пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ
По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Отслеживание версий программного обеспечения – довольно сложная задача, и Git помогает с ней справиться. С помощью теговой системы Git вы можете создавать версионированные номера версий, которые бы указывали на определенные коммиты, и использовать их в автоматизации CI/CD для публикации версий.
Тегированные версии в Git
Теги Git очень напоминают ветки Git. Это отметки, которые указывают на определенные коммиты, и их можно использовать для извлечения репозитория в определенный момент времени. Однако их нельзя обновить или изменить (в отличие от ветвей), и они всегда указывают на конкретную версию.
Как правило, теги используются для присвоения определенным выпускам номеров версий, и в большинстве случаев для этого используется формат семантического версионирования (Major.Minor.Patch). Такой подход довольно полезен с точки зрения отслеживания версий, особенно если при развертывании возникают проблемы и необходимо вернуться к последнему одобренному тегу.
Кроме того, теги используются для передачи сигнала конвейерам CI/CD о том, что необходимо опубликовать версию. Некоторые репозиторию могут быть настроены на публикацию «последнего» выпуска для каждого отдельного коммита, особенно после тестирования ветвей разработки. Также теги часто используют для того, чтобы CI-конвейеры выпуска запускались и развертывались только по специальному запросу.
Когда вы отправляете изменения в удаленный репозиторий, например, GitHub, ваши теги будут отображаться во вкладке «Releases» (Версии). Таким образом, другие люди могут клонировать и загружать репозитории по этому тегу.
Выгрузить определенные теги можно с помощью команды
git checkout
что аналогично извлечению ветки.
git checkout v1.0.0
Создание тегов
Для того, чтобы создать простой тег, много сил вам не потребуется. Вам нужно просто извлечь коммит или ветку, которой вы хотите присвоить тег, и запустить команду
git tag
с названием тега.
git checkout master
git tag v1.0.0
В любом случае есть общепринятая практика, которая подразумевает использование комментированных тегов, то есть тегов, которые позволяют задавать описание и могут хранить дополнительную информацию о том, кто их создал и когда (по аналогии с коммитами).
git tag -a v1.0.0 -m "New Release Version - Summary"
Кроме того, вы можете присваивать теги коммитам, которые были созданы ранее, при этом не извлекая их:
git tag -a v1.2 commit_id
Теги нельзя отправлять в удаленные репозитории, такие как GitHub, с помощью стандартной команды Git
push
. Эту команду необходимо запускать с флагом
--tags
или отправлять имя тега вручную.
git push origin --tags
Удаление и редактирование тегов
Теги можно удалять, но важно помнить, что, если вы удалите теги с удаленных серверов, то можете подпортить работу других людей, которые работают с вашим репозиторием. Однако, так как вы на самом деле не редактируете историю Git, то это больше похоже на удаление старой ветки, которая не затрагивает ни один из текущих коммитов.
Вы можете удалить тег по имени с помощью флага
-d
:
git tag -d v1.0.0
Вы даже можете удалить их из удаленного репозитория с помощью следующей команды:
git push origin --delete v1.0.0
А для того, чтобы отредактировать тег, вам понадобиться флаг
-f
, который заставит Git переписать существующий тег:
git tag -f v1.0.0
Создание версий на GitHub
GitHub также поддерживает теги, но расширяет их возможности за счет собственной системы версий (Releases). Версии можно создать из тегов, любого конкретного коммита или с помощью указателя HEAD на любую текущую ветку.
Основная цель публикации версий – предоставить людям для загрузки заранее собранные двоичные файлы. Такая функция довольно полезна на GitHub, но теги ее предоставить не могут. В случае тегов пользователям все равно придется клонировать определенный тег и производить сборку из исходного кода.
Еще одна цель – документирование примечаний к версиям. Система версий GitHub также поддерживает Markdown. Таким образом, пользователи могут легко просматривать версии и наблюдать за их большими изменениями с течением времени.
