Все потоки

Уважаемые читатели!

Мой блог, зародившийся из спонтанного общения с редактором Хабра @SLY_G, к настоящему моменту определенно приобрел некоторые узнаваемые очертания и читательскую аудиторию. Я благодарен тем, кто участвует в дискуссиях, тем, с кем мне удалось плодотворно поработать за пределами Хабра, тем, кто пишет и отвечает мне в личке.

При этом мне достаточно давно стало тесновато в канве научно-популярных лонгридов, и я пытался публиковать здесь и переводы. Переводы выбирал на свой вкус, прибегая к переводу в тех случаях, когда мне явно не доставало компетенции для создания качественной авторской статьи из-за сложности темы. Например, меня привлекает искусственный интеллект и научно-популярная сторона нейронных сетей, но вряд ли мой текст на такую тему будет лучше, чем качественный перевод.

Поэтому по согласованию с редакцией Хабра я решил завести второй блог, в котором буду переводить технические тексты. Блог будет вестись от имени пользователя @Sivchenko_translate. Переводы будут выполняться с английского языка на русский и, возможно, с немецкого языка на русский.

1 / 0

В субботу и воскресенье 25—26 сентября 2021 года в Москве, в библиотеке имени Некрасова (метро Бауманская) проходит XV Вики-конференция. Она посвящена развитию Википедии и аналогичных сайтов на языках народов России, а также вопросам свободного знания и свободных проектов в целом. Она будет онлайн и оффлайн. Приходите и подключайтесь.

Разбивка задач или пользовательских историй на равные части — широко распространённая активность, которая часто считается необходимым условием для предоставления достоверных прогнозов на будущее. Концепция искусственного разделения рабочих элементов на равные части для получения точного прогноза поставок не имеет под собой оснований. На самом деле, изменение размера ваших историй не только совершенно не имеет отношения к прогнозированию, но и может оказать негативное влияние на цели, которые вы пытаетесь достичь.

Об обработке текстов на естественном языке сейчас знают все. Все хоть раз пробовали задавать вопрос Сири или Алисе, пользовались Grammarly (это не реклама), пробовали генераторы стихов, текстов... или просто вводили запрос в Google. Да, вот так просто. На самом деле Google понимаетот него хотите, благодаря ш, что вы тукам, которые умеют обрабатывать и анализировать естественную речь в вашем запросе.

При анализе текста мы можем столкнуться с ситуациями, когда текст содержит специфические символы, которые необходимо проанализировать наравне с "простым текстом" или формулы, например. В таком случае обработка текста может усложниться.

Вы можете заметить, что если ввести в поисковую строку запрос с символами с ударением (так называемый модифицирующий акут), к примеру "ó", поисковая система может показать результаты, содержащие слова из вашего запроса, символы с ударением уже выглядят как обычные символы.

Так как всё-таки происходит обработка таких запросов?

Раньше, если ты регистрировался на сервисе, то твой логин оставался за тобой во всех остальных сервисах на данном домене: почта, поддомен хостинга, соцсеть, фотои видео хостинг, мессенджер и т.д. И вот, Вконтакте решило запустить вариант "Один логин - две системы" - соцсеть vk.com/LOGIN и электронная почта [email protected] могут принадлежать двум разным людям.

Что открывает очень интересные возможности (ну, или риски, смотря по какую сторону границы Добра и Зла вы находитесь)

Совсем скоро в онлайне стартует SmartData 2021. По названию конференции уже понятно, что она посвящена работе с данными, но не все так просто. Это достаточно обширная тема, в которой можно заниматься совершенно разными вещами. SmartData затрагивает конкретную часть домена «Работа с данными» — дата-инжиниринг. Тут можно услышать про СУБД, архитектуру DWH, MLOps и многое другое, с чем сталкиваются дата-инженеры.

Среди наших спикеров есть и люди из академической среды (Энди Павло), те, кто имеет дело с огромным количеством данным (Теджас Чопра из Netflix), топовый контрибьютор популярнейшего оркестратора Airflow (Эш Берлин-Тейлор) и многие другие профессиональные дата-инженеры и архитекторы.

Темы докладов будут самые разнообразные: как заниматься йогой со Spark, какие бывают инженеры данных, как масштабировать аналитику, совладать с ClickHouse без ущерба для здоровья, оптимизировать повседневные задачи с помощью ML и так далее.

Но не докладами едиными: будет ещё и два воркшопа, где зрители не внимают теоретическим знаниям со слайдов, а перенимают у спикера практические навыки работы с чем-то. А в финале конференции будет круглый стол об альтернативах Hadoop.

Под катом — детальный обзор программы, для вашего удобства поделённый на тематические блоки (инструменты, процессы, архитектура и т.д.).

Продолжаю прохождение программы обучения по DevOps от компании Geekbrains. На этой неделе завершил второй курс "Компьютерные сети" и, как обещал в предыдущем своем посте, оставляю свои впечатления для тех, кто задумался о прохождении этой (или другой) программы обучения у GB.

