Да. Ну потому что умение сидеть на лекциях и успешно сдавать экзамены — напрямую завязано на способности к обучению, при этом эта способность ещё будет многократно оценена и испытана разными людьми, так что ещё и достоверность будет на приемлемом уровне. Это же ведь конкретный бэкрагунд человека.
А опыт? Может он 10 лет одну и туже хранимую процедуру переписывался по 100 раз, а остальное время а Танки гонял и выучить новую вторую не в состоянии уже.
Спрашивать о проектах? Лучше всех с красочным рассказом о проекте лучше всех справиться менеджер, который вообще ни одной строчки кода не написал.
А самое главное — как этот опыт работы верифицировать? А никак Вы его не верифицируейте. Только косвенно и по другим признакам.
Ну и везде бизнес-процессы, задачи и подходы к ним отличаются, так что человеку один фиг придётся учится.
А какие методы оценки надёжные, я уже писал, но могу ещё раз повторить:
тесты на интеллект — за бугром с этим особо не парятся, т.к. все общеобразовательных тесты ими являются (SAT например)
тестовые задания на рабочих кейсах — эт наверное самое надёжное, правда их надо уметь составлять, у меня вот например не получается придумать задания которые люди за час справляться, но у меня и область спецефическая
структурированное интервью: это здоровый-приздоровый опросник, куда будут входить и подробные вопросы об образовании, и об опыте работы и практические вопросы т.д. и т.п. (задачи про подкидывание монетки и методы сортировки сюда не входят) — но структурированное интервью готовить очень сложно
есть ещё такая штука как тесты на лояльность
Вот эти штуки имеют высокую надёжность.
А просто опыт работы — нет и достоверно интерпретировать его не получиться без других вещей.
Коррелируют больше чем опыт работы (примерно раза в 2) и рекомендации(примерно раза в 3), если оценивается больше информации чем просто количество лет обучения.
Естественно это уступает по надёжности тем же тестам на интеллект, но неплохая альтернатива разговорам ниачом с поездами и лампочками
Забавная таблица. Больше правда похоже на сборник историй из башорга… да, некоторые прям совсем забавные. И все это дополняет, что отзывы между Reason и в Доп.комментариях справа, таки иногда диаметрально противоположенные. И вишенкой на торте является ряд комментариев, которые мягко говоря совсем не этичные (как страшно жить!).
Так что я даже хз — лучи ненависти с обоих сторон и тут вообще нельзя однозначно сказать, кто прав, а кто нет, и кто больше врет. Все это конечно плохой симптом.
И знаете, оно требовало полчаса работы при условии наличия навыка использования оконных функций. А без оконных функций решалось за час-полтора. Тем не менее, оно вполне показывало, насколько человек способен углубиться в задачу: обработка граничных случаев, обработка некорректных данных, насколько вообще человек способен увидеть подводные камни.
Это называется придумать хорошее задание. Эт надо очень хорошо постараться.
Очень-очень хорошо постараться.
Я тоже люблю давать задачки на дом — их у меня несколько штук разной сложности, и каждая на разные области знаний, но именно с таким типом задач человеку и придется работать (их у меня пачка целая, набор подбираю индивидуально, еще и с возможностью выбора). Придуманы они из расчета, что каждая может быть сделана за 2-4 часа (кроме одной, она особенная) еще и специально все подбирал так, чтоб все легко гуглилось, не выходило за рамки стандартных курсов… ну вот оказалось что это я их могу за вечер заговнокодить, т.к. непрерывно работаю с аналогичными задачами, но многие кандидаты от них мягко говоря офигевают и тратят куда больше времени (если в ужасе не свалили).
Так что да, все-таки такая проблема как описал mapron есть — для меня они легкие, какому-нибудь чуваку, который вот прям сейчас занимается вот прям аналогичными вещами — они тоже дадутся за пару часов. Но многие на них могут убить несколько выходных. В общем есть проблема с адекватностью оценки сложности задания.
Ну узнайте, что человек, также как и 99.5% программистов умеют пользоваться гуглом и знает про stackoverflow, а дальше-то что?
Ну просто я сомневаюсь, что среди кандидатов в программисты реально встретить человека который не умеет гуглить.
Да. Примерно так оно и есть. А прикол в том, что именно способность к обучению — является ключевой (если говорить о любой работе, сложнее чем катать квадратное, таскать круглое), сам процесс обучения долгий и напролом быстро не оценишь.
Правда все равно простыми метриками человек не оценишь, каждого кандидата надо изучать со всех сторон, но это точно не делается с помощью люков и гномиков.
Но все, почему-то хотят быстрых и простых решений — а их нет. Зачем люди спрашивают, например, про сортировки на собеседованиях? я такое часто видел и мне тоже не понятно — я просто купил Кормэна, и теперь когда хочу узнать про какой-нибудь алгоритм обхода графа — просто его открываю и читаю, а не устраиваю собеседование с претендентом на работу. Впрочем хотя бы один эрудит должен быть в любой группе разработчиков.
Какой-нибудь фронт на супер-хайповых трендах. Или другие направления с использованием хайповых фреймворков.
Вот Вы подобрали абсолютно правильное слово — хайп
Ну например, пару лет назад все хайповали на Альфа Го, который базируется на алгоритме написанном в IBM 1992 году, в основе которого лежат всякие Монте-Карло (XVIII век) и Markov Decision Process (Марков умер во время Гражданской Войны). Хайповый дата сайенс умел еще Фишер в начале 20-го века. Вот хайповые нейросети уже помоложе будут — один из отцов нейросетей до сих пор живой — ему в декабре будет 89 лет и у него есть даже свой на канал на ютубе, ну а с последнего прорыва по нейросетям я успел получить 2 вышки, женится, наплодить спиногрызов и несколько раз сменить работу. К тому времени, когда в том же .NET появились недо-лямбда-функции, ФП мне уже опыстылел по самое нехочу.
