Все потоки

В статье я постарался затронуть базовые темы в виде вопрос/ ответ на горячо любимые темы на собеседованиях и не только.

Администрации некоторых форумов нарушают законы РФ и считают что их прямая обязанность помочь программистам нарушить законы РФ. С фактом нарушения законов РФ администрациями форумов и их участниками я сталкиваюсь не впервые. Но последнее уже было просто вопиющим, когда администрация IT форума поставила себя открыто превыше законов РФ - государства, на территории которого собственно и проживает скорее всего.

В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом.

В последние годы странно всплыла тема ленточных микрофонов. Их, казалось бы, давно списанные в запасники истории, внезапно полюбили музыканты и звукорежиссеры, и все их фатальные недостатки (нехватка отдачи на высоких частотах, специфический характер звучания, малая чувствительность и проч.) внезапно стали превозносить, как достоинства. И... их стали делать. Причем — во всех ценовых категориях. Справедливости ради, надо сказать, что ленточный микрофон при всех тонкостях, конструктивно и технологически, наверное, самый простой из возможных. Вся его конструкция — это магнитная система и гофрированная ленточка из алюминиевой фольги. И это, пожалуй, единственный микрофон, который можно сделать буквально на коленке. Вот этим мы и займемся. Сразу скажу: получить сразу микрофон «мирового уровня» будет непросто. Но не боги горшки обжигают. Здесь — только начало этого пути.

Общий хайп вокруг нейросетей и их природы несколько перегрет. Да, нейросети способны быстро создавать контент или искать ответы на вопросы. Но что делает их работу действительно ценной, так это применение для комплексных задач. Нейросеть решающая задачи существования и модификации всего, что имеет отношение к живой материи уже запущена в работу.

Думаю, у каждого рисечера есть история про то, как он устроился в новую компанию, казалось бы, большую и успешную, и вдруг обнаружил, что тут продакт-менеджеры глубинными интервью называют праздную болтовню с клиентами, аналитики понятия не имеют, что такое статзначимость, а вся исследовательская работа больше похожа карго-культ папуасов, чем на научный поиск истины. Ты, конечно, ведомый благородным порывом, пытаешься научить неразумных аборигенов правильно работать, но почему-то сталкиваешься с жестким отпором, казалось бы, от образованных и неглупых  людей, которые с непонятным упорством отстаивают свое право верить в магию. Такие истории есть и у меня. К сожалению, много. 

В какой момент я стал задумываться, что за таким поведением лежит не просто глупость и плохое образование отдельно взятых менеджеров, а что-то большее. Зрелость исследований нельзя рассматривать отдельно от зрелости организации, а любая организация, хотя и существует как результат взаимодействия людей, обретает самостоятельную реальность, которая развивается по своим собственным законам, которую зачастую уже не контролируют даже собственники бизнеса, подталкивает сотрудников действовать так, как они действуют, и даже думать так, как они думают. 

В этой статье я попытался показать, как может (и в большинстве скорее всего будет) выглядеть функция исследований на разных этапах развития организации. Я не стал привязываться к какой-то конкретной шкале зрелости бизнеса - Грейнера, Адизеса, Бека и других, но по возможности упоминал их в тексте в качестве отсылок для сопоставления. 

С каждым годом трафик в РСЯ (Рекламная Сеть Яндекса) ухудшается все больше и больше. Это происходит по двум причинам:
1. Увеличение случайных кликов в неудачных местах размещения рекламы (включая клики при попытке закрыть рекламу);
2. Рост рынка ботов до промышленных масштабов;
В этой статье я напомню, как эффективно работала РСЯ в далеком 2017 году, и на каком дне она сейчас.

Начиная с 17 века, человечество активно пыталось получать электрический ток для своих нужд — например, для потехи публики и простых научных экспериментов. Первые машины работали только за счет трения и были примитивными и непрактичными. Но в XIX веке появились более продвинутые устройства — «машины влияния» (или как их еще называют электрофоры), которые преобразуют механическую работу в электростатическую энергию посредством индукции. Они уже были способны генерировать десятки тысячи вольт и не имели такого износа из-за трения.

Важнейшей вехой на этом этапе развития техники стали генераторы Джеймса Уимсхерта. Этот человек всю жизнь проработал судостроительным инспектором и занимался усовершенствованием «машин влияния» только на досуге. Но его устройства были настолько хороши, что поначалу использовались для работы ранних рентген-аппаратов, а спустя 100 с лишним лет стоят в любом школьном кабинете физики.

