Мне часто задают вопросы о том, как начать карьеру в сфере IT, и в первую очередь мои соотечественники — нигерийцы. На большинство этих вопросов невозможно дать универсальный ответ, но все-таки, мне кажется, если я намечу общий подход к дебюту в IT, это может оказаться полезным.

Россия далеко не на первом месте в мире, но первая по количеству исследований в своем макрорегионе

Любое лекарство сегодня, прежде чем попасть к пациенту, проходит длинный ряд клинических испытаний. Нужно доказать, что оно способно решать определенную проблему со здоровьем, причем делать это эффективнее и, желательно, безопаснее предшественников.

«Игра хорошая, но без русского языка ставлю единицу» – частый отзывов в любом сторе. Учить английский, конечно, хорошо, но может помочь и локализация. Перевел статью, на какие языки ориентироваться, что переводить и стоимости локализации.

Сразу ключевые тезисы:

• План-минимум перевода: описание, ключевые слова + скриншоты.
• Топ 10 языков для перевода игры (если она уже на английском): французский, итальянский, немецкий, европейский, испанский, упрощенный китайский, бразильский португальский, русский, японский, корейский, турецкий.
• Наибольший трехлетний рост показали турецкий, малайзийский, хинди, упрощенный китайский, тайский и польский языки (по данным LocalizeDirect).
• Перевод на языки FIGS+ZH+ZH+PT+RU – «новый черный» в локализации.

Я — велосипедист. Когда ездишь по дорогам общего пользования — понимаешь, что много света не бывает, и однажды я в очередной раз сел читать форумы и статьи, чтобы еще чего-нибудь хорошего купить себе на руль и на шлем. В числе прочего мне попалась на глаза статья одного известного в велосипедных кругах товарища, в которой он рекомендовал простые и дешевые китайские фонарики как универсальное средство — снабженные различными видами креплений они могут использоваться и самостоятельно, и как велофара, и еще в куче разных ситуаций. Одно плохо — для разных назначений необходима разная форма светового пучка.

Эта модель фонариков является своего рода конструктором, к которому производитель поставляет разные типы отражателей и рассеивателей, так что я заказал все, что было в наличии, дождался доставки, и приступил к тестированию.

Исполнительный директор самого популярного в мире сервиса для музыкантов Ultimate Guitar, Михаил Трутнев, рассказал на Epic Growth Conference про подход, который поможет увеличить количество густых идей и, следовательно, привести к росту продукта. Этот подход называется «иррациональные маркетинговые ходы» или «абсурдные гипотезы».


Смотрите видео и читайте заметки под катом.

В предыдущей части трилогии я рассмотрел несколько причин для участия в хакатонах. Мотивация узнать много нового и выиграть ценные призы привлекает многих, но часто из-за ошибок организаторов или компаний-спонсоров мероприятие заканчивается неудачно и участники уходят недовольными. Чтобы такие неприятные случаи происходили реже, я написал этот пост. Вторая часть трилогии посвящена ошибкам организаторов.

«Мы начинаем разработку новой игры, и нам нужна классная вода. Такую сможешь?»


, — cпросили меня. «Да не вопрос! Конечно, смогу», — ответил я, но голос предательски задрожал. «А, еще и на Unity?», — и мне стало понятно, что впереди очень много работы.

Здравствуйте, друзья. Уже завтра стартует курс «Алгоритмы для разработчиков», а у нас остался один неопубликованный перевод. Собственно исправляемся и делимся с вами материалом. Поехали.

Быстрое преобразование Фурье (БПФ — англ. FFT) является одним из важнейших алгоритмов обработки сигналов и анализа данных. Я пользовался им годами, не имея формальных знаний в области компьютерных наук. Но на этой неделе мне пришло в голову, что я никогда не задавался вопросом, как БПФ так быстро вычисляет дискретное преобразование Фурье. Я стряхнул пыль со старой книги по алгоритмам, открыл ее, и с удовольствием прочитал об обманчиво простой вычислительной уловке, которую Дж. В. Кули и Джон Тьюки описали в своей классической работе 1965 года, посвященной этой теме.



Цель этого поста — окунуться в алгоритм БПФ Кули-Тьюки, объясняя симметрии, которые к нему приводят, и показать несколько простых реализаций на Python, применяющих теорию на практике. Я надеюсь, что это исследование даст специалистам по анализу данных, таким как я, более полную картину того, что происходит под капотом используемых нами алгоритмов.

Привет! Я три года назад читал в детском лагере лекцию про социнжиниринг, троллил детей и немного бесил вожатых. В итоге испытуемые спросили, что почитать. Мой дежурный ответ про две книги Митника и две книги Чалдини, вроде, убедителен, но только для примерно восьмиклассника и старше. Если младше — то надо сильно чесать голову.