Все меняется так стремительно, что… гхм… в общем до технической сингулярности еще пока далеко, на пенсию точно к тому времени успею выйти :-)
Вот то что кругом куча информации, и её надо как-то постоянно усваивать — эт да, но это всегда так было. Но вот это уже напрямую связано со способностью к обучению. Для обучения и более-менее достоверной оценки способностей к обучению есть даже специальные заведения и я пока не был в стране, где их еще нет :-)
Но с измерением способностей человеков к обучению и усваиванию информации — есть один косяк — дисперсия прямо так скажем так себе: Хэммингов единицы, а основная масса обладает примерно одними и тем же уровнем и на разнообразие человеков уже влияют другие факторы — бэкграунд, личностные качества и т.п. и т.д. — пощупать это получиться только косвенно
1. резюме не гарантия от слова «софсем» ибо, цитирую, «Врут все»
2. сертификаты и дипломы это тоже не гарантия. Даже смешно что вы их упомянули. Это намек на то что человек может быть прослушал курс лекций а может быть и нет. Может быть он их в метро купил?
Холодильник за Вами тоже следит :-)
Единственная гарантия это испытательный срок. Но не во всех юрисдикциях можно просто так вот взять человека и посадить работать.
Хз, за 8+ лет, только один случай помню, шоб человек не пережил испытательный срок — правда он сам уволился потому ибо ему выпал шанс от которого нельзя отказаться :-) Так шо я даже хз, что там можно такого особенного увидеть за пол года, чего нельзя прощупать до того как взять на работу.
Просто надо уметь правильно людей интервьюировать, оценивать и готовить, если у человека таких навыков нет, то никакой испытательный срок в адекватной оценке не поможет уже :-)
3. тесты тоже не гарантия.
Ну эт понятно, что тест на GMA вряд ли будет коррелировать с перфомансом грузчика больше чем на 0.5, но пока надежнее тестов, только сэмпл тесты и круче еще пока увы не придумали
Первая гарантия — это резюме, там все написано. Потом на собеседовании просто проходитесь по нему и слушайте — человек все сам о себе выдаст.
Вторая гарантия — это образование, сертификаты, диплом. Да банальный вкладыш в диплом с оценками — уже много о чем говорит.
Третья гарантия — это тесты. Нет, это не глупые вопросы про гномиков и лампочки — это обычные тесты на интеллект, типа образовательных GMAT, SAT, GRE, а также тесты на лояльность. В РФ это правда совсем не распространено — за бугром, где как, всегда по разному, но мне приходилось сдавать.
Если же нужен супер-специалист за супер-деньги, ну можно и дать несложное практическое задание на дом и посмотреть как он справится.
Вот эти 4 пункта дают 100%
Вот что точно не даёт никакой гарантии — это техническое собеседование — я ещё ниразу не видел что бы была хоть какая-то корреляции с тем как человек держит удар на техническом собеседовании с глупыми задачками, с тем как он потом работает.
Еще есть рекомендации, они более надёжны чем техническое собеседование — 50% супротив 0%
А так обычно достаточно предметно го разговора по резюме и по проекту связанно у с вакансией — уже будет полное представление.
До этого ичар должен его пощупать на общую адекватность и составить психологический портрет. Последнее кстати может оказаться куда важнее чем знание алгоритмов обхода графа — это все можно прочитать у Кормэна, Сейджвика или Дейкстры. Просто человек может быть супер-профессионалом, а по личностным качествам — гавно, и с таким никакой каши не сварить уже.
Зачем это в реальном времени считать?
Сняли данные, посчитали передаточную функцию, посмотрели характеристики, поправили. Реализовали фильтр с такой передаточной функцией в железе (ну я хз там, ASIC, SOC или FPGA). Всё, данные снимаются и фильтр подсчитывается 1 раз.
Ну кстати да. Хороший пример, причём полоса то узкая — 20Гц всего, а уже надо воротить фильтр уравнение которого уже лень в тетрадку выписывать — слишком длинное
Другое. Я пытался от фильтров перейти к более попсовому примеру, ведь линейный однослойный персептрон обучаемый бэк-ппоопагейшеном — это примерно тоже самое что и адаптивный FIR фильтр обучаемый по LMS — по-моему к обоим руку приложил Уидроу в одно и тоже время(он ещё кстати живой и ведёт свой канал на Ютубе!).
Потом снова берём эту нейросеть, начинаем усложнять её топологии, добавляем обратную связь — получаем реккурентную ИНС которая… ну по факту получается терь IIR фильтр. Ну и возвращаясь к изнальному вопросу — сколько на практике в фильтрах может быть коэффициентов — ну вот у нас сейчас есть те же нейросети которые у всех на слуху, все с их помощью пытаются распознавать котиков, строить регрессионные модели курса биткоина и которые из себя представляют адаптивные IIR и FIR фильтры на стероидах — вот сколько там коэффициентов? Да до фига и нужно ещё больше.
Ну т.е. найти задачу, где нужно фильтры офигенно большого порядка, наткнуться на динамическую систему супер-высокого порядка — это вообще не проблема — таких задач полно, хоть в радиосвязи, хоть в распознавания котиков, хоть в управление роботами (шагающие двуногие фиговины тоже далеко не самые простые системы) — куча их, и все они прыгают вокруг одной математики (только разные задачи и приёмы, но суть также). А вот обратная ситуация — как уменьшить количество умножалое — ха! Это вот уже серьезная проблема.
Есть пара хороших задач, например, сглаживание медленно-меняющихся данных или компенсация постоянной составляющей сигнала, где мы можем обойтись простыми фильтрами 1-го порядка, вот только практических задач где надо использовать фильтры с двух-трехзначным порядком ещё больше!
