Все потоки

Как известно, с ростом размера кода приложения его становится все сложнее и сложнее поддерживать. Рассмотрим подход, как с наименьшими усилиями структурировать код Symfony приложения так, чтобы снизить затраты на внесение в него изменений и упростить переиспользование или замену его частей. По каким принципам разбивать функционал на модули, как обобщать, как называть, разберем на примере. У нас будет цельное приложение, но если понадобится, выделить нужный компонент мы сможем с минимальными усилиями.

Данная публикация написана по мотивам поста «Что же не так с ДЭГ в Москве?». Его автор описывает, как можно выгрузить и расшифровать данные по электронному голосованию, а также приводит целый список замечаний к его текущей системе.

Статья хорошая, её выводы и замечания я полностью поддерживаю, но мне захотелось дополнить её в обеих частях. Первая — с анализом того, как в процессе голосования менялись отданные за различных кандидатов голоса (и обнаруженные в этом аномалии); вторая — моя позиция о фундаментальных недостатках любого электронного голосования, которые неустранимы на практике (особенно в современной России).

Привет, Хабр! В следующую среду 29 сентября в 13:00 мы приглашаем вас на 10, юбилейную научно-техническую конференцию Hello, conference! посвященную передовым идеям и решениям в архитектуре приложений, данных и бизнеса. Участие бесплатное, но важно заранее зарегистрироваться, чтобы получить ссылку на трансляцию.

Помимо выступления топовых специалистов MTS Digital, будет доклад из Сбера, а хедлайнером конференции в этот раз выступит эксперт мирового уровня в области разработки ПО, работающий на стыке гибкого проектирования и системной архитектуры — Нил Форд, директор и архитектор в компании Thoughtworks, которого мы специально выписали из штатов. 

Современные NLP-приложения, например, для анализа настроения, поиска ответов на вопросы, смарт-ассистенты и т. п., используют огромное количество данных. Такой объём данных можно напрямую передать в модель машинного обучения. Почти все текстовые приложения требуют большой предварительной обработки текстовых данных — создания вложенных векторов с нуля с использованием счётчика частоты слов. На это уходит много сил и времени. Чтобы избежать этого, для всех сложных задач предварительной обработки используются модели Transfer Learning. Им нужно просто передать необработанный текст, об остальном модель позаботится сама.

Небольшая ремарка. Данный материал является переводом, и мы не несем ответственности за факты, представленные автором в первоисточнике.

Ключевая тенденция рынка чат-ботов — это работа над эффективностью в определении намерений пользователя. Для себя мы поставили данную задачу во главе узла: нам критически важно сделать продукт удобным и практичным именно для разработчиков. Поэтому мы сейчас думаем о том, чтобы внедрить BERT в нашу работу. Технология для нас новая, мы читаем и переводим очень много информации по данному вопросу. Наиболее интересными материалами мы поделимся с вами в рамках данного блога.

В этой статье мы обсудим один из фреймворков трансферного обучения — BERT. Рассмотрим, как использовать модуль предварительной обработки BERT, чтобы создавать вложения слов без усилий. Основные моменты, которые будут рассмотрены в этой статье:

Есть счастливые люди, которые могут себе позволить просто перезаписывать YAML конфиги в продакшене. Мне же повезло меньше - инсталляции у меня специфичные и конфиги часто настраиваются "под себя". К каждому релизу приходилось готовить отдельную доку для ручного апдейта конфигурации.

Естественно, что руки сами тянутся автомотизировать такое безобразие, но гугл быстро дал понять что не я один мечтаю о хорошем, только вот заветного оазиса пока никто не нашел. Нет, смержить два YAML файлика задача не трудная, но только если готов пожертвовать комментами (что для многих, как и для меня, недопустимо).

Как вы уже могли догадаться, тулзу я в итоге написал свою (java). Но рассказать я хочу не о том что она умеет, а о том что было после "да что я сам не сделаю что ли...".

Кода не будет, просто описание того с чем пришлось иметь дело и что в итоге пришлось сделать (что гораздо интереснее скучных циклов). Заранее извиняюсь за обилие англицизмов.

Появление крошечных камер в смартфонах, GoPro и им подобных девайсах связывают с попытками НАСА создать компактную и недорогую систему индикации.

Первым датчиком изображения была фоточувствительная ПЗС матрица (CCD). Каждая строка матрицы разбита на пиксели. Данные по ним передаются до тех пор, пока не достигнут края чипа, где сигнал усиливается и происходит их запись. Вскоре на замену ей пришла КМОП-структура (комплементарная логика на транзисторах металл-оксид-полупроводник – по той же технологии построена энергонезависимая память BIOS). Здесь каждый пиксель может усиливать свой собственный заряд, и оттого датчик становится более энергоэффективным и чувствительным. Такой датчик прозвали активно-пиксельным (APS), а разработала его впервые японская компания Olympus. Toshiba и Canon последовали её примеру, однако сместить CCD с лидирующих позиций им не удалось.

Лаборатории реактивных двигателей НАСА удалось произвести первые APS за пределами Японии. Команду возглавлял Эрик Фоссум. Вскоре он покинул агентство и основал компанию Photobit со своим партнёром, Сабриной Кемени, в 1995 году. Вместе они вывели в коммерческий оборот технологию APS, внедрив её в такие устройства, как эндоскопы, цифровые зеркальные фотоаппараты, мобильные телефоны и веб-камеры. Датчики Photobit использовались также в продуктах Logotech и Intel. В 2001 году компанию выкупил техногигант Micron. С появлением видео в HD-качестве большинство производителей камер перешли на технологию КМОП, поскольку низкое энергопотребление при её применении означало, что большее число пикселей можно было интегрировать без риска перегрева или истощения батареи.

