Привет! Меня зовут Андрей Лукьяненко. В команде центра искусственного интеллекта МТС  я занимаюсь проектом улучшения разрешения видео (super resolution): например, из видео в формате 1k мы делаем хорошую “картинку” 4k, которую можно показывать на большом экране. 5 лет назад я решил освоить новую профессию: оставил работу в ERP-консалтинге и начал учиться машинному обучению. За это время я не только стал профессионалом в новой области, но и занял 1 место в международном рейтинге Kaggle Notebooks. Зачем я потратил сотни часов на выполнение конкурсных заданий и к чему меня это привело, расскажу в этой статье.

Если вы сделали опечатку, когда вводили имя ветки, вам поможет вот такая команда.

Добрый день. Многие знают, что программисту приходится следить за развитием технологий, даже тех, которые не касаются его текущего стека. Ну, или ему это доставляет удовольствие, которое он оправдывает необходимостью держать руку на пульсе. Так обычно зарождаются разнообразные домашние проекты. Я решил свести в один пост свои наработки по написанию Node.js-бота для Discord Slash API с использованием Serverless-подхода в Yandex Cloud. Использование готовых библиотек сведено к минимуму.

Александр Кушнарев работал на Kaspersky и «Яндекс» в России, а потом устроился в Wargaming на Кипре. За два года собрал много интересных наблюдений, которыми поделился с нами.

Почему на маленьком острове нельзя жить без машины. Как попасть в непризнанную Турецкую Республику на севере. Что бывает в кипрскую песчаную бурю. О горах, сырах, винодельнях, дайвинге в затонувших судах и проблемах переезда с котом. А еще о том, почему жить на Кипре иногда бывает холоднее, чем в России.

Преимущества удаленной работы на зарубежного заказчика с получением выплат в валюте очевидны, но после заветного офера встает вопрос об оформлении. Многим зарубежным компаниям, не имеющим представительства в России, не выгодно оформлять сотрудника, находящегося в другой стране, в штат из-за дополнительного налогообложения, юридических сложностей и проч. Гораздо выгоднее (причем для обеих сторон) взаимодействовать с заказчиком как ИП (индивидуальный предприниматель). Ниже я на своем примере опишу все шаги от открытия ИП до вывода средств на счет физического лица, не переключайтесь.

Язык Python предоставляет всем пользователям возможность создавать свои пакеты и делиться ими со всем сообществом. Так появлялись очень популярные библиотеки для работы с данными (Pandas, Numpy, Matplotlib), для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch), для веб разработки. Но есть много смешных, полезных или интересных пакетов, про которые вы вероятно никогда не слышали. Именно про них и пойдёт речь дальше.

Мир сошел с ума. Где только не писали о проблеме повышенного аппетита на ресурс SSD-накопителей у новых моделей Macbook Air и Macbook Pro с процессорами M1. Тема обсуждалась на всех популярных технических форумах. И несмотря на массовость проблемы, все обсуждения сводились к тому, что Apple не считает это проблемой. А значит и проблемы нет. И в какую дичь люди готовы поверить для самоуспокоения вместо того, чтобы взглянуть в лицо фактам и выяснить причины стремительного выработки ресурса несъёмного SSD-накопителя.

Если вы только собираетесь начать работу с визуализацией в Python, количество библиотек и решений вас определенно поразит:

- Matplotlib

- Seaborn

- Plotly

- Bokeh

- Altair

- Folium

Но какую из этих библиотек лучше выбрать для визуализации DataFrame? Некоторые библиотеки имеют больше преимуществ для использования в некоторых конкретных случаях. В этой статье приведены плюсы и минусы каждой из них. Прочитав эту статью, вы будете разбираться в функционале каждой библиотеки и будете способны подбирать для ваших потребностей оптимальную.

Чуть более года назад мне посчастливилось погрузиться в углублённое изучение Redis. Всё, что я знал про него на тот момент, это две команды — get и set. Примерно в это же время у нас начался плавный переход со Standalone Redis на Redis Cluster.

Почитать про переход на кластер можно тут, а сегодня я хочу рассказать о том, что я узнал, о проблемах, которые могут возникнуть, как их отлавливать и что со всем этим делать.

