- Опубликовано
Переходим от legacy к построению Feature Store
- Автор
- Имя
- Новости нашего ИТ
- Telegram
- Новости нашего ИТ14 подписчиков5145 постовДанный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
Переходим от legacy к построению Feature Store
#databases
Невероятная история о том, как внедрить систему Feature Store в проект с огромным legacy и получить профит. Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Дащенко, я из компании «Домклик», которая решает все вопросы, связанные с недвижимостью, включая оценку стоимости недвижимости любого типа. Это статья по мотивам моего доклада на конференции Highload++ про интерфейс между данными и ML-моделями Feature Store: как мы сделали его с нашей командой, каких результатов добились и с какими подводными камнями столкнулись на пути.
Новости нашего ИТ
14 подписчиков
5145 постов
Данный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
Предыдущий пост
- Опубликовано
Как собрать Telegram-бота, спасая от шума
Как собрать Telegram-бота для новостного дайджеста без шума
Следующий пост
- Опубликовано
JSTL forEach Index Values Example
JSTL forEach index values example
Из подборки #ai
- Опубликовано
Kafka
+1
Регуляторные документы РФ по ИИ в 2026 году
регуляторные документы РФ безопасность ИИ 2026
- Опубликовано
#it_news
+1
Куда и почему уходят бабки на нейросети
почему компании тратят деньги на нейросети и как это работает
- Опубликовано
#java
+1
An Introduction to Using simple-openai in Java
Как использовать библиотеку simple-openai в Java для интеграции LLM
- Опубликовано
Как AI убьет вашу базу: безопасность в 2026
как AI убьет базу данных безопасность 2026
- Опубликовано
#docker
+1
Как нейросеть может быть лучшим ассистентом?
как нейросеть стать лучшим ассистентом для работы и автоматизации
- Опубликовано
#docker
+1
Open-Source AI фитнес‑тренер: 27 MCP‑инструментов
Open-Source AI фитнес‑тренер: 27 MCP‑инструментов, 3 провайдера, граф упражнений, Docker PWA, код Claude Code
Свежие посты
- Опубликовано
#devops
+1
Model Context Protocol на Go: 100K ops/sec
Model Context Protocol на Go: 100K ops/sec, 10× быстрее Python SDK, multi‑tenancy, security
- Опубликовано
#java
+1
Создать Telegram‑бот погоды за 5 минут Nyagram
Как создать Telegram‑бот погоды за 5 минут на Java с Nyagram и OpenWeatherMap
- Опубликовано
Kafka
+1
Регуляторные документы РФ по ИИ в 2026 году
регуляторные документы РФ безопасность ИИ 2026
- Опубликовано
#java
+1
Spring Shell 4.0.1 is out!
Spring Shell 4.0.1 выпуск
- Опубликовано
Kafka
+1
CDC своими руками: Kafka + Debezium в лаборатории
CDC Kafka Debezium домашняя лаборатория PostgreSQL
- Опубликовано
Kafka
+1
Kafka: обработка ошибок и Dead Letter Queues
Как обработать ошибки в Spring Kafka и использовать Dead Letter Queue
- Опубликовано
#java
+1
Создание Ambilight приложения для Android на Java
Как создать приложение Ambilight для Android на Java
- Опубликовано
#java
+1
Архитектура факторов ранжирования Ozon runtime
архитектура факторов ранжирования в runtime поиска Ozon