По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В последние годы рынок программного обеспечения прогрессирует ударными темпами. Чтобы удержаться на плаву, компании-разработчики программного обеспечения постоянно разрабатывают новые решения и совершенствуют уже существующее программное обеспечение. И если в первом случае анализируются желания, озвучиваемые пользователями, то во втором более эффективным методом сбора данных оказывается телеметрия.
Что же это такое? Говоря по-простому, сетевая телеметрия — это процесс автоматизированного сбора данных, их накопление и передача для дальнейшего анализа. Если говорить о программном обеспечении, то анализ проводится разработчиками софта с целью оптимизации существующих программ, либо разработки и внедрения новых решений. Телеметрия в сети осуществляется посредством сбора данных с использованием сетевого протокола NetFlow или его аналогов.
Зачем же нужен NetFlow?
Сетевой протокол NetFlow был разработан в конце прошлого века компанией Cisco. Изначально он использовался как программа-распределитель пакетов данных для оптимизации работы маршрутизаторов, однако с течением времени она была заменена на более эффективную программу. Тем не менее, такой функционал, как сбор полезной статистики по использованию сетевого трафика и поныне оставляет Netflow актуальным. Правда, специализация этого протокола уже не соответствует исходной. Тем не менее, Netflow обладает функционалом, который невозможно реализовать, применяя альтернативные сетевые технологии.
Система постоянного наблюдения за работой сетевых приложений и действиями пользователей;
Сбор и учет информации об использовании сетевого трафика;
Анализ и планирование развития сети;
Распределение и управление сетевым трафиком;
Изучение вопросов сетевой безопасности;
Хранение собранных посредством телеметрии данных и их итоговый анализ;
Хотя уже существуют программные решения, обладающие схожим функционалом, решение от компании Cisco до сих пор остается одним из лучших в этой сфере. Кстати, теперь это решение называется Cisco Stealthwatch и на 95% обладает функционалом для решения исключительно задач, связанных с информационной безопасностью.
Отметим, что технологию сбора данных посредством NetFlow поддерживают не все роутеры или коммутаторы. Если Ваше устройство имеет поддержку данного протокола, то оно будет замерять проходящий трафик и передавать собранные данные в NetFlow-коллектор для последующей обработки. Передача будет осуществляться в формате датаграмм протокола UDP или пакетов протокола SCTP, поэтому на скорость работы интернета существенным образом это не повлияет.
В настоящее время решения NetFlow (как и многих других приложений) подразделяются на три типа:
Базовые технологии. Отличаются низкой ценой и довольно скудным функционалом анализа сетевого трафика. Тем не менее, для большинства пользователей или же для изучения технологии этого вполне достаточно
«Продвинутые» корпоративные варианты. Здесь базовый функционал дополнен более широким набором инструментов для предоставления расширенной отчетности анализа данных. Также эти решения содержат готовые модели оптимизации для разных сетевых устройств.
«Флагманские» корпоративные решения. Отличаются наивысшей ценой, однако при этом и наиболее широким функционалом, а также позволяют осуществлять мониторинг информационной безопасности в крупных организациях.
«А как же быть с приватностью? Ведь сбор данных ставит под угрозу частную жизнь пользователей, тайну переписки, личные сообщения и прочее» - спросит беспокойный читатель. Согласно политике приватности компании Cisco, персональные данные пользователей остаются в полной безопасности. Посредством телеметрии NetFlow анализируется исключительно передача сетевого трафика, не угрожая приватности пользователей.
Примеры решений
Также приведем несколько самых популярных сетевых анализаторов, работающих под протоколом NetFlow:
Solarwinds NetFlow Traffic Analyzer – мощный инструмент для анализа динамики трафика в сети. Программа осуществляет сбор, накопление и анализ данных, выводя их в удобном для пользователя формате. При этом можно проанализировать поведение трафика за определенные временные промежутки. Для ознакомления на сайте производителя доступна бесплатная 30-дневная версия
Flowmon – программа, предоставляющая комплекс инструментов для изучения пропускной способности сети, нагрузки на сеть в определенные периоды времени, а также обеспечения безопасности сети от DDOS-атак
PRTG Network Monitor - универсальное решение для сбора, хранения и обработки данных о поведении сети. В отличие от других подобных программ, данный инструмент работает на основе сенсоров – логических единиц, отвечающих за сбор данных по определенным аспектам изучаемого устройства.
