Мы решили продолжить рассуждения на тему как растут и не растут люди, которую подняли в предыдущем видео, и поговорить о продвижении в менеджеры как одной из веток карьерного развития.

Необратимые решения никто не любит. Нажать кнопку и отправить, ворваться и наговорить всякого, спросить что-то, после чего надо или жениться или уезжать в другой город — неприятные это все моменты, в силу своей неопределенности «А что делать, если что-то пойдет не так».



Если речь касается карьерных вопросов, смены позиции, перехода из зоны, где ты все знаешь и умеешь в зону, где по объективным причинам может не получится, многие из нас всячески такое решение откладывают и задвигают на потом.

Что делать в случае, если программист хочет стать менеджером и боится потерять/обнулить свою технологическую экспертизу мы и будем разбираться. С примерами, алгоритами и выводами.

Этот год определенно стал годом носимых устройств, в том числе и «умных часов». Такое ощущение, что количество умных часов растет в геометрической прогрессии. Мы насчитали уже больше 50 часов (и это за исключением фитнес-трекеров, которые умеют показывать время) которые уже продаются или будут продаваться в ближайшее время.



Но все ли часы одинаково полезны? Чем они отличаются? Сейчас расскажем.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я… клиент-сайд разработчик. За плечами у меня 8 лет поддержки самых различных сайтов и веб-приложений: от никому не известных интернет-магазинов, до таких гигантов как Яндекс. И всё это время я не только фигачу в продакшн, но и точу топор, чтобы быть на самом острие технологий. А теперь, когда вы знаете, что я не просто хрен с горы, позвольте рассказать вам про один архитектурный приём, которым я пользуюсь последний год.

Данная статья знакомит читателя с абстракцией «атом», предназначенной для автоматизации слежения за зависимостями между переменными и эффективного обновления их значений. Атомы могут быть реализованы на любом языке, но примеры в статье будут на javascript.

Осторожно: чтение может вызвать вывих мозга, приступ холивара, а также бессонные ночи рефакторинга.

Вот уже полтора года я зарабатываю фрилансом на бирже oDesk. За это время у меня накопилось много материалов по данной теме. В данном топике я собрал все в одну статью и адаптировал для аудитории хабра.

В Android до сих пор нет API для USSD-запросов. Баг висит уже 6 лет!
Я находил разные способы создания и получения информации из USSD запросов, но в итоге ни один не устроил.
Затем я нашел упоминания о том, что с помощью обновленных в Android 4.0 служб спец. возможностей можно легко получать содержимое окон и так получить текст из окна и результатом USSD запроса. Попробовал — получается отлично! Без перезагрузок и надежно.

Информация уже была на хабре: habrahabr.ru/post/115808 и habrahabr.ru/post/117735
Там описывается Motion-JPEG (MJPEG).
Мир не стоит на месте и видео наблюдение тоже. Всё чаще и чаще используются другие кодеки.
Тут описываю свой опыт в этом «мире».
Профессионалы ничего нового не узнают, другим может будет просто интересно.
Разрабатывалось всё в качестве обучения и тренировки.
Речь пойдет о RTP, RTSP, h264, mjpeg, onvif и всём вместе.
Перед прочтением обязательно прочитать статьи другого автора, указанные выше.

С выходом Android 4.3 (API 18), Google привнесла долгожданный компонент под названием MediaCodec. Класс был открыт публике с выходом API 16, но для нормального использования и поддержки в Android системе требуется минимальный уровень API 18.

Материал рассчитан на опытного Android разработчика. Я попробую объяснить и показать примеры кодирования видео на лету с использованием Surface как входа и выхода потока данных. Если интересно, прошу под кат.

Лето на исходе, а в отпуске еще не был. Решил посмотреть, куда можно поехать, не напрягаясь получением виз. Хотелось чего-то простого и наглядного. Не нашел. Пришлось сделать. JavaScript + LeafLetJS + из википедии загрузил данные для граждан Украины и России. Если кто-то знает хороший ресурс для Белоруссии, Грузии и других русскоязычных регионов — дайте знать — добавлю.

Существует много технологий для организации параллельных вычислений, одна из наиболее перспективных и простых (да-да) — модель акторов. Она позволяет частично избавится от насущных проблем параллелизма, вроде состояния гонки, блокирующих ожиданий окончания операций, бесконечных мьютексов и синхронизаций и многого иного. Так же подобный подход существенно облегчает распараллеливание кода.

