На этот пост меня подтолкнула публикация «Почему я ворую книги, бедные авторы, и как это исправить», а именно — скепсис и возражения на мой комментарий о том, что я не читаю плохие книги. Мне предложили рассказать, как я выбираю книги для чтения и что именно читаю. Ну я и повелся.
Оформить список было сравнительно просто, FBReader любезно хранил на GoogleDrive все скачанные книги с того момента, как там появилась эта услуга. Предлагаю вашему вниманию список прочитанного мной за 2,5 года из жанров фентези и фантастики.

У data scientist-ов сотни распределений вероятности на любой вкус. С чего начать?

Data science, чем бы она там не была – та ещё штука. От какого-нибудь гуру на ваших сходках или хакатонах можно услышать:«Data scientist разбирается в статистике лучше, чем любой программист». Прикладные математики так мстят за то, что статистика уже не так на слуху, как в золотые 20е. У них даже по этому поводу есть своя несмешная диаграмма Венна. И вот, значит, внезапно вы, программист, оказываетесь совершенно не у дел в беседе о доверительных интервалах, вместо того, чтобы привычно ворчать на аналитиков, которые никогда не слышали о проекте Apache Bikeshed, чтобы распределённо форматировать комментарии. Для такой ситуации, чтобы быть в струе и снова стать душой компании – вам нужен экспресс-курс по статистике. Может, не достаточно глубокий, чтобы вы всё понимали, но вполне достаточный, чтобы так могло показаться на первый взгляд.

Изложение статьи от том, что давно известные эволюционные стратегии оптимизации могут превзойти алгоритмы обучения с подкреплением.
Преимущества эволюционных стратегий:

• Простота реализации
• Не требуется обратного распространения
• Легко масштабируется в распределенной среде вычислений
• Малое число гиперпараметров.

В детстве мы постигаем премудрости жизни через игру. Это важнейший элемент развития личности, социальных навыков, получения знаний об окружающем мире. Игры — хороший «контейнер» для донесения и закрепления каких-либо знаний. Яркий пример — игры, в которых нужно писать код. Наверняка все вы о них слышали, а в некоторые даже играли. Их первичная задача — развлечь людей, уже владеющих навыками программирования, но они могут использоваться и для обучения. Эти игры помогут освежить свои знания по тому или иному языку, отвлечься и заняться более простой алгоритмической задачей.

Открытый курс машинного обучения mlcourse.ai сообщества OpenDataScience – это сбалансированный по теории и практике курс, дающий как знания, так и навыки (необходимые, но не достаточные) машинного обучения уровня Junior Data Scientist. Нечасто встретите и подробное описание математики, стоящей за используемыми алгоритмами, и соревнования Kaggle Inclass, и примеры бизнес-применения машинного обучения в одном курсе. С 2017 по 2019 годы Юрий Кашницкий yorko и большая команда ODS проводили живые запуски курса дважды в год – с домашними заданиями, соревнованиями и общим рейтингом учаcтников (имена героев запечатлены тут). Сейчас курс в режиме самостоятельного прохождения.

В ноябре прошлого года в нашем блоге была опубликована статья о разработке и использовании плагина PVS-Studio для SonarQube. Мы получили много откликов от клиентов и просто заинтересованных пользователей с просьбами провести тестирование плагина на реальном проекте. Так как интерес к этому вопросу не ослабевает, было решено провести тестирование на C# проекте PascalABC.NET. Также не будем забывать, что SonarQube содержит собственный статический анализатор C# кода — SonarC#. Для полноты картины проведем исследование и SonarC#. Целью данной работы является не сравнение анализаторов, а показ основных особенностей их взаимодействия с сервисом SonarQube. Прямое сравнение анализаторов было бы не вполне корректным по той причине, что PVS-Studio является специализированным инструментом поиска ошибок и потенциальных уязвимостей, в то время как SonarQube — это сервис оценки качества кода по большому числу параметров: дублирование кода, соблюдение стандартов кодирования, покрытие кода модульными тестами, возможные ошибки в коде, плотность комментариев в коде, технический долг и т.д.

Начну свою первую статью с небольшой предыстории. К моменту когда все началось, я уже на протяжении 7 лет участвовал в научном проекте, целью которого была разработка семантической технологии проектирования интеллектуальных систем. А началось все с прочтения одной замечетельной статьи (спасибо vovochkin) во второй половине 2015 года. Именно тогда я понял, что разрабатываемая нами технология хорошо подходит под решение задач в области интернета вещей. Это был первый фактор который привел меня к текущему проекту. Вторым фактором было то, что мне сильно нравился фильм «Железный человек» и я сильно хотел иметь своего «Джарвиса» у себя дома.