Поэтому мне пример в котором всю фильтрацию можно раскрыть показав одну формулу — модель RC цепочки — мне не очень понравился, т.к. Надо все объяснять на фундаментальных вещах: свертки там всякие, Фурье, Лапласс и т.д. — простые формулы, простые понятия, которые можно распространить на что угодно. А куда можно распространять один специфический сглаживающий фильтр?
Любая задача где нужен крутой спад АЧХ, полосовая фильтрации, малые неравномерности (риппли) — радиолокация, радиосвязь — в общем везде, где надо получить АЧХ в виде идеального прямоугольник с очень высоким подавление и ещё подумать о ГВЗ, ФЧХ и т. П. Или АЧХ очень специфический формы. Например, в той же базовой станции сотовой связи мощность TX будет 23dBm, а чувствительность RX должна быть не хуже чем -98.8 dBm при SNR порядка 5dB, а полосы у них находятся совсем рядом — это вот требования по уже устаревшему 3G стандарту (на память). В итоге у нас гигантский TX и мизерный RX, и их надо как-то разделять, причём в широкой полосе, причём ещё TX своими интермодуляциями лезет в канал приёмника.
В цифре естественно будут до последнего пытаться использовать FIR, т.к. он хотя бы устойчивый, до тех пор пока умножалки на кристалле не закончаться. Для FIR фильтров порядки исчисляется десятками, сотнями и даже тысячами, IIR фильтр будет получаться поменьше, но тоже явно выше 2-го порядка.
А в аналоговой части, которая стоит дорого и занимает много места — там только IIR, ну вот например в роли дуплексеров базовых станций, про которые я упомянул, обычно используются, т.н. Cavity Filters — эт такие коробочки с полостями, внутри которых ещё и коаксиальный проводник — загуглите, у меня на первой же картинки вываливается фильтр 8-го порядка с 2-мя нулями — а это ещё фиговый фильтр и после него все равно придётся чистить и его все равно надо как-то рассчитывать.
Плюс есть отдельная область — адаптивной фильтрации, где в реальном времени адаптируется коэффициенты фильтра и их много — десятки и сотни (FIR), например, для той же echo cancelation — там задержки могут быть ого-го какими большими, а это наверное самая простая и линейная задача. Кстати нынче модная тема — нейронные сети, как раз и есть ответвление от адаптивной фильтрации — много там коэффициентов? Да до фига — линейный однослойный персептрон с n-входами — это FIR фильтр порядка n (пруфы у Хайкина), Black propagation — ну примерно тоже самое, что и LMS в адаптивнрй фильтрации, добавили обратную связь — и получили уже IIR.
Или High Order Kalman Filters (ой этих каламновских фильтров вообще до фига наплодили) — тоже можно за бих считать — они все большие и сложные, а применяются в той же навигации, ЭКГ и т.д.
Ну а Вы приводите достаточно простой пример и ещё и частный случай: там по-моему формула y[i] = a * x[i] + (1-a) * y[i-1] и там путем математических манипуляций получаем Вашу формулу: y[i] = y[i-1] + a * (x[i] — y[i-1]) — совсем частный случай, так ещё и в нестандартный форме. При этом это даже и не совсем полноценный фильтр (с утилитарной точки зрения конечно) — просто штука которая сглаживает отсчёты и добавляет немного инертности системе (что не всегда хорошо) а вот отфильтровать сигнал в полосе эдак мегагерц в 100 идеальным прямоугольник такой формулой уже не получиться. Я если честно пока Вы про температуру не написали, все никак не мог вспомнить — что это такое и куда это можно впихнуть.
Чисто на практике для фильтрации сигналоа и 12-й порядок БИХ-фильтра далеко не предел, ещё и с особыми требованиями к соотношению нулей и полюсов и особы требованиями к особенностям ФЧХ и АЧХ, а получиться фильтра 11-го фильтра — и все будут плясать от счастья.
Для фильтрации данных температурного датчика нужен ФНЧ — и Вы выше приводите реккурентную формулу ФНЧ 1-го порядка с очень фиговым хвостатым АЧХ — это тоже самое что и RC-цепочку на вход датчика повесить — прашивается, причём тут цифровая обработка сигналов?
Ой хз. Фильтры студентам объясняются через свертку, Z-преобразование и преобразование Лапласса, да всякие импульсный характеристики и передаточные функции — чай не маленькие уже, а в фильтрах нас интересует только передаточная харакиеристика, а свертку и школьник поймёт — щадерживай умножаю да складывай.
Выход фильтра равен самому себе, плюс небольшая поправка, пропорциональная разнице входа и выхода.
y = y + 0.1*(x-y);
Если честно, то нифига не понятно: где другие X, куда они потерялисись? Какой из двух Y-ов, на сколько задержан? Более того:
1) Для КИХ фильтра это вообще абсолютно неверно — он просто домнажает и складывает все свои задержанные отсчеты
2) Да и для БИХ фильтра вообще-то тоже, хоть он и рекурсивный, но что в какнонической форме, что не в какнонической формах как минимум будет вычитаться сумма задержных выходных отсчетов, помноженных каждый на свой коэффициент, а не просто вход-минус-выход — это уже какой-то странный фильтр получается…
3) неканоничный. Как буд-то бы П-контроллер набухался с фильтром (они иногда встречаются) и решил прикинуться то-ли фильтром первого порядка, то ли второго — он ещё сам не определился :)
В общем какой-то он неканоничный. На П-регулятор который минимизирует невязку — похож, а на фильтр (в прикладной смысле) — не особо, т.к. на беглый взгляд он ничего не фильтрует, зато наверное будет пытаться удерживать систему вокруг SP
Извините, про командировки не понял. Как это сказалось на отсутствие отпускных. Время пребывание в командировке рассчитывается по средней зарплате + суточные выплачиваются + оплата проживания и транспортных расходов
Когда считают среднею зарплату для командировки — в сумму не входит больничные, прошлые командировочные и отпускные. Суммируют прочие выплаты за 12 месяцев, потом делят на 244. Если сумма оказывается ниже оклада, то сумму командировочных догоняют до оклада. Оклады бывают разные — очень распространенная ситуация (особенно раньше) когда платят оклад по минималке и добивают уже премиями. Это именно командировочные, без всяких суточных и т.п.