Знакомится будем на примере фреймворка akka используя язык java (сам akka написан на scala).

На Хабре много статей по этой теме, но они не рассматривают практических задач. Я попытаюсь исправить это досадное недоразумение. Формула Байеса применяется для фильтрации спама, в рекомендательных сервисах и в рейтингах. Без нее значительное число алгоритмов нечеткого поиска было бы невозможно. Кроме того, это формула явилась причиной холивара среди математиков.

Привет, Хабр!
Хочу рассказать вам о readyto.travel — особенном поисковике авиабилетов, разработанном rtt.
Его отличительная черта — собственный алгоритм поиска маршрутов, который позволяет находить неочевидные дешевые и быстрые варианты перелетов.



За счет чего же это достигается?

Еще в декабре прошлого года на Хабре публиковалась новость о проекте PowerUp 3.0, который позволяет превратить любой бумажный самолетик в радиоуправляемый аппарат, способный держаться в воздухе около 10 минут (пока хватает заряда аккумулятора).

Проект, создателем которого выступил американец Шай Гойтейн, пилот с 25-летним стажем, очень быстро набрал необходимую сумму на Kickstarter (более миллиона долларов вместо 50 тысяч). И теперь набор для превращения бумажного самолетика в радиоуправляемый самолет уже поступил в продажу. Более того, пилот добавил еще и возможность превращения бумажного кораблика в полноценную радиоуправляемую игрушку.

Развлекаться с автономным летательным аппаратом – это, конечно, весело, но создавать их самому еще интереснее! Эта статья адресована тем, кто хочет разработать свой собственный интеллектуальный коптер и содержит набор простых инструкций, как достичь результата с использованием смартфона на Android, OpenCV, C++ и Java. Ну а если вы сможете пройти первые шаги и пожелаете далее совершенствовать свой аппарат – в конце поста вы найдете полезную ссылку и пищу для размышления.

Друзья, спасибо за комментарии к статье “Как обсуждать деньги на собеседовании: стратегия переговоров для соискателя”. В перерыве между тренингами нам удалось поймать Дмитрия Коткина, руководителя наших переговорных программ, чтобы он осветил тему обсуждения денег на собеседовании со стороны нанимателя:



Честно признаться, не встречал раньше приема “Включение в жизнь компании” кроме как в виде экскурсии по компании. Но идея, имхо, интересная. В любом случае, будем благодарны за вашу обратную связь.

А под катом ответы на вопросы в статьях про обсуждение денег + небольшое размышление о том, почему возникает чувство несправедливости при пересмотрах зарплат.

Как и обещали в нашем недавнем опросе про проблемы в переговорах, мы решили опубликовать несколько материалов по алгоритмам переговоров в разных рабочих ситуациях. И сегодня первый материал из этого цикла.

Ровно 10 лет назад в одной питерской компании произошли загадочные и удивительные события, повлиявшие на карьеры сотен людей, и нагревшие рынок зарплат в городе в два раза.

Возможно, эти события и не были такими удивительными для опытных ИТ-гуру (эка невидаль, когда одна компания покупает 700 инженеров у другой), но для автора, на тот момент управлявшего небольшим отделом о 17 человеках, эти события послужили источником многочисленных наблюдений и выводов о работе с людьми.

В частности о том, как обсуждать собственную зарплату с руководством – на эту тему сегодня и поговорим, потому что из того, что приходится наблюдать на тренингах – 90% людей совершают одни и те же ошибки, получая минусы в карму и тормозя собственную карьеру (правильный ответ на вопрос, как это делать – в конце статьи).

Это перевод моей публикации на английском языке.

Интернет полон статьями, заметками, блогами и успешными историями применения машинного обучения (machine learning, ML) для решения практических задач. Кто-то использует его для пользы и просто поднять настроение, как эта картинка:



Правда, человеку, не являющемуся экспертом в этих областях, подчас не так просто подобраться к существующему инструментарию. Есть, безусловно, хорошие и относительно быстрые пути к практическому машинному обучению, например, Python-библиотека scikit. Кстати, этот проект содержит код, написанный в команде SkyNet (автору довелось быть её лидирующим участником) и иллюстрирующий простоту взаимодействия с библиотекой. Если вы Java разработчик, есть пара хороших инструментов: Weka и Apache Mahout. Обе библиотеки универсальны с точки зрения применимости к конкретной задаче: от рекомендательных систем до классификации текстов. Существует инструментарий и более заточенный под текстовое машинное обучение: Mallet и набор библиотек Stanford. Есть и менее известные библиотеки, как Java-ML.

