Основные компоненты Docker и взаимодействие между ними

Docker Client — это интерфейс, через который пользователь взаимодействует с Docker. Команды, такие как docker build, docker pull и docker run, отправляются через клиент.

Docker Host — это операционная система, на которой установлен Docker. Внутри Docker Host находятся:
- Containers — запущенные приложения, которые изолированы друг от друга.
- Images — неизменяемые шаблоны, из которых создаются контейнеры.

Docker Registry — это хранилище образов, где они могут быть загружены или загружены. На изображении показаны примеры репозиториев, таких как Ubuntu и NGINX.

Daemon — это служба, которая управляет контейнерами, образами и сетями. Она обрабатывает команды, отправленные через Docker Client.

Как работает JWT-токен

Техники промпт-инжиниринга
Описание в следующем посте

Техники промпт-инжиниринга
(описание для предыдущего поста)
Промпт-инжиниринг представляет целенаправленный процесс разработки входных данных при работе с большими языковыми моделями (LLM).
Давайте разберём основные техники промпт-инжиниринга.

✅ 1. Базовые техники промпт-инжиниринга
* Zero-shot (нулевое обучение) — примеры не предоставляются, только задача
* One-shot (одношаговое обучение) — показывается один пример перед задачей
* Few-shot (малошаговое обучение) — используется несколько примеров для обучения паттернам

🧠 2. Техники улучшения рассуждений
* Chain-of-Thought (CoT) — поощрение пошагового рассуждения
* Self-Consistency — генерация нескольких вариантов CoT и выбор лучшего
* Tree-of-Thought (ToT) — исследование нескольких путей рассуждений (продвинутый уровень)
* ReAct — сочетание этапов рассуждения с использованием действий/инструментов (например, вызовы API)

🧾 3. Инструкции и ролевой промпт-инжиниринг
* Instruction prompting — чёткие директивы («Сформулируй краткое содержание...»)
* System/Role prompting — определение роли или поведения («Ты — юридический ассистент»)
* Гибридный подход — сочетание чётких инструкций с примерами

⚙️ 4. Техники составления промпта
* Prompt chaining — использование вывода одного промпта в следующем
* Dynamic prompting — внедрение переменных или контекста в реальном времени
* Meta prompting — запрос к модели улучшить или проверить собственный ответ

🖼 5. Мультимодальный промпт-инжиниринг
* Изображение + текст — предоставление визуального и текстового контекста
* Аудио/видео + текст — использование транскрипций или сенсорного ввода (зависит от модели, например, GPT-4o, Gemini 1.5)

🧑‍⚕️ 6. Промпт-инжиниринг для конкретных областей
* Кодовый промпт — ограниченные, специфичные для инструмента входные данные (например, Python, SQL)
* Медицинский/юридический промпт — высокоточный язык с требованиями строгой формы и точности

🧪 7. Оценка и отладка промпта
(Не являются техниками промпт-инжиниринга, но являются важными инструментами)
* Prompt ablation — удаление элементов для проверки их вклада
* Injection testing — оценка устойчивости промпта в приложениях или агентах

❌ Что не является техникой промпт-инжиниринга
* RAG: архитектура, объединяющая поиск и генерацию. Промпты используются внутри неё
* Агенты/системы использования инструментов — фреймворки оркестрации (например, LangGraph, AutoGPT). Промпт-инжиниринг — это лишь один из компонентов, а не сама техника

10 основных структур данных, используемых в повседневной жизни:

- List: Используется для представления последовательности элементов. Пример применения — ленты новостей в Twitter.
- Array: Массив, где элементы хранятся по индексам. Применяется для математических операций и работы с большими наборами данных.
- Stack: Структуры данных типа «последним пришёл — первым вышел». Используется для функций отмены/возврата в текстовых редакторах
- Queue: Очередь, где элементы обрабатываются по принципу «первым пришёл — первым вышел». Применяется для управления заданиями принтера и пользовательскими действиями в играх.
- Heap: Используется для планирования задач.
- Tree: Иерархическая структура, применяемая для анализа HTML-документов и принятия решений в ИИ.
- Suffix Tree: Применяется для поиска строк в документах.
- Graph: Используется для отслеживания связей между людьми (например, в социальных сетях) и поиска путей.
- R-tree: Применяется для поиска ближайших соседей.
- Hash Table: Используется в системах кэширования

Основные способы масштабирования баз данных (описание в следующем посте)

Основные способы масштабирования баз данных:
(описание к предыдущему посту)

1. Индексирование (Indexing):
- Анализируйте шаблоны запросов вашего приложения и создавайте правильные индексы.
- Пример: создание индекса для столбца order_amount в таблице Orders.

2. Материализованные представления (Materialized Views):
- Предварительно вычисляйте результаты сложных запросов и храните их для более быстрого доступа.
- Пример: создание материализованного представления для таблицы Orders с фильтрами.

3. Денормализация (Denormalization):
- Уменьшайте количество сложных объединений для улучшения производительности запросов.
- Пример: объединение таблиц Customers и Orders в одну таблицу Customer Orders.

4. Кэширование базы данных (Database Caching):
- Храните часто запрашиваемые данные в более быстром слое хранения.
- Пример: кэширование данных в приложении.

5. Репликация (Replication):
- Создавайте копии вашей основной базы данных на разных серверах для масштабирования чтения.
- Пример: создание реплик основной базы данных.

6. Вертикальное масштабирование (Vertical Scaling):
- Повышайте производительность сервера базы данных, добавляя больше CPU, RAM или хранилища.
- Пример: добавление ресурсов на сервер базы данных.