Тренд интернета вещей сейчас набирает всё большую популярность. Чаще всего понятие интернета вещей неразрывно связано с чем-то умным: умные дома, умный транспорт, умные предприятия… Но когда смотришь на эту интеллектуальность внимательнее, то часто разочаровываешься: удаленное управление лампочкой в доме — это в лучшем случае автоматизация, но никак не умный дом. Кажется, что и интернет получается не таким уж и умным… А что же такое умный интернет вещей?

В недавнем интервью с Джоном Скитом мы пришли к выводу, что профессиональная работа с любой технологией подразумевает умение диагностировать проблемы и понимать, как ваши приложения работают под капотом. Вдогонку к тому разговору, я узнал у Саши goldshtn Гольдштейна, одного из лучших в мире экспертов по производительности .NET, автора книги «Pro .NET Performance», на какие инструменты следует обратить внимание .NET-разработчикам.

Какие-то из них относительно просты, другие потребуют времени и сил для освоения. Под катом вы найдете краткий обзор 12 инструментов, которые будут полезны перфоманс-инженерам, специалистам поддержки вернего уровня и вообще разработчикам, пекущимся о производительности своих приложений.

У разработчиков прикладного ПО очень часто возникает потребность встроить в свой продукт некий скриптовый язык, который бы решал часть задач, не описанных детально на момент проектирования системы. Действительно удобно: и возможность расширения функциональности есть, и трудоёмкость создания такого решения, на первый взгляд, невелика.

Эту давнюю мечту можно было бы назвать «мечтой лентяя», если бы имеющиеся общедоступные встраиваемые скриптовые средства были бы просты. Готовые средства существовали давно, например на платформе Windows, ещё в прошлом веке можно было использовать интерфейсы VBScript и Jscript через COM-интерфейс IActiveScriptSite. В настоящее время существует большое количество и других решений, например на базе Lua, но все они имеют одну неприятную особенность, сильно ограничивающую желание их применять.

Скрипты прекрасно работают и сами по себе, на них можно выполнять и логику, и арифметику, но пользы от них ровным счётом никакой, если сложно или нет возможности:

• добавлять функции и объекты для доступа к объектам разрабатываемой системы,
• проводить синтаксический контроль исходного скрипта и генерировать сообщения о синтаксических ошибках,
• выполнять скрипт в пошаговом режиме, подобно отладчику, с нотификацией точки исполнения и статусом.

И ещё, хотелось бы, чтобы делалось всё это просто и интуитивно понятно и не приходилось бы проводить бессонные ночи за чтением многочисленной документации по новому API. Увы, это удаётся далеко не всегда и весьма нечасто.

Прикладное ПО сейчас очень часто пишется на C#, и хотелось бы иметь что-то знакомое, но гибкое, и позволяющее писать скрипты. Такое решение есть, и оно заслуживает пристального внимания. Это пространство имён

Периодически я натыкаюсь на языки программирования, которые настолько самобытны, что меняют моё представление о коде в целом. В этой статье я хотел бы поделиться некоторыми из самых любимых моих находок.

Здесь вы не найдёте устаревшего посыла «функциональное программирование спасёт мир!»; мой список состоит из куда менее популярных наименований. Готов поспорить, многие из читателей вообще не слышали о большинстве языков и парадигм, о которых пойдёт речь, так что надеюсь, вам будет так же интересно с ними разбираться, как и мне.

Примечание: прошу заметить, что у меня очень ограниченный опыт работы с большей частью этих языков: идеи, на которых они строятся, кажутся мне заслуживающими внимания, но экспертом я назвать себя не могу. Поэтому, пожалуйста, указывайте на ошибки и предлагайте исправления. А если найдёте какие-то ещё идеи и парадигмы, которые я пропустил, делитесь!

На Хабре уже написано достаточно много статьей по теме, в частности:

• 2 статьи о работе с Upwork (в прошлом известном как oDesk)
  • Легальный вывод денег из oDesk в РФ от 11 января 2013
  • Легальный вывод денег с oDesk на р/c ИП от 4 сентября 2012
• 4 статьи о работе с иностранными заказчиками
  • Практика работы «в белую» с иностранными заказчиками от 14 ноября 2011
  • Тонкости при работе с иностранным заказчиком от 10 ноября 2011
  • Почему ИТшнику стоит стать ИПшником и почему не стоит регистрировать ООО от 9 ноября 2011
  • ООО и ведение валютных операций от 18 февраля 2011
• 3 статьи о неочевидных налогах
  • НДС и фрилансеры, работающие с Upwork от 8 апреля 2017
  • Налоговый cуслик — 2. «Налог на Google» и агентский НДС от 15 января 2017
  • Налоговый суслик. Особенности УСН при работе по договорам с Apple, Google и другими от 16 июля 2015

В ответ на повторяющиеся просьбы написать статью, в которой:

• разбросанные по разным статьям крупицы будут собранны в единое целое
• всевозможные противоречия будут устранены
• все сведения будут иметь актуальный характер
• будут учтены пожелания такие как «а можно с картинками? :)»

родилось следующее руководство.