В этом посте мы сфокусируемся на библиотеке Weka и сделаем проект-заготовку или проект-шаблон для текстового машинного обучения на конкретном примере: задача распознавания тональности или сентимента (sentiment analysis, sentiment detection). Несмотря на всё это, проект полностью рабочий и даже под commercial-friendly лицензией (сама Weka под GPL 3.0), т.е. при большом желании вы можете даже применить код в своих проектах.

Не секрет, что многие Java-программисты, начиная свой путь в индустрии, уделяют большое внимание «тяжелым» технологиям — OpenJPA, Spring, JAX-RS, EJB, WS-*,… Это дает возможность как скорее влиться в современные корпоративные проекты, так и максимизировать скорость роста зарплаты.

Многие из них в конце концов «спускаются» до технологий лежащих в основе указанных фреймворков — JDBC, Servlet API, NIO/NIO.2. Однако прискорбно, что зачастую не остается время на детальное изучение самого языка и возможностей платформы.

Речь идет не о тонкостях или экзотике, а о том, что составляет существенную часть работы фреймворка: Servlet-контейнер использует множественные ClassLoader-ы, JPA2-провайдер использует манипулирование байткодом, абсолютное большинство библиотек используют Reflection API, всеобщее использование Generics только «усугубилось» с появлением функциональных интерфейсов (java.lang.function.*) и лямбд.

На недопонимание изначальной платформы (ClassLoader, Reflection API) накладываются «новвоведения» Java 5 (Generics), а теперь еще и Java 8 (методы в интерфейсах, ссылки на методы, лямбды, Stream API, JSR 308: Pluggable Type Systems). Надо обратить внимание на то, что Generics + Java 8 — это не просто языковые фичи, это частично переход к функциональному стилю программирования.

Также я веду курс «Scala for Java Developers» на платформе для онлайн-образования udemy.com (аналог Coursera/EdX).

Я собрал определенное количество полезных (на мой взгляд) ссылок по следующим темам

1. Методы в интерфейсах, ссылки на методы, множественное наследование
2. Лямбды (Project Lambda)
3. Stream API
4. Функциональные алгоритмы
5. Аннотации
6. Генерики
7. Reflection API
8. Загрузка классов

Надеюсь кто-то сочтет их полезными.

И снова здравствуйте! Сегодня я продолжаю серию статей в блоге Surfingbird, посвящённую разным методам рекомендаций, а также иногда и просто разного рода вероятностным моделям. Давным-давно, кажется, в прошлую пятницу летом прошлого года, я написал небольшой цикл о графических вероятностных моделях: первая часть вводила основы графических вероятностных моделей, во второй части было несколько примеров, часть 3 рассказывала об алгоритме передачи сообщений, а в четвёртой части мы кратко поговорили о вариационных приближениях. Цикл заканчивался обещанием поговорить о сэмплировании — ну что ж, не прошло и года. Вообще говоря, в этом мини-цикле я поведу речь более предметно о модели LDA и о том, как она помогает нам делать рекомендации текстового контента. Но сегодня начну с того, что выполню давнее обещание и расскажу о сэмплировании в вероятностных моделях — одном из основных методов приближённого вывода.

Есть несколько вопросов, которые встают перед фрилансерами, использующими кредитки или карты-рассрочки перед выездом за границу. Один из важнейших — это средство хранения денег и платежей. Карты русских банков по ряду причин становятся неудобны при длительном пребывании за границей — например, в случае утери, блокировки и необходимости восстановления. Или, например, при необходимости завести новый счёт в другой валюте — не полетишь же специально в Россию за этим? В последнее время добавились и политические риски. Но в итоге всё сводится к вопросу чисто логистическому: как получить банковскую карту, находясь за пределами родной страны.

«Детали — это не детали. Они создают дизайн.» — Чарльз Имз.

Успех цифровых продуктов определяется мелочами. Книга «Микровзаимодействия» Дэна Саффера научит вас проектировать эффективные функциональные элементы. А этот подробный конспект поможет лучше запомнить прочитанное или даже заменит англоязычный оригинал.

Как пользователю изменить настройку? Как включить бесшумный режим или узнать о получении нового сообщения?

Используя яркие примеры из реальных современных устройств и приложений, автор разбирает микровзаимодействия на составные части и показывает, как их использовать в мобильных приложениях, веб виджетах и бытовой технике.