Все потоки

Проверили новую GPU NVIDIA RTX A5500 на архитектуре Ampere с RT-ядрами второго поколения и тензорными — третьего. Хороша ли новинка? Для чего использовать — энкодинг, майнинг, нейросети? Рассказываем о результатах теста.

Всем привет. Недавно по работе возникла потребность разобраться с созданием новых тестов на GTest/GMock. Конкретно мой вопрос был связан с его конструкциями типа EXPECT_CALL и моками - что это за магические штуки и как они работают. Однако, по мере изучения выяснились и другие интересные вещи, с которыми хотел бы поделиться.

Ретро - это способ осознать какую работу проделала команда за время спринта. Благодаря Ретро всплывают вопросы и задачи, которые в ежедневной рутине откладываются на потом и игнорируются.

В этой рассказано из чего состоит Ретро и приведены практиками, которые помогают разнообразить Ретро, получить больший результат.

Предлагаемый материал является приложением в книге [1].

Современная цивилизация оказалась на перекрестке, на котором нужно выбрать смысл жизни. Из-за развития технологий большинство населения планеты может оказаться «лишним» - не востребованным в производстве ценностей. Есть и  другой вариант, когда каждый человек является высшей ценностью, абсолютной индивидуальностью и может быть незаменимо полезен в технологиях коллективного разума.

В восьмидесятых годах прошлого века задача создания научного направления «коллективный разум» была поставлена. Коллективный разум определяется ...

Если у вас нет ВНЖ вне России + нужно оплачивать сервисы картой или надежно принимать платежи/переводы, или оптимизировать налоги, или подключать/партнериться с разными сервисами и т.д., то открытие компании в США - по сути единственный железобетонно надежный способ, решает сразу все и не только. 

И у меня есть лайфхак!

Гонять через крипту, гонять самому в Казахстан за счетом, платить за плохо работающий unionpay, использовать сервисы типа bankoff - плохие варианты. Они либо уже доказали свою несостоятельность/скам, либо простыми/надежными их не назовешь. Гайки могут закрутиться там, где не ждешь. И очевидно, что в ближайшие годы ничего раскручиваться не будет. 

Всем привет! Меня зовут Меньшиков Илья, я тимлид в Бизнес-юните классифайдов в VK.

Вместе с командой мы работали над сервисом быстрого поиска вакансий и сотрудников на основе геолокации – VK Работа. Рост продукта сопровождался ростом команды, поэтому мне довелось провести достаточно много собеседований на позиции разработчиков и накопить немалый опыт. Несколько раз мы перестраивали процесс найма в команду, убирая излишние шаги. В этой статье я хочу поделиться тем, как мы в итоге выстроили процесс собеседований: что меняли, от чего отказывались и что получилось в итоге. 

Обзор статьи, которая поможет определить правильные решения в напряженные моменты матча, заставить критиков замолчать и вычислить тренеров-шарлатанов с помощью машинного обучения.

Товарищи, рассказываю о нюансах сбора и работы с данными для Autonomous Vehicles. Как правило, для создания обучающего датасета используют данные с датчиков LIDAR и камер. Но полученные данные в сыром виде очень разрознены ,и чтобы решить эту проблему, их нужно правильно объединить и интерполировать. И только после этого приступать к 3D Point Cloud разметке.

Cloud Native активно развивается в мире, а вот для банковских проектов в Беларуси это новая тема. Давайте обсудим развитие облачных технологий на примере Альфа-Банка в Беларуси – в нем я отвечаю за цифровую трансформацию и хочу поделиться с вами идеями.

Что такое производственная система банка и при чем здесь Cloud Native?

В широком смысле производственная система банка – это среда разработки, представленная инфраструктурой, инструментами и организацией процесса разработки программного обеспечения. В концепцию нашей производственной системы заложены 5 базовых элементов, которые ее определяют:

1. Cloud Native. Это подход к созданию и запуску приложений и сервисов, созданных специально для развертывания и эксплуатации в облачной инфраструктуре, что дает возможность командам разработчиков выйти на принципиально новый уровень эффективности.

2. Private Cloud. Так как практически любая банковская операция подразумевают работу с персональными данными, то тут требуется повышенный уровень защищенности. Поэтому когда мы говорим об облачным технологиях применительно к банку, то говорим не о публичном облаке, а о нашем собственном облаке или Private Cloud. При этом такое частное облако может быть размещено как на наших собственных серверах, так и в публичных Data-центрах.  Просто в случае с публичным Data-центром оно будет выделено исключительно под нас, обособлено и, по сути, являться нашим частным облаком.

3. Микросервисы. В Cloud Native реализуется архитектурный подход к созданию систем и доведению их до «прома», при котором приложения разрабатываются как совокупности относительно небольших обособленным сервисов. Каждый сервис реализует свои функции. Например, микросервис «депозиты» реализует только функции работы с депозитами, микросервис «карты» - карточные. Особенность в том, что каждый микросервис может быть доработан, перезапущен и масштабирован независимо от других сервисов в работающем приложении. Что особенно важно – это позволяет проводить частые обновления наших систем без их остановки.

Эта статья представляет собой краткий (шутка!) конспект одноименного (почти) вебинара, недавно проведенного автором.

Цель и вебинара и статьи - дать начинающим представление о тех понятиях, которые вынесены в заголовок, чтобы помочь из избежать повсеместной путаницы, сопровождающей эти темы.

