Все потоки

Недавно, постигая азы Машинного Обучения и изучая классификацию, я наткнулся на precision и recall. Диаграммки, которые часто вставляют, объясняя эти концепции, мне не помогли понять отличия между ними. Но чудо, я придумал объяснение, которое понятно мне, и я надеюсь, что оно поможет кому-нибудь из вас на пути изучения ML (возможно это объяснение кто-то придумал до меня) .

Перед тем как начинать, давайте представим горку песка, но в этом песке ещё есть песчаные камни, они ведь тоже являются песком, так? Также в этом песке есть некоторый мусор. Наша задача - просеять песок...

По разным данным в СМИ, за март из России уехало от 50 до 100 тысяч айтишников и ещё столько же планируют переезд в апреле. Многие из них уже работали на зарубежных работодателей, кто-то переезжал вместе с компанией. Но многи и тех, кто продолжает трудиться на российские компании из-за границы.

В этой статье мы постарались собрать всё самое важное, что надо знать работнику о трудовых отношениях и какие риски учитывать в последнем случае. Ведь с одной стороны, вроде бы можно удалённо работать по ТК, а с другой — вроде бы и нет.

Любому очевидно, что ниже показаны три совершенно разные картинки: птица, собака и лошадь. Но с точки зрения алгоритма машинного обучения, все три могут восприниматься как одинаковые: ведь на каждом из них есть белый квадратик в черной рамке.

Этот пример ярко иллюстрирует одно из опасных свойств, присущих моделям машинного обучения и позволяющее эксплуатировать такие модели для заведомо неверной классификации данных. (На самом деле, квадратик может быть и гораздо меньше; здесь я увеличил его для наглядности.)

Николай Рерих был не только великим художником, но и юристом - выпускником юридического факультета Санкт-Петербургского императорского университета. Пак Рериха оформлен с соблюдением подходов Legal Design.

Делай как Рерих, оформляй документы по проекту красиво и удобно!

Мы не любим ложь, мы ненавидим когда нас обманывают и ненавидим тех, кто нас обманывает. Праведный гнев охватывает нас, когда понимаем, что стали жертвой обмана. И в то же время мы постоянно лжём. Мы, люди - чемпионы по вранью. Лгут родители и лгут дети, лгут жены и лгут мужья, лгут политики, врачи, священники. Конечно же, лгут торговцы и мошенники. С одной стороны мы постоянно лжём, с другой стороны мы ненавидим ложь. Почему у нас двойные стандарты по отношению ко лжи. И откуда она, кривда, взялась?

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Писарев, и я отвечаю за ноутбуки в магазине xcom-shop. В этом посте я хочу поднять тему покупки лэптопа. Этот, казалось бы, очевидный вопрос, сегодня имеет совершенно другие акценты, чем еще пару месяцев назад. Выбирая портативный компьютер важно разобраться, что именно есть в наличии, и сколько это будет стоить. Для тех, кому срочно нужен новый лэптоп под катом — небольшая подборка действительно присутствующих в продаже моделей.

Самые популярные функции высшего порядка - это map, filter и reduce. Мы все используем их, так как думаем, что синтаксис намного лучше, и писать их даже быстрее, чем старый способ for-in loop. Но так ли это на самом деле? Задумывались ли вы когда-нибудь о производительности этих встроенных функций? Они встроенные, поэтому, естественно, они должны быть лучше, не правда ли? Давайте погрузимся в эти функции вместе, чтобы выяснить, так ли это на самом деле.

В прошлый раз мы с вами разобрали Алгоритм Кнута — Морриса — Пратта, сегодня мы разберем не менее интересный, а на мой личный взгляд, даже наиболее любопытный и изящный алгоритм поиска подстрок в тексте, который подкупает своей гениальной простотой.

Главная суперспособность человека - это способность учиться. Если бы учиться было легко, то купил 3 книги по высокозарплатной тематике, обучился, и пошел зарабатывать миллионы. Но так не происходит. Учиться тяжело, а человек ленив и это биологическая данность. Мозг человека предназначен искать решения задач с минимальными затратами для своего носителя. Возможно мозг и тело это такой взаимовыгодный паразитический симбиоз изначально разных животных :) И мозг помогает телу лишний раз не напрягаться.

Фиксируем. Задача мозга избегать лишних физических нагрузок для тела.

Теперь приняв на веру данное утверждение, можно смоделировать ситуацию, когда мозг заинтересован учиться. А это ситуация, когда новое знание позволяет избежать или сократить затраты энергии. Например, если дать исполнителю экселевский файл со списком сотрудников и сказать перепечатать фамилии всех сотрудников большими буквами. То на 2000-х тысячном сотруднике, даже самый не умный исполнитель начнет задумываться. А может есть какие-то средства в экселе сделать это быстрее? Он же где то слышал, что компьютер сам может вычислять всякие вычисления. То есть баланс затрат энергии на безмозглое исполнение, превысит баланс затрат на поиск и изучение средства автоматизации задачи.

Фиксируем. Мозг готов обучаться если есть энергетическая выгода от обучения.

Итого. Принимая на веру эти два вывода. Можно смоделировать эффективную систему обучения.