ManageEngine NetFlow Analyzer – схожая с остальными по функционалу программа. Её выделяют из ряда других такие возможности, как гибкая настройка аналитики, а так же возможность мониторить поведение сети из любого места, благодаря приложению для телефона.
Как можно заметить, все вышеуказанные программы не только обладают схожим базовым функционалом, но и конкурируют между собой, продумывая и внедряя новые технические решения. Выбор, какой из нескольких десятков программ начать пользоваться – целиком и полностью дело конечного пользователя.
Год назад компания OpenAI выпустила свой блокбастер — чат-бота ChatGPT. Сотни миллионов людей экспериментировали с этим инструментом, и мы видим, что он уже поменял представление о том, как будет выглядеть и восприниматься интернет для пользователей.
Сейчас ChatGPT больше не единственный инструмент для диалогового ИИ. У него есть серьезная конкуренция со стороны нескольких инструментов, например, Claude. Среди его отличий от ChatGPT — поддержка API, то есть бот можно встроить в экосистему бизнеса. Claude AI, разработанный исследователями из Anthropic, представляет собой альтернативу ChatGPT, которая генерирует текстовые ответы на диалог.
В этой статье мы рассмотрим некоторые интересные возможности ChatGPT и покажем, какую пользу он может принести вам, вашей работе и бизнесу.
Что умеет ChatGPT?
Обратите внимание на то, что ИИ не обладает собственными знаниями — его работа основана на анализе большого объема текстовых данных. Бот же старается предоставить информацию и помощь на основе этого обучения, например:
ответы на вопросы: вы можете спрашивать его о фактах, концепциях, истории и т.д.
Составление текста: он поможет написать статьи, эссе, письма, посты.
Обучение: если у вас есть вопросы, связанные с изучением новых тем, он найдет и предоставит вам нужную информацию.
Перевод: ИИ поможет с переводом текста с одного языка на другой.
Генерация идей: если вам нужны идеи для проекта, исследования или творчества, он предложит варианты.
Просто поговорить: вы можете пообщаться с чат-ботом на любые темы.
Написание кода: ИИ поможет с вопросами по программированию, предоставит фрагменты кода или объяснения алгоритмов.
В целом, AI-боты умеют много чего интересного: от поиска идей для украшений, планирования вечеринок, и до более полезных преимуществ, таких как помощь в программировании. Что может сделать нейросеть действительно хорошим помощником? Вы, а точнее, хорошие промты. Они несколько отличаются от привычных нам запросов для поисковых систем: давайте разберемся, как они выглядят.
Как правильно написать промт для чат-бота? Лайфхаки для ChatGPT
Промты играют решающую роль в том, какой результат вы получите от языковой модели. Промты — это то, что направляет ИИ в генерации ответа для пользователя. Давайте разберемся пошагово в том, что важно для написания хорошего запроса для языковой модели.
1. Определите контекст разговора
Чтобы успешно задействовать чат-бота, ваш запрос должен четко отражать контекст текущей ситуации. Например, почувствуйте разницу между запросами: «Напиши письмо с благодарностью для моего преподавателя» и «Напиши письмо от моего имени на 1000 символов о том, как мне понравилось учиться у моего преподавателя, как я усвоил основы программирования и нашел интересную работу благодаря ему».
2. Будьте максимально конкретны
Стремитесь писать свой запрос максимально четко и конкретно. Расплывчатые или двусмысленные обращения могут привести к тому, что бот начнет «изобретать велосипед» или просто выдаст результат, который не соответствует вашим ожиданиям.
3. Пишите запросы по очереди
Если вы используете ИИ-бот для выполнения какой-либо задачи, например, написания фрагмента текста или исследования темы, вы можете вписывать свои запросы по очереди. Таким образом, вместо того, чтобы запрашивать все сразу, вы можете создать диалог, основанный на предыдущем ответе бота. Таким образом вы сможете вести разговор до тех пор, пока не достигнете желаемого результата.
4. Используйте персонализацию
Пользовательский контекст сделает выдачу бота более актуальной. Вписывайте в свой запрос имена, которые должны фигурировать в ответе, местоположение, время или что-то еще, что имеет отношение к контексту.
5. Приводите примеры
Главная фишка любой нейросети — в ее способности к обучению, не зря существует такая должность, как промт-инженер. Добавляйте примеры в начало диалога, чтобы машина строила свои ответы на основе того, что вам нужно — это поможет ей более четко понять ваши ожидания.
