• как составить оптимальный с точки зрения риска и доходности портфель, не углубляясь в суровую математику (посмотреть на рыночную капитализацию активов);
• как заработать что-то сверх безрисковой процентной ставки (взять на себя риск и на дистанции заработать премию за этот риск);
• любой ли риск вознаграждается премией (нет, только систематический);
• от чего зависит ожидаемая будущая доходность отдельной акции (главным образом, от ковариации со всем рынком);
• сколько зарабатывали инвесторы в рынок акций США (порядка 7–9% в год сверх безрисковой ставки);
• почему так много (возможно, люди не полностью рациональны и преувеличивают рискованность акций);
• можно ли предсказать будущую доходность рынка акций (скорее всего, нет);
• как осадить трейдера на коктейльной вечеринке (спросить, какой у него Шарп).

• как оценить, насколько успешен портфельный управляющий (посчитать связь доходности портфеля с доходностью рынка);
• кто такая «альфа», и почему все её ищут (доход, превышающий обычную премию за систематический риск);
• какой из участвовавших в сравнении фондов российских акций показал лучший результат (личный портфель автора!);
• какой фокус позволил автору заработать «альфу» (ставка на конкретный систематический риск, который не видит наивная модель).

В этой статье речь пойдет о том, как создать Flutter-приложение, которое умеет адаптироваться к разным экранам и ориентациям. Статья будет полезна как начинающим, так и опытным пользователям Flutter. Первые найдут шаблон для изучения, вторые — еще один взгляд на этот вопрос.

В этой статье постараемся рассказать, как на базе всем доступного open-source можно построить эффективный Logger, поддерживающий интеграцию со всеми SIEM системами, и как можно модернизировать уже существующий Logger с помощью алгоритмов машинного обучения, сделав его умнее и эффективнее.

Для Figma написан целый легион плагинов на все случаи жизни. Постоянно появляются рейтинги и топ-листы супер-пупер-мега-лучших. Но этот инструмент используют люди разных конфессий, решая разные свои задачки. Рыцари фриланса рисуют лендинги, студийные братья собирают промо-сайты, еретики даже визитки и плакаты пытаются делать в Figma. И для всех есть свои плагины. Поэтому делать общий топ-100 — пустое занятие.

Но можно накидать локальный местечковый топчик для продуктового дизайнера например. В нём не будет плагинов в духе «смотрите, какая любопытная идея» или «если вдруг вам когда-нибудь понадобится заменить все картинки на фото Николаса Кейджа». Только ежедневные трудяги. Я уверен, этот список будет полезен не только UI-дизайнерам и сочувствующим. Что-то полезное найдут для себя и все остальные фанаты Figma.

Избыточная сложность хранилищ данных и связанных с ними информационных систем затрудняет проведение доработок, необходимых для интеграции систем или для удовлетворения новых требований, задерживает регулярную обработку данных, способствует появлению ошибок и мешает поиску их причин.

Проявления избыточной сложности в хранилищах данных можно перечислять долго. Это таблицы с сотнями полей, SQL-скрипты на тысячи строк, отдельные SQL-скрипты одинакового назначения для разных типов данных, отсутствие необходимой нормализации данных, отсутствие первичных ключей и ограничений целостности, отсутствие необходимых полей начала или окончания срока действия записи, наличие многочисленных и сложных «костылей», перекодировка или реклассификация данных, изменение типа или формата данных, замена идентификаторов, разнобой в наименованиях, излишнее количество слоев информационной системы, «протягивание» полей окольными путями, упаковка и распаковка составных полей, расчет лишних полей и использование лишних связей и условий, дублирование информации в записях и лишняя фильтрация записей, наследование таблиц, отсутствие единых правил заполнения данных.

Основной причиной избыточной сложности является денормализация в витринах данных. Популярное утверждение «денормализируйте, если необходимо повысить производительность» игнорирует проблему избыточной сложности, и поэтому во многих случаях неверно. Впрочем, источник цитаты это признает: «денормализованная база данных под большой нагрузкой может работать медленнее, чем её нормализованный аналог». Нетребовательность к структуре и качеству данных со временем неизбежно приводит к усложнению структуры данных и алгоритмов, ошибкам, замедлению работы информационных систем и раздуванию IT-подразделений.

Но можно значительно упростить доработки и поддержку хранилища данных, если придерживаться описанных далее правил.

В статье будет показано как создать gRPC сервер и клиент на Rust. Для большей наглядности клиент будет также Telegram ботом. В итоге будет получена следующая архитектура:

Статья является не всеобъемлющим руководством по gRPC в Rust, а скорее практическим гайдом, демонстрирующим основы и как создать приложение на основе gRPC.

