В 2022 году из России ушли мировые IT-лидеры, ограничив использование своих программных продуктов. Порядка 100 тыс. работников отрасли покинули Россию.
Как это сказалось на финансовых результатах IT-отрасли?
Привет, хабр! Меня зовут Алексей Бойков. Я студент третьего курса факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. В начале весны 2023 года мне удалось попасть на стажировку в Лабораторию искусственного интеллекта Сбера. В ней несколько основных групп, я работал в командах фундаментальных исследований и искусственного интеллекта в медицине. Моим руководителем был Качан Олег, который предложил мне заняться исследованием применимости гиперграфов полной взаимной информации для анализа временных рядов. В данной статье я попробую рассказать про часть этой задачи, касающуюся непосредственно применения полной взаимной информации, как меры ассоциации между несколькими случайными величинами.
Эта статья помогает понять, как команды в Scrum и agile могут давать гарантии и сроки, сохраняя гибкость в планировании. Она будет полезна тем, кто заинтересован в четких сроках реализации доработок: заказчикам, пользователям, владельцам продукта, другим командам и отделам. А также разработчикам — для понимания, почему сроки так важны стейкхолдерам и как можно вести диалог о сроках, сохраняя при этом гибкость.
Одной из неприятных особенностей сложившейся в России ситуации – является отсутствие диалога между властью и населением. Депутаты принимают законы, устанавливают новые правила, не объясняя логику своих поступков и не участвуя в обсуждении. Фактически, нас каждый раз ставят перед фактом новых и новых запретов, которые касаются всех сфер нашей жизни.
«Правительство на другой планете живет» – привычно отшучиваются мои соотечественники. Мне же эта ситуация кажется глубоко неправильной. Давайте представим, что диалог между народом и властью всё-таки состоялся: депутат, один из авторов законопроекта по регулированию СИМ – «Средств индивидуальной мобильности» – так на современном речекряке называются самокаты, согласился дать интервью без предварительных условий.
Созвонившись, мы встретились в кафе на верхнем ярусе Московского ГУМа, где я обычно зависаю с ноутбуком на выходных – литератору важно чувствовать дыхание города, а близость к сакральному месту силы добавляет пикантности в написанные строчки…
Один из моих знакомых недавно сходил на собеседование, на котором его попросили спроектировать укорачиватель ссылок. Он растерялся и задачу — как хотел интервьюер — не осилил, а потом нашел в интернете популярное решение и попросил меня прокомментировать. Полная формулировка поставленной проблемы: «Как бы вы разработали службу сокращения URL-адресов, подобную TinyURL?»
К моему сожалению, я — человек любознательный, поэтому я не закрыл окно чата, а пошел почитать, как принято в высшем свете такую задачу нынче решать. То, что я увидел, заставило меня набросать свою собственную архитектурку, потому что даже в страшном сне согласиться с предложенным по ссылке дизайном — не вариант. В тексте ниже я заочно дискутирую с автором решения по ссылке выше.
Банк Salomon brothers не так известен как Lehman Brothers, который обанкротился в 2008 году. Это событие принято считать отправной точкой мирового финансового кризиса. Однако взлет и падение Salomon brothers также явилось поучительной историей и своеобразной предтечей будущих проблем финансового сектора.
На хабре поиск по статьям «Jira» находит около 50 страниц, и большинство из них про то, как автоматизировать процессы в Jira, настроить Jira, разработать плагины и т.д. Я же работаю в коммерческом департаменте и сталкиваюсь с более житейскими вопросами: Как найти задачу, которую я поставил(а) 2 месяца назад? Что такое проект? Что такое workflow? Да и, в конце концов, Jira просто некрасивая, как в ней можно удобно работать? Найти ответы на эти и другие вопросы на старте работы с Jira бывает порой нетривиальной задачей, поэтому я решила собрать свой опыт настройки этого инструмента с нуля и показать, что красота — это не главное.
Имея массив целых положительных чисел, нужно заменить каждый элемент так, чтобы разница между соседними элементами массива была меньше или равна заданному целевому значению (target). Нам необходимо минимизировать стоимость корректировки, то есть суммарную разницу между новыми и старыми значениями. По сути, нам нужно минимизировать ∑|A[i] — Anew[i]|, где 0 ≤ i ≤ n-1, n — размер A[], а Anew[] — массив с разницей между соседними элементами меньше или равной заданной. Предположим, что все элементы массива меньше константы M = 100.
Финансовый сектор уже давно одна большая "дата", когда банк принимает решение о том, выдать ли человеку или компании кредит, он анализирует сотни метрик. Я руковожу стримом Data Quality в Газпромбанке и расскажу о том, как мы решаем проблемы при интеграции с внешними источниками информации, какие оценочные метрики используем и как экспериментируем с моделями, прогоняя неверные данные.
Откуда берутся ошибки и чем внешние источники данных отличаются от внутренних
Чем больше данных, тем больше проблем, связанных с их качеством, причем к ошибкам может привести огромное количество причин. Некоторые — банальные. Например, оператор при вводе персональных данных неправильно перепечатал ФИО из паспорта. Есть ошибки в проектировании систем. Скажем, разработчики проигнорировали требование к длине поля ввода данных. Например, поле «Паспорт выдан» ограничили 35 символами. Понятно, что нужно больше, но в системе сохраняются только первые 35 введенных символов: «ФМС Тверского района по городу Моск». Бывает, не учли, что какие-то данные вообще надо сохранять, а они потом потребовались. Например, пол клиента. Могут возникнуть сложности, связанные с потерей части данных при передаче информации из системы в систему в ходе ETL/ELT-процессов. При этом стоит разделять проблемы с качеством внутренних данных, которые находятся во внутрикорпоративных системах, и внешних, поступающих из сторонних источников. У нас в банке отлажены процессы по улучшению качества данных (КД), поэтому оно постоянно растет и стабильно выше, чем КД из внешних источников.