Создание промтов для чат-бота GPT — это процесс, требующий нескольких итераций.
Советуем экспериментировать с различными формулировками, чтобы понять, что лучше всего подходит для ваших целей. Проверяйте свои запросы по ходу дела и наблюдайте, как на них реагирует чат-бот.
Затем вы можете проанализировать полученный результат и соответствующим образом уточнить подсказки. Чем чаще вы повторяете этот процесс, тем лучшего результата достигнет ваш чат-бот и тем лучше вы научитесь писать эффективные запросы.
Лайфхаки для написания эффективного промта
Вы можете потренироваться в написании хороших промтов самостоятельно, а можете изучить зарубежные источники: например, ресурс Great Prompts с исчерпывающей информацией о запросах для ИИ. Вот несколько примеров фраз, которые можно использовать для генерации промта в различных контекстах.
Для написания кода:
«напиши программу, которая...»,
«создай код для решения задачи...»,
«пример кода на [язык программирования] для...».
Для получения текстового описания:
«расскажи о принципах работы...»,
«сформулируй ответ на вопрос...»,
«опиши процесс...».
Для конкретизации запроса:
«дай подробное объяснение по теме...»,
«как работает...?»,
«поясни, что такое...».
Для тренировки навыков:
«подскажи примеры использования...»,
«какие существуют методы для...»,
«помоги мне разобраться в...».
Для генерации идей:
«предложи варианты для...»,
«какие идеи есть по теме...»,
«как можно улучшить/изменить...».
Для формирования мнения:
«как ты относишься к...»,
«какие преимущества и недостатки...»,
«сравни... и ... и дай свой вывод».
Чем более конкретный и четкий запрос вы дали, тем вероятнее, что модель предоставит вам нужную информацию. Экспериментируйте с разными формулировками, чтобы найти лучший способ взаимодействия с ботом.
Как использовать ИИ в программировании?
Если вы хотите повысить эффективность написания кода, ChatGPT может оказаться именно тем инструментом, который вам нужен. Вот почему:
скорость и эффективность: ChatGPT может быстро генерировать фрагменты кода, сокращая время и усилия, которые тратятся на ручное программирование.
Помощь в сложных задачах: он поможет в решении сложных задач по программированию — а вы можете сосредоточиться на стратегических задачах вашего проекта.
Снижение количества багов: ChatGPT дает дополнительный код-ревью, а это значит, он может свести к минимуму ошибки в вашем коде.
ChatGPT был обучен на огромном объеме данных, которые включали в себя и код из множества языков программирования. В результате он может помочь в программировании на различных языках:
Python,
JavaScript,
Java,
C++,
C#,
Ruby,
Swift ,
R.
Это всего лишь примеры — ChatGPT может обрабатывать запросы, включающие и другие языки программирования.
Как языковая модель поможет вам писать код
Прежде, чем мы разберемся, как ИИ поможет вам с написанием кода, определитесь, что должна делать ваша программа в конечном результате? Представьте, что вы платите за работу программисту, которого видите впервые. Даете ли вы этому человеку достаточно информации, чтобы он мог работать над вашим заданием? Или же ваши формулировки слишком расплывчаты, и человек, которого вы наняли, с большей вероятностью начнет задавать уточняющие вопросы или выдавать результат, который вас не устраивает?
Итак, если вы представили перед собой талантливого программиста, работающего только по четкому ТЗ, переходим к тому, с чем вы можете к нему обратиться:
Помощь с синтаксисом: если у вас возникли вопросы по синтаксису определенного языка программирования, вы можете получить полезную информацию.
Генерация кода: опишите задачу или конкретную проблему, с которой вы сталкиваетесь. Бот предложит фрагменты кода или примеры, которые могут помогут вам в решении.
Объяснение алгоритмов: бот предоставит объяснения и примеры, если у вас есть вопросы по поводу определенного алгоритма или концепции программирования.
Тестирование кода: если у вас есть кусок кода, который вы хотели бы протестировать, вы можете поделиться им чат-ботом, и он поможет выявить возможные ошибки или предложить улучшения.
С чем ИИ не работает или работает неправильно?
Разумеется, любой искусственный интеллект — это не панацея и точно не тот инструмент, который сделает все за вас. Вот несколько слабых сторон ИИ, о которых стоит помнить:
Отсутствие понимания контекста. ИИ, в том числе и модели на основе GPT-3.5, не всегда способен понимать контекст в том же смысле, в каком его понимает человек. Модели могут давать ответы, которые кажутся логичными, но они основываются на шаблонах и не всегда отражают объективную реальность.