Для обеспечения безопасности приложений мы используем такие довольно известные механизмы, как аутентификация и авторизация. В этой статье мы сфокусируемся на понятие авторизации и связанных с ней моделях контроля доступом. А также рассмотрим решения для web-приложений на Rust.

• 75 лекций на русском от Y Combinator (из 172)
• Подборка 143 переводов эссе Пола Грэма (из 184)
• Все статьи Тима Урбана (Wait But Why) на русском [46 из 99]
• 450 бесплатных курсов от Лиги Плюща
• Онтол от DeepMind: самые полезные материалы по искусственному интеллекту от мирового лидера
• Лучшее в мире видео-объяснение нейронных сетей, глубокого обучения, градиентного спуска и обратного распространения
• 70 офигенных видеокурсов от мировых звёзд

Вторая часть — https://habr.com/ru/post/563484/

Вокруг темы синтеза речи сейчас много движения: на рынке есть огромное число тулкитов для синтеза, большое число закрытых коммерческих решений за АПИ (как на современных технологиях, так и на более старых, т.е. "говорилки") от условных GAFA компаний, большое количество американских стартапов, пытающихся сделать очередные аудио дипфейки (voice transfer).

Но мы не видели открытых решений, которые бы удовлетворяли одновременно следующим критериям:

• Приемлемый уровень естественности речи;
• Большая библиотека готовых голосов на разных языках;
• Поддержка синтеза как в 16kHz так и в 8kHz из коробки;
• Наличие своих собственных голосов у авторов решения, не нарушающих чужие права и лицензии;
• Высокая скорость работы на "слабом" железе. Достаточная скорость работы на 1 потоке / ядре процессора;
• Не требует GPU, команды ML инженеров или какой-либо дополнительной тренировки или для использования;
• Минимализм и отсутствие зависимостей / использование в 1 строчку / не надо ничего собирать или чинить;
• Позиционируется именно как готовое решение, а не очередной фреймворк / компиляция чужих скриптов / тулкитов для сбора плюсиков;
• Решение никак не связано и не аффилировано с закрытыми экосистемами и продуктами Гугла / Сбера / Яндекса / вставить нужное;

Мы попытались учесть все эти пункты и представить комьюнити свое открытое некоммерческое решение, удовлетворяющее этим критериям. По причине его публичности мы не заостряем внимание на архитектуре и не фокусируемся на каких-то cherry picked примерах — вы можете оценить все сами, пройдя по ссылке.

Как и многие мобильные разработчики, мы с нетерпением ждали презентации Flutter и теперь хотим поделиться с читателями Хабра переводом статьи Tadas Petra о том, как можно выстроить свое обучение, если вы хотите познакомиться с Flutter и кроссплатформенными приложениями в 2021 году. Кстати, мы подключились к созданию курса Flutter, и об этом тоже расскажем в конце статьи. Приглашаем прочитать или посмотреть видеоверсию!

2021 год обещает быть очень важным для Flutter. Комьюнити разработчиков продолжает стремительно расти, а 3 марта 2021 года состоялась презентация Flutter Engage. Это делает потенциал Flutter поистине огромным.

Однако, чем более популярным становится фреймворк, тем больше людей хотят его “пощупать” и иногда не знают, с чего же, собственно, начать? В данной статье автор постарался создать roadmap и описать несколько ресурсов, которые могут быть полезны для вас. 

Когда на рынке было не так много инструментов, выбрать подходящий было проще. Сейчас при наличии такого разнообразия платформ для аналитики приложений можно запутаться. Мы разобрали особенности, плюсы и минусы самых популярных из них и составили собственный рейтинг.

Вы вряд ли найдете в интернете что-то про разработку ботов, кроме документаций к библиотекам, историй "как я создал такого-то бота" и туториалов вроде "как создать бота, который будет говорить hello world". При этом многие неочевидные моменты просто нигде не описаны.

Как вообще устроены боты? Как они взаимодействуют с пользователями? Что с их помощью можно реализовать, а что нельзя?

Подробный гайд о том, как работать с ботами — под катом.

Event storming — метод, который смещает акцент у событий с технического на организационный и бизнес уровни и помогает создать устойчивую модульную систему. Он нередко используется в контексте моделирования микросервисов. Но как применить его на практике?

При создании системы на микросервисах можно легко получить распределенный монолит. Event Storming не уберегает от этого на 100 %, но позволяет существенно снизить риск этого события. О том, как именно этого добиться, рассказал в своем докладе на конференции TechLead Conf 2020 практикующий консультант по архитектуре, процессам разработки и продуктовым практикам Сергей Баранов.

Всем, кто сейчас смотрит нашумевший сериал «Ход королевы» (The Queen's Gambit), посвящается. Еще больше шахматных терминов в нашем новом переводе.