Тоже самое при расчете больничных — учитывают выплаты (кроме больничных, командировочных и отпускных) за 2 года, потом делят это уже на 730. Опять таки, если вдруг окажется меньше мрот, до догоняют до мрот. Больничные платит не работодатель — он их только процессит.
Ну т.е. когда бухгалтерия приступает к расчету среднезаработанной для той же командировки, и за предыдущие 12 месяц человек: 1 месяц был в командировке, 1 месяц был на больничном и 1 месяц в отпуске, то в средне заработную пойдут только 9 месяцев зарплаты которую будут делить на 244 (т.е. на весь год). Ниче правда не мешает работодателю делать дополнительные выплаты, ну там, премию за командировку (она пойдет в средне заработную, а вот всякие командировочные и суточные — нет).
С отпусками уже точно не помню, тем более по отпускам на моей памяти несколько раз менялся порядок.
При том, что выплата больничных, всяких пособий лежит и компенсаций на ФСС. Ну т.е. в РФ единственная система, которая позволяет страховать именно что доход в любых ситуациях — это именно что ФСС, коммерческих аналогичных продуктов я не знаю. Про больничные, с которых я и начинал — ФСС покрывает 60% среднезаработанной платы (которая считается очень хитро), в Германии — покрытие 100% (причем без всяких хитростей, человек просто продолжает получать зарплату, но деньги платятся страховые) на какой-то там срок, и чойт 70% аш до 3-х лет (потом видимо начинается инвалидность и там начинаются свои пособия). В РФ тоже есть компании, которые реализуют нечто похожее, причем за свой счет.
Оплата лечения — это ФОМС, но тут уже есть коммерческие продукты ДМС. Однако хороший такой ДМС на год в Москве будет стоить как средняя месячная зарплата, и общем большинству недостижимо. И там есть ряд тонкостей. Ну а ФОМС… ну а ФОМС для сравнения не покрывает то, что например, покрывается в Германии (например, варикоз в РФ бесплатно будут лечить самым простым способом — просто выдернут вену от паха и до пятки)
Это она и есть. Но страховой все равно, кому платить, они предлагали мне сделать такую же страховку на себя. И там совсем не только 1 группа инвалидности, там очень длинный список заболеваний и травм. Я так и не смог придумать ситуации, в которой я не смог бы работать, но которая была бы не покрыта.
Это другое — это страхование займов на случай форс-мажора. Решает только одну проблему (если все будет конечно хорошо) — кредитные обязательства перед банком, как дальше заемщик будет жить — это уже никого не касается. При этом как можно заметить по одному и тому же типу страхования у нас с Вами разные условия — у меня страховая премия больше, а покрытие меньше (и это, скажу я Вам еще не самый плохой вариант).
Ну и, помнится, один из предыдущих работодателей в Москве делал мне страховку от несчастных случаев, покрывающую смерть (3 млн возмещение), инвалидность (1 млн) и любые экстренные операции под общим наркозом (тоже 1 млн). Говорили, что стоит копейки.
Это вот как раз страхование жизни и несчастных случаев — это то самое чему лучше не наступать и что случается к счастью нечасто. Размеры выплат не буду комментировать (такие вещи ваще хз как оценивать), но от такие страховки наверное лучше тоже иметь.
Тут кагбэ вопрос степени покрытия социальных гарантий — в среднем у нас могут покрыть только 2 крайних случаях: самые простые (насморк и то с трудом), и самые терминальные (банк не отберет квартиру в случае смерти заемщика). И я вернусь к средним случаям, один из которых я првиел для примера — перелом шейки бедра: пол года человек лежачий больной, т.е. он не работает + все эти пол года должен быть еще 1 человек который за ним ухаживает, т.е. тут сразу -2 дохода, еще надо все это время кушать и лечиться, но ФОМС покроет только самое простое лечение, так что, что бы больному не пришлось потом всю жизнь ходить с палочкой, придется раскошелиться самому — стоимость операции 150-300 тыщ рублей, стоимость эндопротеза около 20-100 тыщ. рублей — в таком случае человек очень быстро придется в себя. За пол года все настолько отлежится, так что потом еще какое-то время потребуется на реабилитацию, во время который по прежнему 1 человек не может работать (но жизнь заставляет и люди выходят кривые-косые и т.п.), но всем надо кушать и лечиться. Правда такая травма больше свойственна пожилым людям. Хорошо если человек был застрахован от несчастного случае (но 100% выплат кстати не будет, на 20%, 60% от обещанных еще можно рассчитывать) и у него были накопления эдак года на 2 вперед.
С таксистами там интересная ситуация. Буквально недавно слышал, что они как-то смогли перекрыть доступ к Домодедово прочим службам такси и агрегаторам и им приходиться тормозить дальше. И там у них по-моему весь расчет строится на то, что приезжает человек, который не особо в курсе что где и как, потому что потом выясняется что с ними можно хорошо торговаться.
Хотя в целом Яндекс и Убер умудрились хорошо сбить цену.
Что касается зарплат, ну я хз, миллион рублей в месяц — это да, даже если там переводить на мериканцев и по ППС, то и там таких зарплат нет. В Сан-Хосе, конечно платить по 20 килобаксов (>1 млн рэ) могут, но там и цены конечно толстые, очень (как раз из-за таких конских зарплат).