Отсутствие эмоционального интеллекта. Разумеется, ИИ не способен распознавать и понимать эмоции человека так, как это делают люди. В общении с ИИ может отсутствовать эмоциональная составляющая и понимание контекста, связанного именно с эмоциями.
Неопределенность и недостаток критического мышления. ИИ может давать ответы даже на те вопросы, на которые нет однозначного ответа. Бот полагается на данные, на которых он обучен. Если эти данные предвзяты, неполны или ошибочны, то и результаты работы ИИ могут быть ложными.
Беспристрастность и бездушность. ИИ лишен собственных убеждений и чувств. Это означает, что он может предоставлять информацию или выполнять задачи без учета моральных, этических или социальных аспектов.
«С эмпатией все понятно, а могу ли я доверять коду, который пишет ИИ?», — спросите вы первым делом. Скорее нет, чем да. Но вы также не можете быть уверенными в коде, который пишут программисты-люди. Прежде чем брать конечный результат в работу, вам нужно провести серию тестов.
Правда ли, что ИИ может заменить человека в работе?
Первый вопрос, который задает каждый, кто познакомился с возможностями нейросетей — «заменит ли искусственный интеллект человека?»
Боты на основе ИИ не заменят сотрудника с его аналитическими данными, эмпатией и пониманием отдельных деталей его професси. Но нейросеть точно подойдет для продуктивного сотрудничества и улучшения перфоманса! Автоматизация рутинной работы может освободить вам время для творческих и стратегических задач.
Поэтому вакансии становятся более технологически ориентированными, требуя от сотрудников навыков в области взаимодействия с ИИ. Растет спрос на специалистов, способных обслуживать, программировать и развивать технологии искусственного интеллекта. Важно осознавать, что ИИ ограничен своим программным кодом и данными, на которых он обучен. Так что в областях, требующих творческого мышления, софт-скиллов и этических решений, человек остается попросту незаменимым.
Model-View-Controller - популярный шаблон программирования, где логика приложения делится на три различных компонента.
В этой статье расскажем о роли компонентов архитектуры MVC, начнем с короткой истории, а далее покажем, как её можно использовать в приложении.
История паттерна Model View Controller
Модель MVC была впервые представлена в 1979 году учёным Трюгве Миккьелем Хейердалом Реенскаугом. Он хотел придумать решение, как разбить сложное пользовательское приложение на более мелкие управляемые компоненты.
Шаблон MVC был впервые использован в языке программирования Small Talk. Изначально шаблоне хотели назвать «Model-View-Editor», но затем оно было изменено на «Model-View-Controller».
В 1980-х и начале 90-х годов шаблон MVC использовался главным образом в настольных приложениях. Но к концу 1990-х годов она стала довольно популярной в разработке веб-приложений. В современных веб-приложениях шаблон MVC является популярным архитектурным дизайном для организации кода.
Ниже приведен список нескольких популярных веб-фреймворков, использующих шаблон MVC:
Ruby on Rails
ASP.NET MVC
Laravel
Angular
Какие три компонента включает в себя MVC?
Шаблон программирования MVC состоит их трёх следующих компонентов:
Model – отвечает за логику данных, лежащую в основе приложения
View – это видимая часть приложения, то с чем взаимодействует пользователь
Controller – работает как мозг приложения и обеспечивает связь между моделью и видом
Как шаблон MVC работает в веб-приложении?
Чтобы лучше понять, как работает шаблон MVC, лучше всего показать его в демонстрационном приложении.
Это приложение стека MERN (MongoDB, Express, React, Node) своего рода помощник менеджера офиса и отображает таблицу недавно нанятых тренеров средней школы.
Он также показывает, какие тренеры не сдали тесты на туберкулез, не прошли вакцинацию от Covid, не заполнили резюме и не прошли проверку.
Менеджер может отправлять напоминания по электронной почте тем тренерам, у которых отсутствуют документы.
Компонент Model
Модель отвечает за логику данных нашего приложения. Мы используем MongoDB для базы данных тренеров.