7. Шардинг (Sharding):
- Распределяйте ресурсы, которые потребуются до того, как они понадобятся.
- Пример: разделение таблицы Orders на несколько шардов.

Эти стратегии помогают улучшить производительность и масштабируемость баз данных, позволяя справляться с возрастающими нагрузками и требованиями приложений.

Как работают каналы (pipes) в Linux
(описание в следующем посте)
#linux

Как работают каналы (pipes) в Linux:
(описание к предыдущему посту)
#linux

1. Каналы (Pipes):
- Позволяют межпроцессное взаимодействие путем отправки данных из вывода одного процесса (stdout) на ввод другого (stdin).
- Однонаправленные: данные текут только в одном направлении — от писателя к читателю.
- Концептуальный поток: Процесс A (stdout) → [PIPE] → (stdin) Процесс B.

2. Анонимные каналы (Anonymous Pipes):
- Временный, однонаправленный канал связи между двумя связанными процессами.
- Однонаправленные: данные текут только в одном направлении.
- Область видимости: существует только во время выполнения процессов.
- Создание: создаются программно с помощью системного вызова pipe() или неявно через оператор | в командной оболочке.
- Использование: обычно используются для связывания команд в конвейере.
- Пример: cat file.txt | grep "keyword" | wc -l
- cat читает файл.
- Вывод фильтруется с помощью grep.
- Отфильтрованные строки подсчитываются с помощью wc.

3. Именованные каналы (Named Pipe, FIFO):
- Также известны как FIFO (First In, First Out).
- Постоянный канал связи, который существует как специальный файл в файловой системе, позволяющий не связанным процессам общаться.
- Однонаправленные: как анонимные каналы, данные текут в одном направлении.
- Постоянство: остается в файловой системе до явного удаления.
- Создание: создается с помощью команд mkfifo или mknod.
- Область видимости: может быть доступен через разные сессии или несвязанные процессы.
- Пример:
1. Создание именованного канала: mkfifo my_pipe
2. Запись в канал: echo "Hello, World!" > my_pipe &
3. Чтение из канала: cat < my_pipe

4. Важные примечания:
- Анонимные каналы идеальны для простых, временных задач, таких как связывание команд в конвейере.
- Именованные каналы лучше подходят для сложных рабочих процессов, требующих межпроцессного взаимодействия между несвязанными процессами или сессиями.

В руководство по языку Python добавлена новая статья про Пакетный менеджер uv
https://metanit.com/python/tutorial/6.10.php
#python

Что такое принципы SOLID?
(описание в следующем посте)

Что такое принципы SOLID?
(описание к предыдущему посту)

SOLID — это набор рекомендаций по созданию программного обеспечения, которое легко понимать, модифицировать и расширять.

Аббревиатура SOLID расшифровывается следующим образом:

S → Принцип единственной ответственности
O → Принцип открытости/закрытости
L → Принцип подстановки Лисков
I → Принцип разделения интерфейсов
D → Принцип инверсии зависимостей

* Принцип единственной ответственности (SRP) гласит, что у класса должна быть только одна причина для изменения. Другими словами, у него должна быть единственная чётко определённая обязанность или задача в программной системе.

* Принцип открытости/закрытости (OCP) утверждает, что программные сущности (например, классы) должны быть открыты для расширения, но закрыты для модификации. Это означает, что можно добавлять новую функциональность, не изменяя существующий код.

* Принцип подстановки Лисков (LSP) утверждает, что объекты производного класса должны иметь возможность заменять объекты базового класса без нарушения корректности программы.

* Принцип разделения интерфейсов (ISP) подчёркивает, что классы или компоненты, использующие интерфейсы, не должны зависеть от интерфейсов, которые они не используют.

* Принцип инверсии зависимостей (DIP) гласит, что высокоуровневые модули (или классы) не должны зависеть от низкоуровневых модулей; оба должны зависеть от абстракций, таких как интерфейсы.

Мессенджер Max станет обязательным для предустановки на все новые смартфоны в РФ с 1 сентября. Вкратце о мессенджере:

"Max сочетает в себе функции общения (чаты, звонки, передача файлов до 4 ГБ), интеграцию с государственными сервисами (Госуслуги, цифровая подпись), а также финансовые инструменты через систему быстрых платежей."
"Приложение собирает IP-адреса, данные о местоположении и активностях пользователей, а его политика допускает передачу этих сведений государственным органам. End-to-end шифрование, в отличие от других мессенджеров, пока не реализовано - используется защита канала связи, что оставляет данные уязвимыми на серверах"
https://ria.ru/20250806/yurist-2033592622.html

Вице-президент Microsoft Дэвид Уэстон поделился смелыми прогнозами относительно будущего Windows-ПК. По мнению Уэстона, к 2030 году взаимодействия людей с компьютерами кардинально изменится.

В Microsoft говорят, что центральным элементом Windows станет искусственный интеллект. ИИ-модель Copilot уже интегрирована в каждый уголок системы, но в ближайшие 5 лет нейросеть проникнет еще глубже.

Дальше — интереснее. По словам Дэвида, из-за плотной интеграции ИИ в Windows людям не понадобятся ни мышки, ни клавиатуры. Компьютерами можно будет управлять голосом, силой мысли, зрением и другими мультимодальными способами. В Microsoft говорят, что мышки и клавиатуры в будущем покажутся «чужеродными». Ровно так же, как для современной молодежи кажутся рудиментами кнопки на телефонах.

https://www.pcgamer.com/software/windows/kiss-goodbye-to-your-keyboard-and-mouse-in-microsofts-vision-for-the-windows-os-in-2030-theyll-both-feel-as-alien-as-it-does-for-gen-z-to-use-dos/