Но если смотреть, на статистику, получается что много где средняя зарплата обычно составляет 2/3 от необходимых расходов семьи на 4 человека (т.е. в среднем, двое работающих родителя могут с запасом обеспечить семью из 4-х человек, еще и деньги будут откладываться)… но не в России.
И тут получается, что в среднем по Москве зарплата должна быть эдак тыщ 120 примерно (2 текущие московские зарплаты), а в среднем по стране порядка 70 тыщ (и это тоже 2 среднероссийские зарплаты). И вот тут на сцену выходит эта статья — все че 100+ в Москве уже это психологический барьер для работодателя в IT (которое живет в целом лучше) — эт с одной стороны. А с другой стороны мы имеем то что имеем — средние доходы ниже в 2 раза чем должны были бы быть, дикий разброс зарплат и социальное расслоение (очень сильное). В итоге у нас имеется какая-то верхушка кагбэ среднего класса, которая может жить более менее сносно (так, средне, еда, вода, кое-что из бытовой техники… Неуверенная Россия(с)), а остальные сводят концы с концами как могут. А самое интересное — что эта верхушка: а) с одной стороны ограничена в поиске работы (снова вспоминаем статью) б) с другой стороны она может свободно свалить за бугор и условно сваливает, на условия не хуже, и даже если условия такие же, то в перспективе выясняется что они лучше (как раз то самое куда платятся конские налоги: медицина, наука, образование, сглаженные углы социального расслоения и т.д. и т.п.)
Будучи гражданами какой страны Гейм и Новоселов получили нобелевку? По-моему там то ли Британия то ли Голландия и тут кстати самый настоящий double kill: зарплата и возможность самореализации. Есть примеры и попроще, например, натыкался (заочно) на одного супер крутого специалиста по контрол теори, и следом на другого — по физическому дизайну СБИС — книжки там всякие пишут, IBM с Intel'ами консультируют, первый, например, из Питера, второй не помню откуда, но тоже с просторов СНГ — оба стали супер-специалистами находясь в США. А самый цитируемый в международной науке «российский» физик — Ростовцев — чойт вроде бы 15 лет жил и работал в Германии и Европе. Вернулся в Россию (если помните, буквально несколько лет назад была волна заманивания уехавших ученых обратно), где его взяли и с легкостью уволили из ИТЭФ (вспоминаем США, где вообще есть такая фигня как academic tenure и academic freedom). У него конечно все хорошо — он личность мирового масштаба, а как быть людям по-проще?
Да. Ну потому что умение сидеть на лекциях и успешно сдавать экзамены — напрямую завязано на способности к обучению, при этом эта способность ещё будет многократно оценена и испытана разными людьми, так что ещё и достоверность будет на приемлемом уровне. Это же ведь конкретный бэкрагунд человека.
А опыт? Может он 10 лет одну и туже хранимую процедуру переписывался по 100 раз, а остальное время а Танки гонял и выучить новую вторую не в состоянии уже.
Спрашивать о проектах? Лучше всех с красочным рассказом о проекте лучше всех справиться менеджер, который вообще ни одной строчки кода не написал.
А самое главное — как этот опыт работы верифицировать? А никак Вы его не верифицируейте. Только косвенно и по другим признакам.
Ну и везде бизнес-процессы, задачи и подходы к ним отличаются, так что человеку один фиг придётся учится.
А какие методы оценки надёжные, я уже писал, но могу ещё раз повторить:
Вот эти штуки имеют высокую надёжность.
А просто опыт работы — нет и достоверно интерпретировать его не получиться без других вещей.
Коррелируют больше чем опыт работы (примерно раза в 2) и рекомендации(примерно раза в 3), если оценивается больше информации чем просто количество лет обучения.
Естественно это уступает по надёжности тем же тестам на интеллект, но неплохая альтернатива разговорам ниачом с поездами и лампочками
Так что я даже хз — лучи ненависти с обоих сторон и тут вообще нельзя однозначно сказать, кто прав, а кто нет, и кто больше врет. Все это конечно плохой симптом.
Это называется придумать хорошее задание. Эт надо очень хорошо постараться.
Очень-очень хорошо постараться.
Я тоже люблю давать задачки на дом — их у меня несколько штук разной сложности, и каждая на разные области знаний, но именно с таким типом задач человеку и придется работать (их у меня пачка целая, набор подбираю индивидуально, еще и с возможностью выбора). Придуманы они из расчета, что каждая может быть сделана за 2-4 часа (кроме одной, она особенная) еще и специально все подбирал так, чтоб все легко гуглилось, не выходило за рамки стандартных курсов… ну вот оказалось что это я их могу за вечер заговнокодить, т.к. непрерывно работаю с аналогичными задачами, но многие кандидаты от них мягко говоря офигевают и тратят куда больше времени (если в ужасе не свалили).
Так что да, все-таки такая проблема как описал mapron есть — для меня они легкие, какому-нибудь чуваку, который вот прям сейчас занимается вот прям аналогичными вещами — они тоже дадутся за пару часов. Но многие на них могут убить несколько выходных. В общем есть проблема с адекватностью оценки сложности задания.
Ну узнайте, что человек, также как и 99.5% программистов умеют пользоваться гуглом и знает про stackoverflow, а дальше-то что?
Ну просто я сомневаюсь, что среди кандидатов в программисты реально встретить человека который не умеет гуглить.
Правда все равно простыми метриками человек не оценишь, каждого кандидата надо изучать со всех сторон, но это точно не делается с помощью люков и гномиков.
Но все, почему-то хотят быстрых и простых решений — а их нет. Зачем люди спрашивают, например, про сортировки на собеседованиях? я такое часто видел и мне тоже не понятно — я просто купил Кормэна, и теперь когда хочу узнать про какой-нибудь алгоритм обхода графа — просто его открываю и читаю, а не устраиваю собеседование с претендентом на работу. Впрочем хотя бы один эрудит должен быть в любой группе разработчиков.