Для начала определяем свойства, которые будут применены к каждому тренеру в базе данных. У каждого тренера есть свойства name, email, program, application, backgroundCheck, tbTest и covidTest.
const coachSchema = new Schema({
name: {
type: String,
trim: true,
maxLength: 32,
required: true
},
email: {
type: String,
trim: true,
maxLength: 32,
required: true,
unique: true
},
program: {
type: String,
trim: true,
maxLength: 32,
required: true
},
application: {
type: Boolean,
required: true
},
backgroundCheck: {
type: Boolean,
required: true
},
tbTest: {
type: Boolean,
required: true
},
covidTest: {
type: Boolean,
required: true
}
}, { timestamps: true })
type: Boolean представляет значение true или false для свойств приложения, backgroundCheck, tbTest и covidTest.
Если у тренера одно из этих четырех свойств, помечены как false, это означает, что они не завершили процесс найма.
Создаем семь записей для нашей базы данных тренеров, и эта информация хранится в MongoDB Atlas.
Ниже приведен пример одной из записей базы данных.
Компонент "контроллер"" будет взаимодействовать с базой данных и получать необходимую информацию для отправки компоненту представление.
Компонент View
Компонент View (вид, представление или вью) отвечает за все визуальные аспекты приложения. Для отображения данных пользователю мы использовали React.
При первой загрузке приложения на экране отображается приветственное сообщение.
При нажатии кнопки «View Dashboard» происходит переход к таблице тренеров и списку отсутствующих документов.
Компонент Вид не взаимодействует напрямую с базой данных, поскольку это делает наш контроллер. Контроллер предоставляет эту информацию компоненту представление, чтобы ее можно было отобразить на странице.
Вот как выглядит код, когда представление выполняет вызов выборки (fetch) для получения данных от контроллера:
await fetch('https://mvc-project-backend.herokuapp.com/coaches')
Затем мы используем метод map(), чтобы пройтись по списку тренеров и отобразить их имена, адреса электронной почты и программу в виде таблицы.
coachData.map(data => (
<tr key={data._id}>
<td>{data.name}</td>
<td>{data.email}</td>
<td>{data.program}</td>
</tr>
))
Для отображения раздела отсутствующих документов мы отправляем запрос к бэкнэду и получием список тренеров, которые не заполнили анкету, не сдали тесты на туберкулез, не привиты от Covid и не прошли проверки.
Для отображения имен для каждой категории снова используется метод map().
Если нажать кнопку «Send reminder email», эта информация будет отправлена React-ом на бэкэнд. Контролер отвечает за отправку сообщения электронной почты и обмен информацией с компонентом представление о том, отправилось ли сообщение.
На основе информации, которую он получает от контроллера, во View отображается сообщение об успехе или сообщение об отказе.
Компонент Controller
Контроллер взаимодействует с компонентами «Модель» и «Представление» и выполняет все логические операции для нашего приложения. Этот раздел кода был построен в Node.JS и Express.
Контролер получает полный список тренеров из «Модели» и отправит эту информацию в «Представление». Контролер также отвечает за фильтрацию через «Модель» и предоставление списка тренеров, которые не сдали необходимые документы.
Все эти данные отправляются в «Представление», чтобы их можно было отобразить пользователю.
Что касается функциональности электронной почты, то «Контролер» перед отправкой проверяет валидность адреса электронной почты.
Для отправки электронных писем использована Nodemailer:
transporter.sendMail(mailOptions, (err) => {
if (err) {
console.log(`Applications: There was an error sending the message: ${err}`)
res.json({ status: 'Email failure' })
} else {
console.log(`Applications Success: Email was sent`)
res.json({ status: "Email sent" });
}
})
Если сообщение электронной почты успешно отправлено, пользователь получает уведомление, и сообщение электронной почты отображается в почте демонстрационной учетной записи.
Если при отправке сообщения возникает ошибка, то «Контроллер» посылает эту информацию в «Вид», чтобы пользователю отобразилось уведомление об ошибке.
Заключение
А в заключение повторим пройденное:
Model-View-Controller - популярный шаблон программирования, используемый для разделения логики приложения на три различных компонента.
Хотя шаблон MVC первоначально использовался в настольных приложениях, в конце 1990-х он стал популярным в разработке веб-приложений.
Модель отвечает за логику данных, лежащую в основе приложения.
Представление - это то, что пользователь видит в приложении и взаимодействует с ним.
Контроллер действует как мозг приложения и взаимодействует с моделью и представлением.
Веб-инфраструктуры, использующие шаблон MVC - это Ruby on Rails, ASP.NET MVC, Laravel и Angular.