Создать версию довольно легко. Нажмите «Releases» на боковой панели вашего репозитория и создайте новую версию:
На этом экране вы можете ввести примечания к версии с помощью Markdown и перетащить двоичные файлы, необходимые для этой версии. GitHub автоматически предоставит вам ссылку на исходный код по этому тегу.
Кроме того, вы можете создавать версии автоматически с помощью GitHub Actions. Это избавит вас от постоянной загрузки двоичных файлов. Таким образом, вы сможете автоматизировать ваш репозиторий.
Привет, друг! В марте 2017 года на сайте разработчика FreePBX Distro появился новый дистрибутив, который включает в себя FreePBX 14 версии, Linux 7.3 и само ядро обработки телефонных вызовов – Asterisk (11, 13 и 14 версии). Отметим, что на момент написания статьи релиз проходит полномасштабное тестирование и доступен в формате «релиз - кандидата», или просто RC (Release Candidate). В статье рассмотрим процесс установки дистрибутива RC 1 SNG7-FPBX-64bit-1703-1 и проведем беглый обзор новых «фишек».
Установка
Установку мы будем производить на виртуальной машине в среде виртуализации Hyper-V. После загрузки .iso дистрибутива с сайта разработчика, сравниваем его MD5 - сумму и подключаем его к виртуальному приводу и включаем виртуальную машину:
Выбираем рекомендуемую опцию инсталляции и нажимаем Enter:
Выбираем опцию вывод детализации информации об установке через VGA и нажимаем Enter:
Оставляем селектор на стандартной установке и нажимаем Enter:
Начинается процесс установки, который занимает примерно 10-20 минут. По окончанию установки мы увидим соответствующее сообщение. Нажимаем Reboot:
Готово. Переходим к изучению нового интерфейса.
Новый интерфейс FreePBX 14
Из нововведений сразу в глаза бросается виджет Live Network Usage, который показывает загрузку виду Tx/Rx (передача/прием) на сетевом интерфейсе:
Пробежимся по вкладке Admin. Мы нашли дополнительный раздел Updates, в котором теперь можно планировать автоматическое обновление системы и модулей:
Во вкладке Applications появился модуль Calendar, который позволяет производить интеграцию с календарями (Outlook, iCal, CalDAV и обычный локальный календарь):
Важнейшей особенностью нового интерфейса является UCP (User Control Panel) 14 версии, в котором полностью переделана графическая компонента, визуализация информации, добавлена гибкая система настройки «дашбордов» и настройки виджетов:
Мы продолжим следить за новым релизом и держать вас в курсе :)
Вокруг только и разговоров, что про нейросети. А что с ними делать? Давайте рассмотрим новые (старые) профессии, где можно использовать искусственный интеллект. К примеру, согласно
исследованию Stack Overflow
70% респондентов используют или планируют использовать инструменты искусственного интеллекта в процессе разработки. Те, кто учится программировать, чаще, чем профессиональные разработчики, используют инструменты искусственного интеллекта (82% против 70%).
Никто не знает будущего, но правда становится любопытно, сможет ли ИИ полностью заменить человека в некоторых профессиях. А пока предлагаем ознакомиться те области, в которых частично применяются нейросети.
AI-тренер
Что делает: такой специалист обучает искусственный интеллект создавать корректные, грамотные и логичные ответы.
Требования:
— Опыт работы с языковыми моделями, такими как OpenAI ChatGPT;
— Уровень английского языка С1-С2;
— Умение грамотно и понятно писать тексты на русском языке;
— Образование в областях лингвистики, филологии, литературного творчества, журналистики, коммуникаций или смежных областей.
Сколько зарабатывает: от 75 000 рублей.
«Яндекс» был одним из первых на российском рынке труда, кто открыл вакансии для AI-тренеров. Компания начала искать редакторов, филологов, журналистов, чтобы тренировать свою собственную нейросеть YandexGPT. Сейчас на хх.ру AI-тренеров ищут Сбер, МТС и «Яндекс».