Вот Вы подобрали абсолютно правильное слово — хайп
Ну например, пару лет назад все хайповали на Альфа Го, который базируется на алгоритме написанном в IBM 1992 году, в основе которого лежат всякие Монте-Карло (XVIII век) и Markov Decision Process (Марков умер во время Гражданской Войны). Хайповый дата сайенс умел еще Фишер в начале 20-го века. Вот хайповые нейросети уже помоложе будут — один из отцов нейросетей до сих пор живой — ему в декабре будет 89 лет и у него есть даже свой на канал на ютубе, ну а с последнего прорыва по нейросетям я успел получить 2 вышки, женится, наплодить спиногрызов и несколько раз сменить работу. К тому времени, когда в том же .NET появились недо-лямбда-функции, ФП мне уже опыстылел по самое нехочу.
Все меняется так стремительно, что… гхм… в общем до технической сингулярности еще пока далеко, на пенсию точно к тому времени успею выйти :-)
Вот то что кругом куча информации, и её надо как-то постоянно усваивать — эт да, но это всегда так было. Но вот это уже напрямую связано со способностью к обучению. Для обучения и более-менее достоверной оценки способностей к обучению есть даже специальные заведения и я пока не был в стране, где их еще нет :-)
Но с измерением способностей человеков к обучению и усваиванию информации — есть один косяк — дисперсия прямо так скажем так себе: Хэммингов единицы, а основная масса обладает примерно одними и тем же уровнем и на разнообразие человеков уже влияют другие факторы — бэкграунд, личностные качества и т.п. и т.д. — пощупать это получиться только косвенно
Холодильник за Вами тоже следит :-)
Хз, за 8+ лет, только один случай помню, шоб человек не пережил испытательный срок — правда он сам уволился потому ибо ему выпал шанс от которого нельзя отказаться :-) Так шо я даже хз, что там можно такого особенного увидеть за пол года, чего нельзя прощупать до того как взять на работу.
Просто надо уметь правильно людей интервьюировать, оценивать и готовить, если у человека таких навыков нет, то никакой испытательный срок в адекватной оценке не поможет уже :-)
Ну эт понятно, что тест на GMA вряд ли будет коррелировать с перфомансом грузчика больше чем на 0.5, но пока надежнее тестов, только сэмпл тесты и круче еще пока увы не придумали
Это что за профессия такая уникальная? :-) Такого даже на самом острие науки то не бывает (сейчас это биотехнологии), а уж в обычной профдеятельности…
Первая гарантия — это резюме, там все написано. Потом на собеседовании просто проходитесь по нему и слушайте — человек все сам о себе выдаст.
Вторая гарантия — это образование, сертификаты, диплом. Да банальный вкладыш в диплом с оценками — уже много о чем говорит.
Третья гарантия — это тесты. Нет, это не глупые вопросы про гномиков и лампочки — это обычные тесты на интеллект, типа образовательных GMAT, SAT, GRE, а также тесты на лояльность. В РФ это правда совсем не распространено — за бугром, где как, всегда по разному, но мне приходилось сдавать.
Если же нужен супер-специалист за супер-деньги, ну можно и дать несложное практическое задание на дом и посмотреть как он справится.
Вот эти 4 пункта дают 100%
Вот что точно не даёт никакой гарантии — это техническое собеседование — я ещё ниразу не видел что бы была хоть какая-то корреляции с тем как человек держит удар на техническом собеседовании с глупыми задачками, с тем как он потом работает.
Еще есть рекомендации, они более надёжны чем техническое собеседование — 50% супротив 0%
А так обычно достаточно предметно го разговора по резюме и по проекту связанно у с вакансией — уже будет полное представление.
До этого ичар должен его пощупать на общую адекватность и составить психологический портрет. Последнее кстати может оказаться куда важнее чем знание алгоритмов обхода графа — это все можно прочитать у Кормэна, Сейджвика или Дейкстры. Просто человек может быть супер-профессионалом, а по личностным качествам — гавно, и с таким никакой каши не сварить уже.
Зачем это в реальном времени считать?
Сняли данные, посчитали передаточную функцию, посмотрели характеристики, поправили. Реализовали фильтр с такой передаточной функцией в железе (ну я хз там, ASIC, SOC или FPGA). Всё, данные снимаются и фильтр подсчитывается 1 раз.
Потом снова берём эту нейросеть, начинаем усложнять её топологии, добавляем обратную связь — получаем реккурентную ИНС которая… ну по факту получается терь IIR фильтр. Ну и возвращаясь к изнальному вопросу — сколько на практике в фильтрах может быть коэффициентов — ну вот у нас сейчас есть те же нейросети которые у всех на слуху, все с их помощью пытаются распознавать котиков, строить регрессионные модели курса биткоина и которые из себя представляют адаптивные IIR и FIR фильтры на стероидах — вот сколько там коэффициентов? Да до фига и нужно ещё больше.
Ну т.е. найти задачу, где нужно фильтры офигенно большого порядка, наткнуться на динамическую систему супер-высокого порядка — это вообще не проблема — таких задач полно, хоть в радиосвязи, хоть в распознавания котиков, хоть в управление роботами (шагающие двуногие фиговины тоже далеко не самые простые системы) — куча их, и все они прыгают вокруг одной математики (только разные задачи и приёмы, но суть также). А вот обратная ситуация — как уменьшить количество умножалое — ха! Это вот уже серьезная проблема.
Есть пара хороших задач, например, сглаживание медленно-меняющихся данных или компенсация постоянной составляющей сигнала, где мы можем обойтись простыми фильтрами 1-го порядка, вот только практических задач где надо использовать фильтры с двух-трехзначным порядком ещё больше!
