Data Science. SQL hub

Парень рассказал, что Claude удалил его базу данных, хотя понимал, что это нужно сделать только после загрузки на прод. После удаления модель ответила: «Это моя ошибка. Сейчас восстановить неоткуда. Прости.»

Трюк дня. Сравнение с предыдущим. Решение. Решение: использование DATEDIFF DATEDIFF: эта функция вычисляет разницу между двумя датами. Она используется для того, чтобы обеспечить сравнение именно «сегодняшних» и «вчерашних» температур. Если сформулировать обычным языком следующий запрос, то окажется, что он выражает следующую идею: нужно выбрать такие идентификаторы, чтобы температура, соответствующая представляемым ими датам, была бы больше, чем температура на «вчерашние» по отношению к ним дат...

🌶 Базы данных за 30 секунд 🧠 🗄️ Реляционные базы данных (SQL) • Данные хранятся в таблицах • Фиксированная схема • Поддержка ACID-транзакций Примеры → PostgreSQL, MySQL 📦 NoSQL базы данных • Гибкая схема данных • Созданы для горизонтального масштабирования Примеры → MongoDB, DynamoDB ⚡ Key-Value хранилища • Простая модель: ключ → значение • Очень высокая скорость работы Примеры → Redis, etcd 🧱 Wide-Column базы данных • Данные хранятся в семействах колонок • Подходят для огромных объёмов дан...

📌 Андрей Карпаты выложил новый проект - karpathy/jobs. Он взял данные по 342 профессиям из статистики BLS (≈143 млн работников в США) и с помощью LLM оценил, насколько каждая из них подвержена влиянию AI по шкале 0–10. Результат он визуализировал в виде treemap. Средний показатель по всем профессиям: 5.3 / 10. Примеры: • разработчики ПО: 8–9 • кровельщики: 0–1 • специалисты по расшифровке медицинских записей: 10 / 10 💀💀 Паттерн довольно простой. Если вся работа происходит за экраном, риск авт...

Типичная работа с ИИ? — Зачем ты удалил продакшн-базу данных? — Ты абсолютно прав! 🚀 Полезный ресурсы по БД⚡️ Max

🔥Есть план на 27 марта Мы узнали, что AvitoTech собирает Database meetup, и решили, что мимо такого проходить нельзя. Тематика — самая что ни на есть хайповая: базы данных, масштабирование, безопасность. Что обещают организаторы: — Никита Жига поделится чек-листом по защите чувствительных данных на DBaaS и расскажет, как она устроена в Авито — Роман Ананьев покажет различия и преимущества FoundationDB и Cassandra 5 на практике — Игорь Конев проведёт по пути масштабирования S3, который отличаетс...

🖥 SQL-концепции, которые реально нужно знать: • CRUD → SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE • Ключи → PRIMARY KEY, FOREIGN KEY • Ограничения → NOT NULL, UNIQUE, CHECK, DEFAULT • JOIN’ы → INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN • Агрегации → COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX • Группировка → GROUP BY, HAVING • Фильтрация → WHERE, BETWEEN, IN, LIKE • Сортировка → ORDER BY • Подзапросы → SELECT (SELECT …) • Индексы → CREATE INDEX • Представления → CREATE VIEW • Транзакции → BEGIN, COMMIT, ROLLBACK • Пагинация → LIMIT,...

🚀 Умный помощник для Claude Code gstack превращает Claude Code в команду специалистов, доступных по запросу. Он предлагает восемь навыков для управления рабочими процессами, включая планирование, ревью кода и автоматизацию браузера, все через удобные команды. 🚀 Основные моменты: - Многофункциональные команды для разных ролей (CEO, инженер, QA). - Интеграция с Conductor для параллельной работы. - Полная автоматизация тестирования и ревью. 📌 GitHub: https://github.com/garrytan/gstack

🖥 ByteDance только что open-sourced OpenViking, и этот проект показывает, что именно не так с тем, как сегодня строят память для AI-агентов. Вот где большинство агент-фреймворков ошибаются: Память хранится в одном месте. Ресурсы — в другом. Навыки разбросаны по системе. Когда агенту нужен контекст, обычно делают плоский векторный поиск и просто надеются на лучший результат. Именно это и проблема. OpenViking решает её одной идеей: рассматривать контекст агента как файловую систему. Всё работает ...

🔥 Очень любопытный проект: Supermemory показал 99% на SOTA-бенчмарке памяти • Supermemory набрал ~99% на LongMemEval_s с использованием экспериментальной техники ASMR (Agentic Search and Memory Retrieval) • Вместо классического vector search и embeddings используется система параллельных агентов-наблюдателей, которые извлекают структурированные знания из истории взаимодействий сразу по нескольким направлениям • Используются специализированные поисковые агенты: → для точных фактов → для связанно...