Чаще всего на поражающих воображение фотографиях, сделанных орбитальными телескопами, фигурируют спиральные галактики (если телескоп фотографирует что-то космологически далекое от нас). Спиральные галактики красивы, фактурны - в них прослеживается интересная структурность и детализация, они разноцветны - есть на что посмотреть. Да мы и сами живем практически в образцовой спиральной галактике, поэтому наши симпатии к подобным вселенским конструкциям понятны, а может быть даже подсознательны и очень глубоки в нас.

Но мир галактик не исчерпывается только звездными городами со спиральной архитектурой. Есть не менее многочисленный и не менее впечатляющий класс эллиптических галактик. Но поблизости от нас таких немного. Чаще всего мы даже путаем их с теми несчастными бедолагами, которые при неосторожном взаимодействии с более крупными и сильными жителями Вселенной лишились своих спиральных ветвей, обнажив беззащитный балдж. Яркий тому пример - спутники Галактики Андромеды, долгое время считавшиеся карликовыми эллиптическими галактиками, но теперь мы знаем, что перед нами разоренные спиральные галактики небольшого размера, не устоявшие перед гравитацией более крупной галактики.

Каждый раз открывая новостную ленту ты скорее всего замечал посты про очередную вирусную атаку. Хакеры и злоумышленники очень любят применять в своих атаках малварь разного вида. Но наша с тобой задача на сегодня научиться ковырять такие вещи используя отдельное ПО для этого. Разбирать все это дело на личном хосте будет крайне не логично и опасно, поэтому я предлагаю погрузится в мир реверса и научиться создавать собственную виртуальную среду для анализа вредоносного кода.

Для аналитиков, владение SQL — это база. И от познаний в SQL зачастую зависит, отправит ли вам компания, где вы собеседуетесь — оффер.

В статье мы обсудим четыре области вопросов, которые могут встретиться на собеседованиях по SQL. А в конце рассмотрим три задачки.

С одной стороны, задача посчитать юнит-экономику выглядит как задача на вечер в компании с экселем. А если она возникает регулярно, то можно потратить 10 вечеров, и потом все будет занимать 20 минут.

А с другой стороны — мы потратили год на разработку системы, которая просто работает. Да, она делает больше, чем просто юнит-экономика, но даже на базовый функционал ушло полгода. Почему? Давайте разбираться.

Сегодня в рубрике представляем книгу Ричарда Филлипса Фейнмана — американского физика, Нобелевского лауреата и вообще крайне и незаурядного человека. Сложно сказать, чем он запомнился обществу больше: своим вкладом в развитие квантовой электродинамики или разносторонними талантами и харизмой. Он проводил эксперименты, трудился как профессор, выступал с лекциями по всему миру, а ещё — играл на африканских барабанах и однажды представил в галерее собственную выставку художественных работ. Открытость всему новому сочеталась с непоколебимой честностью, в какой-то степени — настырностью, и непосредственностью в суждениях. Например, однажды на судебном заседании Ричард Фейнман стоял на том, что в танцах на сцене полуголых девушек нет ничего такого, из-за чего стоило бы поднимать сыр-бор. Тем более, если 5–10% населения штата тоже не видит в этом ничего страшного. Такой математический расчет. В тогдашние пуританские времена — смелые суждения в квадрате.

В данной статье предлагаю рассмотреть историю создания мной сборщика Java проектов под названием Conveyor (https://github.com/maximtereshchenko/conveyor): опыт написания проекта сложности выше средней, различные проблемы, причины принятия технических решений, примеры использования шаблонов проектирования

Привет! На связи Денис Макаров — DevRel в МТС Digital, помощник Гильдии архитекторов и любитель старых игр. 

Времена рыцарей, завоеваний и купцов давно прошли, но гильдии и ордена по-прежнему существуют. Например, днём я поддерживаю Гильдию архитекторов в МТС, а ближе к ночи — выхожу в рейды по тёмным подземельям в составе уже игровой гильдии.

Если присмотреться, окажется, что гильдия в IT-компании имеет много общего с гильдией из классической MMO. Сегодня я подробно разберу, чем digital-гильдии похожи на игровые, и расскажу, для чего IT-специалистам нетворк-площадки.

Напоминаем всем, что самый лучший вариант, это попробовать продукт самому. Но, в случае с нашим сегодняшним гостем, этот вопрос не так прост. В наших обзорах мы делаем фокусировку только на минусах платформ, все плюсы можно изучить на сайте вендоров и в отзывах лояльных клиентов.

Исторически это Прогноз, в свое время гордость отечественной BI индустрии, который был даже в Гартнере! Вторая реинкарнация Пермского Прогноза после банкротства и продажи прав произошла в 2018 году, с появлением «Форсайт. Аналитическая платформа». На сегодня команда Форсайт это 300+ человек и 7 платформ-решений. Но сегодня смотрим только две платформы: аналитическую платформу и self service продукт fly bi.