Мы очень часто используем понятие сложности, мы с ней боремся, и в то же самое время, мы создаем все более упорядоченные структуры, мы уменьшаем энтропию и утверждаем себя этим. В то же время, мы должны быть готовы к изменениям, мы должны быть адаптивными. Где точка равновесия? Что стоит за всеми этими понятиями и концептами. Может есть нечто, что объединяет это все, скрываясь от наших глаз, и в то же время находясь постоянно у нас на виду?

На днях с удивлением обнаружил, что на Хабре почти нет статей по Scilab. Между тем это достаточно мощная система компьютерной математики, открытая и кроссплатформенная, покрывающая широкий спектр инженерных и научных задач. В ряде ВУЗов (к примеру, УрФУ, ИТМО) ее используют для обучения студентов. Одной из самых насущных инженерных задач является решение дифференциальных уравнений (далее — ДУ). В данной статье я покажу как при помощи Scilab решать системы обыкновенных ДУ на примере моделирования знаменитого стратосферного прыжка Феликса Баумгартнера.

Около года уже работаю с WPF и некоторые вещи в нем откровенно выбешивают. Одна из таких вещей — конвертеры. Ради каждого чиха объявлять реализацию сомнительно выглядящего интерфейса где-то в недрах проекта, а потом искать его через Ctrl+F по названию, когда он вдруг понадобится. В мульти-конвертерах так вообще сам черт запутается.

Ситуацию усугубляет MVVM, благодаря которому не использовать это чудо науки получается довольно редко. Что-же, пришло время немного облегчить рутину создания и использования конвертеров, поехали.

Вы никогда не задумывались, почему тексты классических русских писателей так ценятся, а сами писатели считаются мастерами слова? Дело явно не только в сюжетах произведений, не только в том, о чём написано, но и в том, как написано. Но при быстром чтении по диагонали осознать это трудно. Кроме того, текст какого-нибудь значимого романа нам просто не с чем сравнить: почему, собственно, так прекрасно, что в этом месте появилось именно это слово, и чем это лучше какого-то другого? В какой-то мере реальное словоупотребление могло бы контрастно оттенить потенциальное, которое можно найти в черновиках писателя. Писатель не сразу вдохновенно пишет свой текст от начала до конца, он мучается, выбирает между вариантами, те, что кажутся ему недостаточно выразительными, он вычеркивает и ищет новые. Но черновики есть не для всех текстов, они отрывочны и читать их сложно. Однако можно провести такой эксперимент: заменить все поддающиеся замене слова на похожие, и читать классический текст параллельно с тем, которого никогда не было, но который мог бы возникнуть в какой-то параллельной вселенной. Попутно мы можем попытаться ответить на вопрос, почему это слово в этом контексте лучше, чем другое, похожее на него, но всё-таки другое.

А сейчас всё это (кроме собственно чтения) можно сделать автоматически.

Привет всем! Приглашаем изучить седьмую тему нашего открытого курса машинного обучения!

Данное занятие мы посвятим методам обучения без учителя (unsupervised learning), в частности методу главных компонент (PCA — principal component analysis) и кластеризации. Вы узнаете, зачем снижать размерность в данных, как это делать и какие есть способы группирования схожих наблюдений в данных.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

C# — язык мультипарадигмальный. В последнее время крен наметился в сторону функциональщины. Можно пойти дальше и добавить еще немного методов-расширений, позволяющих писать меньше кода, не «залезая» при этом на территорию F#.

Пятого марта прошел финальный раунд Технокубка — олимпиады по программированию для школьников. В этом году в ней приняли участие 3000 человек, 400 из которых прошли в финал. Предлагаем вам взглянуть итоги финала и разбор задач:

A. Андрюша и носки
B. Место встречи изменить нельзя
C. Андрюша и разноцветные шарики
D. Иннокентий и футбольная лига
E. Подземная лаборатория
F. Аксель и Марстон в Битландии
G. Андрюша и живые барьеры
H. Автобусы и интранет

Что такое Технокубок? Это олимпиада по программированию для учащихся 8-11 классов, организуемая Mail.Ru Group совместно с МГТУ им. Баумана и МФТИ. Она состоит из трех этапов: ознакомительного (онлайн), отборочного (онлайн) и заключительного (очно).

Весна навалилась на Крагуевац и нет покоя от котов и птиц. Птицы, скажете вы, при чем здесь птицы, и потянетесь к магической стреле. Стойте, я объясню…