У меня несколько сайтов со статьями. Есть трафик и даже какие-то деньги я с них зарабатываю. Как раз тот случай, когда “просто закинуть на хостинг” - уже мало, а нанимать целую команду толковых программистов - ещё дорого.
Пишу о путешествиях. Летом - самый сезон. Солнце припекает, народ едет на море. А заодно от жары разогреваются дата-центры. Надоело “падать” каждый сезон по нескольку часов. Поэтому, пришлось соорудить вот такого Франкенштейна, как на обложке.
Возможно ли превратить координаты на изображении в конкретные географические координаты? Несмотря на то, что это звучит несколько необычно, такая конвертация вполне возможна.
Сегодня я расскажу о том, как можно спроецировать координаты с плоского изображения на карту. Эта короткая статья будет своеобразным продолжением первой статьи, в которой я рассказывал о базовых возможностях Mask R-CNN.
Здравствуйте! Сегодня я хочу поведать вам свой путь становления как разработчика. Сейчас, на волне множества курсов и вездесущей рекламы «как войти в IT», много людей устремилось в эту бескрайнюю, интересную и очень непростую область. Я написал эту историю для них и для себя. Как некоторый взгляд в прошлое. На всё, что было сделано и чего это стоило. Кому интересно, прошу под кат.
Сперва немного о себе. Сейчас я работаю главным инженером по разработке в компании ДомКлик и отвечаю за создание внутренней BI-системы. Но, как вы поняли из заголовка статьи, так было далеко не всегда.
Работая в ИТ сфере региона, пережившего массовый исход ИТ специалистов, мы попали в непривычную ранее для фирмы ситуацию, когда спрос на нашу работу растает и ширится, а удовлетворить его уже попросту не кем. Территория нашей локализации сама по себе не очень большая, все игроки ИТ рынка подсчитаны и варятся в общем региональном ИТ котле, видимо поэтому хантить сотрудников у соседей, как-то по провинциальному не принято. Попав в такой бизнес-тупик мы еще долго сопротивлялись объективной необходимости бросить свой взор в сторону образовательных учреждений, с целью привлечения студенчества к работе на наших проектах. Причиной тому гордыня.
Мы всегда кичились своим профессионализмом, а разбавлять его дилетантами, размывая, завоеванный трудом и потом авторитет, не вписывалось в наши представления об успешном видении бизнеса. Но время шло, мы с тоской смотрели на пролетающие мимо упущенные возможности, и помянув, об утопающих и вариантах их спасения, подались в наш региональный университет на свой страх и риск искать сотрудничества. Как оказалось, утечке ИТ мозгов из региона подверглись не только предприятия, но и ВУЗы. А посему, к нашей радости, в глазах руководства университета мы увидели, зеркальное отражение тоски, точь в точь сродни нашей. В общем встретили нас радушно, с распростертыми объятиями, заложив смычку ИТ бизнеса с ИТ обучением. Таким образом ресурсный голод толкнул меня на тропу преподавательской деятельности. Я и до этого практиковал обучение, но среди действующих ИТ специалистов, повышая их профессиональный уровень отдельными внесистемными тренингами. А тут, мы подрядились сразу на ведение двух предметов, которые надо было читать системно, на протяжении года, шаг за шагом приближая студентов к совершенству. Работа длительная стратегическая, ставшая для маленькой такой компании, как наша, настоящим вызовом. Но, как оказалось, и в таком подходе можно отыскать множество своих плюсов. Из полуфабриката "Айтшника" с абсолютно не зашоренными стереотипами мозгами, чистыми бескорыстными душами, ежесекундно рвущимися в бой, оказалось можно лепить сотрудника, по образу и подобию, воображаемого нами идеала специалиста.
Вы не любите студентов? Вы просто не умеете их готовить.
Всем привет! Хочу написать свою первую статью о моём пути из менеджера по продажам / руководителя департамента одного из крупных банков / индивидуального предпринимателя в разработчики, который длился без немногого 2 года. Я постараюсь предоставить некоторые советы и рекомендации тем, кто в начале или середине пути в освоении разработки. Искренне надеюсь, что эта статья будет полезна тем, кто сейчас изучает Java или только планирует заняться ее изучением.
Опущу ту часть истории, что послужила волшебным пинком для начала обучения, скажу лишь, что выбор стека технологий пал на Java, даже уже не помню почему, видимо повелся на логотип, чашка ароматного кофе натолкнула меня на фантазии, что я буду программировать, попивая ароматный кофе. Но, как оказалось, в дальнейшем, кофе пил не я, а именно Java, пока я пытался ее освоить.
Привет! Меня зовут Михаил и год назад я стал iOS-разработчиком в компании ЦФТ. До этого почти 8 лет я проработал в сфере логистики и таможенного оформления, а айосером меня можно было назвать разве что из-за наличия iPhone.
Я хочу поделиться своим опытом. Зачем? Меня такие истории мотивировали на старте, и, возможно, именно мой опыт не даст кому-то опустить руки. Моя история не из разряда «как стать джуном за два месяца», а о том, как не соскочить в этом марафоне.
Когда я смотрю фильм на английском без субтитров, есть полная концентрация на речи актеров, но незнакомые слова пропускаются, потому что я не смогу найти их перевод.
Когда я смотрю фильм на английском с английскими субтитрами, я перевожу слова по отдельности, в отрыве от контекста. В таком формате мозг больше не распознает на слух, ему проще читать текст субтитров.
