Представляю вам способ формирования цены, который выглядит как самая тупая ошибка нуба.
Назовем его «заполните пустой счёт». Или «заплатите, сколько считаете нужным».

Идея в том, что вначале вы выполняете заказ, а потом позволяете заказчику решить, сколько за него заплатить.
Понимаю, кажется, что в итоге придется работать за копейки и еду. Я тоже так думала.

Но на самом деле, это довольно оригинальная тактика, которой должен уметь пользоваться любой фрилансер, когда ветер дует в нужную сторону. (Заметьте, я сказала «когда ветер дует в нужную сторону». Мы вернемся к этому позже.)

Зачем мы это делали?

Общеизвестно, что на скорость загрузки страницы сайта сильно влияет то, насколько далеко пользователь находится от сервера, на котором этот сайт размещен.
Если пользователи заходят на сайт в основном из одного региона – вопрос скорости загрузки решается легко – сайт размещают на сервере, который физически находится в этом регионе. Но что делать, если на сайт заходят из нескольких, отдаленных друг от друга, регионов или со всего мира?
Мы попытались дать ответ на этот вопрос, разработав свою CDN (Content Delivery Network, система доставки контента) и предоставляя новую услугу – гео-хостинг.
Гео-хостинг подразумевает размещение сайта сразу на нескольких серверах, которые размещены в географически отдаленных дата центрах, и организацию работы системы так, чтобы информация пользователю отдавалась тем сервером, который географически к нему ближе.

Как обычно строят процесс тестирования непросветлённые тест-менеджеры?

Они стараются протестировать всё. Они тщетно пытаются протестировать всё. В результате в баг-трекере есть ошибка о том, что программа крашится при нажатии на самую редкоиспользуемую кнопочку 286 раз. Ошибка про странный серый пиксель в нижнем правом углу программы тоже заведена. Команда трудилась в поте лица по ночам и выходным.

Релиз.

Не работает основной функционал.

Почему такое возможно?

1. Заведение всех подряд ошибок мешает разработке. Разработчики тратят своё время на исправление минорных ошибок и вносят новые, зачастую более серьёзные.

2. Потраченное на мелочи время не дало возможности проверить более серьёзные пользовательские сценарии и найти более критичные дефекты.

3. Обратная связь по статусу сборки предоставлялась разработчикам с запозданием: вместо критичных дефектов непрерывно сыпались миноры.

4. Проектный паттерн «дохлая рыба» сыграл своё дело: все участники команды прекрасно понимали, что протестировать всё нельзя, и это не могло не сказаться на качестве работы. А реалистичных целей им никто не поставил…

Что просветлённые тест-менеджеры делают по-другому?

Что они поменяют в первую очередь?

Все мы, наверное, рассматривая тот или иной новый сайт, обращали внимание на возникающие при этом чувства. Ведь бывает так, что сайт выглядит идеально, все красиво и правильно, однако, возникает ощущение некой бесцельности, бесполезности сайта. Смотришь ты на него и понимаешь: «Не жилец». Также и наоборот — слегка корявый интейрфейс, недодуманная навигация, странные цвета, но, тем не менее, возникает твердая уверенность в хорошем будущем портала.

Можно ли использовать эти чувства?

Приветствую, уважаемые Хабражители!

Позвольте представить вашему вниманию блог компании Comexp, а также технологию TAPe, которая позволяет очень быстро распознавать изображения даже в условиях сильных помех.

Интересно? Прошу под кат

Возможно многие сталкивались с подобным парадоксом: почему от увеличения числа участников в команде, эффективность ее работы не только не увеличивалась, но, наоборот, снижалась? Я начал изучать данный вопрос, т.к. по ходу своей управленческой деятельности сталкивался с подобной ситуацией несколько раз.

Тем, кто непосредственно связан с организацией работы в команде и использует коллективный способ принятия решения, следует знать о таком явлении как «групповые эффекты»

Решая упражнения к книге «Программируем коллективный разум», я решил поделиться реализацией одного из алгоритмов упомянутого в этой книге (Глава 2 — Упражнение 1).

Исходные условия следующие: пусть мы имеем словарь с оценками критиков:

critics={'Lisa Rose': {'Superman Returns': 3.5, 'You, Me and Dupree': 2.5, 'The Night Listener': 3.0}, 
           'Gene Seymour': {'Superman Returns': 5.0, 'The Night Listener': 3.5, 'You, Me and Dupree': 3.5}}

Чем выше оценка, тем больше нравится фильм.
Надо вычислить: насколько схожи интересы критиков для того, например, чтобы можно было на основе оценок одного рекомендовать фильмы другому?