Всем привет! Меня зовут Дарья Коршунова. Я продуктовый дизайнер в СберМаркете, работаю над каталогом, поиском и рекламной платформой. Думаю, многие согласятся: работа дизайнера — часто про неопределённость. Не всегда можно решить задачи, опираясь лишь на собственный опыт и чувство прекрасного. Приходится искать компромиссы между задачами бизнеса и желаниями пользователей, а ещё между целями разных команд внутри компании.
Хочу поделиться методами, которые помогают мне балансировать в этом вечно меняющемся ландшафте и делать своё дело — крутой дизайн продукта — что бы ни происходило вокруг. Расскажу на примере одного кейса из своей практики. Поехали!
Привет, хабристы. В этой короткой заметке мы хотим рассказать о нашем опыте участия в конкурсе по компьютерному зрению - VOT Challenge 2023, посвященном трекингу объектов на видео. Порефлексируем об ошибках, которые мы допустили и зачем вообще участвовать в этих конкурсах. Это вольный перевод нашей заметки на ACM, если Вам понравится, сходите и на оригинал. Нам будет приятно.
В этой небольшой заметке я рассказываю про именованные цвета tkinter и показываю как с ними можно работать. Попутно вы узнаете как с помощью python можно вытащить и обработать данные из web страницы и получить список всех возможных цветов. И, наконец, мы соорудим, две простецкие программы для просмотра списка цветов.
В последнее время в работе часто сталкиваюсь с вопросом про подключение FineBI V6.0 к ClickHouse - столбцовой системе управления базами данных (СУБД) для онлайн обработки аналитических запросов (OLAP). Ловите пошаговую инструкцию.
Недавно вышла новая версия библиотеки RefactorFirst 0.4.0, которая позволяет определять и визуализировать технический долг. С этой информацией можно пойти к своему тимлиду или продукт-оунеру и выбить время на рефакторинг, имея под руками железные доказательства.
Она ищет в Java-коде Божественные Классы и классы с очень высоким уровнем связности, которые следовало бы отрефакторить. Для этого используются правила God Class Rule и Coupling Between Objects Rule из опенсорсного коданализатора PMD.
Коротко опишу, что это такое, и как этим пользоваться.
Существует множество подходов к управлению адаптивным круиз-контролем: ПИД-контроллеры, управление на основе нечеткой логики, MPC-контроллеры и др. MPC-контроллеры, из-за решения задачи оптимизации в пределах каждого шага расчета, довольно требовательны к целевой платформе. Остальные способы управления, несмотря на простоту настройки и физической реализации, не способны обеспечить оптимальное функционирование во всех режимах движения. Промежуточным решением этой проблемы является применение экстремального управления или управления на основе поиска экстремума (Extremum Seeking Control). В данной статье кратко коснемся того, что же такое управление на основе поиска экстремума, в чём его преимущества и недостатки, а также предложим общие рекомендации по настройке таких контроллеров. Тут вы не найдете исчерпывающих объяснений по всем тонкостям управления, материал представляет собой больше «быстрый взгляд» на возможный подход к управлению системой адаптивного круиз-контроля.
Многие компании уверены, что эффективны в принятии решений, хотя на самом деле лишь имитируют прогресс в этой области. Определенные действия создают видимость движения вперед, но в конечном итоге ничему не способствуют.
Джеймс Стэньер*, технический директор компании Shopify, уверен: улучшить ситуацию помогут небольшие изменения в подходах к задачам. В своей заметке он описывает некоторые модели поведения, которые на первый взгляд кажутся продуктивными, но фактически мешают рабочим процессам. Наряду с этим Джеймс описывает альтернативные варианты того, как можно справляться с задачами — гораздо более быстро и эффективно.
*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.
GPU — графический процессор, который предназначен для ускорения рендеринга графики и параллельных вычислений. Он произвел настоящую революцию в том, как мы взаимодействуем с цифровым контентом. Будь то визуальные эффекты в видеоиграх, вычисления в алгоритмах машинного обучения или анимация в высококлассных программах для 3D-дизайна.
Роль GPU выходит за рамки рендеринга графики. С появлением вычислений общего назначения на графических процессорах (GPGPU) эти процессоры нашли применение в областях, где требуются высокопроизводительные вычисления. Например, ускорение задач искусственного интеллекта (ИИ), глубокое обучение до высокоскоростной аналитики данных и научные симуляции.
В этом материале мы рассмотрим историю GPU, архитектуру графического процессора и области его применения.
Роль CTO комплексна и многогранна. Здесь и менеджерские функции, и технологическая экспертиза, и стратегия. Функция CTO индивидуальна, едва ли не в каждой компании. Почему? Факторов много. Сфера бизнеса, технологичность компании, ее размер, даже этап развития.
В статье разберем основные типы CTO: какие они бывают, от чего это зависит, какие есть особенности у каждого. И наведем порядок в категоризации CTO.