Привет, меня зовут Владимир Кустиков, я — архитектор решений в e-Legion. И сегодня я хотел бы рассказать вам про микросервисы.

Наверное, я где-то неправ. А возможно, что у меня просто подгорело. Но в какой-то момент после запроса рассказать о том, в каких проектах я успешно применял микросервисы, мое терпение лопнуло. Ни в каких, понятно?! И это мой персональный повод для гордости. Если вам вдруг стало интересно, что еще может рассказать этот странный безумец с пылающим взором, то у меня есть хорошая новость — ниже о микросервисах будет адаптированный под хаброформат рассказ с картинками. А если нет — смело закрывайте эту статью.

Летом 2021 года в Slack появились новые голосовые легковесные чаты — huddles. Мне они очень приглянулись в каждодневной рутине, и достаточно быстро появилась идея использовать их для улучшения жизни на работе.

Как известно, MVI строится на основе трех компонентов - модели, намерения (действия) и состояния экрана. Логика приложения диктуется пользователем, например, он хочет загрузить картинку в высоком разрешении, и различными внешними эффектами (далее - side-effects), например, внезапной потерей соединения.

Мне хотелось создать механизм, который будет способен обрабатывать намерения пользователя и их следствия (что-то внешнее, например ответ от api). Для этого я решил создать три интерфейса-маркера, которые будут отвечать за какое-либо событие, состояние экрана и не влияющие на состояние экрана уведомления.

Геоаналитика с помощью Python: GeoPandas, folium, Uber H3, OSM + примеры как можно определять лучшие локации для поиска помещений под открытие кофейни (и не только).

Кэширование — это механизм, используемый веб-приложениями для повышения производительности. Сегодня веб-приложения разрабатываются в промышленных масштабах. Такие приложения используют кэширование, чтобы свести время отклика к минимуму.

Ниже перечислены некоторые проблемы веб-приложений и то, как они решаются с помощью кэширования.

Размер зарплаты имеет все меньше значения, а работники становятся более требовательны к работодателям. Опрос компании LinkedIn показал, что 26% людей скорее откажутся от престижной должности, чем будут терпеть некомфортную обстановку на рабочем месте.

Соискателей волнует, создает ли компания среду, в которой они могут быть самими собой (47%) и приносить пользу обществу (46%). Современные работники хотят чувствовать, что они вносят вклад в развитие своих компаний. И хотя рабочая среда везде разная, хорошую от плохой отличает то, что в ней сотрудники вовлечены в дела компании, чувствуют свою значимость, их мнение важно для руководства. 

Создавать рабочую атмосферу, которая соответствует целям и задачам, не менее важно для компаний, чем контролировать результаты сотрудников. Ведь люди ищут работу, ориентируясь не только на уровень зарплаты и круг обязанностей. Они хотят найти место, где будет возможен компромисс между их ценностями и ценностями работодателя. И это объяснимо: в дальнейшем у них будут чаще совпадать ожидания, им станет проще добиваться целей и достигать успеха. 

Привет, Хабр! Мы продолжаем рассказывать о новых трендах в BI, и сегодня речь пойдет о расширении возможностей аналитических систем и кастомизации дашбордов под конкретные (и порой уникальные) задачи клиентов. Для этого необходимо работать на стыке DS и BI, а значит —  в BI должен быть базовый набор ML- инструментов (Machine Learning), доступных не только суровым математикам, но и бизнес-аналитикам. В этой статье мы рассмотрим возможные варианты пересечения сфер BI и DS для проведения более глубокой аналитики, с плюсами и минусами, а также покажем основные подходы к внедрению ML в BI на уровне стандартного функционала.

Тело готово к публикации

Вёрстка — это первое, чему обычно учатся начинающие фронтендеры. Но когда вёрстки в вашем проекте становится очень много, поменять что-то — особенно везде и сразу — становится непросто. Переверстать большой проект, как правило, почти нереально. И если начинает казаться, что в какой-то задаче это нужно, вероятно, пришло время для более нестандартных методов.

Всем привет! Меня зовут Юрий Голубев, я разрабатываю frontend в Почте Mail.ru. Сегодня я хочу поделиться опытом того, как мы добавили адаптивности и возможности кастомизации в интерфейс, а заодно — открыли новый для себя способ написания адаптивных компонентов.

Летом я участвовал в конференции DevOpsConf. Мероприятие оказалось очень полезным и ценным. И дело не только в том, что DevOpsConf дала возможность узнать что-то новое из технологий или опыта. Конференция натолкнула на несколько принципиальных выводов.

Этот пост – не про итоги DevOpsConf и даже не про содержание докладов. Зачем их пересказывать? Проще воспользоваться записью и послушать самостоятельно. Я же хочу поделиться мыслями о DevOps, которые пришли в голову, пока я слушал доклады коллег.

Поговорим о том, как можно использовать эмодзи при написании кода и какие для этого есть специальные языки программирования. А ещё дадим советы программисту, как использовать эмодзи в кодинге (спойлер: добавлять их в комментарии, описания коммитов и даже строки — для оживления логов). Ну, и немного истории появления смайлика.