Все потоки

«Вначале было слово и это слово было два байта»
Старая шутка программистов

В практике работы отдела тестирования редко, но всё же возникают разногласия между участниками проекта, не являющимися тестировщиками, в неверной трактовке терминов вплоть до не совсем полного понимания что же такое «тестирование». Почему то, что существует на проекте не относится не только к «обеспечению качества» но и даже к «контролю качества». Я постараюсь объяснить разницу между этими терминами на примере очень условного «проекта», который зарождается не в большой корпорации с несколькими участниками, а буквально «на коленках» энтузиаста-Разработчика.

Компьютерные технологии дали нам возможность, которая была недоступная предыдущим поколениям - обновление функционала. Раньше нельзя было сделать из лошади автомобиль с двигателем внутреннего. Да, можно было поставить на автомобиль более мощный двигатель внутреннего сгорания, но это было долго, дорого и доступно не всем.

Сейчас же легко можно изменить функционал программы и даже устройства, это можно сделать сразу, даром и для всех. Однако, более чем четвертьвековой опыт массового использования данной возможности показал, что есть люди, которые, по идейным причинам, реально тормозят прогресс. И сейчас я расскажу вам о том, кто же эти люди.

Поговорим про клетку – основу нашего здоровья. В отличие от школьной программы, где даётся обзор всяких процессов и частей, не имеющих практического применения в повседневной жизни, мы сосредоточимся на тех областях, которые могут быть изменены нашим поведением.

Эта статья задумана, как вводная для всех моих будущих статей о биологических механизмах. В прошлый раз метафоры не всем зашли, поэтому определимся с базовыми понятиями и больше не будем к ним возвращаться. К делу. 

Чем больше данных, тем лучше, но слишком большое число признаков может оказаться неэффективным в плане повышения интерпретируемости или производительности. Материалом о возможном решении от доктора Роберта Кюблера делимся к старту флагманского курса по Data Science.

В июне прошлого года вышла первая версия программы Organic Maps - бесплатных мобильных карт для Android и iOS с открытым исходным кодом. Об этом событии я опубликовал небольшую заметку на Хабре. Весь год шла интенсивная разработка, а число установок превысило 100 тысяч. Я решил взять небольшое интервью у разработчиков Organic Maps и обсудить с ними итоги года работы и планы на будущее.

Необходимость искать новую работу никто не отменял.
Но пока в ITшной сфере творится разброд и шатание - не грех посматривать и в сторону более простых специальностей. Просто так, на всякий случай.

Так сложилось, что диплом продавца-товароведа начал в очередной раз жечь мне карман неделю назад. И я не выдержал, и пошёл наниматься по торговой части.
Всё-таки, после многолетней пахоты в крупнейшем универмаге столицы в спорттоварах удивить меня чем-то сложно, сдюжу.
А там, глядишь, и на смежную с IT специальность прорвусь...

Сколько уже можно мучаться, читая английские статьи с переводчиком без знания английского?! Наверное у каждого, кто только начал изучать иностранный язык, была такая проблема. А есть ли более короткий путь, чем тратить годы на курсы, репетиторов и прочие уроки, если хочешь просто научиться понимать прочитанное? И он есть!

Привет, Хабр!

Меня зовут Марк Порошин, я занимаюсь DataScience в DV Group. Недавно я уже рассказывал про то, как начать трансформировать данные с помощью dbt. Сегодня я решил поделиться, как мы в DV Group поженили dbt, Greenplum и DataVault, собрали все грабли, что могли; немного поконтрибьютили в open-source, но по итогу остались очень довольны результатом.

Расскажу сначала пару слов о том, что такое DataVault. DataVault - методология построения хранилища, предполагающая высокую нормализацию данных (3ая нормальная форма). Основными ее компонентами являются:

Это история о том, как я писал код на Python 3, который собирает и систематизирует данные по избирательным комиссиям в моём родном городе Санкт-Петербурге. Ну, и про то, что я там накопал в извлечённых данных.

Я новичок в программировании, первый раз столкнулся с такой задачей и понятия не имел, как это делается, но стоило только начать...

Вот мы и вернулись! С "небольшим" опозданием, но нам есть чем оправдаться ;) В прошлом году мы строили и запускали самодельные стратостаты с целью привезти видео в 4k с высоты 30+ километров. В этом году мы, наконец-то, достигли всех поставленных целей и привезли бескомпромисный результат. Получилось опять "длинно", но я сокращал как мог. Будет много фоток, пару видео и даже гифки.

Билл Гейтс поделился своими традиционной рекомендацией, что читать грядущим летом. Одной из книг, вошедших в список, стало «Министерство будущего» Кима Стэнли Робинсона, что неудивительно, ведь она посвящена теме, которая давно всерьез волнует Гейтса — изменению климата. Вот перевод полного отзыва сооснователя Microsoft о свежем романе одного из самых прославленных фантастов современности.

Продолжаем готовить asyncio

Теперь мы уже знаем достаточно, чтобы написать модный асинхронный микросервис, реализующий паттерн "API-шлюз". И попутно познакомимся с асинхронным логгированием и доступом к базе данных.

Летаем над зелёными лугами, собираем клубнику, ведём комбайн в светлое беспилотное будущее.

Привет читателям Хабра! Меня зовут Саша, я мобильный инженер. В этой статье хочу поделиться советами с теми, кто проходит алгоритмические секции собеседований в различные компании, может, в Авито в частности. 

Сразу оговорюсь, что это не ещё одна справка по тому, какие задачи могут попасться, или почему так важно, чтобы кандидаты решали задачи с LeetCode. Речь пойдёт про организационные моменты. На мой взгляд, при должном внимании к ним есть шанс многое выиграть, не вдаваясь в конкретику решаемых задач. В целом написанием этого материала преследую благую цель — сделать жизнь кандидатов и собеседующих чуточку лучше.

Это Анастасия Карасева и Елена Веретённик, научные сотрудники Прикладного Центра МАСТ при Европейском университете в Санкт-Петербурге, и в этом тексте мы подробно расскажем о регламентных работах в единой информационной системе «Закупки» и о том, как они связаны со сверхурочной работой специалистов по госзакупкам.

Единая информационная система «Закупки» (ЕИС) — цифровая среда, где в России осуществляются государственные закупки. В ЕИС есть две части: открытая и закрытая. Данные из открытой части доступны для анализа: их можно использовать as is или взять обработанными с сайта «Госзатраты». Нам довелось поработать с ЕИС в ходе проекта про сверхурочную работу специалистов по госзакупкам. Наше исследование было посвящено сверхурочной работе «закупщиков». Мы оценивали долю закупок, опубликованных в ЕИС в нерабочее время (в будни с 19:00:01 до 07:59:59 и в выходные) в разных регионах и у разных организаций. Мы обнаружили, что открытыми данными из ЕИС не так-то легко воспользоваться. Но это было не единственное открытие.

В какой-то момент мы увидели, что в отдельные рабочие дни доля неурочных закупок могла достигать 100%.

Можно ли ускорить обученную сверточную нейросеть? Можно ли заметно сократить ее веса, не снижая точности? Можно ли найти и «обезвредить» узкие места в модели, препятствующие достижению максимальной точности? Можно ли радикально изменить архитектуру готовой сетки, не прибегая к обучению с нуля?

Гравитация