Привет! Я Илья Тананаев. Руковожу отделом первой линии техподдержки в ITSumma. И хочу поделиться опытом, как из поиска решенияпроблемы пропущенных чатиков с клиентами мы построили кузницу кадров. Успешно успевая при этом обрабатывать 3k+ клиентских обращений в сутки.

Пару лет назад мы столкнулись с обычной проблемой: админы техподдержки оказались не настолько мультизадачными, чтобы успевать тушить все пожары, решать текущие проблемы и при этом следить за миллионом чатов с клиентами.

Придумали простое и утилитарное решение — поставить между высококвалифицированными админами и клиентами первую линию поддержки, которая взяла бы на себя относительно простую работу по уточнению запросов. Но дальше случилось так, что бонусом к изначальной задаче мы открыли отличный способ развития компании и путь обучения недавно пришедших в IT специалистов.

И в этой статье расскажу, как мы помогаем расти нашим сотрудникам и что из этого вы можете применить у себя в любой компании, чтобы справиться с дефицитом кадров.

Upd. 04.12.2021 — Наш телеграм канал

Если вам нравится изучать языки (или вы их преподаете), то вы наверняка сталкивались с таким способом освоения языка как параллельное чтение. Он помогает погрузиться в контекст, увеличивает лексикон и позволяет получить удовольствие от обучения. Читать тексты в оригинале параллельно с русскоязычными, на мой взгляд, стоит, когда уже освоены азы грамматики и фонетики, так что учебники и преподавателей никто не отменял. Но когда дело все же доходит до чтения, то хочется подобрать что-то по своему вкусу, либо что-то уже знакомое или любимое, а это часто невозможно, потому что такого варианта параллельной книги никто не выпускал. А если вы учите не английский язык, а условный японский или венгерский, то трудно найти вообще хоть какой-то интересный материал с параллельным переводом.

Сегодня мы сделаем решительный шаг в сторону исправления этой ситуации.

Из чего делаем

На входе у нас будут два текстовых файла с оригинальным текстом и его переводом. Для примера возьмем книгу "Убить пересмешника" Харпер Ли на русском и английском языках.

Начало документов выглядит так (отрывки приведены в таком виде, в котором они были найдены в сети):

Изучая прогнозирование временных рядов, рано или поздно вы наткнетесь на чрезвычайно популярную модель Prophet, разработанную Facebook. Она приобрела свою большую популярность благодаря тому, что обеспечивает хорошие показатели с точки зрения точности, интерпретируемых результатов и, в то же время, автоматизирует многие элементы (например, подбор гиперпараметров или конструирование признаков) за пользователя. Вот почему ее относительно просто использовать как и опытным датасайентистам, так и энтузиастам с меньшим техническим багажом.

Можете себе представить, насколько я был приятно удивлен, когда недавно наткнулся на новую библиотеку для прогнозирования временных рядов — NeuralProphet. Как вы можете понять из названия библиотеки, это по сути старая добрая Prophet только на стероидах, которыми в данном конкретном случае являются нейронные сети. Учитывая, что в настоящее время я довольно много работаю с временными рядами, я очень хотел проверить, какова она в сравнении с обычной Prophet.

В этой статье я кратко расскажу вам, что такое NeuralProphet и чем она отличается от классической библиотеки. Затем я применю на практике обе библиотеки, чтобы увидеть, насколько хорошо они могут выполнять одну и ту же задачу прогнозирования временных рядов. Определенно, вам будет полезно иметь некоторое представление о прогнозировании временных рядов, чтобы понимать всю терминологию. Давайте начнем!

• Разбираемся, как на самом деле считаются суммы и проценты в клиентском приложении.

• Собираем все данные по портфелю и по всем операциям через Tinkoff API.

• Строим огромную Excel таблицу со всеми данными.

• Узнаём, сколько комиссий и налогов с нас уже содрали и что нам останется при выводе.

• Пытаемся понять, что нам с этим делать.

Математика в Гитлеровской Германии

Токсикологическая лаборатория 

Истоки