Нейро/ИИ — иллюстратор
Что делает: генерирует с помощью искусственного интеллекта изображения для соцсетей, логотипы, макеты и другие элементы графического дизайна. Также нейросети могут помочь с улучшением изображения, например, удалить шумы или увеличить четкость и т.д.
Требования:
— Знание графических программ (Photoshop, Figma, Illustrator и прочие);
— Навык работы с нейросетями: необходимо составлять для них точные и корректные запросы, чтобы получить нужный результат;
— Насмотренность и чувство вкуса.
Сколько зарабатывает: зависит от уровня компетенций, средняя зарплата примерно равна зарплате дизайнера.
Промпт-инженер
Что делает: он управляет ИИ-системами, разрабатывает и настраивает большие языковые модели. Промт — это текстовый запрос для нейросети. Суть новой профессии заключается в том, чтобы анализировать задачи заказчика, составлять правильный промт для системы и получать результат с помощью нейросети. В задачи промт-инженера также входит: анализ данных и контекста, тестирование промтов, их оптимизация и обновление.
Требования:
— Знание языков программирования (Java, C++ и Python);
— Понимание моделей машинного обучения и нейронных сетей;
— Опыт работы с СhatGPT, Claude, GigaChat, YandexGPT и др. чат-ботами.
— Знание английского языка будет преимуществом
Сколько зарабатывает: это новая отрасль с большим потенциалом, и специалистов, как и вакансий в ней не так много. По данным вакансий в США в 2024 году средняя зарплата промт-инженера составляет $63 тыс. в год.
ИИ-копирайтер
Что делает: собственно, все тоже самое, что и обычный копирайтер, только с использованием искусственного интеллекта. Пока нейросеть не может составить структурированный лонгрид, но с небольшими текстами справляется легко. Условный ChatGPT не может полностью заменить людей, обладающих опытом написания экспертного контента, в котором есть креативность, сочувствие и личный опыт.
Требования:
— Навыки работы с текстом;
— Работа с нейросетью: генерировать запросы, проверять, редактировать тексты; фактчекинг;
— Знание основ маркетинга.
Сколько зарабатывает: заработная плата начинается от 40 000 руб.
Специалист по ИИ-этике
Что делает: решает сложные этические ситуации, которые возникают при использовании искусственного интеллекта. Он разрабатывает стандарты взаимодействия с ИИ, следит за сбором, использованием и безопасностью персональных данных, анализирует и оценивает новые алгоритмы на предмет ошибок или предвзятости, может принимать участие в судебном процессе в качестве эксперта по безопасному использованию нейросети.
Требования:
— Понимание технологии ИИ;
— Знание законодательства: международное право, IT-право, право на интеллектуальную собственность;
— Широкий кругозор в области этики, философии, психологии и социологии.
Сколько зарабатывает: предложений по работе пока немного, вакансии встречаются на англоязычных сайтах. Средняя зарплата в США
составляет
$153,500 в год.
AI Product Manager
Что делает: создает, управляет и развивает продукты, основанные на искусственном интеллекте. Такой специалист обладает знаниями на стыке продакт-менеджмента и хорошо ориентируется на ИИ-рынке.
Требования:
— Понимание технологий искусственного интеллекта;
— Опыт в продуктовом менеджменте;
— Аналитические навыки: умение оценивать данные, рынок и тренды в технической области;
— Софт-скиллс: коммуникативные навыки, проактивность, лидерские качества и тд.
Сколько зарабатывает: зарплаты начинаются от 150 000 руб., на американской рынке менеджеры ИИ-продуктов получают конкурентоспособную зарплату от 100 000 до 150 000 долларов в год.
Кроме новых профессий, связанных с искусственным интеллектом, его можно использовать в других рабочих задачах. Известны примеры, когда ChatGPT помогал студентам выполнять письменные работы или писал сценарий для нового сюжета. Разработчики с его помощью могут оптимизировать работу и писать участки кода в нейросети. Уверены, мы еще увидим новые направления на стыке искусственного интеллекта.