В общем, ниже — очень короткий список самых обычных художественных произведений. Лёгких, простых, детских. Но про социальную инженерию. Потому что в каждой культуре есть персонаж-джокер, который немного психопат, немного шут и немного эффективный специалист. Список неполный, и я хочу попросить вас его продолжить.

Перевели для вас статью Брендона Вивера о работе с уведомлениями в Android OS. Программист объясняет, как быстро добавить этот функционал в свое приложение. Статья, в первую очередь, будет полезна начинающим Android-разработчикам.

Уведомления — один из самых легких и быстрых способов сделать свое приложение интерактивнее, что позволит привлечь больше пользователей. Уведомления предоставляют пользователю краткую информацию о том, что может понадобиться ему прямо сейчас. Также это способ проинформировать о предстоящих событиях. Давайте попробуем быстро добавить эту функцию в приложение.

В целом ответ – да. Особенно, когда есть мозги и знание теоремы Байеса.

Напомню, что среднее и дисперсию можно считать только, если у вас имеется определенное количества событий. В старых методичках СССР РТМ (руководящий технический материал) говорилось, что чтобы считать среднее и дисперсию необходимо 29 измерений. Сейчас в ВУЗах немного округлили и используют число 30 измерений. С чем это связано – вопрос философский. Почему я не могу просто взять и посчитать среднее, если у меня есть 5 измерений? По идее ничто не мешает, только среднее получается нестабильным. После еще одного измерения и пересчета оно может сильно измениться и полагаться на него можно начиная где-то с 30 измерений. Но и после 31го измерения оно тоже пошатнется, только уже не так заметно. Плюс добавляется проблема, что и среднее можно считать по разному и получать разные значения. То есть из большой выборки можно выбрать первые 30 и посчитать среднее, потом выбрать другие 30 и тд … и получить много средних, которые тоже можно усреднять. Истинное среднее бывает недостижимо на практике, так как всегда имеем конечное количество измерений. В таком случае среднее является статистической величиной со своим средним и дисперсией. То есть измеряя среднее на практике мы имеем в виду «предположительное среднее», которое может быть близко к идеальному теоретическом значению.

Попробуем разобраться в вопросе, на входе мы имеем некоторое количество фактов и хотим на выходе построить представление об источнике этих фактов. Будем строить мат модель и использовать теорию Байеса для связки модели и фактов.

Известный специалист по безопасности Трой Хант уже несколько лет поддерживает сайт Have I Been Pwned (HIBP) с миллионами записей об украденных аккаунтов. Каждый может проверить там свой email на предмет утечки. Трой Хант следит за хакерскими форумами, покупает базы данных, которые выставляют на продажу, иногда эти базы присылают ему бесплатно. Но он никогда не видел, чтобы на продажу выставляли такую огромную базу, как нынешняя Коллекция № 1 (Collection #1).

Гигантский архив содержит 2 692 818 238 записей с адресами электронной почты и паролями.

Когда какого-нибудь ленивого журналиста осаждают мрачные предчувствия по поводу Алексы от Amazon или Google Home, он пишет что-то в духе: «Даже Оруэлл не мог предвидеть, что мы сами пригласим Большого Брата к себе домой». При этом он упускает один важный момент: виртуальные ассистенты — это не первый случай, когда мы оказались готовы променять приватность на удобство. Началось все еще в начале 2000-х, когда люди в обмен на доступ к продуктам Google и более таргетированную рекламу выложили компании всю информацию о себе.



Сегодня Google поставляет маркетологам (например, мне) ваши личные данные в таких объемах, что мы можем извлечь из них больше, чем из записей с любой камеры или микрофона. Никогда еще у маркетологов вроде меня не было таких широких возможностей получить выгоду от информации о пользователях.

На текущий момент каждую секунду в Google поступает 40 000 поисковых запросов, то есть 3.5 миллиарда в день и 1.2 триллиона в год. Когда вы вбиваете что-то в Google, ваш запрос отправляется в центр данных, где тысяча компьютеров производят отбор результатов и отсылают вам обратно итоговую выдачу. Вся процедура обычно занимает меньше чем пятую долю секунды. Но вот о чем не подозревает большинство людей: параллельно с этим «за кулисами» происходит другой, еще более молниеносный и загадочный процесс — там разворачивается аукцион.

Эффект «на волосок от» используется в играх для формирования у игрока эмоций, для разжигания азарта. Это всё необходимо для того, чтобы игрок как можно больше погрузился в игровой поток, не заскучал в нём от лёгкого выигрыша и не выбросил мышку/джойстик от безнадёжности своего проигрыша. А также потому, что игрок запоминает игру благодаря сильным эмоциям и переживаниям. Потом именно об эмоциях он будет рассказывать другим игрокам. А спустя год он даже сможет вспомнить о чём была игра, если она вызывала в нем эйфорию от победы еле-еле или гнев от частых поражений «на последних жизнях». В расслабленном состоянии наш мозг редко старается что-то запомнить.

