этот пост, кто-то уже развернет облачный сервер с GPU

Меньше минуты займет заказ виртуальной машины с мощными видеокартами NVIDIA Tesla T4 и A100.

В готовых облачных конфигурациях — до 4 видеокарт A100 и Tesla T4. Собраны на базе процессоров Intel® Xeon® Gold 6240 — от 4 до 16 ядер. Память DDR4 – до 176 ГБ в зависимости от сборки.

Арендовать облачный сервер с GPU можно даже на час или несколько — не придется переплачивать за сутки, если задача не требует долгих вычислений. Вы получаете гибкое решение для обучения ML-моделей, работы с нейронными сетями, анализа больших данных и других задач, требующих сложных вычислений.

Разверните готовый к работе облачный сервер с GPU по ссылке: https://slc.tl/F9sCX

Как и обещали, подводим итоги квиза по мотивам совместного цикла выпусков о будущем технологий с подкастом @beardycast.

Лучше всего в суперкомпьютерах и исследованиях космоса разбираются:

🥇 @httsmvkcom – 8 (9.2 сек)
🥈 Heyler – 8 (14.9 сек)
🥉 @Quywys – 8 (16.6 сек)

Опыт VK: как оставаться техподдержкой с человеческим лицом, внедряя ML

Недавно мы проводили конференцию по Machine Learning, где в кругу экспертов обсудили актуальные кейсы применения ML и AI. Поговорили об MLOps-платформах, ML в работе технической поддержки, жизненный цикл моделей машинного обучения и других направлениях.

Если вам не удалось присоединиться к конференции онлайн — смотрите самые интересные доклады в записи на нашем YouTube-канале. Сегодня публикуем выступление команды VK. Руководитель службы поддержки Анастасия Фёдорова и продакт-менеджер AI Research Иван Самсонов рассказали про первые попытки автоматизировать поддержку и целый ансамбль ML-моделей, которые заменяют 30 сотрудников.

Смотрите доклад по ссылке: https://slc.tl/XVZlv

​​6 новых статей из блога Selectel на Хабре 📌
про возвращение Winamp, новые модели полезных мини-ПК и интересные проекты на Raspberry Pi

1. Возможности интеграции Counter-Strike: Global Offensive
— https://slc.tl/DjPAg

2. Кажется, Winamp возвращается… Снова и не совсем тот, что был
— https://slc.tl/1N57L

3. Нужно больше современных чипов: MediaTek, TSMC и другие компании выводят на рынок 4-нм процессоры
— https://slc.tl/kUi9B

4. Роботы, кластеры и рождественская иллюминация: новые проекты на Raspberry Pi
— https://slc.tl/G-F2b

5. Мини-ПК, на которые стоит обратить внимание: 5 моделей, которые будут полезны как дома, так и в офисе
— https://slc.tl/5V8Hu

6. Забэкапьте это немедленно: Veeam Backup & Replication 11 CE с файловым хранилищем Selectel
— https://slc.tl/7pEHW

​​Готовые выделенные серверы с GPU

В фиксированных конфигурациях — тяжеловесы: серверы с видеокартами Tesla T4, NVIDIA RTX A4000 и А100 (в одной машине их восемь!).

Объем оперативной памяти — до 384 ГБ, а жесткого диска — до 3 840 ГБ NVMe. Цифры радуют так же, как тарифы на аренду: сервер может стать вашим как на день, так и на год (со скидкой 15 %).

День использования сервера с NVIDIA A4000 обойдется в 850 рублей. За такой срок ML-модель, конечно, не обучить, но ускорить обработку больших данных для срочного проекта — легко. Тем более, свой сервер вы получите в течение 2 минут.

Если не успели арендовать выделенный сервер, те же GPU доступны в кастомных конфигурациях, в том числе и с новыми видеокартами от Nvidia: RTX A4000 и А5000.

Подробнее о существующих конфигах — по ссылке: https://slc.tl/YHWX4

Привет! Меньше чем через час начнется вебинар «Базы данных Redis — как работать, где применять, какие ограничения». Присоединяйтесь, если хотите узнать о сценариях создания кластера баз данных и подключения приложений к нему, а также об инструментах администрирования кластера.

Подключайтесь по ссылке: https://slc.tl/EJFq4