Смотреть же фильм с субтитрами на родном языке - наихудший вариант, здесь есть все недостатки: игнорируются незнакомые слова, а мозг просто читает.
Поэтому субтитры должны появляться по необходимости.
В этой статье я расскажу о MVP курса по обучению программированию на Javascript, который возник благодаря удаленке.
Доброго времени суток каждому жителю Хабрвилля! Давненько я не писал статей! Пора это исправить!
В сегодняшней статье поговорим о насущной для многих выпускников школ теме - ЕГЭ. Да-да-да! Я знаю, что Хабр - это сообщество разработчиков, а не начинающих айтишников, но сейчас ребятам как никогда нужна поддержка именно сообщества. Ребят опять посадили на дистант. Пока не ясно на какой период, но уже сейчас можно сказать, что ЕГЭ по информатике будет на компьютерах и его можно зарешать при помощи языка Python.
Вот я и подумал, чтобы не получилось как в песне, стоит этим заняться. Я расскажу про все задачи первой части и их решения на примере демо варианта ЕГЭ за октябрь.
Всех желающих - приглашаю ниже!
Штриховка – незаменимый инструмент визуализации. С давних времен художники осваивают различные ее техники; правильный выбор типа штриховки помогает передать объем, светотени, шероховатость и саму сущность объекта. Так и в процессе проектирования возникают ситуации, когда становится необходимым применение различных штриховок как инструмента графического обозначения материалов. На сегодня одним только ГОСТом предусмотрено порядка 70 типов штриховки под разные материалы, а некоторые предприятия используют еще и собственные штриховки. Может штриховка различаться и масштабом: более мелким деталям – более мелкий масштаб. Так что при выборе среды проектирования одним из главных вопросов является способность этой среды обеспечить пользователя удобными инструментами штриховки. Предоставляет ли nanoCAD такие инструменты? Давайте рассмотрим на примере.
Для большей наглядности постараемся, используя Платформу nanoCAD 21, воспроизвести в собственном стиле картину «Звездная ночь» Винсента ван Гога (рис. 1-2). Если приглядеться, на разных ее участках совокупность отдельных движений кистью представляет собой не что иное как штриховку.
Рано или поздно, фронтенд - разработчик устает играть со своими фреймворками, устает докучать коллегам - бэкендерам, устает играть в девопс и начинает смотреть в сторону машинного обучения, дата - саенс и вот это вот все. Благо, каждый второй курс для тех кто хочет войти вайти способствует этому, крича на всех платформах, как это легко. Я тоже, насытившись перекладыванием данных из базы в API, а потом из API в таблицы и формы, решил взять небольшой отпуск и попробовать применить свои скилы фронтендера в машинном обучении. Благо, существуют такие люди как Daniel Shiffman и Charlie Gerard, которые своим примером помогают не бросить начатое, увидев первые страницы с математическими формулами.
Эта статья основана на данных конкурса, который компания Driven Data опубликовала для решения проблем с источниками воды в Танзании. Краткий анализ данных, подготовка данных и бэйзлайн модель с использованием CatBoost. Целевая аудитория - те, кто хотят начать свой путь в ML-соревнованиях.
BERT – нейросеть, способная неплохо понимать смысл текстов на человеческом языке. Впервые появившись в 2018 году, эта модель совершила переворот в компьютерной лингвистике. Базовая версия модели долго предобучается, читая миллионы текстов и постепенно осваивая язык, а потом её можно дообучить на собственной прикладной задаче, например, классификации комментариев или выделении в тексте имён, названий и адресов. Стандартная версия BERT довольно толстая: весит больше 600 мегабайт, обрабатывает предложение около 120 миллисекунд (на CPU). В этом посте я предлагаю уменьшенную версию BERT для русского языка – 45 мегабайт, 6 миллисекунд на предложение. Она была получена в результате дистилляции нескольких больших моделей. Уже есть tinybert для английского от Хуавея, есть моя уменьшалка FastText'а, а вот маленький (англо-)русский BERT, кажется, появился впервые. Но насколько он хорош?
Эта моя статья будет посвящена проблеме катастрофической забывчивости и новейшим методам ее решения. Будут приведены примеры реализации этих методов, которые легко адаптировать под почти любую конфигурацию нейронной сети.
Сначала напомним, что это, собственно, за проблема. Если вдруг так оказалось, что вам нужно обучать нейронную сетку сначала на одном датасете, а затем на другом, то вы обнаружите, что по мере обучения на втором датасете сетка быстро забывает первый датасет, то есть теряет навык, полученный при обучении на нем. Или же если вы используете transfer learning и доучиваете готовую сетку на своих примерах, то будет наблюдаться тот же эффект – сетка успешно доучится на ваших данных, но при этом существенно утеряет предыдущие навыки, то есть то, ради чего весь transfer learning и затевался. Если вдруг датасетов, на которых надо последовательно учиться, не два а, к примеру, пять, то к концу обучения на пятом сетка забудет первый датасет практически полностью.
Вот с этим мы и будем бороться.
Дружбы — одна из важнейших механик любой социальной сети. Подавляющее большинство взаимодействий происходит между пользователями, которые дружат: мы видим и комментируем записи друг друга в лентах, заходим в список друзей, чтобы найти знакомых и написать сообщение. Именно поэтому рост социального графа так важен.
Меня зовут Женя Замятин, я работаю в команде Core ML ВКонтакте. Хочу рассказать, как устроены рекомендации, которые делают ближе пользователей самой крупной социальной сети рунета.