То самое космическое агентство НАСА никогда не привязывало людей к петардам и не запускало их на Луну. Нет, оно и сейчас так не делает. Вместо этого агентство двигает вперёд робототехнику и комплектует экспедиции на МКС.

А ещё НАСА отправило три зонда, и все они сейчас пытаются покинуть пределы солнечной системы. Самый быстрый космический корабль в их числе. Оно же высадило роботов на Марс, а также направило аппараты для исследования Меркурия и планет юпитеровой группы. Его новый марсоход – это вооруженный лазером ровер размером с легковой автомобиль, с ядерной силовой установкой и вертолётом на борту.

Попутно НАСА внедряло новые технологии. Одни вещи настолько вошли в обиход, что мы почти не замечаем их, а другие стали неотъемлемой частью наших ПК. Жизненно важные, футуристичные, ставшие городскими легендами – далее приводятся изобретения НАСА, которые более всего помогли человечеству.

Тут я написал про интересный алгоритм определения цветов, который был использован для решения WRO Senior в 2019 году.

Здесь не будет очень сложного кода, но есть крутая идея. Если она вам пригодится - я буду рад.

Python является одним из наиболее подходящих языков для автоматизации задач. Будь то повторяемый (этический) веб-скоб через некоторое время, запуск некоторых программ при запуске компьютера или автоматизацию отправки повседневных электронных писем, Python имеет много модулей, которые облегчают вашу жизнь.

Одним из них является модуль под названием keyboard, который полностью контролирует вашу клавиатуру. С помощью данного модуля вы можете печатать что угодно, создавать горячие клавиши, сокращения, блокировать клавиатуру, ждать ввода и т. д.

Проблема

Наравне с многими компаниями, занимающимися разработкой ПО, в качестве составления общей картины о затраченном сотрудниками времени (а также способа расчета заработной платы, что не слишком важно) на те или иные задачи использует таймшиты - записи с указанием проекта, длительности выполнения задачи и кратким описанием проделанных действий. Однако если с первыми двумя пунктами проблем зачастую не случается, то к “творческой” части проводки периодически возникают вопросы: из текстов не всегда понятно, что конкретно сделал человек за тот или иной промежуток времени, и это может привести к недопониманию и конфликтам со стороны заказчиков, а также банально помешает грамотному учету рабочих часов сотрудников.

В качестве способа смягчения ситуации было решено разработать классификатор текстов, который смог бы на этапе заполнения сориентировать работника по поводу корректности и доступности для понимания составленной им проводки. Что из этого получилось - читайте далее.

Цель исследования

Цель исследования - разработка модели для классификации проводок на валидные и не валидные, а также на 8 классов по смыслам, а именно: анализ данных, провел встречу, подготовил отчет, разработал функциональность, сделал документацию, развертывание сервера, тестирование, обучение. Также должны иметься 2 дополнительных класса: «Отпуск» и «Очень плохая проводка», если смысла текста проводки не понятен.

Подготовка данных

Был получен датасет, состоящий из 6000 текстов проводок из системы учета времени сотрудников компании НОРБИТ. Сет был размечен вручную в соответствии с описанной выше классификацией – получили 2297 экземпляров.

Ранее мы поделились на Хабре текстовой версией очередного выпуска подкаста «ITMO Research_». Его темой стала карьера профессора Нового физтеха в области изучения экситонов и двумерных материалов. Сегодня — рассказываем чуть больше о свежих исследованиях представителей Нового физтеха и других структурных подразделений Университета ИТМО в формате компактного дайджеста.

Вьетнам — одна из самых популярных стран среди туристов и удаленщиков. Сюда едут за идеальным климатом, теплым морем, низкими ценами и свежей едой. И готовятся мириться с плохим интернетом, опасным дорожным движением, отсутствием культурных развлечений и другими минусами «неразвитых» стран.

Чтобы разобраться, как живется во Вьетнаме на самом деле, мы пообщались аналитиком, которая с 2013 года живет здесь с супругом и не собирается никуда уезжать. Она расскажет, какие тут на самом деле цены, как обстоят дела с развлечениями и медициной и в чем главное отличие Вьетнама от других стран Юго-Восточной Азии.

Конфликт между Владиленом и Ильей Климовым (популярными авторами контента по JavaScript), казалось бы уже угасший, вчера получил продолжение. Владилен выложил новое видео на своем youtube-канале, в котором ответил на критику своего курса и раскритиковал грязный пиар своего оппонента.

Я не буду выяснять кто прав, а кто виноват.

Вместо этого я предлагаю поговорить про действительно качественный платный контент по Vue.js. И в конце я поделюсь полезными лайфхаками, связанными с этими курсами, которые немного сэкономят ваши деньги.

Рассказываем, что собирается осуществить регулятор, чем отвечают стриминговые сервисы и как на все это реагируют исполнители. Подробности — под катом.

В прошлый раз мы представили вашему вниманию пару «полочников» и «напольников» от Arslab и Triangle, плюс — поделились экспертными обзорами данных моделей акустики. Сегодня смотрим на портативную колонку и ЦАПы.

Поднимаем свой веб-сервер в домашней сети видимый из вне для pet проектов на старом ноутбуке с Ubuntu Server.

Патагония — таинственный мир, населенный четырехметровыми гигантами. Загадочными растениями и животными. Эти земли полны сокровищ, тайн и мистики. Патагония… 

Как и обросшее мифами и легендами место Патагония, открытое Магелланом в 1520 году, точно такой же удивительной компанией мне предстала Patagonia Ивона Шуинара. Компания, которая стала известна благодаря своим принципам, изобретательности, качеству и правильному подходу к делу.