Источник: 1877 Harpers Weekly November 24-MA barely saves GOP [1]

Многие игры специально создают (или провоцируют) такие ситуации, чтобы встряхнуть своих игроков. Конечно, об использовании таких методик в пресс релизах не говорят. А особенно талантливые разработчики умело прячут эти свои «грязные хаки» даже от опытных игроков.
Далее я перечислю известные мне примеры таких хаков, чтобы разработчики смогли взять из них самое хорошее, а игроки научились распознавать самое плохое и коварное.

Вычислять факт попадания в играх на основе полученной меткости можно по разному:

• сравнивая с одним псевдослучайным числом (которое тоже можно получать по разному [1]);
• сравнивая с наибольшим или наименьшим из двух псевдослучайных чисел;
• сравнивая среднее из двух и более случайных чисел (среднее тоже можно считать по разному).

Бонусы к меткости тоже можно реализовать по разному, вызывая тем самым у игроков раздражение по разными причинам.

Точно также по разному можно рассчитывать наносимый урон, особенно на основе дайсов (кубиков).

Все эти разные подходы влияют на игровой процесс: его сложность и предсказуемость. Каждый из них может оказаться удачным решением в зависимости от преследуемых целей, поэтому выгоднее всего делать выбор осознанно.

В статье будут представлены наглядные графики изменения реальных вероятностей в разных подходах, что позволит быстрее в них сориентироваться и принять лучшее решение.

Человеческий мозг по своей природе очень плохо умеет оценивать вероятность срабатывания случайных событий, на основании выданной числовой оценки. И довольно хорошо на основании качественных оценок. А все потому, что человек мысленно делает конвертацию числовых вероятностей в качественные оценки, и делает это очень субъективно:

• 80% попадания выстрела в игре — ну это почти гарантированное попадание;
• 80% того, что ваш товарищ хоть когда-нибудь отдаст долг — не-не-не, так не пойдёт, это слишком большой риск;
• 5% получения критического урона он NPC врага — маловероятно, риск можно игнорировать;
• 1% риск падения сосульки, если пройти под крышей с капающими метровыми сосульками — ещё чего, лучше обойти с другой стороны тротуара;
• 51% вероятность выигрыша в мини-игре в большой РПГ — можно рассчитывать на то, что после 20 ставок я чуть-чуть выиграю или, как минимум, останусь при своих… через 20 ставок… как такое могло случиться, что я проиграл половину всего своего золота? Тут явно сломан генератор случайных чисел!

В статье будут рассмотрены следующие вопросы:

• ошибочные допущения в оценке вероятностей;
• конкретные примеры заблуждений игроков и фактические вероятности «редких» событий;
• генератор случайных чисел (вообще-то псевдослучайных);
• ранние простые генераторы псевдослучайных чисел на примере Final Fantasy I;
• подходы к реализации случайных событий с воспроизводимостью и без;
• примеры удачно внедренных разных подходов и манипуляции в Fire Emblem.

Сразу скажу, эта штука просто офигенна для небольшой вечеринки, и сделать её можно прямо прочитав пост. Я крайне удивлён, что такая штука до сих пор не продавалась в России. И, кажется, знаю, почему.

Потому что она настолько тривиальна, что это сложно представить.

Но давайте начнём с начала. Итак, настольные игры нужны для общения. Как повод встретиться с друзьями (а для этого многим реально нужен повод — ведь соцсети уверенно разделяют людей). Люди обмениваются тёплыми словами, — ну, стоит, в общем, положительный транзакционный обмен с нулевой суммой.

Задача — найти максимально вырожденную игру, которая работает только на общение. Сначала я думал, что встретил её в Южной Африке на обучении — мы играли в классическую «две правды и ложь».

Но, оказывается, можно ещё проще. И с совершенно убойным результатом.

Вышла новая версия Unity, которая уже доступна для пользователей. Unity 2018.3 содержит более 2000 новых функций, исправлений и улучшений, включая улучшенный воркфлоу префабов, Visual Effect Graph (Preview) и обновленную систему Terrain, которые дают разработчикам возможность повысить производительность и создавать многогранные и красивые миры.

Каждый день полтора миллиона людей ищут на Ozon самые разные товары, и к каждому из них сервис должен подбирать похожие (если пылесос все-таки нужен помощней) или сопутствующие (если к поющему динозавру нужны батарейки). Когда видов товаров тоже много, решить задачу помогает модель Word2Vec. Разбираемся, как она работает и как создавать векторные представления для произвольных объектов.

По нашим психологическим ощущениям цвета бывают тёплыми и горячими, бывают холодными и очень холодными. На самом деле все цвета горячие, очень горячие, ведь у каждого цвета есть своя температура и она очень высокая.