Все потоки

Приветствую, уважаемые читатели Хабра. Меня зовут Николай Французов, я digital-аналитик в компании Tele2, занимаюсь сбором и анализом данных, построением дашбордов и проведением А/В-тестов.

Я хотел бы рассказать вам о том, как мы проводим тесты в нашем проекте, и поделиться опытом, возможно, логикой проведения и приведенными процессами вы сможете воспользоваться в ваших проектах, а python-фишечки по расчету fixed horizon и анализу результатов пригодятся в ваших исследованиях.

Структура

- Кратко про А/В-тесты

- Процесс проведения —  первая часть, работа аналитика данных. Расчет fixed horizon и формирование ТЗ;

- Процесс проведения —  вторая часть, работа аналитика стрима проекта. Настройка;

- Процесс проведения —  третья  часть, сбор данных, анализ результатов и выводы.

Цель этой публикации — помочь всем ищущим стать эффективнее и улучшить собственные результаты за счет организации своего рабочего пространства.

Речь пойдёт о следующих вещах:

· Смартфоны и популярные приложения — в чем их проблема и почему они мешают фокусироваться.

· Рабочий стол и текстовый редактор — как лучше настроить, чтобы улучшить свою результативность.

· Метод помидора — что с ним не так и мой опыт его использования.

Госдума экстренно (два чтения за одни сутки) приняла новый закон, который коснётся HH.ru, CIAN, Яндекс.Вертикалей, Авито и других классифайдов больше 100к уников. Он назначает всякие меры контроля, но есть интересный пункт, который практически никто не заметил. Он касается принудительного сбора ваших данных с каждой страницы классифайда государством.

Привет Хабр! Недавно мне попался на рефакторинг один сайт написанный одним студентом. Он был реализован не лучшим образом и уже давно следовало бы его исправить. И вот наконец у меня выдалось свободное время на рефакторинг. Сайт был написан на Next.js, для написания стилей использовались SCSS Modules. А так как я на своих проектах уже давно использую Styled Components тут же в глаза бросился дискомфорт от использования обычного SCSS. И в этой статье я вам расскажу что же это за дискомфорт и как же Styled Components позволяет от него избавиться.

Передо мной стояла задача по интеграции нашего сервиса с госуслугами. Казалось ничего сложного не предстоит, но учитывая что наш сервис базируется на технологии ASP.NET всё было не так оптимистично. В начале были поиски.. много поисков, которые привели к множеству разрозненной и чаще всего неактуальной информации. Так же были найдены уже готовые решения, но как заявляли некоторые товарищи на форумах за такое могут и по головке погладить. Поэтому было решено писать самому.

Эта статья о том, как выполнить интеграцию с госуслугами и не запутаться.

В этом, 12-м номере мы собрали интересные ссылки со всех Постгрессо, начиная с январского.

1. Почему столь важно думать о «будущем разнородных вычислений».
2. Две ключевых сложности, которые необходимо преодолеть в открытом решении.
3. Параллельное выполнение задач для более эффективного задействования CPU.
4. Использование ускорителя для дополнительного повышения быстродействия.

Заказал (предзаказ) 8 гиговую версию 22 ноября на али за 5 104,56 + доставка 756,16. Отправили 15 декабря, 31 декабря забрал в Саратове на почте.

C помощью dd залил на 128 гиговую micro sd карту серверную Ubuntu 22.04 c официального сайта http://www.orangepi.org/html/hardWare/computerAndMicrocontrollers/service-and-support/Orange-pi-5.html

Всем привет, с вами я, Наиль Габутдинов, iOS разработчик.

Apple выпустила первый SwiftUI в 2019 году, предлагая тем самым новый подход создания приложений в декларативном стиле. SwiftUI 4.0, представленный этим летом на WWDC 2022 вместе с iOS 16 и macOS 13 включает в себя много нововведений для более качественных и универсальных приложений под разные платформы Apple с меньшим количеством кода.

Давайте посмотрим, что нового.

Одно из знаковых событий 2022 года помимо text-to-image моделей - это, безусловно, модель ChatGPT. Выйдя на суд общества, она смогла найти как большой круг почитателей и восхищающихся её способностями, так и довольно существенное число скептиков и борцов за торжество Естественного Интеллекта. Мы провели своё небольшое исследование её возможностей, проверили часть фактов, публикуемых в Интернете относительно ошибок и предвзятостей ChatGPT, и рады этим поделиться.

Беспилотные автомобили, продвинутые голосовые ассистенты, рекомендательные системы – это только малая часть тех классных продуктов, которые создаются с помощью инженеров по машинному обучению и, думаю, не для кого не секрет, что за кулисами сего чуда стоит математика. Именно от ее знания зависит понимание алгоритмов машинного и глубокого обучения.

Машинное обучение держится на трех основных столпах:

Итак, некоторое время назад я писал статью о том, как мы переехали на werf со скрипта. По большому счёту, это продолжение той истории. Задача встала такая: нужно максимально автоматизировано разворачивать свежее приложение на нескольких кластерах kubernetes, которое уже имеет обвязку для деплоя в виде werf. После некоторых изысканий, попыток использовать "коробочные" решения самой верфи и куба, я понял, что придётся написать собственный оператор, чтобы получить прям 100% покрытия всех "хотелок".

Чтобы у "гошников" прям конкретно подгорело, для этих целей я выбрал свой любимый Python и kopf.