Поэтому мне пример в котором всю фильтрацию можно раскрыть показав одну формулу — модель RC цепочки — мне не очень понравился, т.к. Надо все объяснять на фундаментальных вещах: свертки там всякие, Фурье, Лапласс и т.д. — простые формулы, простые понятия, которые можно распространить на что угодно. А куда можно распространять один специфический сглаживающий фильтр?
В цифре естественно будут до последнего пытаться использовать FIR, т.к. он хотя бы устойчивый, до тех пор пока умножалки на кристалле не закончаться. Для FIR фильтров порядки исчисляется десятками, сотнями и даже тысячами, IIR фильтр будет получаться поменьше, но тоже явно выше 2-го порядка.
А в аналоговой части, которая стоит дорого и занимает много места — там только IIR, ну вот например в роли дуплексеров базовых станций, про которые я упомянул, обычно используются, т.н. Cavity Filters — эт такие коробочки с полостями, внутри которых ещё и коаксиальный проводник — загуглите, у меня на первой же картинки вываливается фильтр 8-го порядка с 2-мя нулями — а это ещё фиговый фильтр и после него все равно придётся чистить и его все равно надо как-то рассчитывать.
Плюс есть отдельная область — адаптивной фильтрации, где в реальном времени адаптируется коэффициенты фильтра и их много — десятки и сотни (FIR), например, для той же echo cancelation — там задержки могут быть ого-го какими большими, а это наверное самая простая и линейная задача. Кстати нынче модная тема — нейронные сети, как раз и есть ответвление от адаптивной фильтрации — много там коэффициентов? Да до фига — линейный однослойный персептрон с n-входами — это FIR фильтр порядка n (пруфы у Хайкина), Black propagation — ну примерно тоже самое, что и LMS в адаптивнрй фильтрации, добавили обратную связь — и получили уже IIR.
Или High Order Kalman Filters (ой этих каламновских фильтров вообще до фига наплодили) — тоже можно за бих считать — они все большие и сложные, а применяются в той же навигации, ЭКГ и т.д.
Ну а Вы приводите достаточно простой пример и ещё и частный случай: там по-моему формула y[i] = a * x[i] + (1-a) * y[i-1] и там путем математических манипуляций получаем Вашу формулу: y[i] = y[i-1] + a * (x[i] — y[i-1]) — совсем частный случай, так ещё и в нестандартный форме. При этом это даже и не совсем полноценный фильтр (с утилитарной точки зрения конечно) — просто штука которая сглаживает отсчёты и добавляет немного инертности системе (что не всегда хорошо) а вот отфильтровать сигнал в полосе эдак мегагерц в 100 идеальным прямоугольник такой формулой уже не получиться. Я если честно пока Вы про температуру не написали, все никак не мог вспомнить — что это такое и куда это можно впихнуть.
Для фильтрации данных температурного датчика нужен ФНЧ — и Вы выше приводите реккурентную формулу ФНЧ 1-го порядка с очень фиговым хвостатым АЧХ — это тоже самое что и RC-цепочку на вход датчика повесить — прашивается, причём тут цифровая обработка сигналов?
Если честно, то нифига не понятно: где другие X, куда они потерялисись? Какой из двух Y-ов, на сколько задержан? Более того:
1) Для КИХ фильтра это вообще абсолютно неверно — он просто домнажает и складывает все свои задержанные отсчеты
2) Да и для БИХ фильтра вообще-то тоже, хоть он и рекурсивный, но что в какнонической форме, что не в какнонической формах как минимум будет вычитаться сумма задержных выходных отсчетов, помноженных каждый на свой коэффициент, а не просто вход-минус-выход — это уже какой-то странный фильтр получается…
3) неканоничный. Как буд-то бы П-контроллер набухался с фильтром (они иногда встречаются) и решил прикинуться то-ли фильтром первого порядка, то ли второго — он ещё сам не определился :)
В общем какой-то он неканоничный. На П-регулятор который минимизирует невязку — похож, а на фильтр (в прикладной смысле) — не особо, т.к. на беглый взгляд он ничего не фильтрует, зато наверное будет пытаться удерживать систему вокруг SP
www.investopedia.com/terms/e/effectivetaxrate.asp
dictionary.cambridge.org/ru/словарь/английский/effective-tax-rate
translate.academic.ru/Effective%20tax%20rate/en/ru
Не благодарите
Не путайте только ETR с EMTR, EMTR немного другое хоть и связанные понятия, и используется редко. Но ETR зато синоним, например average rate of tax.
Когда считают среднею зарплату для командировки — в сумму не входит больничные, прошлые командировочные и отпускные. Суммируют прочие выплаты за 12 месяцев, потом делят на 244. Если сумма оказывается ниже оклада, то сумму командировочных догоняют до оклада. Оклады бывают разные — очень распространенная ситуация (особенно раньше) когда платят оклад по минималке и добивают уже премиями. Это именно командировочные, без всяких суточных и т.п.
Тоже самое при расчете больничных — учитывают выплаты (кроме больничных, командировочных и отпускных) за 2 года, потом делят это уже на 730. Опять таки, если вдруг окажется меньше мрот, до догоняют до мрот. Больничные платит не работодатель — он их только процессит.
Ну т.е. когда бухгалтерия приступает к расчету среднезаработанной для той же командировки, и за предыдущие 12 месяц человек: 1 месяц был в командировке, 1 месяц был на больничном и 1 месяц в отпуске, то в средне заработную пойдут только 9 месяцев зарплаты которую будут делить на 244 (т.е. на весь год). Ниче правда не мешает работодателю делать дополнительные выплаты, ну там, премию за командировку (она пойдет в средне заработную, а вот всякие командировочные и суточные — нет).
С отпусками уже точно не помню, тем более по отпускам на моей памяти несколько раз менялся порядок.