Система обучения должна ставить ученику реальную практическую задачу из жизни. И некоторое время заставлять выполнять ее в лоб без мозгов. Дождаться когда ученик почувствует усталость у тупой рутины. Затем дать новое знание, которое позволит решить задачу быстрее/легче. Теперь мозг ученика сразу запомнит это новое знание. То есть система обучения должна строиться по принципу:

Недавно мы с женой поспорили о допустимости манипулятивных приёмов в работе с людьми. Я строго против этого и потому настаивал на честном раскрытии карт. Жена же утверждала, что прибегать к манипуляциям допустимо, если цель оправдана. 

Между делом она обозначила, что воспитательные приёмы – а детей мы тоже затронули (в целом – своих нет) – это не что иное как манипуляция. А раз так, то и со взрослыми есть некоторая градация допустимости «грязных трюков». 

Чтобы оспорить позицию «приём = манипуляция», я поспрашивал знакомых педагогов, есть ли какой-то справочник, с которым можно было бы свериться

Source generators (генераторы исходного кода) — это часть платформы Roslyn, которая появилась в .NET 5. Они позволяют анализировать существующий код и создавать новые файлы с исходным кодом, которые в свою очередь могут добавляться в процесс компиляции.

В .NET 7 появилась новая функиональность для регулярных выражений, которая позволяет генерировать исходный код для проверки регулярного выражения во время компиляции с помощью специального source generator. Генерация исходного кода во время компиляции, а не во время выполнения, имеет несколько преимуществ:

Среди улучшений ASP.NET Core поддержка фильтров обработчиков маршрутов Minimal API, повышение тестируемости обработчиков маршрутов Minimal API, биндинг в контроллерах MVC и контроллерах API с помощью TryParse и не только. Материалом из блога разработчиков делимся к старту курса по разработке на C#.

Всем привет. К вашему вниманию гайд по прохождению игры Soviet Project.

Главный герой просыпается от звуков сирены, которая заставляет его выбраться из дома на улицу. Ключ от квартиры будет находится на кухне. Выйдя из своей квартиры, нужно зайти в квартиру на первом этаже. На подоконнике возьмите второй ключ от хранилища. После этого вы сможете выйти на улицу.

Друзья, это начало нового цикла статей про создание игры жанра dungeon crawler с использованием фреймворка LeoECS Lite, и его задача – помочь вам быстро разобраться, как на практике применить LeoECS Lite для разработки игр на Unity и решить некоторые виды проблем. Перед чтением убедитесь, что вы понимаете принципы архитектурного паттерна ECS, так как отвлекаться на базовые понятия мы не будем, а перейдем сразу к практике.

12 апреля Станислав Козловский, один из миллионов редакторов «Википедии», дал интервью сайту «Медиа ньюс» (news.ru). По его словам, Роскомнадзор предъявил десятки претензий к Википедии и готовится заблокировать её. Приведём краткий конспект этого интервью и наш короткий вывод.

Я написал данный пост, так как чувствую, что Микрофронтенды это стало не просто модное слово, они уже начали распространятся на большие проекты.

Микрофронтенды могут быть следующей важной вехой в фронтенд разработке.

Давайте я вам расскажу почему!

Мы живем в мире, где зависимость от того или иного вендора может привести к катастрофе. Если базировать свой бизнес на Google Cloud, AWS или Azure, или даже каком-то отечественном аналоге, то в любой момент тебе могут сказать, что твоё облако больше не твоё. А ты уже привык или привыкла (я очень надеюсь тут на женский взгляд на проблему) к их гитлабу, нексусу и прочим плюшкам, которые доступны из коробки и заинтегрированы между собой и твоим проектом. Как быть?

Решение тут одно. Нам не нужно одно гигантское облако, как нам не нужны моносервисы. Ими сложно управлять. Нужны микросервисы и микрооблака. Представьте, что вы хотите создать своё приложение для знакомств. Разве вам для его работы нужны ксеоны и прочие суперпроцессоры? Вряд ли. Нужен ли вам гигантский дата-центр? Ответ тот же. Скорее всего, вам достаточно 2-4 виртуалок обычного типа, на которых нужно запустить ваше приложение и небольшую инфраструктурную обвязку вроде api-gateway и sso, а также гитлабов и нексусов, если речь идет о контуре разработки. И обойдется это вам гораздо дешевле. Проблема только в том, что хостингов виртуалок на рынке полно, а вот удобно инструмента превращения этих виртуалок в своё небольшое облако - нет. А теперь представьте, что такой инструмент есть. Тогда если хостинг скажет вам "прости-прощай и собирай манатки", то мы просто берем и переезжаем со словами "а ну и пожалуйста, не очень то и хотелось".

Я уже начал вести разработки в этом направлении. В этой статье я показал, как можно взять сеть виртуалок и сравнять на них операционные системы. Это был первый шаг к подготовке такого микрооблака. Вторым шагом будет связка этих виртуалок в единую сеть, для чего нам понадобится OpenVPN. В целом, я хочу создать серию скриптов, запускаемых из докера, которые последовательно подготовят такое микрооблако.

В книге Дженнифер Эберхардт «Предвзятость: раскрытие скрытых предубеждений, формирующих то, что мы видим, думаем и делаем» сказано: «Категоризация — группировка схожих вещей — является не какой-то отвратительной особенностью человеческого мозга, а процессом, в который одни люди вовлечены, а другие нет. Скорее, это универсальная функция мозга, которая позволяет нам организовывать и управлять раздражителями, которые постоянно нас бомбардируют, чтобы не допустить перегрузки».