Ну и немного раскрыть глаза на то, что, оказывается в PHP есть и асинхронность, и многопоточность, и в общем-то не нужно ждать мифической версии PHP 10, чтобы начать их использовать уже прямо сейчас!

В задачах построения и развития Data Platform с течением времени мы всегда приходим к вопросу эффективного управления данными.

Chief Data Officer, задавшись целью развить, вывести на новый уровень функцию управления данными, склоняются к “тяжеловесным” шагам, внедряя дорогостоящее вендорское ПО или начиная собственную разработку инструментов.

В то же время в открытом доступе есть законченные, испытанные временем продукты, с которых можно начать испытывать и развивать процессы и компетенции в области Data Governance, применив минимум затрат на внедрение и двигаясь поступательно методом “маленьких побед”.

Apache Atlas является одним из таких доступных open source-инструментов класса Data Catalog, который нам удалось полноценно опробовать и успешно замкнуть на него ряд процессов управления данными.

Приветствую. Данная статья не является новшеством. Это скорее сборка использования различных технологий для достижения одной цели — определение и анализ полученных данных. В моем случае - это аналитика аудиосодержимого. Нет, у меня не будет графиков по правилам Котельникова. Мы будем складывать полученные данные в различные базы данных и последовательно анализировать полученное, а также пытаться автономно на существующих мощностях переопределять речь в текст. К сожалению, в первой части больше теории.

В своей работе я регулярно встречаюсь с задачами, в которых требуется настроить и протестировать интеграцию веб сервиса с базой данных. Также среди людей, которых я обучаю, я вижу большое количество вопросов на эту тему. Так что я решил, что будет полезно разобраться с процессом тестирования этой области в отдельной статье, где все будет собрано в одном месте.

Story Point (иногда Scrum Point) — относительная мера сложности или трудоёмкости элементов бэклога продукта.

Используется в Agile управлении продуктами.

Если отвечать утилитарно — оценки(Estimate) нужны для быстрого и реалистичного планирования объема работы на спринт и построения BurnDown (BurnUP) диаграммы или Velocity Chart.

С каждым годом многомодульность в Android становится всё популярнее и популярнее. Выходит всё больше и больше статей, рассказывающих о ней. Но есть ощущение, что везде описывается просто подход, применяемый в рамках конкретного проекта. При этом можно заметить, что каждая компания применяет многомодульность по-своему.

Многомодульность — это лишь подход. Кому-то он может помочь, а кому-то и навредить. Во многих статьях лишь кратко касаются типов и структуры модулей. В этой статье я бы хотел это исправить, расписав, какие типы модулей вижу лично я. Потому что читая другие статьи мне постоянно не хватало каких-то типов модулей под конкретные ситуации.

Надеюсь, к концу статьи вы станете на чуточку ближе к ответам на вопросы: «Каким образом вообще можно внедрить многомодульность в свой проект?», «Какие типы модулей есть?» и «Нужна ли многомодульность в моём проекте?»

Добрый день! Вас приветствует Владимир Боровой, основатель компании Halten — российского разработчика электросамокатов. Да, именно так: российского разработчика. Мы сами силами своей инжиниринговой команды, нашего R&D-отдела создаем транспортные средства указанного типа.

В своем перовом посте я хочу немного познакомить вас со своей компанией, но главное — рассказать о нашем подходе к созданию и сервисному обслуживанию электросамокатов. А еще речь пойдет о том, почему для нас так важен учет потребностей нашего рынка, а также климатических и дорожных условий, в которых электросамокаты используются в России.

Казалось бы, зачем изобретать велосипед российский электросамокат, когда рынок уже заполнен недорогими и довольно популярными китайскими моделями? Дело в том, что я, как инженер по образованию, прекрасно понимаю недостатки, которые присутствуют в большинстве китайских моделей. И мне захотелось исправить ситуацию. Расскажу, как мне и моей команде удалось это сделать.

Договариваемся о ценностях в работе и о других правилах игры > Группа в Telegram на всех причастных > Lean Canvas > Решение технических моментов с инструментами > OKR сессия > Архитектурная сессия > Этап выработки операционного ритма и политики качества > Формирование бэклога и планирование 1 спринта > Подготовка к старту > Enjoy 🚀

Бывает, что комментарии интереснее самой статьи, верно? Нет, не потому что автор плох. Зачастую как раз наоборот - глубокое зачерпывание темы мотивирует и других дать раскрывающие, ценные замечания, поделиться опытом. Интересный текст интересно комментировать.

А для только погружающихся в тему, раскрытую материалом, комментарии особенно хороши: дают возможность получить экспертную оценку и понять, можно ли доверять написанному. В дополнение к этому есть еще и числовой рейтинг материала. 

Правда, как обычно, имеются некоторые нюансы.

Современное машинное обучение не только перенимает крутые математические методы, но и подстраивается под стремление человека автоматизировать управление процессами. Природа явления остаётся загадкой. То ли мы добиваемся лаконичности, то ли убиваемся собственной ленью — неважно, если результат оправдывает затраты.

Одним из таких результатов стала AutoML-платорма Brain2Logic стартапа Mavericka, которая недавно была пропилотирована в песочнице Ассоциации больших данных. Платформу помог протестировать Билайн, поставив задачу построить модели для рекомендаций фильмов. В этой статье представлен общий взгляд на современные AutoML-решения с акцентом на проект Brain2Logic (B2L).

Если вам интересно, что смогли придумать в Mavericka, посмотреть на тестирование и почитать наши рассуждения про AutoML — добро пожаловать под кат.