При том, что выплата больничных, всяких пособий лежит и компенсаций на ФСС. Ну т.е. в РФ единственная система, которая позволяет страховать именно что доход в любых ситуациях — это именно что ФСС, коммерческих аналогичных продуктов я не знаю. Про больничные, с которых я и начинал — ФСС покрывает 60% среднезаработанной платы (которая считается очень хитро), в Германии — покрытие 100% (причем без всяких хитростей, человек просто продолжает получать зарплату, но деньги платятся страховые) на какой-то там срок, и чойт 70% аш до 3-х лет (потом видимо начинается инвалидность и там начинаются свои пособия). В РФ тоже есть компании, которые реализуют нечто похожее, причем за свой счет.
Оплата лечения — это ФОМС, но тут уже есть коммерческие продукты ДМС. Однако хороший такой ДМС на год в Москве будет стоить как средняя месячная зарплата, и общем большинству недостижимо. И там есть ряд тонкостей. Ну а ФОМС… ну а ФОМС для сравнения не покрывает то, что например, покрывается в Германии (например, варикоз в РФ бесплатно будут лечить самым простым способом — просто выдернут вену от паха и до пятки)
Это другое — это страхование займов на случай форс-мажора. Решает только одну проблему (если все будет конечно хорошо) — кредитные обязательства перед банком, как дальше заемщик будет жить — это уже никого не касается. При этом как можно заметить по одному и тому же типу страхования у нас с Вами разные условия — у меня страховая премия больше, а покрытие меньше (и это, скажу я Вам еще не самый плохой вариант).
Это вот как раз страхование жизни и несчастных случаев — это то самое чему лучше не наступать и что случается к счастью нечасто. Размеры выплат не буду комментировать (такие вещи ваще хз как оценивать), но от такие страховки наверное лучше тоже иметь.
Тут кагбэ вопрос степени покрытия социальных гарантий — в среднем у нас могут покрыть только 2 крайних случаях: самые простые (насморк и то с трудом), и самые терминальные (банк не отберет квартиру в случае смерти заемщика). И я вернусь к средним случаям, один из которых я првиел для примера — перелом шейки бедра: пол года человек лежачий больной, т.е. он не работает + все эти пол года должен быть еще 1 человек который за ним ухаживает, т.е. тут сразу -2 дохода, еще надо все это время кушать и лечиться, но ФОМС покроет только самое простое лечение, так что, что бы больному не пришлось потом всю жизнь ходить с палочкой, придется раскошелиться самому — стоимость операции 150-300 тыщ рублей, стоимость эндопротеза около 20-100 тыщ. рублей — в таком случае человек очень быстро придется в себя. За пол года все настолько отлежится, так что потом еще какое-то время потребуется на реабилитацию, во время который по прежнему 1 человек не может работать (но жизнь заставляет и люди выходят кривые-косые и т.п.), но всем надо кушать и лечиться. Правда такая травма больше свойственна пожилым людям. Хорошо если человек был застрахован от несчастного случае (но 100% выплат кстати не будет, на 20%, 60% от обещанных еще можно рассчитывать) и у него были накопления эдак года на 2 вперед.
Хотя в целом Яндекс и Убер умудрились хорошо сбить цену.
Что касается зарплат, ну я хз, миллион рублей в месяц — это да, даже если там переводить на мериканцев и по ППС, то и там таких зарплат нет. В Сан-Хосе, конечно платить по 20 килобаксов (>1 млн рэ) могут, но там и цены конечно толстые, очень (как раз из-за таких конских зарплат).
Но если смотреть, на статистику, получается что много где средняя зарплата обычно составляет 2/3 от необходимых расходов семьи на 4 человека (т.е. в среднем, двое работающих родителя могут с запасом обеспечить семью из 4-х человек, еще и деньги будут откладываться)… но не в России.
И тут получается, что в среднем по Москве зарплата должна быть эдак тыщ 120 примерно (2 текущие московские зарплаты), а в среднем по стране порядка 70 тыщ (и это тоже 2 среднероссийские зарплаты). И вот тут на сцену выходит эта статья — все че 100+ в Москве уже это психологический барьер для работодателя в IT (которое живет в целом лучше) — эт с одной стороны. А с другой стороны мы имеем то что имеем — средние доходы ниже в 2 раза чем должны были бы быть, дикий разброс зарплат и социальное расслоение (очень сильное). В итоге у нас имеется какая-то верхушка кагбэ среднего класса, которая может жить более менее сносно (так, средне, еда, вода, кое-что из бытовой техники… Неуверенная Россия(с)), а остальные сводят концы с концами как могут. А самое интересное — что эта верхушка: а) с одной стороны ограничена в поиске работы (снова вспоминаем статью) б) с другой стороны она может свободно свалить за бугор и условно сваливает, на условия не хуже, и даже если условия такие же, то в перспективе выясняется что они лучше (как раз то самое куда платятся конские налоги: медицина, наука, образование, сглаженные углы социального расслоения и т.д. и т.п.)
Будучи гражданами какой страны Гейм и Новоселов получили нобелевку? По-моему там то ли Британия то ли Голландия и тут кстати самый настоящий double kill: зарплата и возможность самореализации. Есть примеры и попроще, например, натыкался (заочно) на одного супер крутого специалиста по контрол теори, и следом на другого — по физическому дизайну СБИС — книжки там всякие пишут, IBM с Intel'ами консультируют, первый, например, из Питера, второй не помню откуда, но тоже с просторов СНГ — оба стали супер-специалистами находясь в США. А самый цитируемый в международной науке «российский» физик — Ростовцев — чойт вроде бы 15 лет жил и работал в Германии и Европе. Вернулся в Россию (если помните, буквально несколько лет назад была волна заманивания уехавших ученых обратно), где его взяли и с легкостью уволили из ИТЭФ (вспоминаем США, где вообще есть такая фигня как academic tenure и academic freedom). У него конечно все хорошо — он личность мирового масштаба, а как быть людям по-проще?
В общем что-то я тут разболтался совсем